Disponibilité générale : Annonces Azure Machine Learning pour juin 2022

MLflow est probablement l’un des projets open source qui a fait son chemin dans l’univers de l’apprentissage automatique. C’est pourquoi nous avons lourdement investi afin de nous assurer que Azure Machine Learning offre un support optimal. Nous développons notre engagement en proposant une intégration plus aboutie, avec notamment la prise en charge d’un ensemble plus étendu d’API, un déploiement sans code pour les modèles MLflow dans une inférence managée en temps réel/par lot, des environnements organisés avec MLflow et des intégrations avec notre CLI v2. 

Effectuez l’apprentissage de modèles et déployez-les n’importe où avec Azure Machine Learning afin de répondre aux exigences de résidence des données, de sécurité et de conformité dans des environnements hautement réglementés. Vous pourrez ainsi tirer parti de l’équipement IT existant, notamment les GPU et gérer toutes les ressources à partir d'un même volet en tirant parti des capacités de gestion, de la cohérence et de la fiabilité d'Azure Arc. Obtenez de l’aide pour opérationnaliser à grande échelle grâce à DevOps natif cloud et MLOps dans le cloud hybride. 

Pour des ressources supplémentaires, consultez :

• Améliorations de MLflow enhancements dans Azure Machine Learning
• MLflow : pour optimiser vos activités sur Azure Machine Learning - Communauté technique Microsoft
• Effectuez l’apprentissage des modèles et déployez-les dans des environnements Azure hybrides et multicloud