PyTorch sur Azure

Une expérience PyTorch simple et fluide dans le cloud

PyTorch est une infrastructure d’apprentissage profond open source qui délimite clairement le chemin à suivre de la recherche à la production. En tant qu’infrastructure Python, PyTorch vous permet de vous lancer rapidement, avec un apprentissage minimal, avec vos bibliothèques Python préférées.

Azure est compatible avec PyTorch sur de nombreux services de plateformes d’intelligence artificielle. Que vous soyez novice PyTorch, que vous formiez un modèle ou que vous soyez en train de déployer des modèles en production, Azure accélère votre projet, et ce dans votre propre environnement de programmation.

Trois façons d’utiliser le développement Azure pour PyTorch

Commencez vos projets avec Azure Notebooks

Commencez par la plateforme web Jupyter Notebooks gratuite, sur laquelle PyTorch est préinstallé. Commencez de suite vos expériences avec l’aide de notre bibliothèque de tutoriels PyTorch officiels, facilement clonables dans votre propre bibliothèque.

Bien démarrer

Développez avec des instances préconfigurées de Data Science Virtual Machine

Passez directement au développement avec des machines virtuelles Windows ou Linux personnalisées et spécialement configurées pour les charges de travail d’apprentissage automatique. PyTorch est préinstallé sur Data Science Virtual Machine, ainsi que les pilotes GPU nécessaires et tout un ensemble d’outils de science des données. Vous bénéficiez d’une expérience fluide dès le départ. Vous pouvez aussi intégrer toutes les configurations matérielles d’Azure, des GPU aux FPGA.

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Accélérez votre workflow avec Azure Machine Learning

Formez et déployez facilement des modèles PyTorch depuis votre environnement Python préféré, par exemple notebooks Jupyter, Azure Notebooks et Visual Studio Code, avec le kit de développement logiciel (SDK) Python pour Azure Machine Learning. Non seulement Azure Machine Learning allège la charge de travail liée aux workflows Machine Learning de bout en bout, mais il gère aussi les tâches générales comme la préparation des données et le suivi des expériences. Le temps de production passe ainsi de plusieurs semaines à quelques heures.

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Pourquoi choisir PyTorch ?

Priorité Python

PyTorch est étroitement intégré à Python, ce qui vous permet d'utiliser vos outils Python favoris, à savoir vos bibliothèques, vos packages et vos débogueurs et de créer rapidement … Ceci vous permet de créer rapidement des prototypes de développement de modèles PyTorch.

Front end hybride

Bénéficiez de la simplicité et de la flexibilité du développement, avec la vitesse, l’optimisation et les fonctionnalités des environnements de runtime C++.

Prise en charge ONNX native

PyTorch prend en charge l’exportation native des modèles au format standard ONNX (Open Neural Network Exchange). Ceci facilite l’interopérabilité entre les infrastructures compatibles ONNX et les inférences sur différentes plateformes et différents runtimes, y compris le runtime open source ONNX.

Communauté active

Avec PyTorch, vous faites partie d'une communauté active de chercheurs et d’ingénieurs qui développent des bibliothèques et des outils dans différents domaines, comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l’apprentissage par renforcement. Ce réseau peut constituer une source précieuse de formation et de conseil.

Produits et services associés

Azure Machine Learning

Construisez des modèles rapidement et rendez-les opérationnels à grande échelle du cloud à la périphérie

Machines virtuelles Science des données

Passez directement au développement avec une machine virtuelle personnalisée, préconfigurée pour les charges de travail d’apprentissage automatique.

Azure Notebooks

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