Opérations d’apprentissage automatique (MLOps)

VUE D’ENSEMBLE

Simplifier le cycle de vie du développement d’applications IA

Partagez et réutilisez des modèles et des pipelines IA dans le référentiel central avec les registres Azure Machine Learning.

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Intégrez la livraison continue pour automatiser la formation, le réglage rapide et les flux de travail de déploiement.

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Rationalisez les tâches d'ingénierie d'invite et orchestrez les modèles d'IA générative avec le flux d'invite d'Azure Machine Learning.

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Créez des pipelines évolutifs et reproductibles avec des expériences prédéfinies, le contrôle des versions et la surveillance des données.

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Contrôler et évaluer en permanence la précision du modèle, la dérive des données et les mesures responsables de l'IA en production.

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AVANTAGES

Mettre l’IA en production

Mettre à l'échelle et rendre opérationnels les modèles pour un déploiement et une gestion sans faille.

Créer rapidement des flux de travail IA

Créez des pipelines et des flux de travail de modèle pour concevoir, déployer et gérer une livraison cohérente des modèles.

Déployez facilement des modèles n’importe où

Utilisez des points de terminaison gérés pour déployer des modèles et des flux de travail sur des machines UC et GPU accessibles.

Automatiser efficacement le cycle de vie de l’IA

Automatisez les flux de travail de ML et d'IA en utilisant l'interopérabilité intégrée avec Azure DevOps et GitHub Actions.

Assurer la gouvernance entre les ressources

Suivez les versions et la traçabilité des données. Définir des quotas et des politiques en matière de gouvernance, de confidentialité et de conformité.

Centraliser le suivi

Suivez les mesures d'exécution et stockez les artefacts de vos expériences en utilisant un ensemble cohérent d'outils avec MLflow.

Partager des ressources entre les équipes

Utilisez les registres pour collaborer entre les espaces de travail et centraliser les ressources d'IA au sein de votre organisation.

Microsoft a été reconnu comme leader dans l'évaluation IDC MarketScape Évaluation des fournisseurs de plateformes Machine Learning Operations (MLOps) à l'échelle mondiale en 2022.

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TÉMOIGNAGES CLIENTS

Découvrir comment les clients innovent avec Azure Machine Learning

Une main tenant un smartphone affichant l'application Sparks avec différentes offres visibles à l'écran.

"Cette solution a permis d'accroître la robustesse du système d'apprentissage automatique et de rendre notre système plus compatible avec d'autres environnements."

Luis Arnedo Martinez, chef de produit de la plateforme d'Azure Machine Learning, Marks & Spencer

Un bâtiment moderne, rectangulaire, avec de multiples fenêtres et un jardin paysager à l'avant, avec des drapeaux sur un grand mât

"Nous nous développons avec l'apprentissage automatique dans Azure et les capacités MLOps dans Azure Machine Learning afin que nos 15 analystes puissent se concentrer sur des tâches plus stratégiques plutôt que sur la mécanique de fusion de feuilles de calcul et d'exécution d'analyses."

Alexandre Biazin, Directeur technique, BRF

Deux personnes se tiennent à l'extérieur, l'une utilisant une tablette, l'autre pointant l'écran.

"Nos équipes testent généralement des données, obtiennent des résultats, puis les utilisent pour développer des modèles et des algorithmes, que nous intégrons ensuite dans des produits logiciels. Cette plateforme simplifie, accélère et simplifie l’ensemble du processus."

Mogens Mikkelsen, Architecte d’entreprise, SEGES Innovation

Une personne portant un équipement d'escalade monte sur un mur d'escalade intérieur avec des prises et des poignées de différentes couleurs.

"Sans le flux d’invite Azure AI, nous aurions été obligés d’investir dans une ingénierie personnalisée assez importante pour fournir une solution. Au lieu de cela, nous avons pu atteindre une grande vitesse en intégrant facilement nos microservices existants dans la solution de flux rapide, et en publiant facilement vers nos points d'extrémité gérés."

Papinder Dosanjh, responsable de la science des données & Machine Learning, ASOS