Nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszerek az Azure-ban

Modellek gyorsabb létrehozása nyitott ökoszisztémával

Az Azure-ban gyorsan létrehozhatja és üzembe helyezheti gépi tanulási modelljeit kedvenc nyílt forráskódú keretrendszereit használva. Az Azure egy nyitott és együttműködő ökoszisztémát biztosít, amelyben az Ön által kiválasztott keretrendszert használhatja korlátozások nélkül, felgyorsíthatja a gépi tanulási életciklus minden fázisát, és a modelljeit a felhőtől a permhálózatokig bárhol futtathatja.

Kedvenc nyílt forráskódú keretrendszerét használhatja

Az Azure támogatja az összes népszerű gépi tanulási keretrendszert, amilyen többek között a PyTorch, a TensorFlow, a scikit-learn, az MXNet, a Chainer vagy a Keras.

Egyszerű mozgás a keretrendszerek között

Kedvenc keretrendszerét használhatja fejlesztéshez, és nem kell aggódnia a lefelé irányuló dedukció miatt. A modelleket betaníthatja egy adott platformon, majd a következtetésekhez átviheti azokat egy másikra az ONNX használatával, amely egy nyílt forráskódú modellformátum, melyet a Microsoft és más AI-vállalatok közösen fejlesztettek ki.

Modelljeit hatékonyan futtathatja több platformon is

A nyílt forráskódú ONNX futtatókörnyezet használatával a következtetéseket a hardverplatformok széles skáláján optimalizálhatja. Modelljeit bármely népszerű keretrendszerrel betaníthatja, majd átviheti azokat az ONNX-formátumra, és a következtetéseket akár tízszeres gyorsasággal is elvégezheti. Az optimális teljesítmény érdekében az ONNX futtatókörnyezet a legújabb CPU- és GPU-alapú hardveres gyorsítást integrálja olyan partnerektől, mint az Intel vagy az NVIDIA.

A gépi tanulás felgyorsítása

A népszerű keretrendszereket és eszközöket támogató Azure Machine Learning szolgáltatással növelheti a hatékonyságot. Automatikus gépi tanulással gyorsabban azonosíthatók a megfelelő algoritmusok, és finomhangolhatók a hiperparaméterek. A teljes gépi tanulási életciklust felügyelheti az MLOps (DevOps és gépi tanulás) használatával, mellyel többek között egyszerűen végezhet üzembe helyezést a felhőtől a peremhálózatokig bárhol. Ezen funkciók mindegyikét elérheti egy eszközfüggetlen Python SDK-val.

Egyszerűbb és gyorsabb gépi tanulás az Azure-ral