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PyTorch in Azure

Ottieni un'esperienza PyTorch pronta per l'azienda nel cloud.

Scopri in che modo Microsoft contribuirà a PyTorch Foundation

 

PyTorch è un framework per Deep Learning open source che accelera il percorso semplificato dalla ricerca alla produzione. I data scientist in Microsoft usano PyTorch come framework principale per sviluppare modelli che consentono nuove esperienze in Microsoft 365, Bing, Xbox e altro ancora. Microsoft è uno dei collaboratori principali all'ecosistema PyTorch con contributi recenti come PyTorch Profiler.

PyTorch in Azure - Migliori insieme

Pronto per la produzione

Eseguire il training e la distribuzione dei modelli in modo affidabile e su larga scala usando un ambiente PyTorch predefinito all'interno di Azure Machine Learning per garantire che la versione più recente di PyTorch sia completamente supportata tramite Azure Container per PyTorch.

Prestazioni accelerate

Accelera il time-to-market con hardware GPU avanzato, un acceleratore software adatto alla produzione con ONNX Runtime, e le tecnologie di scalabilità innovative più recenti con DeepSpeed in Azure.

Ecosistema consolidato

Ottieni di più grazie all'ecosistema PyTorch avanzato di strumenti e funzionalità, incluso PyTorch Profiler.

La soluzione di fiducia delle aziende di qualsiasi dimensioni

"La nuova offerta a livello aziendale di Microsoft chiude un gap importante. La gestione dei modelli PyTorch nell'ambiente di produzione può rappresentare una sfida. Il coinvolgimento diretto di Microsoft consente di distribuire in tutta sicurezza nuove versioni di PyTorch in Azure."

Jeremy Jancsary, Sr. Principal Research Scientist, Nuance

Due professionisti medici che guardano un portatile

"Consiglierei l'ambiente Azure ad altri sviluppatori. È facile da sviluppare e, soprattutto, segue le procedure consigliate per l'intelligenza artificiale e il lavoro di Machine Learning."

Alexander Vaagan, Chief Data Scientist, Inmeta, parte di Crayon

Persona che usa un tablet e una penna

"L'esecuzione di PyTorch in Azure offre la piattaforma migliore per creare l'intelligence incorporata. È facile per i nostri tecnici eseguire gli esperimenti necessari, tutti contemporaneamente, su scala petabyte."

Pablo Castellanos Garcia, VP of Engineering, Wayve

Vista dall'alto di auto che guidano su autostrade interconnesse

"Con Azure per intelligenza artificiale e PyTorch, abbiamo combinato applicazioni mirate di intelligenza artificiale con processi produttivi e intelligence finanziaria, ottenendo una soluzione unica nel mercato e utile per gli acquirenti di criptovalute."

Zoiner Tejada, CEO di Solliance e CTO di Baseline

Persona che lavora alla scrivania con un portatile connesso a un monitor desktop

"Usiamo Azure Machine Learning e PyTorch nel nostro nuovo framework per sviluppare e spostare più rapidamente i modelli di intelligenza artificiale in produzione, in un processo ripetibile che consente ai data scientist di lavorare sia in locale che in Azure."

Tom Chmielenski, Principal MLOps Engineer, Bentley

Due persone che lavorano insieme a una scrivania
Torna alle schede

Microsoft è un collaboratore attivo all'ecosistema di progetti PyTorch open source

PyTorch Profiler

PyTorch Profiler è uno strumento open source che ti permette di ottenere informazioni sul consumo delle risorse hardware, tra cui tempo e memoria, di diverse operazioni PyTorch nel modello e di risolvere i colli di bottiglia per le prestazioni. In questo modo il modello viene eseguito più velocemente con un sovraccarico minore.

PyTorch x Onnx Runtime

ONNX Runtime in PyTorch

I modelli di Deep Learning diventano sempre più grandi, quindi la riduzione del tempo necessario per il training diventa un problema finanziario e ambientale. ONNX Runtime accelera il training distribuito su larga scala dei modelli del convertitore PyTorch con una modifica del codice di una riga. Puoi combinarlo con DeepSpeed per migliorare ulteriormente la velocità del training in PyTorch.

PyTorch x Windows

PyTorch in Windows

Microsoft mantiene build di PyTorch per Windows per permettere al tuo team di sfruttare i vantaggi di build testate e stabili, installazione semplice e affidabile, avvii rapidi ed esercitazioni e prestazioni elevate e supporto per funzionalità più avanzate, tra cui il training di GPU distribuite.

Membro fondatore Microsoft di Pytorch Foundation

PyTorch Foundation

Con la crescente importanza di PyTorch per la ricerca e la produzione di intelligenza artificiale, Mark Zuckerberg e Linux Foundation hanno annunciato insieme che PyTorch passerà a Linux Foundation per supportare la continua crescita della community e offrire una casa per la crescita per gli anni a venire. Per contribuire al miglioramento futuro di PyTorch, Microsoft è entrata a far parte di PyTorch Foundation come membro del consiglio di amministrazione per guidare la densibilizzazione e la collaborazione di intelligenza artificiale/Machine Learning. Esplora le funzionalità più recenti di PyTorch.

ONNX Runtime: runtime per inferenza e training accelerati di modelli di PyTorch che supporta Windows, Mac, Linux, Android e iOS ed è ottimizzato per diversi acceleratori hardware.

DeepSpeed: Una libreria di algoritmi per il training di modelli di grandi dimensioni di nuova generazione, inclusi algoritmi all'avanguardia per il training di modelli paralleli e altre ottimizzazioni per il training distribuito.

Hummingbird: Una libreria che compila modelli tradizionali come scikit-learn o LightGBM nel calcolo tensoriale di PyTorch per un'inferenza più rapida.

Due modi per usare Azure per lo sviluppo in PyTorch

Accelera il flusso di lavoro con Azure Machine Learning

Crea, esegui il training e distribuisci modelli PyTorch con facilità usando Azure Container per PyTorch. È completamente integrato con Azure Machine Learning per la gestione degli esperimenti e il supporto completo del ciclo di vita di Machine Learning. Azure Machine Learning rimuove la complessità correlata ai flussi di lavoro end-to-end di Machine Learning, gestendo al tempo stesso anche attività di manutenzione quali la preparazione dei dati e il rilevamento degli esperimenti, riducendo quindi da settimane a poche ore il tempo necessario per il passaggio in produzione.

Sviluppare con Azure Data Science Virtual Machine per PyTorch

Le macchine virtuali di data science per PyTorch sono preinstallate e convalidate con la versione più recente di PyTorch per ridurre i costi di configurazione e accelerare il time-to-value. I pacchetti contengono varie funzionalità di ottimizzazione, ad esempio ONNX Runtime, DeepSpeed e PySpark per ottenere un'esperienza di sviluppo senza problemi e la possibilità di usare tutte le configurazioni hardware di Azure, incluse le GPU.

Apprendi i concetti fondamentali di PyTorch

Apprendi i concetti fondamentali di Deep Learning con PyTorch su Microsoft Learn. Questo percorso di apprendimento per principianti presenta i concetti fondamentali per la creazione di modelli di Machine Learning in più domini, tra cui voce, visione ed elaborazione del linguaggio naturale.

Inizia a usare PyTorch in AI Show

Apprendi i concetti fondamentali di PyTorch, tra come creare e distribuire un modello e come connettersi alla solida community di utenti.

Apprendi i concetti fondamentali di PyTorch

Scopri i concetti e i moduli di PyTorch. Scopri come caricare dati, creare reti neurali profonde, eseguire il training e salvare modelli in questa guida di avvio rapido.

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