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Servizio di Azure Machine Learning

Crea, esegui il training e distribuisci modelli dal cloud ai dispositivi perimetrali

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Panoramica

Semplifica e accelera la creazione, il training e la distribuzione dei tuoi modelli di Machine Learning. Usa le funzionalità automatizzate di Machine Learning per identificare gli algoritmi idonei e perfezionare gli iperparametri più rapidamente. Migliora la produttività e riduci i costi con il ridimensionamento automatico delle risorse di calcolo e la metodologia DevOps per Machine Learning. Distribuisci senza problemi sul cloud e nei dispositivi perimetrali con un solo clic. Accedi a tutte queste funzionalità dal tuo ambiente Python preferito usando i framework open source più recenti, tra cui PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

Vantaggi del servizio Azure Machine Learning

Produttività

Crea ed esegui il training dei modelli rapidamente con funzionalità automatizzate di Machine Learning, ridimensionamento automatico, cloud computing e funzionalità DevOps predefinite.

Aperto

Usa il servizio Azure Machine Learning da qualsiasi ambiente Python e con i tuoi framework e i tuoi strumenti preferiti.

Attendibilità

Migliora l'idoneità aziendale con le funzionalità di Azure per la sicurezza e la conformità e con il supporto per la rete virtuale.

Configurazioni ibride

Crea, esegui il training e distribuisci i tuoi modelli in locale, sul cloud e nei dispositivi perimetrali.

Funzionalità del servizio Azure Machine Learning

Funzionalità automatizzate di Machine Learning

Identifica più rapidamente gli algoritmi e gli iperparametri ottimali.

Calcolo gestito

Esegui con facilità il training dei modelli e riduci i costi tramite il ridimensionamento automatico dei cluster GPU avanzati.

DevOps per Machine Learning

Migliora la produttività con il rilevamento degli esperimenti, la gestione e il monitoraggio dei modelli, le funzionalità CI/CD integrate e le pipeline di Machine Learning.

Distribuzione semplice

Distribuisci modelli in locale, sul cloud e nei dispositivi perimetrali con poche righe di codice.

Python SDK indipendente dagli strumenti

Il servizio Azure Machine Learning si integra con qualsiasi ambiente Python, tra cui Visual Studio Code, notebook Jupyter e PyCharm.

Supporto per i framework open source

Usa i tuoi framework e i tuoi strumenti preferiti di Machine Learning, tra cui PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

Come usare il servizio Azure Machine Learning

Passaggio 1 di 3

Passaggio 1: Creare un'area di lavoro

Installa l'SDK nel tuo ambiente Python e crea la tua area di lavoro per archiviare le risorse di calcolo, i modelli, le distribuzioni e le cronologie di esecuzione sul cloud.

Passaggio 2 di 3

Passaggio 2: Compilazione e training

Usa i framework che preferisci e le funzionalità di Machine Learning automatizzate per identificare più rapidamente gli iperparametri e gli algoritmi idonei. Monitora i tuoi esperimenti e accedi con facilità a potenti GPU sul cloud.

Passaggio 3 di 3

Passaggio 3: Distribuisci e gestisci

Distribuisci i modelli nel cloud o nei dispositivi perimetrali oppure sfrutta i vantaggi dei modelli con accelerazione hardware su FPGA (Field Programmable Gate Array) per inferenze velocissime. Quando il tuo modello è in produzione, monitoralo per rilevare deviazioni a livello di prestazioni e dati e ripeti il training se necessario.

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