Crea modelli ML strategici per il business su larga scala
Semplifica la progettazione dei prompt e i flussi di lavoro del modello di Machine Learning. Accelera lo sviluppo di modelli con una potente infrastruttura di intelligenza artificiale.
Unifica i dati e la governance dell'intelligenza artificiale con sicurezza e conformità predefinite. Esegui le risorse di calcolo ovunque per l'apprendimento automatico ibrido.
Ottieni visibilità nei modelli e valuta i flussi di lavoro dei modelli linguistici. Attenua l'equità, le distorsioni e i danni con il sistema di sicurezza predefinito.
Sfrutta i vantaggi delle funzionalità chiave per l'intero ciclo di vita di ML
Preparazione dei dati
Esegui rapidamente l'iterazione della preparazione dei dati nei cluster Apache Spark all'interno di Azure Machine Learning, interoperativi con Microsoft Fabric.
Archivio delle funzionalità
Aumenta la flessibilità nella distribuzione dei modelli rendendo le funzionalità individuabili e riutilizzabili in aree di lavoro.
Infrastruttura di intelligenza artificiale
Sfrutta i vantaggi dell'infrastruttura di intelligenza artificiale progettata appositamente per combinare le GPU più recenti e la rete InfiniBand.
Machine Learning automatizzato
Crea rapidamente modelli di apprendimento automatico accurati per attività quali classificazione, regressione, visione ed elaborazione del linguaggio naturale.
Intelligenza artificiale responsabile
Crea soluzione di intelligenza artificiale responsabile con funzionalità di interpretabilità. Valuta l'equità dei modelli tramite metriche di disparità e attenua la mancanza di equità.
Catalogo modelli
Scopri, ottimizza e distribuisci modelli di base di Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere e altro ancora usando il catalogo dei modelli.
Prompt flow
Progetta, costruisci, valuta e distribuisci flussi di lavoro del modello linguistico con il flusso di richiesta.
Endpoint gestiti
Rendi operativa la distribuzione e l'assegnazione di punteggi ai modelli e le metriche dei log e per eseguire implementazioni sicure dei modelli.
Funzionalità
Scopri come portare ML nell'ambiente di produzione
Azure Machine Learning supporta funzionalità estese e diverse per uno sviluppo affidabile di intelligenza artificiale e Machine Learning.
IA generativa
Semplifica i progetti di progettazione dei prompt e crea applicazioni basate su modelli di linguaggio.
Paga solo per le risorse che ti servono, senza costi iniziali
Usa Azure Machine Learning senza costi aggiuntivi. Gli addebiti si applicano solo alle risorse di calcolo sottostanti utilizzate durante il training o l'inferenza del modello. È possibile scegliere tra una vasta gamma di tipi di computer, che si estendono su categorie quali CPU per utilizzo generico e GPU specializzate.
I clienti stanno innovando con Azure Machine Learning
“È stato molto utile collaborare con Microsoft durante il miglioramento e l'espansione di Pi perché l'affidabilità e la scalabilità dell'infrastruttura Azure per intelligenza artificiale sono tra le migliori al mondo”.
Mustafa Suleyman, Cofounder and Chief Executive Officer, Inflection AI
"I nostri team in genere testano [dati], ottengono risultati e quindi li usano per sviluppare modelli e algoritmi, che vengono poi integrati in prodotti software. Questa piattaforma semplifica, velocizza e razionalizza l'intero processo."
"Marks & Spencer ha più di 30 milioni di clienti e grandi quantità di dati che richiedono sistemi scalabili per elaborarli. Azure Machine Learning consente di creare soluzioni di apprendimento automatico in grado di ridimensionare e offrire ai clienti le offerte corrette e un servizio nel complesso migliore”.
Luis Arnedo Martinez, product manager della piattaforma Machine Learning di Marks & Spencer
“Microsoft Azure integra perfettamente il nostro ecosistema digitale per offrire le migliori esperienze possibili ai fan per la migliore competizione sportiva del mondo”.
Miguel Ángel Leal, Chief Technology and Innovation Officer, LALIGA
“Usando Azure Machine Learning è possibile eseguire il training di un modello su più set di dati distribuiti. Invece di portare i dati a un punto centrale, facciamo il contrario. Il modello per il training viene inviato alle risorse di calcolo e ai set di dati locali dei partecipanti nella rete perimetrale e i risultati del training vengono fusi in un modello di base”.
Johan Bryssinck, AI/ML Product and Program Management Lead, Swift
Scopri come la scienza si occupa del training di computer affinché analizzino e apprendano dai dati con un approccio analogo a quello degli esseri umani.
Ottieni informazioni sull'apprendimento automatico open source ed esplora progetti, piattaforme e strumenti open source per l'apprendimento automatico.
Il contratto di servizio per Azure Machine Learning prevede un tempo di attività del 99,9%.
Lo studio di Azure Machine Learning è la risorsa di primo livello per Azure Machine Learning. Questa funzionalità fornisce una posizione centralizzata per consentire a data scientist e sviluppatori di usare tutti gli artefatti per la creazione, il training e la distribuzione di modelli di Machine Learning.
Azure Machine Learning è una piattaforma di apprendimento automatico completa che supporta l'ottimizzazione e la distribuzione del modello linguistico. Usando il catalogo di modelli Azure Machine Learning, gli utenti possono creare un endpoint per il servizio Azure OpenAI e usare le API RESI per integrare i modelli nelle applicazioni.
Non sono previsti addebiti aggiuntivi per l'uso di Azure Machine Learning. Oltre alle risorse di calcolo, verranno tuttavia applicati addebiti separati per altri servizi di Azure utilizzati, tra cui, in via esemplificativa, Archiviazione BLOB di Azure, Azure Key Vault, Registro Azure Container e Azure Application Insights. Vedi i dettagli sui prezzi.
Passaggi successivi
Scegli l'account Azure più adatto a te
Pagamento a consumo oppure prova Azure gratuitamente per un massimo di 30 giorni.
Esplora l'hub delle soluzioni Microsoft aziendali per trovare i prodotti e le soluzioni in grado di supportare l'organizzazione nel raggiungimento dei propri obiettivi.