Semplifica le attività di progettazione dei prompt e orchestra modelli di intelligenza artificiale generativa con prompt flow di Azure Machine Learning.
Monitora e valuta continuamente l'accuratezza del modello, la deriva dei dati e le metriche di intelligenza artificiale responsabili nell'ambiente di produzione.
Introduci l'intelligenza artificiale nell'ambiente di produzione
Ridimensiona e operazionalizza i modelli per una distribuzione e una gestione senza problemi.
Crea rapidamente flussi di lavoro di intelligenza artificiale
Crea pipeline e flussi di lavoro del modello per progettare, distribuire e gestire la distribuzione coerente dei modelli.
Distribuisci con facilità i modelli ovunque
Usare gli endpoint gestiti per distribuire modelli e flussi di lavoro in computer con CPU e GPU accessibili.
Automatizza in modo efficiente il ciclo di vita dell'intelligenza artificiale
Automatizza i flussi di lavoro di Machine Learning e intelligenza artificiale usando l'interoperabilità predefinita con Azure DevOps e GitHub Actions.
Ottieni la governance tra gli asset
Tieni traccia delle versioni e della derivazione dei dati. Imposta quote e criteri per governance, privacy e conformità.
Centralizza il rilevamento
Tieni traccia delle metriche di esecuzione e archivia gli artefatti per gli esperimenti usando un set coerente di strumenti con MLflow.
Condividi asset tra team
Usa i registri per collaborare tra aree di lavoro e centralizzare gli asset di intelligenza artificiale nell'intera organizzazione.
Microsoft è stata riconosciuta come leader nella valutazione dei fornitori di IDC MarketScape Worldwide Machine Learning Operations (MLOps) Platforms 2022.
Scopri in che modo i clienti stanno innovando con Azure Machine Learning
"La soluzione ha aumentato l'affidabilità del sistema di apprendimento automatico e ha reso il sistema più allineato con altri ambienti."
Luis Arnedo Martinez, product manager della piattaforma Machine Learning di Marks & Spencer
"Stiamo ridimensionando le funzionalità di Machine Learning automatizzato in Azure e MLOps in Azure Machine Learning in modo che i 15 analisti possano concentrarsi su attività più strategiche anziché sui meccanismi di unione di fogli di calcolo ed esecuzione di analisi."
"Senza prompt flow di Azure per intelligenza artificiale, sarebbe stato necessario investire in una progettazione personalizzata piuttosto significativa per offrire una soluzione. Al contrario, è stato possibile ottenere una velocità elevata integrando facilmente i microservizi esistenti nella soluzione prompt flow e pubblicando facilmente negli endpoint gestiti."
Papinder Dosanjh, Head of Data Science & Machine Learning, ASOS
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