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."
"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."
"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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