Framework open source per Machine Learning in Azure
Crea e distribuisci modelli più rapidamente con un ecosistema aperto.
Compila e distribuisci rapidamente i modelli di Machine Learning usando i tuoi framework open source preferiti. Azure offre un ecosistema aperto e interoperabile che ti consente di usare il framework che preferisci senza vincolarti, di accelerare ogni fase del ciclo di vita di Machine Learning ed eseguire i modelli ovunque, dal cloud alla rete perimetrale.
Crea modelli di Machine Learning nel framework che preferisci
Azure supporta tutti i framework di Machine Learning più diffusi. Indipendentemente dal fatto che tu stia sviluppando modelli in framework per Deep Learning come PyTorch o TensorFlow, stia sfruttando i vantaggi delle funzionalità di Machine Learning automatizzato di Azure o stia eseguendo il training di modelli di Machine Learning tradizionali in scikit-learn, potrai supportare i tuoi carichi di lavoro in Azure.
Inferenza in qualsiasi sistema operativo e piattaforma hardware
Ottimizza l'inferenza in un'ampia gamma di piattaforme hardware con il Runtime ONNX. ONNX Runtime è compatibile con i framework più diffusi, tra cui PyTorch, TensorFlow, Keras, SciKit-Learn e altri ancora, per offrire inferenza 17 volte più veloce e un training fino a 1,4 volte più rapido. Usa ONNX Runtime per l'inferenza dei modelli di Machine Learning in Linux, Windows, Mac e anche nei dispositivi mobili. ONNX Runtime integra le librerie software e hardware per acceleratori da partner quali Intel e NVIDIA per aiutarti a ottenere prestazioni massime, indipendentemente dal fatto l'esecuzione sia sul cloud o nei dispositivi perimetrali.
Accelera il ciclo di vita end-to-end di Machine Learning
Accelera la produttività con Machine Learning automatizzato. Identifica rapidamente gli algoritmi idonei, ottimizza gli iperparametri e gestisci il ciclo di vita completo di Machine Learning con facilità grazie a una semplice distribuzione dal cloud ai dispositivi perimetrali. Accedi a tutte le funzionalità da uno SDK Python indipendente dagli strumenti.
