Azure の PyTorch

クラウドでのエンタープライズ対応 PyTorch エクスペリエンスを取得します。

Microsoft が PyTorch Foundation にどのように貢献するかをご確認ください

PyTorch はオープンソースのディープラーニングフレームワークで、研究から運用までの行程を加速することができます。Microsoft のデータサイエンティストは PyTorch を主要なフレームワークとして使用して、Microsoft 365、Bing、Xbox などの新しいエクスペリエンスを実現するモデルを開発しています。Microsoft は PyTorch エコシステムの上位の共同作成者の 1 社であり、最近では PyTorch Profiler などを共同作成しています。

Azure 上の PyTorch - 優れた連携

実稼働準備完了

Azure Machine Learning 内の組み込みの PyTorch 環境を使用して、モデルを確実かつ大規模にトレーニングしてデプロイし、最新の PyTorch バージョンが PyTorch 用 Azure コンテナーを通じて完全にサポートされるようにします。

高速化されたパフォーマンス

強力な GPU ハードウェア、ONNX Runtime を使用した運用環境レベルのソフトウェアアクセラレータ、そして DeepSpeed を使用した最新の革新的なスケーリング技術を Azure で使用することができ、市場投入までの時間を短縮できます。

強化されたエコシステム

PyTorch Profiler などのツールや機能から成る豊富な PyTorch エコシステムにより、さらに多くのことを実現できます。

あらゆる規模の企業から信頼されています

"Microsoft による新しいエンタープライズレベルのオファリングにより、重要なギャップが埋まります。運用環境で PyTorch モデルを提供することは困難な場合があります。Microsoft の直接的な関与により、新しいバージョンの PyTorch を自信を持って Azure にデプロイできます。"

Jeremy Jancsary 氏シニアプリンシパル研究科学者、Nuance

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"他の開発者にも Azure 環境をおすすめします。使いやすく、開発が簡単で、非常に重要なのは、AI と機械学習の作業のベストプラクティスに従っている点です。"

Crayon の一部、Inmeta、最高データ科学者、Alexander Vaagan 氏

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"Azure で PyTorch を実行すると、当社の具体化されたインテリジェンスを構築するための最適なプラットフォームが提供されます。エンジニアは、必要な実験をペタバイト規模で一度に簡単に実行できます。"

Wayve、エンジニアリング担当 VP、Pablo Castellanos Garcia 氏

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"Azure AI と PyTorch では、AI の重点的なアプリケーションと、厳格なプロセスと財務インテリジェンスを組み合わせ、市場で唯一のソリューションを生み出し、仮想通貨投資者にとって価値のあるソリューションを生み出しました。"

Solliance CEO 兼 Baseline CTO、Zoiner Tejada 氏

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"新しいフレームワークで Azure Machine Learning と PyTorch を使用して、AI モデルの開発と運用環境への移行を迅速に行います。反復可能なプロセスにより、データサイエンティストはオンプレミスと Azure の両方で作業できます。"

Bentley、プリンシパル MLOps エンジニア、Tom Chmielenski 氏

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Microsoft は、PyTorch のオープンソースプロジェクトのエコシステムに積極的に貢献しています

PyTorch Profiler

PyTorch Profiler はオープンソースのツールで、お客様のモデル内のさまざまな PyTorch 操作の時間やメモリなどのハードウェアリソースの消費を把握し、パフォーマンスのボトルネックを解決するのに役立ちます。これにより、モデルの実行速度が向上し、オーバーヘッドも少なくなります。

PyTorch 上の ONNX Runtime

ディープラーニングのモデルが大きくなるにつれ、トレーニングにかかる時間の短縮は経済的にも環境的にも重要な課題となっています。ONNX Runtime を使用すると、1 行のコード変更で PyTorch 変換モデルの大規模な分散トレーニングを加速できます。DeepSpeed と組み合わせると、PyTorch のトレーニング速度をさらに向上させることができます。

Windows の PyTorch

Microsoft は Windows 向けの PyTorch ビルドを保守しているので、お客様のチームは十分にテストされ安定したビルド、シンプルで信頼性の高いインストール、クイックスタートとチュートリアル、ハイパフォーマンス、分散 GPU トレーニングなどのより高度な機能のサポートを利用することができます。

PyTorch Foundation

AI の研究と生産の両方に対する PyTorch の重要性が高まる中、Mark Zuckerberg 氏と Linux Foundation は、PyTorch が Linux Foundation に移行して継続的なコミュニティの成長をサポートし、今後数年間成功するためのホームを提供することを共同発表しました。PyTorch の将来の機能強化に貢献するために、Microsoft は PyTorch Foundation にガバナンス委員会のメンバーとして参加し、AI/ML の民主化とコラボレーションをリードしました。最新の PyTorch 機能を確認します。

ONNX Runtime:PyTorch モデルの推論とトレーニングを高速化するランタイムで、Windows、Mac、Linux、Android、iOS をサポートし、さまざまなハードウェアアクセラレータ向けに最適化されています。

DeepSpeed:次世代の大規模モデルをトレーニングするためのアルゴリズムのライブラリで、最先端のモデル並列トレーニングアルゴリズムをはじめ、分散トレーニングのための最適化が行われています。

Hummingbird:Scikit-learn や LightGBM などの従来型モデルを PyTorch のテンソルコンピューティングにコンパイルして、推論を高速化するライブラリです。

PyTorch 開発で Azure を使用する 2 つの方法

Azure Machine Learning を使用してワークフローを高速化する

PyTorch 用 Azure コンテナーを使用して PyTorch モデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイできます。これは、実験管理と機械学習ライフサイクルの完全なサポートのための Azure Machine Learning と緊密に統合されています。Azure Machine Learning を使用すると、エンドツーエンドの機械学習ワークフローに多大な労力をかけずに済むだけでなく、データ準備や実験追跡などのハウスキーピングタスクを処理することができるため、実稼働環境に移行するまでの時間を週単位から時間単位に短縮できます。

PyTorch 用の Azure Data Science Virtual Machine を使用して開発する

PyTorch 用 Data Science Virtual Machines には、セットアップコストを削減し、価値を高める時間を短縮するために、最新の PyTorch バージョンでプレインストールおよび検証済みのものが付属しています。パッケージには、ONNX Runtime、DeepSpeed、PySpark などのさまざまな最適化機能が含まれており、スムーズな開発エクスペリエンスをすぐに利用でき、GPU を含むすべての Azure ハードウェア構成を操作できます。