PyTorch は、研究から運用までの工程を加速させる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することで、Microsoft 365、Bing、Xbox などの新しいエクスペリエンスを可能にするモデルを開発しています。Microsoft はPyTorch エコシステムにおける上位のコントリビューターであり、最近のコントリビューションとしては PyTorch Profiler などが挙げられます。
Azure の PyTorch—優れた連携
実稼働可能
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、Azure Container for PyTorch を通じて完全にサポートされるようにします。
パフォーマンスの高速化
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 エコシステムを活用して、より多くのことを実現できます。
あらゆる規模の企業から寄せられる信頼
Yuji Fukaya 氏 (AI コンサルティング グループ AI トランスフォーメーション センター マネージャー、Information Services International-Dentsu)"Other deep learning frameworks and cloud services are out there, but we think Azure, Azure Machine Learning, and PyTorch are the best choices because they enhance accuracy, efficiency, scalability, and speed of development."
Jeremy Jancsary 氏 (シニア プリンシパル研究科学者、Nuance)"The new enterprise-level offering by Microsoft closes an important gap. Serving PyTorch models in production can be a challenge. The direct involvement of Microsoft lets us deploy new versions of PyTorch to Azure with confidence."
Alexander Vaagan 氏 (主任データ科学者、Inmeta、Crayon の一部)"I would recommend the Azure environment to other developers. It's user-friendly, easy to develop with, and very importantly, it follows best practices for AI and machine learning work."
Pablo Castellanos Garcia 氏 (エンジニアリング担当 VP、Wayve)"Running PyTorch on Azure gives us the best platform to build our embodied intelligence. It's easy for our engineers to run the experiments they need, all at once, at petabyte scale."
Zoiner Tejada、Solliance の CEO、Baseline の CTO"With Azure AI and PyTorch, we combined focused applications of AI with journalistic processes and financial intelligence, yielding a solution that is unique in the market and valuable for cryptocurrency investors."
Tom Chmielenski 氏 (主任 MLOps エンジニア、Bentley)"We use Azure Machine Learning and PyTorch in our new framework to develop and move AI models into production faster, in a repeatable process that allows data scientists to work both on-premises and in Azure."
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 操作のハードウェア リソース消費量 (時間やメモリなど) 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、モデルの実行の高速化と、オーバーヘッドの削減を実現できます。
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 の研究と運用の両方で PyTorch の重要性が高まる中、Mark Zuckerberg と Linux Foundation は、PyTorch を Linux Foundation に移行させてコミュニティの継続的な成長をサポートし、今後の発展のためのホームを提供することを共同で発表しました。Microsoft は、PyTorch の今後の機能強化に貢献するために、PyTorch Foundation に運営委員会のメンバーとして参加し、AI/ML の普及とコラボレーションをリードしています。Meta のブログ記事を参照して PyTorch Foundation の詳細を確認し、PyTorch の最新機能をご覧ください。
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す。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す。これには、最先端のモデル並列トレーニング アルゴリズムや、分散トレーニングのための他の最適化が含まれます。
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 コンテナーを使用すれば、PyTorch モデルのビルド、トレーニング、デプロイを簡単に行えます。実験の管理と機械学習ライフサイクルのフル サポートのために Azure Machine Learning と緊密に統合されています。Azure Machine Learning は、エンド ツー エンドの機械学習ライフサイクルの重い負荷を排除し、データ準備や実験の追跡などのハウスキープ処理を実行することで、運用までの期間を何週間から何時間に短縮させます。
PyTorch 用 Azure Data Science Virtual Machine による開発
PyTorch 用 Data Science Virtual Machine は、プレインストールおよび検証された最新の PyTorch バージョンを備えているため、セットアップ コストを削減し、価値創出までの期間を短縮することができます。パッケージには、ONNX Runtime、DeepSpeed、PySpark などの各種最適化機能が含まれているため、円滑な開発エクスペリエンスをすばやく実現し、GPU を含むあらゆる Azure ハードウェア構成を利用できます。
PyTorch の基礎を学ぶ
Microsoft Learn で PyTorch を使ったディープ ラーニングの基礎を学ぶことができます。この初心者向けのラーニング パスでは、音声、視覚、自然言語処理などの複数の領域で機械学習モデルを構築するための主要な概念を紹介しています。
AI Show: PyTorch を使ってみる
モデルを構築してデプロイする方法や、強力なユーザー コミュニティとつながる方法など、PyTorch の基本を学ぶことができます。
PyTorch の基本について学ぶ
PyTorch の概念とモジュールについて学びましょう。このクイックスタート ガイドでは、データの読み込み、ディープ ニューラル ネットワークの構築、モデルのトレーニングと保存を行う方法について説明します。
Azure 上の PyTorch についての詳細情報
PyTorch に関するブログを読む
Azure を使用してクラウドの PyTorch プロジェクトを高速化する
