Azure의 오픈 소스 기계 학습 프레임워크

오픈 에코시스템을 통해 더 빠르게 모델 빌드 및 배포

원하는 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 Azure에서 기계 학습 모델을 빠르게 빌드하고 배포하세요. Azure는 특정 프레임워크에 구애되지 않고 원하는 프레임워크를 사용하고 기계 학습 수명 주기의 모든 단계를 가속화하고 클라우드에서 에지까지 어디서나 모델을 실행할 수 있도록, 상호 운용할 수 있는 개방형 에코시스템을 제공합니다.

원하는 오픈 소스 프레임워크 사용

Azure는 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, MXNet, Chainer, Keras 등 모든 인기 기계 학습 프레임워크를 지원합니다.

프레임워크 간에 쉽게 이동

다운스트림 추론 영향에 대해 걱정할 필요 없이 원하는 프레임워크에서 개발하세요. Microsoft와 다른 여러 AI 회사가 함께 개발한 오픈 소스 모델 형식인 ONNX를 사용하여, 한 프레임워크에서 모델을 학습시킨 후 유추를 위해 다른 프레임워크로 전송할 수 있습니다.

여러 플랫폼에서 효율적으로 모델 실행

오픈 소스 ONNX Runtime을 사용하여 다양한 하드웨어 플랫폼에서 유추를 최적화하세요. 원하는 인기 프레임워크를 사용하여 모델을 학습시키고 ONNX 형식으로 전송하여 최대 10배 더 빠르게 유추하세요. 최적의 성능을 위해 ONNX Runtime은 Intel 및 NVIDIA 같은 파트너의 최신 CPU 및 GPU 하드웨어 가속을 통합합니다.

기계 학습 가속화

인기 있는 프레임워크와 도구를 지원하는 Azure Machine Learning을 통해 생산성을 높이세요. 자동화된 기계 학습을 통해 빠르게 적합한 알고리즘을 식별하고 하이퍼 매개 변수를 조정하세요. 클라우드에서 에지로의 간단한 배포를 비롯한 MLOps(기계 학습을 위한 DevOps)를 통해 전체 기계 학습 수명 주기를 관리하세요. 도구 중립적 Python SDK에서 이러한 모든 기능에 액세스하세요.

Azure를 통해 기계 학습 간소화 및 가속화