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MLOps(기계 학습 운영)

MLOps는 ML 모델 및 AI 워크플로의 개발 및 배포를 간소화하는 사례입니다.

Azure 시작 스튜디오에서 시작

개요

AI 앱 개발 수명 주기 간소화

Azure Machine Learning 레지스트리를 사용하여 중앙 리포지토리에서 AI 모델 및 파이프라인을 공유하고 재사용합니다.

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지속적인 업데이트를 통합하여 학습, 프롬프트 튜닝 및 배포 워크플로를 자동화합니다.

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Azure Machine Learning 프롬프트 흐름을 사용하여 프롬프트 엔지니어링 작업을 간소화하고 생성형 AI 모델을 오케스트레이션합니다.

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미리 정의된 실험, 버전 제어 및 데이터 모니터링을 사용하여 확장 가능하고 재현 가능한 파이프라인을 만듭니다.

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프로덕션 환경에서 모델 정확도, 데이터 드리프트 및 책임 있는 AI 메트릭을 지속적으로 모니터링하고 평가합니다.

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장점

프로덕션 환경에 AI 도입

원활한 배포 및 관리를 위해 모델을 크기 조정하고 운영합니다.

AI 워크플로를 빠르게 빌드

일관적인 모델을 디자인, 배포 및 관리하도록 파이프라인 및 모델 워크플로를 빌드합니다.

어디서든지 가능한 모델 배포

관리 엔드포인트를 사용하여 액세스 가능한 CPU 및 GPU 컴퓨터에 모델 및 워크플로를 배포합니다.

효율적인 AI 수명 주기 자동화

Azure DevOps 및 GitHub Actions의 기본 제공 상호 운용성을 사용하여 ML 및 AI 워크플로를 자동화합니다.

자산에서 거버넌스 달성

버전 및 데이터 계보를 추적합니다. 거버넌스, 개인 정보 보호 및 규정 준수에 대한 할당량 및 정책을 설정합니다.

추적 중앙 집중화

MLflow에서 일관된 도구 집합을 사용하여 실행 메트릭을 추적하고 실험에 대한 아티팩트를 저장합니다.

팀 간에 자산 공유

레지스트리를 사용하여 작업 영역에서 공동 작업하고 조직 전체에서 AI 자산을 중앙 집중식으로 관리합니다.

고객 사례

고객이 Azure Machine Learning을 사용하여 혁신하는 방법 보기

다양한 혜택이 화면에 표시된 스파크 앱이 표시된 스마트폰을 손에 들고 있는 모습.

M&S 로고

"이 솔루션은 기계 학습 시스템의 견고성을 높이고 시스템을 다른 환경에 맞게 조정했습니다."

Luis Arnedo Martinez, 기계 학습 플랫폼 제품 관리자, Marks & Spencer

여러 개의 창문과 정면에 조경된 정원이 있는 현대식 직사각형 건물로, 높은 기둥에 깃발이 달려 있습니다.

BRF 로고

"15명의 분석가가 스프레드시트를 병합하고 분석을 실행하는 메커니즘 대신 더 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 Azure의 자동화된 Machine Learning 및 Azure Machine Learning의 MLOps 기능으로 크기를 조정하고 있습니다."

Alexandre Biazin, BRF 기술 총괄 관리자

두 사람이 야외에 서서 한 사람은 태블릿을 사용하고 다른 한 사람은 화면을 가리킵니다.

Seges Innovation 로고

"우리 팀은 일반적으로 [데이터]를 테스트하고 결과를 얻은 다음 이를 사용하여 모델과 알고리즘을 개발한 다음 소프트웨어 제품으로 빌드합니다. 이 플랫폼은 전체 프로세스를 더 간단하고 빠르고 능률적으로 만듭니다."

Mogens Mikkelsen, SEGES Innovation의 엔터프라이즈 설계자

클라이밍 장비를 착용한 사람이 다양한 색상의 홀드와 그립이 있는 실내 암벽 등반 벽을 오르고 있습니다.

Asos 로고

"Azure AI 프롬프트 흐름이 없었다면 솔루션을 제공하기 위해 상당한 규모의 사용자 지정 엔지니어링에 투자해야 했을 것입니다. 대신 기존 마이크로 서비스를 프롬프트 플로우 솔루션에 쉽게 통합하고 관리 엔드포인트에 쉽게 게시하여 빠른 속도를 달성할 수 있었습니다."

Papinder Dosanjh, ASOS 데이터 과학 & 기계 학습 부문 책임자

Azure Machine Learning

중요 비즈니스용 기계 학습 모델을 대규모로 빌드하고 가치 창출 시간을 가속화합니다.

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Azure AI Foundry

하나의 플랫폼에서 생성형 AI 애플리케이션 및 사용자 지정 Copilot을 개발하는 데 필요한 모든 것을 얻으세요.

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자동화된 Machine Learning

속도 및 규모에 맞게 기계 학습 모델을 자동으로 빌드합니다.

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Azure Machine Learning의 생성형 AI

오픈 소스 및 경계 기반 모델 컬렉션을 사용하여 생성형 AI를 앱에 통합합니다.

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Azure AI 인프라

컴퓨팅 집약적인 AI 워크로드에 고성능을 제공합니다.

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리소스

Azure Machine Learning의 MLOps에 대해 자세히 알아보기

흰 벽과 창문이 있는 밝은 조명의 방에서 안경과 헤드폰을 착용한 사람이 웃고 있습니다.

AI 사례 크기 조정(1부)

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검은색 짧은 머리를 한 사람이 카메라를 향해 미소 짓고 있습니다. 배경이 흐릿한 밝은 조명의 방에 앉아 있습니다.

AI 사례 크기 조정(2부)

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헤드폰과 마이크를 착용한 한 사람이 책과 다양한 물품으로 가득 찬 책장 앞에 앉아 있습니다.

AI 사례 크기 조정(3부)

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보라색 커튼을 배경으로 한 무대에서 어두운 후드티와 안경을 쓴 사람이 헤드셋 마이크에 대고 말합니다.

엔드투엔드 AI 앱 개발

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노란 코트를 입은 여성들이 노트북으로 작업하고 있습니다.

다음 단계

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두 사람이 서로 대화하고 웃는 모습입니다.

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노트북으로 작업하는 흰색 셔츠를 입은 남자.

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