Azure의 오픈 소스 기계 학습 프레임워크
오픈 에코시스템을 통해 더 빠르게 모델을 빌드하고 배포합니다.
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.
선택한 프레임워크에서 기계 학습 모델 빌드
Azure는 널리 사용되는 모든 기계 학습 프레임워크를 지원합니다. PyTorch 또는 TensorFlow 같은 딥 러닝 프레임워크에서 모델을 개발하든, Azure 자동화된 Machine Learning 기능을 활용하든, scikit-learn에서 기존의 기계 학습 모델을 학습시키든, Azure에서 워크로드를 지원할 수 있습니다.
모든 운영 체제 및 하드웨어 플랫폼에서의 유추
오픈 소스 ONNX Runtime을 사용하여 다양한 하드웨어 플랫폼에서 유추를 최적화하세요. ONNX 런타임은 PyTorch, TensorFlow, Keras, SciKit-Learn과 같이 인기 있는 프레임워크와 함께 작동하며 추론 속도는 최대 17배 빠르고 학습 속도는 최대 1.4배 빠릅니다. Linux, Windows, Mac, 모바일 디바이스에서 ML 모델을 유추하려면 ONNX 런타임을 사용하세요. ONNX 런타임은 Intel과 NVIDIA 같은 파트너의 최신 가속기 소프트웨어 및 하드웨어 라이브러리를 통합하여 클라우드에서 실행하든 에지에서 실행하든 성능을 최대화할 수 있도록 도와줍니다.
엔드투엔드 기계 학습 수명 주기 가속화
자동화된 Machine Learning을 사용하여 생산성을 가속화하세요. 적절한 알고리즘을 신속하게 식별하고 하이퍼 매개 변수를 조정하며 클라우드에서 에지로의 간단한 배포를 통해 전체 기계 학습 수명 주기를 쉽게 관리할 수 있습니다. 도구 중립적 Python SDK에서 이러한 모든 기능에 액세스하세요.
