MLOps (Machine Learning-bewerkingen)

OVERZICHT

De ontwikkelingslevenscyclus voor AI-apps stroomlijnen

AI-modellen en -pijplijnen delen en hergebruiken in de centrale opslagplaats met Azure Machine Learning-registers.

Meer informatie
Integreer continue levering om training, prompt-afstemming en implementatiewerkstromen te automatiseren.

Meer informatie
Stroomlijn prompt engineering-taken en organiseer generatieve AI-modellen met Azure Machine Learning-promptstroom.

Meer informatie
Maak schaalbare, reproduceerbare pijplijnen met vooraf gedefinieerde experimenten, versiebeheer en gegevensbewaking.

Meer informatie
Controleer en evalueer continu de nauwkeurigheid van modellen, gegevensdrift en metrische gegevens over verantwoordelijke AI in productie.

Meer informatie

VOORDELEN

AI in de productie brengen

Modellen schalen en operationeel maken voor naadloze implementatie en beheer.

Snel AI-werkstromen bouwen

Bouw pijplijnen en modelwerkstromen om consistente modellevering te ontwerpen, implementeren en beheren.

Eenvoudig overal modellen implementeren

Gebruik beheerde eindpunten om modellen en werkstromen te implementeren op toegankelijke CPU- en GPU-machines.

De AI-levenscyclus efficiënt automatiseren

Automatiseer ML- en AI-werkstromen met behulp van ingebouwde interoperabiliteit met Azure DevOps en GitHub Actions.

Realiseer governance voor alle assets

Houd versies en gegevensherkomst bij. Stel quota en beleidslijnen in voor governance, privacy en naleving.

Centraliseer tracering

Houd metrische uitvoeringsgegevens bij en sla artefacten voor je experimenten op met behulp van een consistente reeks hulpprogramma's met MLflow.

Assets delen tussen teams

Gebruik registers om samen te werken in werkruimten en AI-assets in je organisatie te centraliseren.

Een lichtblauwe, groene en gele abstracte achtergrond met kleurverloop en vloeiende, wazige randen.

Microsoft is erkend als leider in de IDC MarketScape Worldwide Machine Learning Operations (MLOps) Platforms 2022 Vendor Assessment.

Lees de blog

Abstracte geometrische afbeelding met scherpe hoeken en een kleurovergang van groene en blauwe tinten op een witte achtergrond.

KLANTVERHALEN

Bekijk hoe klanten innoveren met Azure Machine Learning

Een hand die een smartphone vasthoudt die de Sparks-app weergeeft met verschillende aanbiedingen die zichtbaar zijn op het scherm.

"De oplossing heeft de robuustheid van het machine learning-systeem vergroot en ons systeem beter afgestemd op andere omgevingen."

Luis Arnedo Martinez, Machine Learning Platform Product Manager, Marks & Spencer

Een modern, rechthoekig gebouw met meerdere vensters en een aangelegde tuin aan de voorkant en vlaggen op een hoge mast

"We schalen met geautomatiseerde machine learning in Azure en MLOps-mogelijkheden in Azure Machine Learning, zodat onze 15 analisten zich kunnen richten op meer strategische taken in plaats van de werking van het samenvoegen van spreadsheets en het uitvoeren van analyses."

Alexandre Biazin, Technology Executive Manager, BRF

Twee personen staan buiten, één man gebruikt een tablet terwijl de andere naar het scherm wijst.

"Onze teams testen meestal gegevens, krijgen resultaten en gebruiken deze vervolgens om modellen en algoritmen te ontwikkelen, die we vervolgens inbouwen in softwareproducten. Dit platform maakt het hele proces eenvoudiger, sneller en gestroomlijnder."

Mogens Mikkelsen, Enterprise Architect, SEGES Innovation

Een persoon die een klimuitrusting draagt, beklimt een overdekte rotsklimmuur met verschillende gekleurde handgrepen.

"Zonder Azure AI-promptstroom hadden we moeten investeren in aanzienlijke aangepaste engineering om een oplossing te leveren. In plaats daarvan hebben we grote snelheid gerealiseerd door onze bestaande microservices eenvoudig te integreren in de promptstroom-oplossing en moeiteloos te publiceren naar onze beheerde eindpunten."

Papinder Dosanjh, Head of Data Science & Machine Learning, ASOS