Wprowadzanie sztucznej inteligencji do środowiska produkcyjnego
Skaluj i operacjonalizuj modele, aby zapewnić bezproblemowe wdrażanie i zarządzanie.
Szybkie tworzenie przepływów pracy sztucznej inteligencji
Twórz potoki i przepływy pracy modelu, aby projektować i wdrażać spójne dostarczanie modeli oraz zarządzać nimi.
Łatwe wdrażanie modeli w dowolnym miejscu
Zarządzane punkty końcowe umożliwiają wdrażanie modeli i przepływów pracy na komputerach z dostępnymi procesorami CPU i GPU.
Efektywne automatyzowanie cyklu życia sztucznej inteligencji
Automatyzuj przepływy pracy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji przy użyciu wbudowanego współdziałania z usługami Azure DevOps i GitHub Actions.
Osiągnij ład między zasobami
Śledź wersje i pochodzenie danych. Ustaw limity przydziału i zasady dotyczące ładu, prywatności i zgodności.
Scentralizuj śledzenie
Śledź metryki przebiegu i przechowuj artefakty dla eksperymentów przy użyciu spójnego zestawu narzędzi z platformą MLflow.
Udostępnianie zasobów między zespołami
Korzystaj z rejestrów, aby współpracować w różnych obszarach roboczych i centralizować zasoby sztucznej inteligencji w całej organizacji.
Firma Microsoft została uznana za lidera w ocenie dostawców platform IDC MarketScape Worldwide Machine Learning Operations (MLOps) Platforms z 2022 r.
Zobacz, jak klienci wprowadzają innowacje za pomocą usługi Azure Machine Learning
"Rozwiązanie zwiększyło niezawodność systemu uczenia maszynowego i zwiększyło zgodność naszego systemu z innymi środowiskami."
Luis Arnedo Martinez, Menedżer ds. produktu platformy uczenia maszynowego, Marks & Spencer
"Przeprowadzamy skalowanie za pomocą zautomatyzowanego uczenia maszynowego na platformie Azure i możliwości metodyki MLOps w usłudze Azure Machine Learning, dzięki czemu 15 analityków może skupić się na bardziej strategicznych zadaniach zamiast na mechanice scalania arkuszy kalkulacyjnych i przeprowadzania analiz."
Alexandre Biazin, kierownik ds. technologii, BRF
"Nasze zespoły zwykle testują dane, uzyskują wyniki, a następnie używają ich do opracowywania modeli i algorytmów, które następnie wbudowujemy w produkty oprogramowania. Ta platforma upraszcza, przyspiesza i usprawnia cały proces."
Mogens Mikkelsen, architekt przedsiębiorstwa, SEGES Innovation
"Bez przepływu podpowiedzi platformy Azure AI musielibyśmy zainwestować w dość znaczącą niestandardową inżynierię w celu dostarczenia rozwiązania. Zamiast tego mogliśmy osiągnąć dużą szybkość, łatwo integrując istniejące mikrousługi z rozwiązaniem przepływu podpowiedzi i łatwo publikując je w zarządzanych punktach końcowych."
Papinder Dosanjh, dyrektor ds. nauki o danych & Uczenie maszynowe, ASOS
Uzyskaj dostęp do usługi Azure Machine Learning studio, aby uzyskać dostęp do tworzenia projektów o niskim użyciu kodu i bez użycia kodu oraz zarządzania nimi.