Struktury uczenia maszynowego typu open-source na platformie Azure
Szybsze tworzenie i wdrażanie modeli za pomocą otwartego ekosystemu
Szybko twórz i wdrażaj modele uczenia maszynowego na platformie Azure, używając swoich ulubionych struktur typu open-source. Platforma Azure zapewnia otwarty i międzyoperacyjny ekosystem, który pozwala na używanie wybranych struktur bez ograniczania możliwości, przyśpieszanie każdego etapu cyklu życia uczenia maszynowego oraz uruchamianie modeli w dowolnym miejscu — od chmury po brzeg.
Kompilowanie modeli uczenia maszynowego w wybranej strukturze
Platforma Azure obsługuje wszystkie popularne platformy uczenia maszynowego. Bez względu na to, czy opracowujesz modele w strukturach uczenia głębokiego, takich jak PyTorch lub TensorFlow, korzystasz z funkcji zautomatyzowanego uczenia maszynowego platformy Azure czy trenujesz tradycyjne modele uczenia maszynowego w rozwiązaniu scikit-learn, będzie można obsługiwać obciążenia na platformie Azure.
Wnioskowanie dla każdego systemu operacyjnego i każdej platformy sprzętowej
Środowisko uruchomieniowe ONNX typu open-source pozwala na optymalizację wnioskowania na szerokim zakresie platform sprzętowych. Środowisko uruchomieniowe ONNX współdziała z popularnymi strukturami, takimi jak PyTorch, TensorFlow, Keras, SciKit-Learn i nie tylko, aby zapewnić do 17 razy szybsze wnioskowanie i 1,4 raza szybsze trenowanie. Użyj środowiska uruchomieniowego ONNX do wnioskowania modeli uczenia maszynowego w systemach Linux, Windows i Mac, a nawet na urządzeniach przenośnych. Środowisko uruchomieniowe ONNX integruje najnowsze oprogramowanie akceleratora i biblioteki sprzętowe od partnerów, takich jak Intel i NVIDIA, aby pomóc w maksymalizacji wydajności, niezależnie od tego, czy pracujesz w chmurze, czy na krawędzi.
Przyspiesz całościowy cykl uczenia maszynowego
Zwiększ swoją produktywność dzięki zautomatyzowanemu uczeniu maszynowemu. Szybko zidentyfikuj odpowiednie algorytmy, dostrajaj parametry i łatwo zarządzaj pełnym cyklem życia uczenia maszynowego, korzystając z prostego wdrożenia z chmury do krawędzi. Uzyskuj dostęp do wszystkich tych funkcji za pomocą niezależnego od narzędzia zestawu SDK dla języka Python.
