PyTorch no Azure

Experiência PyTorch simples e contínua na nuvem

O PyTorch é uma estrutura open-source de aprendizado profundo que fornece um caminho contínuo da pesquisa à produção. Como uma estrutura prioritariamente em Python, o PyTorch permite que você comece rapidamente, com o mínimo de aprendizado, usando suas bibliotecas Python favoritas.

O Azure oferece suporte ao PyTorch por meio de uma série de serviços da plataforma de IA. Não importa se você está começando com o PyTorch, treinando um modelo ou implantando modelos para produção, o Azure ajuda você a acelerar seu projeto no conforto de seu próprio ambiente de codificação.

Três maneiras de usar o Azure para desenvolvimento PyTorch

Inicie seus projetos com o Azure Notebooks

Comece rapidamente com uma plataforma Jupyter Notebooks gratuita baseada na Web que vem com o PyTorch pré-instalado. Comece seus experimentos imediatamente com o suporte da nossa biblioteca de tutoriais oficiais do PyTorch, que você pode clonar com facilidade na sua própria biblioteca.

Primeiros passos

Desenvolva com Máquinas Virtuais de Ciência de Dados pré-configuradas

Vá direto ao desenvolvimento com máquinas virtuais do Windows ou do Linux personalizadas, especialmente configuradas para cargas de trabalho de aprendizado de máquina. As Máquinas Virtuais de Ciência de Dados vêm pré-instaladas com o PyTorch, assim como os drivers de GPU necessários e um conjunto abrangente de outras ferramentas populares de ciência de dados. Você obtém de fábrica uma experiência de desenvolvimento sem atrito e a capacidade de integração com todas as configurações de hardware do Azure, de GPUs a FPGAs.

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Acelere o fluxo de trabalho com o Azure Machine Learning

Treine e implante modelos PyTorch com facilidade no seu ambiente Python preferido, como o Jupyter Notebooks, o Azure Notebooks e o Visual Studio Code, com o SDK do Python do Azure Machine Learning. O Azure Machine Learning não apenas remove o trabalho pesado dos fluxos de trabalho de machine learning de ponta a ponta, como também lida com tarefas de manutenção, como preparação de dados e acompanhamento de experimentos, reduzindo o tempo de produção de semanas para horas.

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Por que o PyTorch?

Prioritariamente em Python

O PyTorch está profundamente integrado ao Python, de modo que você pode usar suas bibliotecas, pacotes e depuradores favoritos do Python. Isso permite rapidez na prototipagem e no desenvolvimento de modelos PyTorch.

Front-end híbrido

Desfrute da facilidade de uso e da flexibilidade de desenvolvimento, além da velocidade, otimização e funcionalidade em ambientes de runtime C++.

Suporte nativo ao ONNX

O PyTorch oferece suporte à exportação nativa de modelos no formato padrão ONNX (Open Neural Network Exchange). Isso facilita a interoperabilidade com estruturas compatíveis com ONNX e inferências em uma série de plataformas de hardware e runtimes, incluindo o runtime ONNX open-source.

Comunidade ativa

Usando o PyTorch, você se une a uma comunidade altamente solidária de pesquisadores e engenheiros que desenvolvem bibliotecas e ferramentas ricas em áreas como pesquisa visual computacional, processamento de linguagem natural e aprendizado de reforço. Essa rede pode fornecer um recurso inestimável para a educação e a orientação técnica.

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