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PyTorch no Azure

Obtenha uma experiência PyTorch pronta para empresas na nuvem

O PyTorch é uma estrutura de aprendizado profundo de código aberto que acelera o caminho da pesquisa à produção. Os cientistas de dados da Microsoft usam o PyTorch como a estrutura principal para desenvolver modelos que permitem novas experiências no Microsoft 365, Bing, Xbox e muito mais. A Microsoft é um dos principais contribuidores do ecossistema PyTorch com contribuições recentes, como o PyTorch Profiler.

PyTorch no Azure — melhor juntos

Pronto para produção

Treine e implante modelos de forma confiável e em escala usando um ambiente PyTorch integrado no Azure Machine Learning para garantir que a versão mais recente do PyTorch seja totalmente compatível com o Contêiner Azure para PyTorch.

Desempenho acelerado

Diminua o tempo para colocação no mercado com hardware de GPU potente, acelerador de software de nível de produção com ONNX Runtime e as mais recentes e inovadoras técnicas de colocação em escala com o DeepSpeed no Azure.

Ecossistema fortalecido

Conquiste mais com o rico ecossistema de ferramentas e recursos do PyTorch, incluindo o PyTorch Profiler.

Com a confiança de empresas de todos os tamanhos

"Other deep learning frameworks and cloud services are out there, but we think Azure, Azure Machine Learning, and PyTorch are the best choices because they enhance accuracy, efficiency, scalability, and speed of development."

Yuji Fukaya, gerente do grupo de consultoria de IA do Centro de Transformação de IA, Information Services International-Dentsu
ISID

"The new enterprise-level offering by Microsoft closes an important gap. Serving PyTorch models in production can be a challenge. The direct involvement of Microsoft lets us deploy new versions of PyTorch to Azure with confidence."

Jeremy Jancsary, cientista de pesquisa principal sênior, Nuance
Nuance

"I would recommend the Azure environment to other developers. It's user-friendly, easy to develop with, and very importantly, it follows best practices for AI and machine learning work."

Alexander Vaagan, cientista-chefe de dados da Inmeta, parte da Crayon
Crayon

"Running PyTorch on Azure gives us the best platform to build our embodied intelligence. It's easy for our engineers to run the experiments they need, all at once, at petabyte scale."

Pablo Castellanos Garcia, vice-presidente de engenharia, Wayve
Wayve

"With Azure AI and PyTorch, we combined focused applications of AI with journalistic processes and financial intelligence, yielding a solution that is unique in the market and valuable for cryptocurrency investors."

Zoiner Tejada, CEO da Solliance e CTO da Linha de base
Solliance

"We use Azure Machine Learning and PyTorch in our new framework to develop and move AI models into production faster, in a repeatable process that allows data scientists to work both on-premises and in Azure."

Tom Chmielenski, engenheiro principal de MLOps, Bentley
Bentley

A Microsoft é um colaborador ativo de um ecossistema de projetos PyTorch de software livre

PyTorch Profiler

O PyTorch Profiler é uma ferramenta de código aberto que ajuda você a entender o consumo de recursos de hardware, como tempo e memória, de várias operações do PyTorch em seu modelo e resolver gargalos de desempenho. Isso faz com que seu modelo seja executado mais rapidamente com menos sobrecarga.

ONNX Runtime no PyTorch

À medida que os modelos de aprendizado profundo ficam maiores, reduzir o tempo de treinamento passa a ser uma questão financeira e ambiental. O ONNX Runtime acelera o treinamento distribuído em grande escala de modelos transformadores de PyTorch com uma alteração de código de uma linha. Combine com o DeepSpeed para aumentar ainda mais a velocidade de treinamento no PyTorch.

PyTorch no Windows

A Microsoft mantém builds do PyTorch para Windows para que sua equipe possa desfrutar de builds testados e estáveis, com instalação simples e confiável, guias de início rápido e tutoriais, alto desempenho e suporte para recursos mais avançados, como treinamento de GPU distribuído.

PyTorch Foundation

Com a crescente importância do PyTorch para a pesquisa e produção de IA, Mark Zuckerberg e a Linux Foundation anunciaram em conjunto que o PyTorch fará a transição para a Linux Foundation para apoiar o crescimento contínuo da comunidade e fornecer um lar para prosperar nos próximos anos. Para contribuir para o aprimoramento futuro do PyTorch, a Microsoft ingressou na PyTorch Foundation como membro do conselho de administração para liderar a democratização e a colaboração de IA/ML. Leia a postagem no blog da Meta para saber mais sobre a PyTorch Foundation e explore os recursos mais recentes do PyTorch.

ONNX Runtime: um tempo de execução para inferência e treinamento acelerados de modelos PyTorch, compatível com Windows, Mac, Linux, Android e iOS e otimizado para uma variedade de aceleradores de hardware.

DeepSpeed: uma biblioteca de algoritmos para treinamento de modelos grandes de última geração, incluindo algoritmos de treinamento paralelo de modelo de última geração e outras otimizações para treinamento distribuído.

Hummingbird: uma biblioteca que compila modelos tradicionais como scikit-learn ou LightGBM em computação de tensor PyTorch para inferência mais rápida.

Duas maneiras de usar o Azure para desenvolvimento em PyTorch

Acelere o fluxo de trabalho com o Azure Machine Learning

Crie, treine e implante modelos PyTorch com facilidade usando o Contêiner Azure para PyTorch. Ele está profundamente integrado ao Azure Machine Learning para gerenciamento de experimentos e suporte completo ao ciclo de vida do aprendizado de máquina. O Azure Machine Learning remove o trabalho pesado dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina de ponta a ponta, além de lidar com tarefas de manutenção, como preparação de dados e rastreamento de experimentos, o que reduz o tempo de produção de semanas para horas.

Desenvolva com a Máquina Virtual de Ciência de Dados Azure para PyTorch

As Máquinas Virtuais de Ciência de Dados para PyTorch vêm pré-instaladas e validadas com a versão mais recente do PyTorch para reduzir os custos de configuração e acelerar o tempo de retorno. Os pacotes contêm várias funcionalidades de otimização, como ONNX Runtime, DeepSpeed ​​e PySpark para obter uma experiência de desenvolvimento sem atritos pronta para uso e a capacidade de trabalhar com todas as configurações de hardware do Azure, incluindo GPUs.

Aprenda os conceitos básicos do PyTorch

Conheça os conceitos básicos do aprendizado profundo com o PyTorch no Microsoft Learn. Este roteiro de aprendizagem para iniciantes apresenta os principais conceitos para a criação de modelos de machine learning em vários domínios, incluindo fala, pesquisa visual e processamento de linguagem natural.

Iniciar o roteiro de aprendizagem

Introdução ao PyTorch no AI Show

Aprenda as noções básicas do PyTorch, incluindo como criar e implantar um modelo e como se conectar à notável comunidade de usuários.

Aprender os conceitos básicos do PyTorch

Conheça os conceitos e os módulos do PyTorch. Saiba como carregar dados, criar redes neurais profundas e treinar e salvar seus modelos com este guia de início rápido.

Assista ao vídeo

Acelere seu projeto PyTorch na nuvem com o Azure