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Serviço do Azure Machine Learning

Crie, treine e implante modelos da nuvem para a borda

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Visão geral

Simplifique e acelere a criação, o treinamento e a implantação de modelos de machine learning. Use o aprendizado de máquina automatizado para identificar os algoritmos adequados e ajustar os hiperparâmetros com mais rapidez. Aprimore a produtividade e reduza custos com a computação de dimensionamento automático e DevOps para aprendizado de máquina. Implante com facilidade na nuvem e na borda com um clique. Acesse todas essas funcionalidades no seu ambiente Python favorito usando as estruturas de software livre mais recentes, como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

Por que o serviço do Azure Machine Learning?

Produtivo

Crie e treine modelos mais rápido com aprendizado de máquina automatizado, computação em nuvem com dimensionamento automático e DevOps interno.

Aberto

Use o serviço do Azure Machine Learning em qualquer ambiente Python e com suas estruturas e ferramentas preferidas.

Confiável

Melhore a prontidão empresarial com os recursos de segurança e conformidade do Azure e suporte para rede virtual.

Híbrido

Crie, treine e implante seus modelos localmente, na nuvem e na borda.

Funcionalidades do serviço do Azure Machine Learning

Aprendizado de máquina automatizado

Identifique algoritmos adequados e hiperparâmetros mais rápido.

Computação gerenciada

Treine modelos com facilidade e reduza os custos ao dimensionar automaticamente os poderosos clusters do GPU.

DevOps para aprendizado de máquina

Aumente a produtividade com acompanhamento de experimentos, gerenciamento e monitoramento de modelos, CI/CD integrado e pipelines de aprendizado de máquina.

Implantação simples

Implante modelos locais, na nuvem e na borda com poucas linhas de código.

SDK do Python sem ferramentas

O serviço do Azure Machine Learning se integra com qualquer ambiente Python, incluindo o Visual Studio Code, o Jupyter Notebooks e o PyCharm.

Compatível com estruturas de software livre

Use suas estruturas e ferramentas de aprendizado de máquina preferidas, como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

Como usar o serviço do Azure Machine Learning

Etapa 1 de 3

Etapa 1: Crie um workspace

Instale o SDK no seu ambiente Python favorito e crie o workspace para armazenar recursos de computação, modelos, implantações e execute históricos na nuvem.

Etapa 2 de 3

Etapa 2: Crie e treine

Use estruturas de sua escolha e recursos automatizados de aprendizado de máquina para identificar algoritmos e hiperparâmetros adequados com mais rapidez. Acompanhe seus experimentos e acesse facilmente GPUs avançados na nuvem.

Etapa 3 de 3

Etapa 3: Implantar e gerenciar

Implante modelos na nuvem ou na borda e aproveite modelos de aceleração de hardware em FPGAs (matrizes de porta programável no campo) para inferência muito rápida. Quando seu modelo estiver em produção, monitore-o quanto ao desempenho e ao desvio de dados e treine-o novamente conforme necessário.

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