Arquiteturas de machine learning open-source no Azure

Crie e implemente modelos mais rapidamente com um ecossistema aberto

Crie e implemente modelos de machine learning rapidamente no Azure com as suas arquiteturas open-source favoritas. O Azure oferece um ecossistema aberto e interoperável para utilizar as arquiteturas da sua preferência sem ficar bloqueado, acelerar todas as fases do ciclo de vida de machine learning e executar os seus modelos em qualquer lugar, desde a cloud até ao edge.

Utilize as suas arquiteturas open-source favoritas

O Azure suporta arquiteturas de machine learning populares, incluindo o PyTorch, o TensorFlow, o scikit-learn, o MXNet, o Chainer e o Keras.

Mova-se facilmente entre arquiteturas

Programe na sua arquitetura preferida sem se preocupar com as implicações de inferência a jusante. Prepare modelos numa arquitetura e transfira-os para outra para inferência através do ONNX, um formato de modelo open-source co-desenvolvido pela Microsoft e outras empresas de IA.

Execute os seus modelos de forma eficiente em todas as plataformas

Otimize a inferência numa ampla variedade de plataformas de hardware com o ONNX Runtime open-source. Prepare um modelo com uma arquitetura popular, transfira-o para o formato ONNX e faça inferências até 10 vezes mais rápido. Para um desempenho ideal, o ONNX Runtime integra a mais recente aceleração de hardware de CPU e GPU de parceiros como Intel e NVIDIA.

Acelere o machine learning

Acelere a produtividade com o Azure Machine Learning, que suporta frameworks e ferramentas populares. Utilize o machine learning para identificar rapidamente os algoritmos adequados e otimizar os hiperparâmetros. Faça a gestão do ciclo de vida completo do machine learning com o MLOps, o DevOps para machine learning, incluindo a implementação simples desde a cloud até ao edge. Aceda a todas estas capacidades a partir de um SDK Python agnóstico em termos de ferramentas.

Simplificar e acelerar a aprendizagem automática com o Azure