Crie modelos de machine learning críticos para a empresa em escala
O Azure Machine Learning permite aos cientistas de dados e programadores criar, implementar e gerir modelos de alta qualidade mais rapidamente e com confiança. Acelera o tempo de valorização com operações de aprendizagem automática líderes da indústria (MLOps), interoperabilidade open-source e ferramentas integradas. Esta plataforma de aprendizagem IA fidedigna foi concebida para aplicações de IA responsável em aprendizagem automática.
Acelere o tempo de valorização
Crie modelos de aprendizagem automática que tirem partido de uma poderosa infraestrutura de IA e orquestre fluxos de trabalho de IA com o fluxo de prompt.
Colabore e otimize as MLOps
Implementação, gestão e partilha rápida de modelos de ML para colaboração entre áreas de trabalho e MLOps.
Desenvolva com confiança
Governação, segurança e conformidade incorporadas para executar cargas de trabalho de aprendizagem automática em qualquer lugar.
Elabore de forma responsável
IA responsável para criar modelos explicáveis com decisões orientadas por dados para transparência e responsabilidade.
Suporte para o ciclo de vida de machine learning ponto a ponto
Etiquetagem de dados
Etiquetar dados de formação e gerir projetos de etiquetas.
Preparação de dados
Utilize com motores de análise para exploração e preparação de dados.
Conjuntos de dados
Aceda a dados e crie e partilhe conjuntos de dados.
Notebooks
Utilize blocos de notas colaborativos do Jupyter com computação anexada.
Machine learning automatizado
Prepara e otimize automaticamente modelos de IA precisos.
Estruturador de arrastar e largar
Estrutura com uma interface de desenvolvimento de arrastar e largar.
Experimentações
Execute experimentações e crie e partilhe dashboards personalizados.
CLI e SDK Python
Acelere o processo de formação de modelos ao mesmo tempo que amplia e amplia a computação do Azure.
Visual Studio Code e GitHub
Utilize ferramentas de aprendizagem automática familiares e mude facilmente da preparação local para a nuvem.
Instância de computação
Desenvolva num ambiente gerido e seguro com CPUs, GPUs e clusters de supercomputação na dimensionáveis dinamicamente.
Frameworks e bibliotecas open-source
Obter suporte integrado para Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras, Ray RLLib e muito mais.
Pontos finais geridos
Implemente modelos de aprendizagem de IA para inferência em lote e em tempo real, de forma rápida e fácil.
Pipelines e CI/CD
Automatizar fluxos de trabalho de machine learning
ID pré-criada
Aceda a imagens de contentores com estruturas e bibliotecas para inferência.
Repositório de modelos
Partilhe e controle dados e modelos de machine learning.
Híbrido e multicloud
Prepare e implemente modelos no local e em ambientes multicloud.
Modelos otimizados
Acelere a preparação e a inferência e reduza os custos com o ONNX Runtime.
Registos
Partilhe e descubra modelos e pipelines entre as suas equipas na sua organização.
Monitorização e análise
Controle, registe e analise dados, modelos e recursos.
Desfasamento de dados
Detete desvios e mantenha a precisão do modelo.
Análise de erros
Depure modelos e otimize a precisão dos modelos de IA.
Auditoria
Rastreio de artefactos de machine learning para conformidade.
Políticas
Utilize políticas personalizadas e internas para a gestão de conformidade.
Segurança
Desfrute da monitorização contínua com o Centro de Segurança do Azure.
Controlo de custos
Aplique a gestão de quotas e o encerramento automático.
Azure Machine Learning para IA Generativa
Orquestração de fluxo de trabalho de IA
Simplifique o design, a avaliação e a implementação de aplicações baseadas em grandes modelos de linguagem com o fluxo de prompt. Monitorize, reproduza, visualize e melhore rapidamente os pedidos e fluxos numa variedade de ferramentas e recursos. Saiba mais sobre IA Generativa na Aprendizagem Automática.
Plataforma ponto a ponto gerida
Otimize todo o ciclo de vida de grandes modelos de linguagem e a gestão de modelos com capacidades nativas de MLOps. Execute aprendizagem automática em qualquer lugar de forma segura com segurança de nível empresarial. Mitigue desvios de modelos e avalie modelos com o dashboard de IA Responsável.
Ferramentas e frameworks flexíveis
Crie modelos de aprendizagem profunda em ferramentas como o Visual Studio Code e Jupyter Notebooks, ao utilizar frameworks flexíveis como PyTorch ou TensorFlow. O Azure Machine Learning é compatível com o ONNX Runtime e o DeepSpeed para otimizar a preparação e inferência.
Desempenho de classe mundial
Utilize uma infraestrutura de IA criada para fins específicos e concebida para combinar as mais recentes GPUs NVIDIA e soluções de rede InfiniBand até 400 Gbps. Aumente verticalmente até milhares de GPUs num único cluster com uma escala sem precedentes.
Acelere o tempo de valorização com o desenvolvimento rápido de modelos
Melhore a produtividade com uma experiência de estúdio unificada. Crie, prepare e implemente modelos com o Jupyter Notebooks utilizando o suporte integrado para bibliotecas e arquiteturas open-source. Crie modelos rapidamente com machine learning automatizado para dados tabulares, de texto e de imagem. Utilize o Visual Studio Code para transitar da preparação local para a cloud de forma totalmente integrada e efetue redimensionamento automático com a infraestrutura do Azure AI, com tecnologia da plataforma NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Conceba, compare, avalie e implemente os seus pedidos para aplicações baseadas em grandes modelos de linguagem com o fluxo de prompt.
Colabore e simplifique a gestão de modelos com o MLOps
Simplifique a implementação e a gestão de milhares de modelos em vários ambientes com o MLOps. Implemente e classifique modelos de ML mais depressa com pontos finais totalmente geridos para predições em lote e em tempo real. Utilize pipelines repetíveis para automatizar os fluxos de trabalho para integração contínua e entrega contínua (CI/CD). Partilhe e descubra artefactos de aprendizagem automática em várias equipas para colaboração entre áreas de trabalho através de registos e da loja de recursos com gerência. Monitorize continuamente as métricas de desempenho dos modelos, detete desvios de dados e acione a preparação novamente para melhorar o desempenho dos modelos.
Crie soluções de nível empresarial numa plataforma híbrida
Coloque a segurança em primeiro lugar no ciclo de vida de aprendizagem automática com a governação de dados incorporada no Microsoft Purview. Tire proveito das capacidades de segurança abrangentes que abrangem a identidade, os dados, a rede, a monitorização e a conformidade, tudo testado e validado pela Microsoft. Proteja as soluções com o controlo de acesso baseado em funções personalizado, redes virtuais, encriptação de dados, pontos finais privados e endereços IP privados. Prepare e implemente modelos em qualquer lugar, desde o local à multicloud, para cumprir os requisitos de soberania de dados. Governe com confiança utilizando políticas incorporadas e conformidade com 60 certificações, incluindo FedRAMP High e HIPAA.
Utilize práticas de IA responsáveis ao longo do ciclo de vida
Avalie modelos de machine learning com fluxos de trabalho reproduzíveis e automatizados para avaliar a equidade do modelo, a explicabilidade, a análise de erros, a análise causal, o desempenho do modelo e a análise de dados exploratória. Faça intervenções na vida real com análise causal no dashboard de IA Responsável e gere uma tabela de indicadores no momento da implementação. Contextualize as métricas de IA responsáveis para audiências técnicas e não técnicas, de forma a envolver as partes interessadas e simplificar a revisão de conformidade.
Desenvolva as suas competências de aprendizagem automática com o Azure
Saiba mais sobre machine learning no Azure e participe em tutoriais de formação manual com um percurso de aprendizagem de 30 dias. No final, estará preparado para fazer a Certificação de Associado do Cientista de Dados do Azure.
Principais capacidades de serviço para o ciclo de vida completo da aprendizagem automática
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Preparação de dados
Itere rapidamente sobre a preparação de dados em escala em clusters do Apache Spark no Azure Machine Learning, interoperável com o Azure Databricks.
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Loja de recursos
Aumente a agilidade no envio dos seus modelos ao tornar as caraterísticas detetáveis e reutilizáveis em várias áreas de trabalho com a loja de recursos com gerência.
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Blocos de notas colaborativos
Inicie o seu bloco de notas no Jupyter Notebook ou no Visual Studio Code para uma experiência de desenvolvimento avançada, incluindo depuração e suporte para o controlo de código fonte do Git.
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Machine learning automatizado
Crie rapidamente modelos precisos para classificação, regressão, previsão da série temporal, tarefas de processamento de linguagem natural e tarefas de imagem digitalizada com o machine learning automatizado.
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Aprendizagem automática de arrastar e largar
Utilize ferramentas de aprendizagem automática como o estruturador para transformação de dados, preparação e avaliação de modelos ou para criar e publicar pipelines de aprendizagem automática facilmente.
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IA Responsável
Crie soluções de IA responsáveis com capacidades de interpretação. Avalie a equidade dos modelos com métricas de disparidade e reduza a iniquidade.
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Registos
Utilize repositórios em toda a organização para armazenar e partilhar modelos, pipelines, componentes e conjuntos de dados em várias áreas de trabalho. Capture a linhagem e governe os dados com a funcionalidade de registo de auditoria.
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Pontos finais geridos
Utilize pontos finais geridos para operacionalizar a classificação e a implementação de modelos, métricas de registo e executar implementações de modelos seguras.
Segurança e conformidade abrangentes incorporadas
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A Microsoft investe mais de 1 mil milhões de USD anualmente em investigação e desenvolvimento da cibersegurança.
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Empregamos mais de 3500 peritos em segurança dedicados à segurança e privacidade dos dados.
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Pague apenas pelo que precisar, sem custos adiantados
Começar a utilizar uma conta gratuita do Azure
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Após o crédito, mude para pay as you go para continuar a criar com os mesmos serviços gratuitos. Só paga se utilizar mais do que os serviços mensais gratuitos.
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Recursos do Azure Machine Learning
Tutoriais para principiantes
Tutoriais avançados
- Preparar modelos de machine learning
- Otimização de hiperparâmetros num modelo
- Pipelines de aprendizagem automática com o SDK de Python
- Preparar modelos de classificação sem código
- Preparar modelos de regressão sem código com o designer
- Monitorizar e analisar tarefas no estúdio
- Gestão, implementação e monitorização de modelos
- Criar e operar soluções de aprendizagem automática
- Operações de aprendizagem automática ponto a ponto
- Prepare modelos de computação intensiva
IDC MarketScape: Avaliação de Fornecedores do MLOps 2022
Saiba como as organizações empresariais de todas as indústrias estão a utilizar o MLOps para ultrapassar os desafios da implementação de tecnologias de IA e aprendizagem automática.
Documento técnico sobre MLOps de Engenharia
Descubra uma abordagem sistemática à criação, implementação e monitorização de soluções de machine learning com o MLOps. Crie, teste e gira rapidamente ciclos de vida de aprendizagem automática prontos para produção em escala.
Estudo de Impacto Económico Total da Forrester
O estudo da Forrester Consulting "Total Economic ImpactTM", encomendado pela Microsoft, examina o potencial retorno sobre o investimento que as empresas podem ter com o Azure Machine Learning.
Documento técnico sobre soluções de Machine Learning
Saiba como criar soluções de aprendizagem automática mais seguras, dimensionáveis e equitativas.
Documento técnico sobre IA responsável
Saiba como criar soluções de aprendizagem automática mais seguras, dimensionáveis e equitativas.
Documento técnico sobre MLOps
Acelere o processo de criação, preparação e implementação de modelos em escala.
Documento técnico sobre aprendizagem automática compatível com o Azure Arc
Saiba como criar, preparar e implementar modelos em qualquer infraestrutura.
Perguntas mais frequentes sobre o Azure Machine Learning
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O serviço encontra-se em disponibilidade geral em vários países/regiões e há mais a caminho.
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O SLA para o Azure Machine Learning é de 99,9 por cento de tempo de atividade.
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O estúdio do Azure Machine Learning é o recurso de nível superior para o Machine Learning. Esta capacidade fornece um local centralizado para os cientistas de dados e programadores trabalharem com todos os artefactos para a criação, preparação e implementação de modelos de machine learning.