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PyTorch no Azure

Obter uma experiência PyTorch pronta para empresas na nuvem

O PyTorch é uma estrutura de aprendizagem profunda open-source que acelera o caminho da investigação para a produção. Os cientistas de dados da Microsoft utilizam o PyTorch como 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, tais como o PyTorch Profiler.

PyTorch no Azure – melhor juntos

Pronta para produção

Preparar e implementar modelos de forma confiável e em escala com um ambiente PyTorch integrado no Azure Machine Learning para garantir que a versão mais recente do PyTorch é totalmente suportada através do Contentor Azure para PyTorch.

Desempenho acelerado

Reduza o tempo de colocação no mercado com hardware de GPU poderoso, um acelerador de software de nível de produção (ONNX Runtime) e as técnicas de dimensionamento inovadoras mais recentes (DeepSpeed) no Azure.

Ecossistema reforçado

Chegue mais longe com o ecossistema cheio de ferramentas e capacidades do PyTorch, incluindo o PyTorch Profiler.

Alvo da confiança de empresas de todas as dimensões

"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, Gestor do Grupo de Consultadoria 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 Investigação Principal Sénior, 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 de Dados Chefe, Inmeta, parte do 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 Baseline
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 de MLOps Principal, Bentley
Bentley

A Microsoft é um contribuidor ativo para um ecossistema de projetos open-source do PyTorch

PyTorch Profiler

O PyTorch Profiler é uma ferramenta open-source que o ajuda a compreender o consumo de recursos de hardware, como tempo e memória, de várias operações do PyTorch no seu modelo e resolver estrangulamentos de desempenho. Isto faz com que o seu modelo seja executado mais rapidamente com menos sobrecarga.

ONNX Runtime no PyTorch

À medida que os modelos de aprendizagem profunda ficam maiores, reduzir o tempo de preparação torna-se um problema financeiro e ambiental. O ONNX Runtime acelera a preparação distribuída e em grande escala dos modelos de transformador do PyTorch com uma alteração a uma linha de código. Combine com o DeepSpeed para melhorar ainda mais a velocidade de preparação no PyTorch.

PyTorch no Windows

A Microsoft mantém as compilações do PyTorch para Windows para que a sua equipa possa desfrutar de compilações bem testadas e estáveis, instalação simples e fiável, guias de início rápido e tutoriais, bem como elevado desempenho e suporte para funcionalidades mais avançadas, como preparação distribuída da GPU.

PyTorch Foundation

Com a importância crescente do PyTorch para a investigação e produção de IA, Mark Zuckerberg e a Linux Foundation anunciaram em conjunto que o PyTorch fará a transição para a Linux Foundation para suportar o crescimento contínuo da comunidade e fornecer-lhe uma casa para prosperar durante muitos anos. Para contribuir para a melhoria do futuro do PyTorch, a Microsoft juntou-se à PyTorch Foundation como membro do conselho de administração para liderar a democratização e a colaboração da IA/ML. Leia a publicação de blogue da Meta para saber mais sobre a PyTorch Foundation e explore as capacidades mais recentes do PyTorch.

ONNX Runtime: um runtime para inferência acelerada e formação de modelos PyTorch, suportando Windows, Mac, Linux, Android e iOS, e otimizado para uma variedade de aceleradores de hardware.

DeepSpeed: uma biblioteca de algoritmos para a formação de modelos grandes da próxima geração, incluindo algoritmos de formação paralelos de modelos de última geração e outras otimizações para a formação distribuída.

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

Duas formas de utilizar o Azure no desenvolvimento com PyTorch

Acelere o seu fluxo de trabalho com o Azure Machine Learning

Crie, prepare e implemente modelos PyTorch com facilidade com o Azure Container para PyTorch. Está profundamente integrado no Azure Machine Learning para gestão de experimentações e suporte completo do ciclo de vida de machine learning. O Azure Machine Learning remove o trabalho pesado de fluxos de trabalho de machine learning ponto a ponto, ao mesmo tempo que lida com tarefas de manutenção, como preparação de dados e monitorização de experimentações, o que reduz o tempo de produção de semanas para horas.

Programar com a Máquina Virtual de Ciência de Dados do 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 valorização. Os pacotes contêm várias funcionalidades de otimização, como ONNX Runtime, DeepSpeed e PySpark, para obter uma experiência de desenvolvimento simples e a capacidade de trabalhar com todas as configurações de hardware do Azure, incluindo GPU.

Conheça os conceitos básicos do PyTorch

Conheça os conceitos básicos da aprendizagem profunda com o PyTorch no Microsoft Learn. Este percurso de aprendizagem para iniciantes apresenta os principais conceitos para a criação de modelos de machine learning em vários domínios, incluindo processamento de linguagem natural, voz e visão.

Iniciar o percurso de aprendizagem

Introdução ao PyTorch no AI Show

Aprenda as noções básicas do PyTorch, incluindo como criar e implementar um modelo e como se ligar à grande comunidade de utilizadores.

Aprenda as noções básicas do PyTorch

Conheça os conceitos e os módulos do PyTorch. Saiba como carregar dados, criar redes neurais profundas e preparar e guardar os seus modelos neste guia de início rápido.

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Acelere o seu projeto PyTorch na cloud com o Azure