Служба машинного обучения Azure

Быстрая сборка и масштабное внедрение моделей из облака на граничные устройства

Ускорьте жизненный цикл машинного обучения.

Оптимизируйте сборку, обучение и развертывание моделей машинного обучения. Сокращайте сроки запуска моделей машинного обучения, используя инструменты и платформы по своему выбору, повышайте производительность за счет автоматизированного машинного обучения и внедряйте технологические новшества на безопасной платформе корпоративного уровня.

Упрощенное машинное обучение с широкими возможностями автоматизированного машинного обучения без написания кода и поддержкой открытого исходного кода

Надежные DevOps для машинного обучения интегрируются в имеющиеся у вас процессы DevOps и помогают управлять всем жизненным циклом машинного обучения

Масштабирование можно выполнять с рабочего компьютера по запросу, а сборку и развертывание моделей машинного обучения — из любого места, от облака до граничных устройств

Обеспечение безопасности, контроль и управление Azure корпоративного уровня помогут защитить вашу инфраструктуру и функции

Доступ к упрощенному машинному обучению

Быстро собирайте и развертывайте модели машинного обучения, используя инструменты, соответствующие вашим потребностям и уровням навыков, обходитесь без кода или пишите весь код с нуля. Используйте интерфейс виртуального перетаскивания, среду размещенной записной книжки или автоматизированное машинное обучение. Ускоряйте развертывание модели за счет автоматизированной разработки функций, выбора алгоритмов и чистки параметров. Пользуйтесь встроенной поддержкой привычных инструментов и платформ с открытым кодом, включая ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn и TensorFlow.

Ускорение инноваций за счет надежных MLOps

MLOps—DevOps для машинного обучения — оптимизирует весь жизненный цикл машинного обучения, от подготовки данных до развертывания и мониторинга. Упростите свои рабочие процессы и повысьте эффективность с помощью конвейеров машинного обучения. Используйте возможности непрерывной интеграции и непрерывной поставки (CI/CD) для упрощения поддержки и обслуживания, а также повышения качества модели с течением времени. Управляйте артефактами своей модели с централизованного портала и отслеживайте производительность развернутых моделей.

Доступ к облаку с рабочего компьютера по запросу

Используйте любые данные и развертывайте модели машинного обучения из любого места, от облака до граничных устройств, максимально гибко. Обучайте модели быстро и без существенных затрат за счет автомасштабирования с использованием мощных вычислительных ресурсов центрального и графического процессоров. Делайте выводы в режиме реального времени в облаке или на граничных устройствах, используя ППВМ.

Защита вашей инфраструктуры и решений

Собирайте свои собственные модели машинного обучения, пользуясь средствами обеспечения безопасности и соответствия, подходящими для предприятий, а также поддержкой виртуальных сетей Azure для удовлетворения любых своих потребностей в обработке и анализе данных. Защищайте свои рабочие нагрузки, используя всевозможные встроенные элементы управления идентификацией, данными и сетью в Azure, позволяющие составить наиболее комплексное портфолио для любого поставщика облачных служб.

Платите только за то, что вам нужно, без каких-либо предварительных выплат

Платите только за те ресурсы Azure, которые нужны вам в течение определенного периода времени. Более подробную информацию, включая стоимость развертывания моделей, см. на странице цен на службу машинного обучения Azure.

Сведения об использовании Службы машинного обучения Azure

Создание рабочего пространства

Создание и обучение

Развертывание и управление

Этап 1 из 1

Храните целевые объекты вычислений, модели, развертывания, метрики и истории выполнений в облаке.

Этап 1 из 1

Используйте автоматизированное машинное обучение для выявления алгоритмов и гиперпараметров и отслеживания экспериментов в облаке.

Этап 1 из 1

Развертывайте модель машинного обучения в облако или на граничные устройства, отслеживайте производительность и переобучайте модель, если требуется.

Материалы для начала работы

Первый запуск эксперимента

Создав рабочую область для Службы машинного обучения Azure, узнайте, как выполнить эксперимент с использованием пакета SDK для Python или графического интерфейса.

Учебники и примеры

Обучайте и развертывайте модели машинного обучения на удаленных вычислительных ресурсах. Используйте SDK для классификации образов (данные MNIST) или регрессии (данные по такси Нью-Йорка) либо графический интерфейс для прогнозирования цен (данные по автомобильной промышленности).

Начните использовать службу машинного обучения Azure уже сегодня

Получите мгновенный доступ и $200 на счет, зарегистрировав бесплатную учетную запись Azure.

Войдите на портал Azure.

Пользователи службы машинного обучения Azure

BP
Walgreens Boots Alliance
Schneider Electric
TAL
Asos
Wipro

Обновления, блоги и объявления Azure

Служба машинного обучения Azure: часто задаваемые вопросы

Бесплатная учетная запись Azure готова к настройке в любой момент