Пропустить навигацию

Служба "Машинное обучение Azure"

Создавайте, обучайте и развертывайте модели в облаке и на пограничных устройствах

Объявление

  • TAL
  • Asos
  • Elastacloud
  • Wipro
  • Cognizant

Обзор

Упростите и ускорьте создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения. Используйте автоматическое машинное обучение, позволяющее быстрее определять подходящие алгоритмы и настраивать гиперпараметры. Используйте автомасштабируемые вычисления и средства DevOps для машинного обучения, чтобы повысить эффективность работы и сократить затраты. Легко развертывайте решения в облаке и на пограничных устройствах одним щелчком мыши. Все эти возможности доступны в любой удобной вам среде Python. Кроме того, вы можете использовать новейшие платформы с открытым кодом, например PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.

Почему стоит выбрать Службу машинного обучения Azure?

Продуктивность

Создавайте и обучайте модели еще быстрее благодаря автоматизированному машинному обучению, облачным вычислениям с автомасштабированием и встроенным средствам DevOps.

Открытость

Службу машинного обучения Azure можно использовать в любой среде Python, с любыми платформами и инструментами.

Надежность

Повысьте готовность к работе в масштабах всего предприятия за счет функций безопасности, обеспечения соответствия и поддержки виртуальных сетей Azure.

Гибридная среда

Создавайте, обучайте и развертывайте модели в локальной среде, в облаке и на пограничных устройствах.

Возможности Службы машинного обучения Azure

Автоматическое машинное обучение

Ускорьте подбор подходящих алгоритмов и гиперпараметров.

Управляемые вычисления

Легко обучайте модели и сокращайте расходы, автоматически масштабируя мощные кластеры GPU.

Средства DevOps для машинного обучения

Работайте еще эффективнее за счет отслеживания экспериментов, мониторинга моделей и управления ими, встроенных процессов CI/CD и конвейеров машинного обучения.

Простое развертывание

Достаточно всего нескольких строк кода для развертывания моделей в локальной среде, в облаке и на пограничных устройствах.

Пакет SDK для Python, совместимый с любыми инструментами

Служба машинного обучения Azure интегрируется с любой средой Python, включая Visual Studio Code, PyCharm и записные книжки Jupyter.

Поддержка платформ с открытым кодом

Используйте удобные вам платформы и инструменты для машинного обучения, такие как PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.

Сведения об использовании Службы машинного обучения Azure

Этап 1 из 3

Шаг 1. Создание рабочего пространства

Установите пакет SDK в своей среде Python и создайте рабочую область для хранения вычислительных ресурсов, моделей, развертываний и журналов запуска в облаке.

Этап 2 из 3

Шаг 2. Создание и обучение

Используйте любые платформы и возможности автоматического машинного обучения, чтобы быстрее определить подходящие алгоритмы и гиперпараметры. Отслеживайте свои эксперименты и легко получайте доступ к мощным GPU в облаке.

Этап 3 из 3

Шаг 3. Развертывание и управление

Развертывайте модели в облаке или на пограничных устройствах и используйте модели с аппаратным ускорением на программируемых пользователем вентильных матрицах (ППВМ) для сверхбыстрого формирования выводов. Отслеживайте производительность модели и смещение данных в ней при выполнении в рабочей среде, а также при необходимости переобучайте ее.

Связанные продукты и услуги

Azure Databricks

Быстрая и простая платформа аналитики на основе Apache Spark с возможностью совместного использования

Студия машинного обучения

Простая разработка, развертывание и администрирование решений прогнозной аналитики

Хранилище данных SQL

Хранилище эластичных данных как служба с возможностями корпоративного класса

Виртуальные машины для обработки и анализа данных

Богатая предварительно сконфигурированная среда для разработки искусственного интеллекта

Принимайте более взвешенные решения с помощью Службы машинного обучения Azure