Trace Id is missing
Пропустить и перейти к основному содержимому

Машинное обучение Azure

Используйте службу искусственного интеллекта корпоративного уровня для сквозного жизненного цикла машинного обучения.

Создавайте критически важные для бизнеса модели машинного обучения в большом масштабе

Машинное обучение Azure позволяет специалистам по данным и разработчикам создавать, развертывать и управлять высококачественными моделями быстрее и с уверенностью. Оно ускоряет окупаемость благодаря ведущим в отрасли операциям машинного обучения (MLOps), совместимости с открытым исходным кодом и интегрированным инструментам. Эта надежная платформа обучения на базе ИИ предназначена для приложений ответственного применения ИИ в области машинного обучения.

Video container

Ускорение окупаемости

Создавайте модели машинного обучения, используя мощную инфраструктуру ИИ и управляя рабочими процессами ИИ с помощью потока запросов.

Совместная работа и оптимизация MLOps

Быстрое развертывание, управление и совместное использование модели машинного обучения для совместной работы между рабочими пространствами и MLOps .

Уверенная разработка

Встроенное управление, безопасность и соответствие требованиям для запуска рабочих нагрузок машинного обучения в любом расположении.

Ответственное проектирование

Ответственный искусственный интеллект для создания объяснимых моделей с использованием решений на основе данных для обеспечения прозрачности и подотчетности.

Посмотрите вебинар "Обзор прогнозируемой аналитики с помощью аналитики и ИИ

Поддержка сквозного жизненного цикла машинного обучения

Маркировка данных

Пометка данных обучения и управление проектами меток.

Подготовка данных

Использование с обработчиками аналитики для исследования и подготовки данных.

Наборы данных

Доступ к данным, создание и совместное использование наборов данных.

Назад к вкладкам

Машинное обучение Azure для генеративного ИИ

Оркестрация рабочего процесса ИИ

Упрощайте разработку, вычисление и развертывание приложений на базе больших языковых моделей с помощью потока запросов. Легко отслеживайте, воспроизводите, визуализируйте и улучшайте запросы и потоки в различных инструментах и ресурсах. Узнайте больше о генеративном ИИ в Машинном обучении.

Управляемая комплексная платформа

Оптимизируйте весь жизненный цикл большой языковой модели и управления моделями с помощью собственных возможностей MLOps. Безопасно запускайте машинное обучение в любом месте с помощью безопасности корпоративного уровня. Устраняйте смещения моделей и оценивайте модели с помощью панели мониторинга "Ответственное применение ИИ".

Гибкие инструменты и платформы

Создавайте модели глубокого обучения в таких инструментах, как Visual Studio Code и Jupyter Notebook, используя гибкие платформы, например PyTorch или TensorFlow. Машинное обучение Azure совместимо со средой выполнения ONNX и DeepSpeed для оптимизации обучения и вывода.

Производительность мирового уровня

Используйте специально созданную инфраструктуру искусственного интеллекта, предназначенную для объединения новейших графических процессоров NVIDIA и сетевых решений InfiniBand со скоростью до 400 Гбит/с. Масштабируйте до тысяч графических процессоров в одном кластере с беспрецедентным масштабом.

Сокращение времени окупаемости благодаря быстрой разработке моделей

Повышайте производительность с помощью унифицированного интерфейса студии. Создавайте, обучайте и развертывайте модели с помощью Jupyter Notebook, используя встроенную поддержку платформ и библиотек с открытым исходным кодом. Быстро создавайте модели с помощью автоматизированного машинного обучения для табличных, текстовых и графических данных. Используйте Visual Studio Code для беспрепятственного перехода от локального к облачному обучению и автоматического масштабирования с помощью инфраструктуры ИИ Azure на платформе NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Разрабатывайте, сравнивайте, вычисляйте и развертывайте свои запросы для приложений на базе больших языковых моделей с помощью потока запросов.

Совместная работа и оптимизация управления моделями с помощью MLOps

Оптимизируйте развертывание и управление тысячами моделей в различных средах с помощью MLOps. Ускоренное развертывание и оценка моделей машинного обучения благодаря полностью управляемым конечным точкам для пакетного прогнозирования и прогнозирования в реальном времени. Использование повторяющихся конвейеров с целью автоматизации рабочих процессов для непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD). Совместное использование и обнаружение артефактов машинного обучения несколькими командами для совместной работы, используя реестры и управляемое хранилище функций. Непрерывный мониторинг метрик производительности модели, обнаружение смещения данных и запуск повторного обучения для повышения производительности модели.

Создавайте решения корпоративного уровня на гибридной платформе

Поставьте безопасность на первое место в жизненном цикле машинного обучения, используя встроенные средства управления данными в Microsoft Purview . Воспользуйтесь преимуществами комплексных возможностей обеспечения безопасности, охватывающих удостоверения, данные, сети, мониторинг и соответствие требованиям, которые протестированы и утверждены корпорацией Майкрософт. Защита решений с использованием настраиваемого контроля доступа на основе ролей, виртуальных сетей, шифрования данных, частных конечных точек и частных IP-адресов. Обучайте и развертывайте модели где угодно, от локальных до многооблачных, чтобы соответствовать требованиям суверенитета данных. Управляйте с уверенностью, используя встроенные политики и соответствие 60 сертификатам, включая FedRAMP High и HIPAA.

Используйте ответственные методы искусственного интеллекта на протяжении всего жизненного цикла

Оценка моделей машинного обучения с помощью воспроизводимых и автоматизированных рабочих процессов для оценки объективности модели, объяснимости, анализа ошибок, причинно-следственного анализа, производительности модели и исследовательского анализа данных. Осуществляйте реальное вмешательство с помощью причинно-следственного анализа на панели управления ответственным искусственным интеллектом и создавайте оценочную карту во время развертывания. Контекстуализация ответственных показателей ИИ как для технической, так и для нетехнической аудитории для привлечения заинтересованных сторон и оптимизации проверки соответствия.

Развитие навыков по работе с машинным обучением с помощью Azure

Узнайте больше о машинном обучении в Azure и примите участие в практических занятиях в рамках этого 30-дневного курса. По завершении курса вы будете готовы пройти сертификацию Azure Data Scientist Associate Certification.

Человек, работающий на ноутбуке в конференц-зале

Основные сервисные возможности для полного жизненного цикла машинного обучения

  • Совместная работа с записными книжками

    Запустите свой блокнот в Jupyter Notebook или Visual Studio Code , чтобы получить широкие возможности разработки, включая отладку и поддержку системы управления исходным кодом Git.

  • Автоматизированное машинное обучение

    Быстро создавайте точные модели для классификации, регрессии, прогнозирования временных рядов, задач обработки естественного языка и задач компьютерного зрения с помощью автоматизированного машинного обучения.

  • Машинное обучение с помощью перетаскивания

    Используйте инструменты машинного обучения, такие как конструктор , для преобразования данных, обучения и оценки моделей или для простого создания и публикации конвейеров машинного обучения.

  • Ответственное применение ИИ

    Создавайте ответственные решения искусственного интеллекта с возможностями интерпретации. Оценивайте и улучшайте объективность модели с помощью метрик несоответствия.

  • Реестры

    Используйте  общеорганизационные репозитории  для хранения и совместного использования моделей, конвейеров, компонентов и наборов данных в нескольких рабочих областях. Сохраняйте родословную и управляйте данными с помощью функции контрольного журнала.

  • Управляемые конечные точки

    Используйте управляемые конечные точки для развертывания и оценки модели, регистрации показателей и безопасного развертывания модели.

Встроенные комплексные средства безопасности и соответствия требованиям

Начало работы с бесплатной учетной записью Azure

1

Начните работу бесплатно. Получите на свой счет 200 USD(долларов США) , которые можно использовать в течение 30 дней. При наличии денег на счете вы можете бесплатно работать со многими нашими популярными службами в определенном объеме. Еще более 55 других служб будут всегда доступны вам бесплатно в рамках обозначенного объема.

2

Чтобы продолжать работу с этими службами, когда закончатся деньги на счете, перейдите на оплату по мере использования. Плата будет взиматься только при использовании служб сверх предоставляемого бесплатно ежемесячного объема.

3

По истечении 12 месяцев вам все еще будут доступны более 55 служб, которые всегда предоставляются бесплатно. При этом вы по-прежнему будете платить только за те ресурсы, которые используете сверх бесплатно предоставляемого ежемесячного объема.

Узнайте, как клиенты используют Машинное обучение Azure для внедрения инноваций с помощью ИИ

“PyTorch и Машинное обучение Azure идеально подходят для целей нашей исследовательской группы, экономя время на создание прорывных инноваций.”

Орландо Рибас Фернандес

Соучредитель и генеральный директор, Fashable

«Наши команды обычно проверяют [данные], получают результаты, а затем используют их для разработки моделей и алгоритмов, которые затем встраиваются в программные продукты. Эта платформа делает весь процесс проще, быстрее и удобнее.”

Могенс Миккельсен

Корпоративный архитектор, SEGES Innovation

“Поскольку все больше наших групп полагаются на решение Azure Machine Learning, наши финансовые эксперты могут больше сосредоточиться на задачах более высокого уровня и тратить меньше времени на ручной сбор и ввод данных.”

Джефф Нилсон

Менеджер по науке о данных, 3M

Сварщик за работой

i

«Благодаря Машинному обучению Azure мы можем показать пациенту оценку риска, которая точно соответствует его индивидуальным обстоятельствам. …В конечном счете, мы стремимся снизить риск, уменьшить неопределенность и улучшить хирургические результаты.”

Профессор Майк Рид

Клинический директор ортопедии & травм, Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust

Медицинский специалист разговаривает с пациентом

1

«Возможность масштабировать вычислительные ресурсы вверх и вниз имеет решающее значение для скорости инноваций и экономической эффективности…. Машинное обучение Azure и его встроенные возможности операций машинного обучения упрощают гибкость и экономичность.”

Кейт Пуч

Директор по разработке искусственного интеллекта, Axon

.

"Использование функций автоматизированного машинного обучения AML для создания моделей машинного обучения позволило нам реализовать среду, в которой мы можем создавать и экспериментировать с различными моделями с разных точек зрения".

Кейичи Саада

Подразделение корпоративной трансформации, Seven Bank

Расположение Seven Bank
Назад к вкладкам

Ресурсы Машинного обучения Azure

IDC MarketScape: Оценка поставщиков MLOps 2022

Узнайте, как корпоративные организации в разных отраслях используют MLOps для преодоления трудностей, связанных с внедрением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

Технический документ MLOps

Знакомство с системным подходом к созданию, развертыванию и мониторингу решений машинного обучения с помощью MLOps. Быстро создавайте, тестируйте и управляйте готовыми к работе жизненными циклами машинного обучения в любом масштабе.

Исследование общего экономического воздействия Forrester

В исследовании Forrester Consulting Total Economic ImpactTM, проведенном по заказу корпорации Майкрософт, рассматривается потенциальная отдача от инвестиций, которую предприятия могут получить с помощью Машинного обучения Azure.

Технические документы по решениям для машинного обучения

Узнайте, как создавать более безопасные, масштабируемые и равноправные решения для машинного обучения.

Технический документ об ответственном применении ИИ

Узнайте, как создавать более безопасные, масштабируемые и равноправные решения для машинного обучения.

Технический документ MLOps

Ускоряйте создание, обучение и развертывание моделей в большом масштабе.

Технический документ по машинному обучению с поддержкой Azure Arc

Изучение создания, обучения и развертывания моделей в любой инфраструктуре.

Часто задаваемые вопросы о Машинном обучении Azure

  • Служба находится в открытом доступе в некоторых странах и регионах, число которых со временем будет расти.

  • Соглашение об уровне обслуживания для машинного обучения Azure обеспечивает 99,9% времени безотказной работы.

  • Студия машинного обучения Azure является для Машинного обучения ресурсом верхнего уровня. Она предоставляет специалистам по обработке и анализу данных и разработчикам централизованное расположение для работы со всеми артефактами для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.

Если вы готовы, давайте настроим бесплатную учетную запись Azure

Попробуйте использовать Машинное обучение Azure совершенно бесплатно