Масштабируйте и вводите в эксплуатацию модели для беспрепятственного развертывания и управления.
Быстро создавайте рабочие процессы ИИ
Создавайте конвейеры и рабочие процессы моделирования для проектирования, развертывания и управления согласованной доставкой моделей.
Легко развертывайте модели удаленно
Используйте управляемые конечные точки для развертывания моделей и рабочих процессов на доступных компьютерах с процессором и графическим процессором.
Эффективно автоматизируйте жизненный цикл ИИ
Автоматизируйте рабочие процессы машинного обучения и ИИ, используя встроенную совместимость с Azure DevOps и GitHub Actions.
Обеспечьте управление всеми активами
Отслеживайте версии и происхождение данных. Установите квоты и политики для управления, конфиденциальности и соответствия требованиям.
Централизованное отслеживание
Отслеживайте метрики выполнения и сохраняйте артефакты для своих экспериментов, используя согласованный набор инструментов MLflow.
Делитесь ресурсами между командами
Используйте реестры для совместной работы в разных рабочих областях и централизации ресурсов ИИ в своей организации.
Корпорация Майкрософт признана лидером в рейтинге IDC MarketScape с оценкой поставщиков платформ операций машинного обучения (MLOps) по всему миру в 2022 году.
Узнайте, как клиенты внедряют инновации с помощью Машинного обучения Azure
"Это решение повысило надежность системы машинного обучения и сделало нашу систему более согласованной с другими средами."
Луис Арнедо Мартинес (Luis Arnedo Martinez), менеджер по продукту платформы машинного обучения, Marks & Spencer
"Мы масштабируем с помощью автоматизированного машинного обучения в Azure и возможностей MLOps в Машинном обучении Azure, чтобы наши 15 аналитиков могли сосредоточиться на более стратегических задачах, а не на объединении электронных таблиц и выполнении анализа."
Александр Биазин (Alexandre Biazin), исполнительный директор по технологиям, BRF
"Без оперативного потока ИИ Azure мы были бы вынуждены инвестировать в довольно значительные средства индивидуальной разработки для предоставления решения. Вместо этого мы смогли добиться высокой скорости за счет простой интеграции наших существующих микрослужб в решение для быстрого потока и легкой публикации на наших управляемых конечных точках."
Папиндер Досандж (Papinder Dosanjh), руководитель отдела обработки и анализа данных и машинного обучения, ASOS