Операции Машинного обучения (MLOps)

ОБЗОР

Оптимизируйте жизненный цикл разработки приложений ИИ

Делитесь и повторно используйте модели и конвейеры ИИ в центральном репозитории с помощью реестров машинного обучения Azure.

Подробнее
Интегрируйте непрерывную доставку для автоматизации обучения, настройки запросов и развертывания.

Подробнее
Оптимизируйте быстрые инженерные задачи и координируйте модели генеративного ИИ с помощью потока запросов Машинного обучения Azure.

Подробнее
Создавайте масштабируемые, воспроизводимые конвейеры с заранее заданными экспериментами, управлением версиями и мониторингом данных.

Подробнее
Непрерывно отслеживайте и оценивайте точность моделей, отклонения данных и ответственные показатели ИИ в производстве.

Подробнее

ПРЕИМУЩЕСТВА

Внедрение ИИ в производство

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.

Читать блог

ИСТОРИИ КЛИЕНТОВ

Узнайте, как клиенты внедряют инновации с помощью Машинного обучения Azure

Рука, держащая смартфон с приложением Sparks и различными предложениями на экране.

"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

Современное прямоугольное здание с множеством окон и ландшафтным садом перед ним с флагами на высоком столбе

"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

Человек в альпинистском снаряжении поднимается по внутренней стене для скалолазания с помощью разноцветных зацепок и захватов.

"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