PyTorch i Azure

Enkel och integrerad PyTorch-användning i molnet

PyTorch är ett ramverk med öppen källkod för djupinlärning som ger en integrerad väg från forskning till produktion. PyTorch är ett ”Python first”-ramverk där du kan komma igång snabbt med minimal inlärning, och du använder de Python-bibliotek som du själv föredrar.

PyTorch kan användas med Azure i en rad AI-plattformstjänster. Oavsett om du just har börjat med PyTorch, tränar en modell eller distribuerar modeller till produktion får du hjälp av Azure att accelerera projektet från din egen kodningsmiljö.

Tre sätt att använda Azure för PyTorch-utveckling

Initiera dina projekt med Azure Notebooks

Kom igång snabbt med en kostnadsfri, webbaserad Jupyter Notebooks-plattform där PyTorch är förinstallerat. Börja experimentera direkt med stöd från vårt bibliotek med officiella PyTorch-självstudier som du enkelt kan klona till ditt eget bibliotek.

Kom igång

Utveckla med förkonfigurerade Data Science Virtual Machines

Gå direkt till distribution med anpassade virtuella datorer med Windows eller Linux som konfigurerat speciellt för arbetsbelastningar med maskininlärning. Data Science Virtual Machines har PyTorch förinstallerat, och har också de nödvändiga GPU-drivrutinerna och en omfattande uppsättning av andra populära datavetenskapsverktyg. Du får smidig utveckling och möjlighet att integrera med alla Azure-maskinvarukonfigurationer, från GPU till FPGA.

Läs mer

Accelerera arbetsflödet med Azure Machine Learning

Träna och distribuera PyTorch-modeller från den Python-miljö som du föredrar på ett enkelt sätt, till exempel med Jupyter Notebook, Azure Notebooks och Visual Studio Code, med Python-SDK:n för Azure Machine Learning. Azure Machine Learning eliminerar inte bara de tunga arbetsflödena vid omfattande maskininlärning utan hanterar även rutinuppgifter som dataförberedelse och experimentspårning, vilket minskar tiden till produktion från veckor till timmar.

Läs mer

Varför PyTorch?

Python-first

PyTorch är djupt integrerat med Python så att du kan använda de Python-bibliotek, -paket och -felsökningsprogram som du föredrar. Det gör att du snabbt kan skapa prototyper och utveckla PyTorch-modeller.

Hybridklientdel

Du får enkel användning och flexibilitet i utvecklingen, samtidigt som du får hastighet, optimering och funktionalitet i körningsmiljöer med C++.

Stöd för ursprunglig ONNX

PyTorch kan användas med ursprunglig export av modeller i standardformatet ONNX (Open Neural Network Exchange). Detta förenklar samverkan med ONNX-kompatibla ramverk och inferens på en rad olika maskinvaruplattformar och körningar, inklusive ONNX Runtime med öppen källkod.

Aktiv community

När du använder PyTorch blir du delaktig i en aktiv community med forskare och tekniker som utvecklar bibliotek och verktyg inom områden som visuellt innehåll, naturlig språkbearbetning och inlärning. Nätverket utgör en ovärderlig resurs för teknisk utbildning och vägledning.

Relaterade produkter och tjänster

Azure Machine Learning

Skapa modeller snabbt och gör dem driftklara i full skala från molnet till dina gränsenheter

Datavetenskap – virtuella datorer

Gå direkt till distribution med en anpassad virtuell dator som förkonfigurerats för arbetsbelastningar med maskininlärning

Azure Notebooks

Kom igång snabbt med en kostnadsfri, webbaserad Jupyter Notebooks-plattform

Accelerera ditt PyTorch-projekt i molnet med Azure