Trace Id is missing
Hoppa till huvudinnehåll

Azure Machine Learning

Använd en AI-tjänst i företagsklass för hela livscykeln för maskininlärning.

Bygg affärskritiska maskininlärningsmodeller i stor skala

Azure Machine Learning ger dataforskare och utvecklare möjlighet att skapa, distribuera och hantera modeller av hög kvalitet snabbare och med tillförsikt. Den accelererar tid till värde med branschledande maskininlärningsåtgärder (MLOps), samverkan med öppen källkod och integrerade verktyg. Den här betrodda AI-utbildningsplattformen är utformad för ansvarsfulla AI-program inom maskininlärning.

Video container

Få snabbare tid till värde

Skapa maskininlärningsmodeller med kraftfulla AI-infrastruktur och dirigera AI-arbetsflöden med promptflöde.

Samarbeta och effektivisera MLOps

Snabb distribution, hantering och delning av ML-modeller för samarbete mellan arbetsytor och MLOps.

Utveckla med tillförsikt

Inbyggd styrning, säkerhet och efterlevnad för maskininlärningsarbetsbelastningar var som helst.

Designa på ett ansvarsfullt sätt

Ansvarsfull AI för att skapa förklarande modeller med hjälp av datadrivna beslut för transparens och ansvarstagande.

Titta på webbseminariet Upptäck förutsägelseinsikter med Analytics + AI

Stöd för livscykeln för maskininlärning från slutpunkt till slutpunkt

Dataetikettering

Märk träningsdata och hantera etiketteringsprojekt.

Förberedelse av data

Använd med analysmotorer för datautforskning och förberedelse.

Datauppsättningar

Få åtkomst till data och skapa och dela datauppsättningar.

Tillbaka till flikar

Azure Machine Learning för generativ AI

Orkestrering av AI-arbetsflöden

Förenkla design, utvärdering och distribution av stora språkmodellbaserade program med promptflöde. Spåra, återskapa, visualisera och förbättra enkelt uppmaningar och flöden i en mängd olika verktyg och resurser, läs mer om Generative AI i Machine Learning.

Hanterad plattform från slutpunkt till slutpunkt

Effektivisera hela livscykeln för stora språkmodeller och modellhantering med inbyggda MLOps funktioner. Kör maskininlärning säkert var som helst med säkerhet i företagsklass. Minimera modellförskjutningar och utvärdera modeller med instrumentpanelen ansvarsfull AI.

Flexibla verktyg och ramverk

Skapa djupinlärningsmodeller i verktyg som Visual Studio Code och Jupyter Notebooks med flexibla ramverk som PyTorch eller TensorFlow. Azure Machine Learning kompatibel med ONNX Runtime och DeepSpeed för att optimera träning och slutsatsdragning.

Prestanda i världsklass

Använd specialbyggdaAI-infrastruktur utformad för att kombinera de senaste NVIDIA GPU:erna och InfiniBand-nätverkslösningarna på upp till 400 Gbit/s. Skala upp till tusentals GPU:er i ett enda kluster med oöverträffad skala.

Öka tiden till värde med snabb modellutveckling

Förbättra produktiviteten med en enhetlig studioupplevelse. Skapa, träna och distribuera modeller med Jupyter Notebooks med inbyggt stöd för ramverk och bibliotek med öppen källkod. Skapa snabbt modeller med automatiserad maskininlärning för tabell-, text- och bilddata. Använd Visual Studio Code för att sömlöst gå från lokal utbildning till molnutbildning och autoskalning med Azure AI infrastruktur som drivs av NVIDIA Quantum-2 InfiniBand-plattformen. Utforma, jämför, utvärdera och distribuera dina frågor för stora språkmodellbaserade program med promptflöde.

Samarbeta och effektivisera modellhanteringen med MLOps

Effektivisera distributionen och hanteringen av tusentals modeller i flera miljöer med hjälp av MLOps. Distribuera och poängsätt ML-modeller snabbare med fullständigt hanterade slutpunkter för batch- och realtidsförutsägelser. Använd repeterbara pipelines för att automatisera arbetsflöden för kontinuerlig integrering och kontinuerlig leverans (CI/CD). Dela och upptäck maskininlärningsartefakter i flera team för samarbete mellan arbetsytor med hjälp av register och hanterad funktionslagring. Övervaka prestandamått för modellen kontinuerligt, identifiera dataavdrift och utlösa omträning för att förbättra modellens prestanda.

Skapa lösningar i företagsklass på en hybridplattform

Sätt säkerheten först i maskininlärningslivscykeln med hjälp av den inbyggda datastyrningen i Microsoft Purview. Dra nytta av de omfattande säkerhetsfunktionerna för identitet, data, nätverk, övervakning och efterlevnad, som alla har testats och verifierats av Microsoft. Säkrare lösningar med anpassad rollbaserad åtkomstkontroll, virtuella nätverk, datakryptering, privata slutpunkter och privata IP-adresser. Träna och distribuera modeller var som helst, från lokalt till flera moln, för att uppfylla kraven på datasuveränitet. Styr tryggt med hjälp av inbyggda principer och efterlevnad med 60 certifieringar, inklusive FedRAMP High och HIPAA.

Använd ansvarsfulla AI-metoder under hela livscykeln

Utvärdera maskininlärningsmodell med reproducerbara och automatiserade arbetsflöden för att göra en utvärdering av modellens rättvisa, förklaringsmöjlighet, felanalys, orsaksanalys, modellprestanda och undersökande dataanalys. Gör verkliga åtgärder med kausal analys på instrumentpanelen för Ansvarsfull AI och generera ett styrkort vid distributionen. Kontextualisera ansvarsfulla AI-mått för både tekniska och icke-tekniska målgrupper för att involvera intressenter och effektivisera efterlevnadsgranskningen.

Utveckla dina kunskaper i maskininlärning med Azure

Lär dig mer om maskininlärning på Azure och delta i praktiska självstudier en 30 dagar lång utbildningsresa. I slutet kommer du att vara förberedd att ta Azure Data Scientist Associate-certifieringen.

En person som arbetar på en bärbar dator i ett konferensrum

Viktiga tjänstfunktioner för hela maskininlärningslivscykeln

  • Notebook-filer för samarbete

    Starta anteckningsboken i Jupyter Notebook eller Visual Studio Code för en omfattande utvecklingsupplevelse, inklusive felsökning och stöd för Git-källkontroll.

  • Automatiserad maskininlärning

    Skapa snabbt korrekta modeller för klassificering, regression, tidsserieprognoser, bearbetningsuppgifter för naturligt språk och uppgifter för visuellt innehåll med automatiserad maskininlärning.

  • Dra och släpp-maskininlärning

    Använd maskininlärningsverktyg som designer för datatransformering, modellträning och utvärdering, eller för att enkelt skapa och publicera maskininlärningspipelines.

  • Ansvarsfull AI

    Skapa ansvarsfulla AI-lösningar med tolkningsfunktioner. Utvärdera modellrättvisa via diskrepansmått och minska orättvisa.

  • Register

    Använd hela organisationens lagringsplatser för att lagra och dela modeller, pipelines, komponenter och datauppsättningar på flera arbetsytor. Samla in ursprungsdata och styr data med hjälp av spårningsfunktionen.

  • Hanterade slutpunkter

    Använd hanterade slutpunkter för att operationalisera modelldistribution och bedömning, logga mått och utföra säkra modelldistributioner.

Omfattande inbyggda funktioner för säkerhet och efterlevnad

Kom igång med ett kostnadsfritt Azure-konto

1

Börja använda kostnadsfritt. Få 200 USD i kredit att använda inom 30 dagar. Så länge krediten gäller har du gratis tillgång till många av våra populära tjänster, samt obegränsad tillgång till fler än 55 andra tjänster som alltid är kostnadsfria.

2

När krediten upphör kan du fortsätta att använda tjänsterna genom användningsbaserad prissättning. Betala bara om du använder mer än de kostnadsfria månadsvolymerna.

3

Efter 12 månader fortsätter du att ha tillgång till mer än 55 tjänster som alltid är kostnadsfria – och du behöver bara betala för det du använder utöver de kostnadsfria månadsvolymerna.

Lär dig hur kunder använder Azure Machine Learning för att förnya med AI

“PyTorch och Azure Machine Learning är den perfekta matchningen för vårt forskningsteams mål, vilket sparar tid för att skapa störande innovation.”

Orlando Ribas Fernandes

Medgrundare och VD för Fashable

“Våra team testar vanligtvis [data], får resultat och använder dem sedan för att utveckla modeller och algoritmer, som vi sedan bygger in i programvaruprodukter. Den här plattformen gör hela processen enklare, snabbare och mer effektiv.”

Mogens Mikkelsen

Enterprise Architect, SEGES Innovation

“När fler av våra grupper förlitar sig på Azure Machine Learning-lösningen kan våra ekonomiexperter fokusera mer på uppgifter på högre nivå och ägna mindre tid åt manuell datainsamling och indata.”

Jeff Neilson

Data Science Manager, 3M

En svetsare som arbetar

i

“Med Azure Machine Learning kan vi visa patienten en riskpoäng som är mycket skräddarsydd för deras individuella omständigheter. ...I slutändan strävar vi efter att minska riskerna, minska osäkerhet och förbättra operationsresultaten.”

Professor Mike Reed

Clinical Director, Trauma & Orthopedics, Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust

En läkare som talar med en patient

1

“Möjligheten att skala upp och ned beräkningsresurser är avgörande för innovationshastighet och kostnadseffektivitet…. Azure Machine Learning och dess inbyggda funktioner för maskininlärningsåtgärder gör flexibilitet och kostnadseffektivitet enkelt.”

Katie Puech

Chef för AI Engineering, Axon

.

“Att använda automatiserade maskininlärningsfunktioner i Azure Machine Learning för att skapa maskininlärningsmodeller gör att vi kan skapa en miljö där vi kan skapa och experimentera med olika modeller ur flera perspektiv.”

Keiichi Sawada

Corporate Transformation Division, Seven Bank

En Seven Bank-plats
Tillbaka till flikar

IDC MarketScape: MLOps 2022-leverantörsutvärdering

Lär dig hur företag i olika branscher använder MLOps för att lösa utmaningarna med att implementera AI- och maskininlärningstekniker.

White paper för Engineering MLOps

Upptäck en systematisk metod för att skapa, distribuera och övervaka maskininlärningslösningar med MLOps. Skapa, testa och hantera snabbt produktionsklara maskininlärningslivscykler i stor skala.

Forrester Total Economic Impact-studie

Forrester Consulting Total Economic Impact TM-studien, beställd av Microsoft, undersöker den potentiella avkastningen på investeringar som företag kan realisera med Azure Machine Learning.

White paper om Machine Learning-lösningar

Lär dig hur du skapar säkrare, skalbara och rättvist balanserade maskininlärningslösningar.

White paper om Ansvarsfull AI

Lär dig hur du skapar säkrare, skalbara och rättvist balanserade maskininlärningslösningar.

MLOps-white paper

Påskynda processen för att skapa, träna och distribuera modeller i stor skala.

White paper om Azure Arc–aktiverad Machine Learning

Lär dig hur du skapar, tränar och distribuerar modeller i valfri infrastruktur.

Vanliga frågor och svar om Azure Machine Learning

  • Tjänsten är allmänt tillgänglig i flera länder/regioner och fler är på gång.

  • ServiceavtalServiceavtalet serviceavtal för Azure Machine Learning är 99,9 procent drifttid.

  • Azure Machine Learning-studio är toppnivåresursen för Machine Learning. Det är en central plats för dataforskare och utvecklare där de kan arbeta med alla artefakter och skapa, träna och distribuera maskininlärningsmodeller.

Nu kan du ställa in ditt kostnadsfria Azure-konto

Prova Azure Machine Learning utan kostnad