Maskininlärningsdrift (MLOps)

ÖVERSIKT

Effektivisera livscykeln för AI-apputveckling

Dela och återanvänd AI-modeller och pipelines på den centrala lagringsplatsen med Azure Machine Learning-register.

Mer information
Integrera kontinuerlig leverans för att automatisera arbetsflöden för träning, snabbjustering och distribution.

Mer information
Effektivisera tekniska uppgifter och dirigera generativa AI-modeller med Azure Machine Learning-promptflöde.

Mer information
Skapa skalbara, reproducerbara pipelines med fördefinierade experiment, versionskontroll och dataövervakning.

Mer information
Övervaka och utvärdera kontinuerligt modellprecision, dataavvikelse och ansvarsfulla AI-mått i produktion.

Mer information

FÖRMÅNER

Ta AI till produktion

Skala och operationalisera modeller för sömlös distribution och hantering.

Skapa snabbt AI-arbetsflöden

Skapa pipelines och modellarbetsflöden för att utforma, distribuera och hantera konsekvent modellleverans.

Distribuera enkelt modeller var som helst

Använd hanterade slutpunkter för att distribuera modeller och arbetsflöden över tillgängliga CPU- och GPU-datorer.

Automatisera AI-livscykeln effektivt

Automatisera ML- och AI-arbetsflöden med inbyggd samverkan med Azure DevOps och GitHub Actions.

Uppnå styrning mellan tillgångar

Spåra versioner och data härkomst. Ange kvoter och principer för styrning, sekretess och efterlevnad.

Centralisera spårning

Spåra körningsmått och lagra artefakter för dina experiment med hjälp av en konsekvent uppsättning verktyg med MLflow.

Dela tillgångar mellan team

Använd register för att samarbeta mellan arbetsytor och centralisera AI-tillgångar i hela organisationen.

Microsoft har utsetts till ledande inom IDC MarketScape Worldwide Machine Learning Operations (MLOps) Platforms 2022 Vendor Assessment.

Läs bloggen

KUNDBERÄTTELSER

Se hur kunderna skapar innovativa lösningar med Azure Machine Learning

En hand som håller i en smartphone som visar Sparks-appen med olika erbjudanden synliga på skärmen.

"Lösningen har ökat maskininlärningssystemets robusthet och gjort vårt system mer anpassat till andra miljöer."

Luis Arnedo Martinez, Machine Learning Platform Product Manager, Marks & Spencer

En modern, rektangulär byggnad med flera fönster och en anlagd trädgård på framsidan, med flaggor på hög stång

"Vi skalar med automatiserad maskininlärning i Azure och MLOps-funktioner i Azure Machine Learning så att våra 15 analytiker kan fokusera på mer strategiska uppgifter i stället för mekaniken för att sammanfoga kalkylblad och köra analyser."

Alexandre Biazin, Technology Executive Manager, BRF

Två personer står utomhus, där en man använder en surfplatta medan den andra pekar på skärmen.

"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

En person som bär klättringsutrustning stiger upp på en inomhusklättringsvägg med olika färger och grepp.

"Utan Azure AI-promptflöde skulle vi ha varit tvungna att investera i ganska betydande anpassad teknik för att leverera en lösning. I stället kunde vi uppnå stor hastighet genom att enkelt integrera våra befintliga mikrotjänster i promptflödeslösningen och enkelt publicera till våra hanterade slutpunkter."

Papinder Dosanjh, Head of Data Science & Machine Learning, ASOS