Uçta Yapay Zeka - Çevrimdışı

Azure yapay zeka araçları ve bulut platformu sayesinde yeni nesil yapay zeka özellikli hibrit uygulamalar, verilerinizle aynı yerde çalışabilir. Eğitilmiş bir yapay zeka modelini Azure Stack ile uca taşıyın ve yerel uygulamalar için herhangi bir araç veya işlem değişikliği gerekmeksizin uygulamalarınızla tümleştirerek düşük gecikme süreli makine zekası elde edin. Azure Stack ile bulut çözümlerinizin İnternet bağlantısı yokken bile çalışmasını sağlayabilirsiniz.

Rozwiązania sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych — offlineDzięki narzędziom sztucznej inteligencji i platformie w chmurze Azure możesz korzystać z nowej generacji hybrydowych aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję, działających tam, gdzie znajdują się dane. Usługa Azure Stack przenosi wyszkolone modele sztucznej inteligencji na urządzenia brzegowe i integruje je z aplikacjami, umożliwiając wykonywanie analiz z małymi opóźnieniami, bez konieczności wprowadzania żadnych zmian w narzędziach lub procesach aplikacji lokalnych. Dzięki usłudze Azure Stack masz pewność, że Twoje rozwiązania w chmurze działają nawet wtedy, gdy nie masz połączenia z Internetem.654321

Veri uzmanları, Azure Machine Learning’i ve bir HDInsight kümesini kullanarak model eğitir. Model kapsayıcılı hale getirilip Azure Container Registry’ye yerleştirilir.

Model, çevrimdışı bir yükleyici aracılığıyla Azure Stack üzerindeki bir Kubernetes kümesine dağıtılır.

Son kullanıcılar modele göre puanlanan veriler sağlar.

Puanlamadan elde edilen içgörüler ve anomaliler, daha sonra karşıya yüklenmek üzere depolama alanına yerleştirilir.

Genel olarak ilgili ve uyumlu içgörüler, genel uygulamada kullanıma sunulur.

Uç puanlamasından elde edilen veriler modelin geliştirilmesi için kullanılır.

  1. 1 Veri uzmanları, Azure Machine Learning’i ve bir HDInsight kümesini kullanarak model eğitir. Model kapsayıcılı hale getirilip Azure Container Registry’ye yerleştirilir.
  2. 2 Model, çevrimdışı bir yükleyici aracılığıyla Azure Stack üzerindeki bir Kubernetes kümesine dağıtılır.
  3. 3 Son kullanıcılar modele göre puanlanan veriler sağlar.
  1. 4 Puanlamadan elde edilen içgörüler ve anomaliler, daha sonra karşıya yüklenmek üzere depolama alanına yerleştirilir.
  2. 5 Genel olarak ilgili ve uyumlu içgörüler, genel uygulamada kullanıma sunulur.
  3. 6 Uç puanlamasından elde edilen veriler modelin geliştirilmesi için kullanılır.

Uygulama kılavuzu

Ürünler/Açıklamalar Belgeler

HDInsight

Bulut Hadoop, Spark, R Server, HBase ve Storm kümeleri sağlayın

Machine Learning Studio

Kolayca tahmine dayalı analiz çözümleri oluşturun, dağıtın ve yönetin

Sanal Makineler

Birkaç saniye içinde Windows ve Linux sanal makineleri sağlayın

Azure Kubernetes Service (AKS)

Kubernetes dağıtımı, yönetimi ve işlemlerini kolaylaştırın

Depolama

Dayanıklı, yüksek oranda kullanılabilir ve büyük ölçüde ölçeklenebilir bulut depolaması

Azure Stack

Hibrit bulut uygulamalarıyla yenilik yapma fırsatı yakalayın