跳过导航

Azure 上的 PyTorch

云中的企业就绪 PyTorch 体验

PyTorch 是一个开源深度学习框架,可加速从研究到生产的路径。Microsoft 的数据科学家使用 PyTorch 作为主要框架,以开发在 Microsoft 365、必应、Xbox 等中启用新体验的模型。Microsoft 是 PyTorch 生态系统的主要参与者,一个最新的贡献是 PyTorch Profiler

Azure 上的 PyTorch - 相辅相成

生产就绪

使用 Azure 机器学习中的内置 PyTorch 环境可靠地大规模训练和部署模型,你无需有任何顾虑,因为整个 PyTorch 堆践受 PyTorch Enterprise 的全面支持。

提速的性能

利用功能强大的 GPU 硬件、生产级软件加速器(ONNX 运行时)以及 Azure 中的最新创新缩放技术 (DeepSpeed),缩短上市时间。

增强生态系统

利用丰富的 PyTorch 生态系统工具和功能(包括 PyTorch Profiler)来实现更多目标。Microsoft 积极参与 PyTorch 环境建设,以改善体验。

PyTorch Enterprise

Microsoft 是 PyTorch Enterprise 支持小组的创始成员,通过企业级支持创造了可靠的生产体验,这对 Azure 客户和 PyTorch 社区用户都有好处。有了 PyTorch Enterprise,你可以确信 Azure 是运行 PyTorch 的最佳位置。

阅读文档

长期支持

Microsoft 将为公共 PyTorch 代码库提供商业支持。Microsoft 为选定版本的 PyTorch 提供长达两年的长期支持,无需频繁的重大升级投资即可提供稳定的生产体验。

优先化疑难解答

Microsoft 顶级支持和统一支持客户将自动获得 PyTorch Enterprise 的资格,无需支付额外成本。Azure 中专门的 PyTorch 团队将根据需要对修复程序进行优先级划分、开发并向客户提供。

Azure 集成

最新版本的 PyTorch 将随 Azure 机器学习和其他 PyTorch 外接程序(包括 ONNX 运行时)一起提供,用于加快推理速度。Microsoft 将持续投资,优化 PyTorch 的推理和训练速度。

开放源

PyTorch Enterprise 不仅使 Azure 客户受益,还会使 PyTorch 社区用户受益。适用于 PyTorch 的选定代码将回送到公共 PyTorch 分发,以便社区中的每个人都可以受益。

受到各种规模公司的信赖

"Other deep learning frameworks and cloud services are out there, but we think Azure, Azure Machine Learning, and PyTorch are the best choices because they enhance accuracy, efficiency, scalability, and speed of development."

Yuji Fukaya,AI 咨询组 AI 转型中心经理,Information Services International-Dentsu
ISID

"The new enterprise-level offering by Microsoft closes an important gap. Serving PyTorch models in production can be a challenge. The direct involvement of Microsoft lets us deploy new versions of PyTorch to Azure with confidence."

Jeremy Jancsary,Nuance 高级首席研究科学家
Nuance

"Crayon has been using PyTorch on Azure and enjoying the smooth integration. With PyTorch Enterprise, we have more confidence to leverage the most cutting-edge features offered by newer PyTorch versions in our customers' projects."

Tailai Wen,Crayon 首席数据科学家
Crayon

"Running PyTorch on Azure gives us the best platform to build our embodied intelligence. It's easy for our engineers to run the experiments they need, all at once, at petabyte scale."

Pablo Castellanos Garcia,Wayve 工程部副总裁
Wayve

"With Azure AI and PyTorch, we combined focused applications of AI with journalistic processes and financial intelligence, yielding a solution that is unique in the market and valuable for cryptocurrency investors."

Solliance CEO 和 Baseline CTO Zoiner Tejada
Solliance

"We use Azure Machine Learning and PyTorch in our new framework to develop and move AI models into production faster, in a repeatable process that allows data scientists to work both on-premises and in Azure."

MLOps 首席工程师 Tom Chmielenski
Bentley

Microsoft 是 PyTorch 开源项目生态系统的积极参与者

PyTorch Profiler

PyTorch Profiler 是一种开源工具,可帮助你了解模型中各种 PyTorch 操作的硬件资源(如时间和内存)消耗情况,并解决性能瓶颈。这使模型的执行速度更快、成本更低、开销更小。

PyTorch 上的 ONNX 运行时

随着深度学习模型不断增大,减少训练时间在财务和环境方面都成为了一个问题。ONNX 运行时通过一行代码更改加速了 PyTorch 转换器模型的大规模分布式训练。结合 DeepSpeed 进一步提高 PyTorch 的训练速度。

Windows 上的 PyTorch

Microsoft 会维护 Windows 的 PyTorch 版本,以便你的团队能够体验经过良好测试且稳定的版本、简单可靠的安装、快速入门和教程,以及对高性能和更高级功能(如分布式 GPU 训练)的支持。

ONNX 运行时:用于加快推理和训练 PyTorch 模型的运行时,支持 Windows、Mac、Linux、Android 和 iOS,并针对各种硬件加速器进行了优化。

DeepSpeed:用于训练下一代大型模型的算法库,其中包括先进模型并行训练算法和用于分布式训练的其他优化项。

Hummingbird:一种库,可将 Scikit-Learn 或 LightGBM 等传统模型编译为 PyTorch 张量计算,以加快推理速度。

利用 Azure 进行 PyTorch 开发的两种方式

使用 Azure 机器学习加快工作流速度

轻松生成、训练和部署 PyTorch 模型。Azure 机器学习可简化端到端机器学习工作流,同时可处理“数据准备”、“试验跟踪”等常规任务,将研究到生产的时间从数周缩短为几个小时。

使用经过预先配置的 Azure Data Science Virtual Machine 进行开发

Data Science Virtual Machine 预先安装了 PyTorch 和必需的 GPU 驱动程序,以及其他常见数据科学工具,工具种类丰富齐全。获得现成流畅的开发体验,并能够与所有 Azure 硬件配置(包括 GPU)进行集成。

在 Microsoft Build 2021 上观看 Azure 上的 PyTorch Enterprise 公告

详细了解与 Facebook 的新合作项目:PyTorch Enterprise 支持计划。Microsoft 将发布 Azure 上的 PyTorch Enterprise,以提供长期支持、经过优先级排序的故障排除以及与 Azure 解决方案的集成。

观看视频

了解 PyTorch 基础知识

了解在 Microsoft Learn 上使用 PyTorch 进行深度学习的相关基础知识。这一适合初学者的学习途径介绍了在多种领域中构建机器学习模型的重要相关概念,包括语音、视觉和自然语言处理。

启动学习路径

观看 AI Show 以开始使用 PyTorch

了解 PyTorch 的基础知识,包括如何生成和部署模型,以及如何连接到强大的用户社区。

了解 PyTorch 基础知识

了解 PyTorch 的概念和模块。通过本快速入门指南了解如何加载数据、生成深度神经网络、训练和保存模型。

观看视频

PyTorch,PyTorch 徽标和任何相关标记均为 Facebook, Inc. 的商标。

使用 Azure 在云中提升 PyTorch 项目的完成速度