Azure 上的开源机器学习框架

使用开放式生态系统更快地构建和部署模型

使用喜欢的开源框架在 Azure 上快速构建和部署机器学习模型。Azure 提供可互操作的开放式生态系统,让你能够使用自己选择的框架,而不受限制,可以加速机器学习生命周期的各阶段,并支持在从云到边缘的任何位置运行模型。

使用喜欢的开源框架

Azure 支持所有热门机器学习框架,包括 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、MXNet、Chainer 和 Keras。

在框架之间轻松移动

在偏爱的框架中进行开发,而无需担忧下游推理应用程序。在一个框架中训练模型,将其转换为 ONNX 以便推测,ONNX 是一种由 Microsoft 和其他 AI 公司共同开发的开源模型格式。

跨平台高效运行模型

使用开源 ONNX Runtime 在广泛的硬件平台上优化推测。使用任何热门框架训练模型,将其转换为 ONNX 格式,推测速度高达 10 倍。为了实现最佳性能,ONNX Runtime 集成来自 Intel 和 NVIDIA 等合作伙伴的最新 CPU 和 GPU 硬件加速。

加速机器学习

利用支持常用框架和工具的 Azure 机器学习提高工作效率。使用自动化机器学习功能快速地识别合适的算法并优化超参数。使用 MLOps(用于机器学习的 DevOps)管理完整的机器学习生命周期,包括从云到边缘的简单部署。通过与工具无关的 Python SDK 访问所有这些功能。

使用 Azure 简化和加速机器学习