Azure 上的 PyTorch

获取云中的企业就绪 PyTorch 体验。

PyTorch 是一种开源深度学习框架，可加速从研究到生产的路径。Microsoft 的数据科学家使用 PyTorch 作为开发模型的主要框架，在 Microsoft 365、必应、Xbox 等中提供新的体验。Microsoft 是 PyTorch 生态系统的杰出贡献者，最近的发布内容包括 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、大规模地训练和部署模型，以确保通过适用于 PyTorch 的 Azure 容器完全支持最新的 PyTorch 版本。

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。

增强的生态系统

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。

深受各种规模的公司的信赖

"Microsoft 提供的新企业级产品/服务弥补了一个重要差距。在生产环境中使用 PyTorch 模型可能是一项挑战。借助 Microsoft 的直接参与，我们可以放心地将新版本的 PyTorch 部署到 Azure。"

Jeremy Jancsary，Nuance 高级首席研究科学家

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"我会向其他开发人员推荐 Azure 环境。它对用户友好、便于开发，而且重要的是，它遵循 AI 和机器学习工作的最佳做法。"

Alexander Vaagan，Crayon 旗下 Inmeta 的首席数据科学家

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"运行 Azure 上的 PyTorch 为我们提供了构建我们所体现的智能所需的最佳平台。我们的工程师可以轻松地一次性运行所有所需的 PB 级试验。"

Pablo Castellanos Garcia，Wayve 工程部副总裁

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"借助 Azure AI 和 PyTorch，我们将 AI 的重点应用与新闻流程和金融情报相结合，形成了市场上独一无二，对加密货币投资者来说非常有价值的解决方案。"

Zoiner Tejada，Solliance CEO 兼 Baseline CTO

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"我们在新的框架中使用 Azure 机器学习和 PyTorch，以可重复的过程更快地开发 AI 模型并将其移入生产环境，该过程使数据科学家能够在本地和 Azure 中工作。"

Tom Chmielenski，Binley 首席 MLOps 工程师

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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、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。

PyTorch Foundation

随着 PyTorch 对 AI 研究和生产的重要性越来越高，Mark Zuckerberg 和 Linux 基金会联合宣布，PyTorch 将过渡到 Linux 基金会，以支持社区的持续发展，并为社区提供一个未来数年内蓬勃发展的家园。为了在以后促进 PyTorch 的发展，Microsoft 加入了 PyTorch Foundation，成为管理委员会的成员，领导 AI/ML 的规范化和协作。探索最新的 PyTorch 功能。

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

使用适用于 PyTorch 的 Azure 容器轻松生成、训练和部署 PyTorch 模型。它与 Azure 机器学习深度集成，以提供试验管理和完整的机器学习生命周期支持。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。

使用适用于 PyTorch 的 Azure Data Science Virtual Machine 进行开发

适用于 PyTorch 的 Azure Data Science Virtual Machine 已预安装最新的 PyTorch 版本并经过验证，可降低设置成本和加快实现价值的时间。这些包具备各种优化功能（例如 ONNX 运行时、DeepSpeed 和 PySpark），可立即获得无摩擦的开发体验，并能够使用包括 GPU 在内的所有 Azure 硬件配置。