機器學習作業 (MLOps)
MLOps 是一種可簡化 ML 模型和 AI 工作流程開發與部署的做法
優勢
將 AI 投入生產
調整並運作模型，以順暢地部署和管理。
快速建立 AI 工作流程
建置 ML 管線和模型工作流程，以設計、部署及管理一致的模型傳遞。
在任何位置輕鬆部署模型
使用受管理的端點，在可存取的 CPU 和 GPU 機器上部署模型和工作流程。
以高效率自動化 AI 生命週期
使用 Azure DevOps 和 GitHub Actions 的內建互通性來自動化 ML 和 AI 工作流程。
達到跨資產治理
追蹤版本和資料譜系。設定治理、隱私權和合規性的配額和原則。
集中追蹤
使用一組一致的 MLflow 工具來追蹤執行計量，並儲存實驗成品。
跨團隊共用資產
使用登錄以跨工作區共同作業，並集中整個組織的 AI 資產。
Microsoft 在 IDC MarketScape Worldwide Machine Learning Operations (MLOps) 平台的 2022 廠商評量中被視為領導者。
客戶案例
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資源
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