Azure 機器學習

專用API

服務商：微軟云平臺

【更新時間: 2024.04.11】 Azure 機器學習服務，可實現在選定的平臺上進行 R 和 Python 模型的開發以及運行。它提供強大的功能支持，讓用戶能便捷、高效地開展相關工作，無論是模型創建還是后續的運行操作，都能輕松完成。

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產品介紹

什么是Azure 機器學習?

服務詳情

Azure 機器學習是一個企業級的 AI 服務，專為端到端機器學習生命周期而設計。它使數據科學家和開發人員能夠快速、自信地構建、部署和管理高質量的機器學習模型。該平臺提供行業領先的機器學習操作（MLOps）、開源互操作性和集成工具，以加速價值實現，并專注于機器學習中的負責任 AI 應用程序。

核心功能

端到端機器學習生命周期支持：從數據準備、模型構建和訓練、驗證和部署，到管理和監視，提供全套工具和服務。
數據標簽和準備：標記訓練數據并管理標記項目，與分析引擎一起使用，用于數據瀏覽和準備。
AI 工作流編排：使用提示流簡化基于大型語言模型的應用程序設計、評估和部署。
靈活的工具和框架：使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架，在 Visual Studio Code 和 Jupyter Notebook 等工具中構建深度學習模型。
MLOps 協作和模型管理：使用 MLOps 簡化多個環境中數千個模型的部署和管理，實現持續集成和持續交付 (CI/CD)。

核心優勢

通過快速模型開發加快價值實現

通過統一的工作室體驗提高工作效率。借助對開源框架和庫的內置支持，使用 Jupyter Notebook 構建、訓練和部署模型。通過自動化機器學習快速為表格、文本和圖像數據創建模型。

使用 MLOps 協作并簡化模型管理

使用 MLOps 簡化多個環境中數千個模型的部署和管理。使用完全托管的終結點為批處理和實時預測更快地部署和評價 ML 模型。

在混合平臺上構建企業級解決方案

使用 Microsoft Purview 中的內置數據治理，在機器學習生命周期中將安全性放在第一位。利用涵蓋標識、數據、網絡、監視和合規性的全面安全功能，這些功能均由 Microsoft 測試和驗證。

在整個生命周期中使用負責任 AI 做法

使用可重現和自動化的工作流評估機器學習模型，以評估模型公平性、可解釋性、錯誤分析、因果分析、模型性能和探索性數據分析。

什么是Azure 機器學習接口？

由服務使用方的應用程序發起，以Restful風格為主、通過公網HTTP協議調用Azure 機器學習，從而實現程序的自動化交互，提高服務效率。

產品問答

機器學習在哪些國家/地區提供?

該服務已在一些國家/地區正式發布，即將在其他國家/地區正式發布。https://azure.microsoft.com/zh-cn/explore/global-infrastructure/products-by-region/?products=machine-learning-service

什么是服務級別協議 (SLA)?

SLA Azure 機器學習的運行時間為 99.9%。https://www.microsoft.com/licensing/docs/view/Service-Level-Agreements-SLA-for-Online-Services

什么是 Azure 機器學習工作室?

Azure 機器學習工作室是機器學習的首要資源。此功能為數據科學家和開發人員提供了一個集中的場所，他們可使用其中的所有項目來構建、訓練和部署機器學習模型。

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微軟Azure是微軟公司提供的云計算服務，以即付即用和免費試用的方式，支持企業構建、部署和管理工作負載。Azure擁有豐富的產品線，包括虛擬機、AI服務、容器服務、混合云解決方案等，滿足不同業務需求。其全球基礎結構覆蓋廣泛，確保數據安全和合規性。Azure致力于幫助企業實現數字化轉型，通過創新技術推動業務增長。

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