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Azure 机器学习

将企业级 AI 服务用于端到端机器学习 (ML) 生命周期
概述

大规模构建业务关键型 ML 模型

  • 简化提示工程和 ML 模型工作流。使用强大的 AI 基础结构加速模型开发。
  • 通过持续集成和持续交付 (CI/CD) 重现端到端管道并自动执行工作流。
  • 使用内置的安全性和合规性统一数据和 AI 治理。在任何位置运行计算以实现混合机器学习。
  • 了解模型并评估语言模型工作流。通过内置安全系统促进公平、减少偏见和伤害。
功能

在完整的 ML 生命周期内充分利用关键功能

数据准备

在 Azure 机器学习中的 Apache Spark 群集上快速迭代数据准备,可与 Microsoft Fabric 互操作。

特征存储

通过将功能设为在多个工作区中可发现和可重用,提高交付模型的灵活性。

AI 基础结构

利用为结合使用最新 GPU 和 InfiniBand 网络而专门设计的专用 AI 基础结构。

自动化机器学习

快速创建准确的机器学习模型,以执行分类、回归、视觉和自然语言处理等任务。

负责任 AI

使用可解释性功能构建负责任 AI 解决方案。通过差异指标评估模型公平性并减少不公平性。

模型目录

使用模型目录发现、微调和部署来自 Microsoft、OpenAI、Hugging Face、Meta 和 Cohere 等的基础模型。

提示流

使用提示流设计、构造、评估和部署语言模型工作流。

托管终结点

操作模型部署和评分、记录指标,以及执行安全模型推出。
浅绿色和白色背景
功能

探索如何将 ML 引入生产

Azure 机器学习支持多种广泛的功能,以实现可靠的 AI 和 ML 开发。

内置安全性和合规性

一个人坐在椅子上使用笔记本电脑
定价

仅为所需资源付费,无前期成本

使用 Azure 机器学习,而无需额外付费。费用仅适用于模型训练或推理期间使用的基础计算资源。你可以灵活地从各种计算机类型中进行选择,其范围包括通用 CPU 和专用 GPU 等类别。

Azure 机器学习新增功能

发现来自 Azure 机器学习的最新功能和公告。
浅蓝色背景
客户案例

客户使用 Azure 机器学习进行创新

资源

Azure 机器学习资源

返回到选项卡

常见问题解答

  • 该服务可 在多个 Azure 区域中 使用,并将向更多区域开放。
  • Azure 机器学习的 SLA 为 99.9% 的运行时间。
  • Azure 机器学习工作室是 Azure 机器学习的顶级资源。此功能为数据科学家和开发人员提供了一个集中位置,他们可使用其中的所有项目来构建、训练和部署机器学习模型。
  • Azure 机器学习是支持语言模型微调和部署的综合性机器学习平台。使用 Azure 机器学习模型目录,用户可以为 Azure OpenAI 服务创建终结点,并使用 RESI API 将模型集成到应用程序中。
  • 使用 Azure 机器学习无需额外付费。但是,除计算费用外,所使用的其他 Azure 服务也将产生单独的费用,包括但不限于 Azure Blob 存储、Azure 密钥保管库、Azure 容器注册表和 Azure Application Insights。 查看定价详细信息
两个人坐在放着计算机的桌子旁
帐户注册

通过免费帐户开始使用

从 200 USD 的 Azure 额度开始
一个人正在查看计算机
帐户注册

按即用即付定价开始使用

无前期承诺使用量 - 可随时取消。