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Azure
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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
免费试用机器学习 开始使用工作室
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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提示流

使用提示流设计、构造、评估和部署语言模型工作流。
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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。
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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。
一个人在计算机上工作

生成式 AI

简化提示工程项目并生成基于语言模型的应用程序。
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坐在椅子上戴眼镜的人

自动化 ML

快速大规模自动生成机器学习模型。
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一个戴着围巾的人站在一群人面前

MLOps

使用机器学习运营 (MLOps) 协作并简化模型管理。
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一个穿西装的人在和另一个人说话

负责任 AI

使用 Azure AI 负责任地开发、使用和监督 AI 解决方案。
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“返回到功能”部分

内置安全性和合规性

详细了解 Azure 上的安全性
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。
查看定价

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。
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浅蓝色背景
客户案例

客户使用 Azure 机器学习进行创新

  1. Inflection 徽标
  2. Seges innovation 徽标
  3. M&S 徽标
  4. NHS 徽标
  5. LaLiga 徽标
  6. swift 徽标
一个坐在沙发上的人正在使用笔记本电脑
Inflection 徽标
“在增强和扩展 Pi 时，我们与 Microsoft 的合作一直具有重要价值，因为 Azure AI 基础结构的可靠性和规模是世界最佳之一。”
Mustafa Suleyman，Inflection AI 共同创始人和首席执行官
一个人戴着帽子和手套正在种植植物
Seges innovation 徽标
“我们的团队通常会测试 [data]，获取结果，使用它来开发模型和算法，然后将其构建到软件产品中。此平台使整个过程更轻松、更快、更简化。”
Mogens Mikkelsen，SEGES Innovation 企业架构师
一个人向其他人显示平板电脑上的内容
M and S 徽标
“Marks & Spencer 拥有超过 3000 万客户和大量数据，需要能够进行缩放来处理它的系统。借助 Azure 机器学习，我们能够构建可缩放的机器学习解决方案，并为客户提供适当的产品/服务和更好的整体服务。”
Luis Arnedo Martinez，Marks & Spencer 机器学习平台产品经理
几个穿着蓝色夹克的男士微笑着
NHS 徽标
“通过 Azure 机器学习，我们可以向患者显示高度适合其个人情况的风险分数。...我们的最终目标是降低风险、减少不确定性并改进治疗结果。”
Mike Reed 教授，Northumbria Healthcare NHS Foundatin Trust 的创伤和骨科临床主任
一个穿着绿色大衣的人在微笑
LaLiga 徽标
“Microsoft Azure 完美地补充了我们的数字生态系统，帮助为全球最佳体育联盟提供尽可能最佳的粉丝体验。”
Miguel Ángel Leal，LALIGA 首席技术与创新官
两位男士走在大厅里
swift 徽标
“使用 Azure 机器学习，我们可以在多个分布式数据集上训练模型。我们并未将数据引入中心点，而是执行相反的操作。我们将用于训练的模型发送给参与者位于边缘的本地计算和数据集，并将训练结果融合到基础模型中。”
Johan Bryssinck，Swift AI/ML 产品和计划管理主管
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资源

Azure 机器学习资源

  1.
一个人正在查看计算机屏幕
教程

创建工作区资源

快速创建入门所需的资源。
开始使用
一群人坐在桌子旁
教程

在工作室中运行 Jupyter Notebook

云工作站上的模型开发。
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一个人手放在脸上微笑
教程

一天掌握 Azure 机器学习

了解如何开始使用 Azure 机器学习。
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坐在椅子上微笑的人
教程

Azure AI 基础知识

探索机器学习的可视化工具。
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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
免费试用 Azure
一个人正在查看计算机
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按即用即付定价开始使用

无前期承诺使用量 - 可随时取消。
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