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微软Azure推出多项AI开发新工具 云端部署和管理更方便

2017-09-27 10:46:39   作者:   来源:CTI论坛   评论:0  点击:

  微软近日宣布AI开发平台的新进展,以Azure 机器学习服务为基础,延伸出更多新的服务,包含新增开发工具Visual Studio Code Tools for AI,以及认知服务中也提供开发人员,在iOS、Android和 Windows的平台上,建置多项AI应用,此外也推出 AI企业版的凯发国际娱乐场等。
  微软近日在2017年的Microsoft Ignite全球开发者大会上,以数字转型为主轴,与超过2万5千家企业和合作夥伴介绍一系列的新产品,微软副总裁Joseph Sirosh在Azure的官方部落格表示,AI已经成为企业数字转型背後的最具破坏性的力量之一,并宣布AI开发平台(Development Platforms)的新进展。
  为了提供每个企业和开发者可以更方便运用AI技术,协助企业用不同的方式增加生产力,这次的新进展以Azure 机器学习服务(Azure Machine Learning ,AML)为基础,延伸出更多新的服务,包含新增开发工具Visual Studio Code Tools for AI,以及认知服务中也提供开发人员,在iOS、Android和 Windows的平台上,建置多项AI应用,此外也推出 AI企业版的凯发国际娱乐场等。
  微软也宣布下一代的Azure机器学习服务的进展,在AML工作平台(Workbench)、AML实验(Experimentation)、AML 模型管理(Model Management)服务等服务中,新增多项功能与工具,提供开发人员使用。
  AML工作平台是一个跨平台的应用程式,提供开发人员运用AI技术,来处理数据和实验管理,AML实验服务则是协助资料科学家,增加利用大数据和GPU的实验,AML 模型管理服务是一项提供开发人员,控制办本版本、管理,和监控机器学习模型的工具。
  开发人员可在Windows和Mac的作业系统下执行AML工作平台,AML工作平台是部署周期的控制面板,对开发人员而言,是个适合开始开发机器学习模型的环境,可支援Python、PySpark和Scala,方便开发人员和资料科学家打造机器学习模型,此外,AML工作平台也整合了Jupyter Notebooks和像是Visual Studio Code、PyCharm的整合开发环境。
  其中,最特别的是,微软还在AML工作平台上,建立了用AI技术驱动的数据整理(Data wrangling)功能,系统会学习范例,并自动产生数据转换的程式,经过微软实测数据整理的结果显示,该功能可以大幅降低资料科学家转换数据的时间。
  AML实验服务因为采用云端服务,使得企业在测试机器学习技术时,变得更加弹性,企业可用Docker容器在本地端的伺服器或是Azure上,运行机器学习实验,也能在微软部署及管理Apache Hadoop云端丛集的服务Azure HDInsight上执行。
  这项工具也支援大多数的深度学习框架,像是CNTK、Tensorflow、Caffe2、PyTorch和Chainer,此外,还利用Git储存库追踪储存和管理模型、环境配置和参数,提供资料科学家管理实验的记录和过程。
  AML 模型管理服务则是让开发人员和数资料科学家,在本地端、装置端,或是大规模的云端丛集中,部署和管理已训练完成的模型,可以将模型在Docker容器中集中,以及部署到网路边缘装置,让模型可以更靠近数据产生环境,来即时分析数据。
  除此之外,AML还与Excel整合,全球有上百万的使用者主要用Excel当作数据分析的工具,微软也宣布,Excel的使用者现在也可以拥有AI的技术,每个企业都能用AML根据自身的需求建立模型,再将这些模型部署成云端的函式。
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