Azure Machine Learning

Le service Azure Machine Learning, aussi nommé Azure ML, offre aux développeurs et aux scientifiques des données une large gamme d'expériences productives pour créer, former et déployer plus rapidement des modèles d'apprentissage automatique. Ainsi, il accélère le temps de mise sur le marché et favorise la collaboration d'équipe avec les MLOps de pointe - DevOps pour l'apprentissage automatique. Par conséquent, il permet d'innover sur une plateforme sécurisée et fiable, conçue pour le ML responsable.

Voici les caractéristiques principales d'Azure Machine Learning :

• Environnement de développement intégré :
• Azure Machine Learning Studio : Une interface Web permettant de développer des modèles, de les entraîner et de les déployer. Elle comprend des notebooks intégrés basés sur Jupyter et des outils visuels pour les développeurs.
• Support des cadres d'application ML : Compatible avec les cadres d'applications populaires comme PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, et d'autres outils de l'écosystème Python, facilitant l'intégration de différents pipelines.
• Automatisation de l'apprentissage automatique :
• AutoML : Azure Machine Learning dispose de fonctionnalités AutoML permettant d'automatiser l'entraînement de modèles, l'ajustement des hyperparamètres, et même la sélection des algorithmes les plus performants.
• Hyperparameter Tuning : Permet l'optimisation automatique des hyperparamètres pour maximiser la performance des modèles.
• Entraînement distribué et mise à l'échelle :
• Entraînement sur une unité d'allocation : Permet de distribuer l'entraînement des modèles sur plusieurs machines pour accélérer le processus et réduire les coûts.
• Utilisation de GPU : Pour les charges de travail nécessitant de grandes puissances de calcul (comme l'apprentissage profond - Deep Learning), Azure ML supporte des instances GPU et des unités d'allocation de haute performance.
• Déploiement et inférence :
• Déploiement en temps réel ou par lot : Azure Machine Learning permet de déployer des modèles pour des inférences en temps réel ou de lancer des inférences en mode de traitement par lot.
• Intégration CI/CD pour les modèles : Le service offre des options pour mettre en oeuvre des pipelines de déploiement continu (CI/CD), afin de gérer les versions des modèles et tester leurs mises à jour en production.
• MLOps et gestion des modèles :
• Pipelines d'apprentissage automatique : Azure ML propose des pipelines pour automatiser le cycle de vie complet du ML, du prétraitement des données à l'entraînement et au déploiement du modèle.
• Suivi des expérimentations et versioning : Les modèles, les données et les configurations peuvent être versionnés et suivis tout au long de leur cycle de vie.
• Sécurité et conformité :
• Gestion des accès et conformité : Azure ML utilise Azure Active Directory (AAD) pour la gestion des identités et des accès et propose le chiffrement des données pour répondre aux besoins de sécurité.
• Environnements isolés : Grâce à l'utilisation de conteneurs et de réseaux isolés, Azure ML peut répondre à des exigences de sécurité élevées.
• Intégration avec d'autres services Azure : Azure Machine Learning peut être associé à d'autres services d'Azure, comme Azure Blob Storage (pour entreposer les données), Azure Databricks (pour le traitement distribué de données), Azure Functions (pour des actions sans serveur), et Power BI (pour la visualisation et les rapports).

Avantages d'Azure Machine Learning

• Productivité et rapidité : Avec ses outils d'automatisation et son intégration aux services Azure, les équipes peuvent expérimenter et mettre en production des modèles plus rapidement.
• Support étendu pour MLOps : Permet de gérer efficacement le cycle de vie des modèles, avec des fonctionnalités de pistage, de déploiement continu et de supervision.
• Flexibilité et évolutivité : Supporte aussi bien les petites charges que les besoins massifs de calcul et permet d'adapter la puissance de calcul en fonction des besoins du projet.

Concurrent

Les concurrents sont très nombreux : Machine Learning Platform for AI, Amazon Lex, Amazon Polly, Rekognition, Cloud ML Engine, IBM Watson,...

Voir également

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