开始使用 Azure 全球基础结构 数据中心区域 信任云 Azure Essentials 客户案例 产品和定价 产品 Azure 定价 免费Azure 服务 灵活的购买选项 Azure 上的 FinOps 优化成本 解决方案和支持 解决方案 用于加速增长的资源 解决方案体系结构 支援 Azure 演示和实时问答 合作伙伴 Azure 市场 寻找合作伙伴 加...
一家银行机构的云计算和 DevOps 执行主管说:“迁移到 Azure 改变了企业在创新方面的思维模式,因为云端的服务很容易获取,无需额外寻找。回看过往,最初只有我们数据团队在使用 AI 技术,而今,整个公司都在使用它,因为我们已经在云上,且云上的智能技术很容易获得。” Forrester 的研究强调,迁移到 Azure 为 AI 创新...
不可变的基础结构:使 DevOps 团队能够利用一组一致且可靠的已知系统参数,同时能够适应变化。 通过容器,可灵活地在可预测生态系统内进行透视,并避免配置偏移。 对数据的控制:选择 Azure AI 服务处理数据的位置。 如果无法将数据发送到云,但需要访问 Azure AI 服务 API,则此操作可能很重要。 支持混合环境中的一致性...
移至Azure DevOps - 管線,然後選取 [新增管線] 在[連線]區段中,選取這些腳本所在的存放庫位置 在[選取] 區段中,選取您的存放庫 在[設定]區段中,選取 [入門管線] 接下來,您會使用 YAML 檔案取得編輯器,並將 「steps」 區段取代為此腳本。 YAML ...
訂用帳戶:Azure 帳戶 + Azure AI 服務資源 + GitHub 帳戶 使用DevOps 和 GitHub Actions 進行持續整合和傳遞 Language Understanding 和語音服務提供由 Azure DevOps 和 GitHub Actions 提供技術支援的持續整合和持續部署解決方案。 這些工具可用於自訂模型的自動定型、測試和發行管理。
databricks认为MLOps=DevOps + DataOps + ModelOps。其中DevOps可以由GitHub、GitLab、Azure DevOps等工具来提供;DataOps由databricks自己的Delta Lake数据库产品提供;ModelOps由databricks的MLflow开源工具提供。 MLOps的三个阶段 ML的整个WorkFlow中主要有三类资产:Code、Data、Models。并且这三类资产会在Developed、Tested、...
開始使用 Azure 全域基礎結構 資料中心區域 信任您的雲端 Azure Essentials 客戶案例 產品與定價 產品 Azure 定價 免費Azure 服務 彈性購買選項 Azure 上的 FinOps 最佳化您的成本 解決方案與支援 解決方案 加速增長的資源 方案架構 支援 Azure 示範與即時問答 ...
我们将在 2021 年 9 月与 Azure DevOps 和 GitHub 一起取消对 16.04 的支持。 请在此之前将 ubuntu-16.04 工作流迁移到 ubuntu-18.04 或更高版本。 新增功能 C++:现在,利用与意向识别器匹配的简单语言模式,可以更轻松地实现简单意向识别方案。 C++/C#/Java:我们为 VoiceProfileClient 类添加了新 API Get...
databricks认为MLOps=DevOps + DataOps + ModelOps。其中DevOps可以由GitHub、GitLab、Azure DevOps等工具来提供;DataOps由databricks自己的Delta Lake数据库产品提供;ModelOps由databricks的MLflow开源工具提供。 MLOps的三个阶段 ML的整个WorkFlow中主要有三类资产:Code、Data、Models。并且这三类资产会在Developed、Tested、...
Azure 的现代应用平台集成了人工智能、应用和数据库服务,利用云规模数据、DevOps 敏捷开发方法以及预先训练和负责任的人工智能技术,为当前互联的智能产品提供了必要的支持。下面是一个借助 Azure AI 服务、Azure Cosmos DB 和 AKS 的人工智能驱动的、预测性维护工业物联网解决方案的架构示例。