Azure AI 基础结构 自适应云 Azure 网络安全 Microsoft 云上的 SAP AI Azure AI Azure 的负责任 AI Azure AI 基础结构 构建和现代化智能应用 知识挖掘 Azure 上的 Hugging Face Azure 机密计算 应用程序开发 构建和现代化智能应用 开发和测试 DevOps DevSecOps 无服务器计算 应用程序和...
Python SDK azure-ai-ml v2(最新版) 本文介绍 Azure 机器学习如何使用机器学习运营 (MLOps) 来管理模型的生命周期。 应用 MLOps 做法可改善机器学习解决方案的质量和一致性。 MLOps 以DevOps原则和实践为基础,可提高工作流程的效率,例如持续集成、持续部署和持续交付。 将这些原则应用于机器学习生命周期可产生以...
Verantwoorde AI met Azure Azure AI-infrastructuur Bouw en moderniseer intelligente apps Kennisanalyse Hugging Face op Azure Azure Confidential Computing Toepassingsontwikkeling Bouw en moderniseer intelligente apps Ontwikkeling en tests DevOps DevSecOps Serverloze computing Toepassings-...
Azure Machine Learning 可以從任何地方使用 MLOps 來註冊、封裝和部署模型。註冊和追蹤模型模型註冊會在 Azure 雲端的 Azure Machine Learning 工作區中儲存模型並設定其版本。 此模型登錄可讓組織和追蹤您定型的模型變得容易。已註冊的模型是組成模型的一或多個檔案所在的邏輯容器。 例如,如果您的模型儲存在多個檔案...
AI workloads are inherently nondeterministic. Many AI models are prone to producing different answers for the same inquiry during inference. These workloads need processes that can manage and adapt to the unpredictability of AI outputs. DataOps extends into MLOps, which operationalizes machine learning...
第一章AzureAI及AzureOpenAl服务概括 第二章生成式人工智能落地实践的四种路径 路径一直接使用AzureOpenAI模型:添加您的数据至 AzureOpenAl模型 路径二Promptengineer提示工程优化 路径三基于现有模型进行Fine-tuning微调 路径四训练您的自有模型 第三章生成式人工智能落地成功案例参考 ...
AI Studio 是一个受信任的包容性平台,它使所有能力和首选项的开发人员都能通过 AI 进行创新并塑造未来。 使用先进的 AI 工具和 ML 模型无缝探索、生成、测试和部署,这些模型基于负责任 AI 实践。 作为一个团队进行构建。AI Studio 中心提供企业级安全性以及一个协作环境,其中包含共享文件和与预先训练的模型、数据...
Integrate private access to your Azure Open AI Chatbot [30 Nov 2023] Smart load balancing for OpenAI endpoints git [Jan 2024] An Introduction to LLMOps: Operationalizing and Managing Large Language Models using Azure ML [27 Aug 2023]Azure...
AI Studio 是一个受信任的包容性平台,它使所有能力和首选项的开发人员都能通过 AI 进行创新并塑造未来。 使用先进的 AI 工具和 ML 模型无缝探索、生成、测试和部署,这些模型基于负责任 AI 实践。 作为一个团队进行构建。 AI Studio 中心提供企业级安全性以及一个协作环境,其中包含共享文件和与预先训练的模型、数据...
AI workloads are inherently nondeterministic. Many AI models are prone to producing different answers for the same inquiry during inference. These workloads need processes that can manage and adapt to the unpredictability of AI outputs. DataOps extends into MLOps, which operationalizes machine learning...