Build machine learning models in a simplified way with machine learning platforms from Azure. Machine learning as a service increases accessibility and efficiency.
Azure Machine Learning API/SDK/CLI v2 Azure 机器学习文档 概述 设置 快速入门 开始使用 Azure 机器学习 教程 先了解基础知识 生成模型 托管特征存储 与Azure 机器学习交互 处理数据 自动化机器学习 训练模型 使用基础模型 使用生成式 AI 负责任地开发和监视 ...
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 加入ISV 成功计划 资源 培训与认证 文件 部落格 开发...
易于与 GitHub Actions 或 Azure DevOps 等 CI/CD 工具配合使用。 机器学习还包括用于监视和审核的功能: 作业项目,例如代码快照、日志和其他输出。 作业和资产(例如容器、数据和计算资源)之间的世系。 如果使用 Apache Airflow,则通过将airflow-provider-azure-machinelearning包作为提供程序,可以从 Apache AirFlow ...
将模型目录集合与虚拟网络配合使用 Azure AI 模型推理 API 什么是 Azure AI 模型推理 API? 参考 获取信息 嵌入 完成 聊天完成 图像嵌入 使用生成式 AI 负责任地开发和监视 使用管道协调工作流 部署以用于推理 使用MLOps 实现操作化 监视模型 基础结构和安全性 故障排除和已知问题 示例 参考 升级到 v2 资源 ...
通过“Microsoft Azure 中的 Al 和机器学习”专业化,展示你在让客户采用 AI,并为 AI 驱动的应用和机器学习生命周期实施 Azure 解决方案方面经过验证的能力。 随着业务速度的加快,各种类型和规模的组织都在寻找简化流程并提供更简单、更快捷、更智能资源的方法,从而帮助他们实时跟进业务的发展。帮助客户实现流程自动化...
使用LLM 和生成式 AI 企业就绪情况和安全性 显示另外 6 个 Azure 机器学习是一种用于加速和管理机器学习 (ML) 项目生命周期的云服务。 ML 专业人员、数据科学家和工程师可以在他们的日常工作流程中使用它,以训练和部署模型以及管理机器学习运营 (MLOps)。 可在机器学习中创建模型,也可使用从开源平台构...
在Microsoft Azure 上的 AI 平台專長能力方案概觀和要求條件 方案概觀展示您在能為客戶實作 Azure AI 服務的已驗證能力。 由於客戶 AI 實作應用日趨成熟,他們開始尋找擁有實作 Azure AI 服務技能和經驗的合作夥伴。這項專長能力將有助於您讓自己因合作夥伴身分且擁有將 AI 加入客戶 Azure 部署的經驗,在市場中展現...
Microsoft Azure云服务推出机器学习的模块,用户只需上传数据,利用机器学习模块提供的一些算法接口和R语言或别的语言接口,就能利用Microsoft Azure强大的云计算能力来实现自己的机器学习的任务。 本文浅尝了该机器学习模块,参照官方实例和帮助文档,完成了一个简单的应用实例,具体步骤如下。
I am trying to run the sample code for "Quickstart: Get started with Azure Machine Learning" in Azure ai, Machine Learning Studio and sees the following error about credential: ClientAuthenticationError: DefaultAzureCredential failed to…