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完全所有的主流开源框架(PyTorch、Caff2、TensorFlow、Cahiner 和微软公司自己的 CNTK);无论是反对本地设备,还是数百台的云端GPU服务器,都需要获得很好的反对。另外,Azure 还反对 Apache Spark。
Azure 机器学习工作台是微软公司为 Windows 和 Mac 平台发售的桌面客户端;用微软公司的话说道,该客户端需要沦为开发者的开发周期的“控制面板”,是“上手机器学习的一种很好路径”。它需要与 Jupyter Notebook 互为统合,反对 Visual Studio Code、PyCharm 等研发环境,也可以让开发者在 Python、PySpak 和 Scala 条件下建构模型。
图片来源:Techtrunch不过,正如微软公司发言人 Joseph Sirosh 在今天的发布会上所言,Azure 机器学习工作台的主要功能,只不过还是需要对开发者的数据展开自动切换,使其需要与机器学习算法互为限于。与 Azure 机器学习实验服务互为类似于,Azure 的机器学习模式管理服务需要利用 Docker 容器,来协助开发者和数据科学家在任何 Docker 容器可以运营的环境(还包括微软公司自己基于 Kubernetes 的 Azure 容器服务)下,部署和管理他们的模型。另外,微软公司还面向开发者发售了许多工具,可以协助开发者利用 Visual Studio Code IDE 在CNTK、TensorFlow、Theano、Keras、Caffe2 等平台上建构模型。
面向非开发者,微软公司将基于 Azure 的机器学习模式用在 Excel 上,可以使其用他们表格中的数据构建一些人工智能的涉及功能。微软公司更为对外开放了从上述内容来看,微软公司正在面向开发者发售一系列工具,使他们需要基于机器学习研发自己的应用服务。不过确实令其印象深刻印象的是,微软公司的这些工具某种程度面向微软公司自己发售的平台框架,这在数年前是不多见的;也就是说,微软公司显得更为对外开放了。
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