Was ist Azure Machine Learning?
Azure Machine Learning ist eine Cloud-Plattform für den gesamten Machine-Learning-Lifecycle: von Datenaufbereitung über Modelltraining bis zu Deployment und Monitoring. Die Plattform unterstützt sowohl Code-first-Ansätze für Data Scientists als auch AutoML für schnelle Experimente.
Azure ML bietet verwaltete Compute-Ressourcen, einschließlich CPU-Cluster und GPU-Instanzen für Training, sowie Managed Endpoints für Inferenz. Die Integration mit MLflow ermöglicht offene Standards für Experiment-Tracking und Modell-Registry.
Kernfunktionen
- Managed Compute Clusters für Training mit automatischer Skalierung
- AutoML für automatisierte Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning
- MLflow-Integration für Experiment-Tracking und Modellversionierung
- Managed Endpoints für Echtzeit- und Batch-Inferenz
- Responsible AI Dashboard für Fairness und Interpretierbarkeit
Typische Anwendungsfälle
Predictive Analytics: Vorhersagemodelle für Kundenabwanderung, Demand Forecasting oder Predictive Maintenance.
Computer Vision: Training von Bilderkennungsmodellen für Qualitätskontrolle, medizinische Bildgebung oder Objekterkennung.
NLP und Text Analytics: Sentiment-Analyse, Dokumentenklassifizierung oder Named Entity Recognition.
Vorteile
- Skalierbare GPU-Cluster ohne Infrastruktur-Management
- Offene Standards (MLflow, ONNX) vermeiden Vendor Lock-in
- Integration mit Azure OpenAI für GenAI-Szenarien
- Enterprise-Features: VNet, RBAC, Private Endpoints
Häufig gestellte Fragen
Was kostet Azure Machine Learning?
Azure ML selbst ist kostenlos. Kosten entstehen für Compute (Training und Inferenz), Storage und optionale Features. GPU-Compute ist der größte Kostentreiber.
Kann ich eigene Frameworks nutzen?
Ja, Azure ML unterstützt PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost und weitere. Eigene Container können ebenfalls verwendet werden.
Wie unterscheidet sich Azure ML von Azure AI Services?
Azure AI Services bietet vorgefertigte APIs (Vision, Speech, Language). Azure ML ist für das Training eigener Modelle gedacht.
Unterstützt Azure ML Foundation Models?
Ja, der Model Catalog enthält Open-Source-Foundation-Models wie Llama, Mistral und Phi, die deployed oder fine-tuned werden können.
Integration mit innFactory
Als Microsoft Solutions Partner und KI-Spezialist unterstützt innFactory Sie bei ML-Projekten mit Azure Machine Learning. Wir helfen bei Architektur, Training und MLOps.
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