Azure Machine Learning
La plateforme ML managée d'Azure, avec tracking MLflow natif et intégration Entra ID.
Azure Machine Learning organise le travail en workspaces : notebooks et compute managé, AutoML et designer en glisser-déposer, jobs et pipelines définis en YAML ou en SDK Python, tracking et registre de modèles nativement compatibles MLflow, puis endpoints managés en ligne et batch avec déploiement bleu-vert. Il s'appuie sur Entra ID pour les identités et les rôles, sur Azure DevOps ou GitHub Actions pour le MLOps, et sur Azure OpenAI et le catalogue Azure AI Foundry pour la GenAI. C'est notre choix quand le SI du client est standardisé sur Microsoft.
Ce que Azure Machine Learning apporte à votre projet.
Cas d'usage typiques : ML dans un SI Microsoft, MLOps gouverné, prévision et scoring, maintenance prédictive.
- 01
Tracking et registre MLflow natifs : le code MLflow existant fonctionne tel quel.
- 02
AutoML et designer visuel pour prototyper, SDK et YAML pour industrialiser.
- 03
Endpoints managés en ligne et batch, déploiement bleu-vert et trafic partagé.
- 04
Entra ID, RBAC, réseau privé et Azure DevOps : MLOps aux normes du SI.
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