Azure AI Foundry Portal of Azure Machine Learning Studio: Welke ervaring moet ik kiezen?

Artikel
02/01/2025

In dit artikel wordt uitgelegd wanneer u de Azure AI Foundry-portal gebruikt ten opzichte van Azure Machine Learning. Hoewel er in elke ervaring enige overlapping is in de functionaliteit, biedt dit artikel een overzicht van hun mogelijkheden en de ontwikkelscenario's die het meest geschikt zijn voor elk platform.

Azure AI Foundry-portal

pictogram van de Azure AI Foundry-portal Azure AI Foundry-portal is een geïntegreerd platform voor het ontwikkelen en implementeren van generatieve AI-apps en Azure AI-API's op verantwoorde wijze. Het bevat een uitgebreide set AI-mogelijkheden, vereenvoudigde gebruikersinterface en code-first-ervaringen, die een one-stop shop bieden voor het bouwen, testen, implementeren en beheren van intelligente oplossingen.

Is de Azure AI Foundry-portal geschikt voor u?

De Azure AI Foundry-portal is ontworpen om ontwikkelaars en gegevenswetenschappers te helpen met het efficiënt bouwen en implementeren van generatieve AI-toepassingen met de kracht van de brede AI-aanbiedingen van Azure.

Belangrijkste mogelijkheden van de Azure AI Foundry-portal

Bouw samen als één team. Uw Azure AI Foundry Portal-hub biedt beveiliging op bedrijfsniveau en een samenwerkingsomgeving met gedeelde resources en verbindingen met vooraf getrainde modellen, gegevens en berekeningen.
Organiseer uw werk. Uw Azure AI Foundry Portal-project helpt u om de status op te slaan, zodat u kunt herhalen van het eerste idee, het eerste prototype en vervolgens de eerste productie-implementatie. Nodig ook eenvoudig anderen uit om samen te werken tijdens deze reis.
Gebruik uw favoriete ontwikkelplatform en frameworks, waaronder GitHub, Visual Studio Code, LangChain, Semantic Kernel, AutoGen en meer.
Ontdek en benchmark van meer dan 1.600 modellen.
Richt Models-as-a-Service (MaaS) in via serverloze API's en gehoste afstemming.
Neem meerdere modellen, gegevensbronnen en modaliteiten op.
Build Retrieval Augmented Generation (RAG) met behulp van uw beveiligde bedrijfsgegevens zonder dat u hoeft af te stemmen.
Prompts engineering- en LLM-stromen (Large Language Model) organiseren en beheren.
Apps en API's ontwerpen en beveiligen met configureerbare filters en besturingselementen.
Evalueer modelantwoorden met ingebouwde en aangepaste evaluatiestromen.
Implementeer AI-innovaties in de beheerde infrastructuur van Azure met continue bewaking en governance in omgevingen.
Continu geïmplementeerde apps bewaken voor veiligheid, kwaliteit en tokenverbruik in productie.

Azure Machine Learning Studio

pictogram van Azure Machine Learning Studio Azure Machine Learning Studio is een beheerd end-to-end machine learning-platform voor het bouwen, verfijnen, implementeren en gebruiken van Azure Machine Learning-modellen op verantwoorde wijze op schaal.

Is Azure Machine Learning Studio geschikt voor u?

Azure Machine Learning is ontworpen voor machine learning-technici en gegevenswetenschappers.

Belangrijkste mogelijkheden van Azure Machine Learning Studio

Bouw en train een Azure Machine Learning-model met elk type rekenproces, waaronder Spark en GPU's voor grote AI-workloads in de cloud.
Voer geautomatiseerde Azure Machine Learning (AutoML) uit en sleep-en-drop UI voor Azure Machine Learning met weinig code.
End-to-end Azure Machine LearningOps en herhaalbare Azure Machine Learning-pijplijnen implementeren.
Gebruik een verantwoordelijk AI-dashboard voor vooroordelendetectie en foutanalyse.
Prompt engineering- en LLM-stromen organiseren en beheren.
Implementeer modellen met REST API-eindpunten, realtime en batchdeductie.

Gedetailleerde functievergelijking

In de volgende tabel worden de belangrijkste functies van azure AI Foundry Portal en Azure Machine Learning Studio vergeleken:

Categorie	Functie	Azure AI Foundry-portal	Azure Machine Learning Studio
Gegevensopslag	Opslagoplossing	Nee	Ja, met integratie van cloudbestandssystemen, OneLake in Fabric-integratie en Azure Storage-accounts.
Gegevensvoorbereiding	Gegevensintegratie met opslag	Ja, met blobopslag, Onelake, Azure Data Lake Storage (ADLS) ondersteund in de index.	Ja, via kopiëren en koppelen met Azure Storage-accounts.
	Gegevens wrangling	Nee	Ja, in code.
	Gegevens labelen	Nee	Ja, met objectidentificatie, exemplaarsegmentatie, semantische segmentatie, tekst NER (Named Entity Recognition), integratie met hulpprogramma's en services voor 3P-labels.
	Functiearchief	Nee	Ja
	Gegevensherkomst en labels	Nee	Ja
	Spark-workloads	Nee	Ja
	Workloads voor gegevensindeling	Nee	Nee, hoewel gekoppelde Spark- en Azure Machine Learning-pijplijnen beschikbaar zijn.
Modelontwikkeling en -training	Code-first tool voor data scientist.	Ja, met VS Code.	Ja, met geïntegreerde notebooks, Jupyter, VS Code, R Studio.
	Talen	Alleen Python.	Python (volledige ervaring), R, Scala, Java (beperkte ervaring).
	Experimenten bijhouden, bewaken en evalueren	Ja, maar alleen voor promptstroomuitvoeringen.	Ja, voor alle uitvoeringstypen.
	Hulpprogramma's voor het ontwerpen van ML-pijplijnen	Nee	Ja, met de ontwerpfunctie, het hulpprogramma voor het ontwerpen van visuele elementen en SDK/CLI/API.
	AutoML	Nee	Ja, voor regressie, classificatie, tijdreeksprognose, computer vision en natuurlijke taalverwerking (NLP).
	Rekendoelen voor training	Alleen serverloos voor MaaS-rekeninstanties en serverloze runtime voor promptstroom.	Spark-clusters, Azure Machine Learning-clusters (MPI) en Azure Arc serverloos.
	Grote taalmodellen (LLM's) en basismodellen trainen en afstemmen	Beperkt tot de modelcatalogus.	Ja, met gedistribueerde training op basis van MPI en de modelcatalogus.
	Azure Machine Learning-modellen beoordelen en fouten opsporen voor redelijkheid en uitleg.	Nee	Ja, met het ingebouwde verantwoordelijke AI-dashboard.
Generatieve AI/LLM	LLM-catalogus	Ja, via modelcatalogus, LLM's van Azure OpenAI, Hugging Face en Meta.	Ja, via modelcatalogus-LLM's van Azure OpenAI, Hugging Face en Meta.
	RAG (enterprise chat)	Ja	Ja, via promptstroom.
	LLM-inhoud filteren	Ja, via beveiliging van AI-inhoud.	Ja, via beveiliging van AI-inhoud.
	Promptstroom	Ja	Ja
	Leaderboard/benchmarks	Ja	Nee
	Promptvoorbeelden	Ja	Nee
LLM-werkstroom/LLMOps/MLOps	Speelplaats	Ja	Nee
	Experiment- en testprompts	Ja, via speeltuin, modelkaart en promptstroom.	Ja, via modelkaart en promptstroom.
	Werkstroom ontwikkelen	Ja, via promptstroom, integratie met LangChain en Semantic Kernel.	Ja, via promptstroom, integratie met LangChain en Semantic Kernel.
	Werkstroom implementeren als eindpunt	Ja, via promptstroom.	Ja, via promptstroom.
	Versiebeheer voor stroom	Ja, via promptstroom.	Ja, via promptstroom.
	Ingebouwde evaluatie	Ja, via promptstroom.	Ja, via promptstroom.
	Git-integratie	Ja	Ja
	CI/CD	Ja, via code-first ervaringen in promptstroom, geïntegreerd met Azure DevOps en GitHub.	Ja, via code-first ervaringen in promptstroom, geïntegreerd met Azure DevOps en GitHub.
	Modelregister	Nee	Ja, via MIFlow en registers.
	Organisatiemodelregister	Nee	Ja, via registers.
Modelimplementatie	Implementatieopties voor realtime-bediening	Modellen als een dienst (MaaS) online eindpunten voor MaaP-catalogus.	Nee
	Implementatieopties voor batchverwerking	Nee	Batch-eindpunten, beheerde en onbeheerde Azure Arc-ondersteuning.
Bedrijfsbeveiliging	AI Hub	Ja, beheer en beheer AI-assets.	Ja, voor zowel klassieke Azure Machine Learning als LLM's.
	Privénetwerken	Ja	Ja
	Preventie van gegevensverlies	Ja	Ja
	Gegevensclassificatie	Nee	Ja, via Purview.

Delen via

Azure AI Foundry Portal of Azure Machine Learning Studio: Welke ervaring moet ik kiezen?