昨天，一年一度的微軟Ignite技術大會在美國奧蘭多召開，會中微軟揭開了“下一代Azure機器學習”計劃的面紗，宣布推出了三種工具，分別為：Azure機器學習實驗服務、Azure機器學習工作臺和Azure機器學習模型管理服務。
此外，微軟還為用Visual Studio Code IDE的開發(fā)人員開發(fā)了一套新工具，支持用CNTK、TensorFlow、Theano、Keras和Caffe2構建模型。
對于非開發(fā)人員來說，微軟也為Excel用戶設計了基于Azure的機器學習模型?，F(xiàn)在，用戶可以在Excel中調(diào)用自己公司創(chuàng)建的AI函數(shù)了。
Azure機器學習實驗服務想幫開發(fā)人員快速訓練和部署機器學習實驗。該服務支持所有常見的開源框架(PyTorch、Caffe2、TensorFlow、Cahiner和CNTK等)，也可以通過Docker容器和Azure Batch AI Traning服務從本機擴展到云中的數(shù)百個GPU。
此外，這些工具也支持Azure HDInsight集群中的Apache Spark。它用Git存儲庫追蹤所有的模型、配置和數(shù)據(jù)，為開發(fā)人員提供實驗的完整管理。
機器學習工作臺是為Windows和Mac系統(tǒng)準備的桌面客戶端，微軟想將其打造成“開發(fā)周期的控制面板和入門機器學習的好方法”。它集成了Jupyter Notebooks和像Visual Studio Code、PyCharm這樣的IDE，幫助開發(fā)者在Python、PySpak和Scala中構建模型。
微軟副總裁Joseph Sirosh在聲明中所指出，這些工具能自動轉換數(shù)據(jù)，這樣就能適用于機器學習算法了。Sirosh認為這是這套工具最有趣的地方。
與實驗服務一樣，新的模型管理服務用Docker容器幫助開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家在Docker容器能運行的任何地方部署管理模型，包括微軟自建的基于Kubernet的Azure容器服務。
從微軟此舉能夠看出，它將繼續(xù)擴大開發(fā)者工具箱，為構建機器學習應用的開發(fā)人員服務。
外媒TechCrunch的編輯Frederic Lardinois評論說，很高興看到這些工具支持眾多非微軟的框架。多年前微軟的作風不是如此，現(xiàn)在微軟已經(jīng)明白，它的重點不該是排擠某些框架，而是提供一個支持所有框架的平臺。微軟投入的經(jīng)費不是用來提供開源框架的，而是提供云服務的。開發(fā)人員希望用這些云服務訓練、部署和管理它們。
