Azure AI Foundry ist ein umfassendes Tool zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen des maschinellen Lernens. Es ermöglicht Benutzern, Arbeitsabläufe zu automatisieren und KI nahtlos in bestehende Anwendungen zu integrieren.
Azure AI Foundry ist ein umfassendes Tool zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen des maschinellen Lernens. Es ermöglicht Benutzern, Arbeitsabläufe zu automatisieren und KI nahtlos in bestehende Anwendungen zu integrieren.
Azure AI Foundry bietet eine robuste Plattform zur Entwicklung von KI-Lösungen und ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte KI-Modelle über eine benutzerfreundliche Oberfläche zu erstellen. Mit Funktionen wie Datenanbindung, automatisiertem maschinellem Lernen und Modellbereitstellung wird der gesamte KI-Entwicklungsprozess vereinfacht. Benutzer können die Leistungsfähigkeit von Azures Cloud-Diensten nutzen, um Anwendungen zu skalieren und den Lebenszyklus von KI effizient zu verwalten.
Wer wird Azure AI Foundry verwenden?
Datenwissenschaftler
Entwickler
Business-Analysten
Wie verwendet man Azure AI Foundry?
Schritt 1: Melden Sie sich für ein Azure-Konto an.
Schritt 2: Navigieren Sie im Azure-Portal zu Azure AI Foundry.
Schritt 3: Verbinden Sie Ihre Datenquellen.
Schritt 4: Wählen Sie eine Modellvorlage oder beginnen Sie von Grund auf neu.
Schritt 5: Trainieren, testen und validieren Sie Ihr Modell.
Schritt 6: Stellen Sie das Modell für die Verwendung in Anwendungen bereit.
Plattform
Web
Linux
Windows
Die Kernfunktionen und Vorteile von Azure AI Foundry
Die Hauptfunktionen
Benutzerdefinierte Modellierung
Automatisiertes maschinelles Lernen
Modellbereitstellung
Datenintegration
Die Vorteile
Optimierter Arbeitsablauf
Skalierbare Lösungen
Benutzerfreundliche Oberfläche
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Azure AI Foundry
Prädiktive Wartung
Kundensegmentierung
Betrugserkennung
Vor- und Nachteile von Azure AI Foundry
Vorteile
Umfassende Suite von KI-Diensten und -Tools.
Skalierbare Cloud-basierte Infrastruktur.
Unterstützt eine breite Palette von KI-Fähigkeiten einschließlich maschinellem Lernen, Vision, Sprache und Sprache.
Starke Integration mit dem Microsoft-Ökosystem.
Nachteile
Nicht Open Source, was die Anpassung einschränkt.
Komplexes Preismodell kann verwirrend sein.
Abhängigkeit von der Cloud-Konnektivität.
Kann Spezialwissen erfordern, um die vollen Möglichkeiten zu nutzen.
Ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das mehrere LLM-Agenten, dynamische Tool-Integration, Speicherverwaltung und Workflow-Automatisierung orchestriert.