Scopri come Microsoft si distingue nel Gartner Magic Quadrant 2024, grazie a Azure AI e alle sue avanzate piattaforme di Data Science e Machine Learning.
Il 2024 ha visto Microsoft affermarsi ancora una volta come leader nel prestigioso *Gartner® Magic Quadrant™* per le piattaforme di Data Science e Machine Learning. Questa riconoscenza testimonia l’impegno costante della società nella promozione dell’innovazione attraverso Azure AI, una piattaforma flessibile e potente che permette alle organizzazioni di accelerare i progetti di data science e machine learning, mantenendo al tempo stesso alti standard di governance aziendale.
Microsoft si distingue anche per la quinta volta consecutiva come leader nel Gartner® Magic Quadrant™ per i servizi di sviluppo AI cloud. Questa doppia fiducia conferma la capacità di Microsoft di supportare tutte le tipologie di clienti, dalle grandi imprese alle startup più agili, nel portare a produzione modelli e applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning in maniera sicura e su larga scala.
Con Azure AI, i team possono collaborare in modo efficace utilizzando le funzionalità di Machine Learning Operations (MLOps). Azure Machine Learning fornisce accesso a un’ampia gamma di modelli fondamentali nel catalogo di modelli Azure AI, insieme a strumenti per ottimizzare i modelli di machine learning esistenti. Inoltre, supporta una ricca libreria di framework open-source, strumenti e algoritmi, permettendo ai team di innovare su una base affidabile.
Accelera il Time-to-Value con l’Infrastruttura AI di Azure
La piattaforma Azure Machine Learning facilita la costruzione, il deployment e la gestione di soluzioni AI di alta qualità in modo rapido ed efficiente. Che si tratti di creare modelli di grandi dimensioni da zero, eseguire inferenze su modelli pre-addestrati, o ottimizzare modelli per specifici domini, Azure Machine Learning utilizza la stessa infrastruttura AI che alimenta servizi come ChatGPT, Bing, e Azure OpenAI Service. Questa piattaforma è anche compatibile con ONNX Runtime e DeepSpeed, che aiutano ad ulteriormente ottimizzare i tempi di addestramento e inferenza, migliorando le prestazioni e l’efficienza energetica.
Che la tua organizzazione stia addestrando un modello di deep learning da zero utilizzando framework open-source o stia portando un modello esistente nel cloud, Azure Machine Learning consente ai team di data science di scalare i lavori di addestramento utilizzando risorse cloud elastiche e di passare senza problemi dall’addestramento al deployment. Grazie ai managed online endpoints, i clienti possono distribuire modelli su macchine potenti senza dover gestire l’infrastruttura sottostante, risparmiando tempo e sforzi.
Rendi più Efficiente l’Operatività con MLOps e LLMOps Flessibili
I Machine learning operations (MLOps) e le operazioni su modelli di linguaggio su larga scala (LLMOps) consentono di automatizzare e ottimizzare i processi di sviluppo, test e implementazione. Azure Machine Learning offre strumenti di collaborazione e automazione che facilitano il raggiungimento di risultati ripetibili e di alta qualità. La piattaforma supporta anche l’interoperabilità con Azure DevOps e GitHub Actions, semplificando la costruzione di pipeline ripetibili e il monitoraggio continuo delle prestazioni dei modelli in produzione.
Le funzionalità di Azure Machine Learning prompt flow consentono agli sviluppatori di orchestrare flussi eseguibili comprendenti modelli, prompt, API, codice Python, e strumenti per la ricerca nei database di vettori e il filtraggio dei contenuti. Questi strumenti permettono di portare esperimenti dal proof of concept alla produzione, garantendo un’osservabilità end-to-end e un miglioramento continuo.
Sviluppa Modelli e Applicazioni Affidabili
Nel contesto dell’intelligenza artificiale responsabile, Azure Machine Learning fornisce strumenti pratici per garantire equità, sicurezza, e trasparenza. Il Responsible AI dashboard aiuta ad analizzare e correggere i bias nei modelli di machine learning, documentando le performance in modo trasparente per decision makers aziendali.
Gli utenti possono inoltre applicare un approccio di difesa stratificata per mitigare i rischi AI utilizzando capacità integrate per il filtraggio dei contenuti, l’aggiornamento continuo su dati freschi e la progettazione di prompt in modo sicuro. Gli strumenti di valutazione nel prompt flow consentono ai team di misurare, migliorare e documentare l’impatto delle loro azioni di mitigazione a scala, utilizzando metriche integrate e personalizzate.
Garanzia di Sicurezza, Privacy e Conformità Aziendale
Una governance efficace dei dati, della sicurezza e della privacy è essenziale. Azure Machine Learning supporta le organizzazioni nel mantenere la conformità ai massimi standard di sicurezza e privacy, grazie a strumenti che permettono di controllare l’accesso alle risorse, la crittografia dei dati e la gestione delle politiche di configurazione tramite Azure Policy.
Con il connettore a Microsoft Purview, i team di governance e compliance possono tracciare l’utilizzo dei dati per l’addestramento dei modelli e la loro distribuzione nelle applicazioni aziendali. In questo modo, la conformità e la sicurezza rimangono centrali nelle operazioni di machine learning.
Infine, l’extension Kubernetes di Azure Machine Learning, abilitata da Azure Arc, consente di eseguire carichi di lavoro di machine learning su qualsiasi cluster Kubernetes, garantendo la conformità alla residenza dei dati, alla sicurezza e alla privacy nei contesti hybrid e on-premises. Tecniche di federated learning permettono l’addestramento di modelli potenti su dataset distribuiti senza muovere i dati dai loro luoghi sicuri.
Per ulteriori informazioni, visita la pagina su Azure Machine Learning.
- Leggi il report del Gartner® Magic Quadrant™ 2024 per le Piattaforme di Data Science e Machine Learning.
- Scopri di più sulla posizione di Microsoft nel Gartner® Magic Quadrant™ per i Servizi AI Cloud.
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