Poznámka: Následující článek vám pomůže: Klíčové poznatky z Microsoft Azure Open Source Day 2023
7. března Microsoft uspořádal Azure Open Source Day, aby demonstroval svůj závazek k open source a zdůraznil potenciál open source nástrojů pro vytváření inteligentních aplikací se zvýšenou rychlostí a flexibilitou. Tento technologický gigant vydal několik aktualizací od cloudových nativních aplikací až po základní modely strojového učení.
Akce začala skupinou odborníků z Github, HashiCorp, Microsoft a Redis, která se zúčastnila panelové diskuse. Diskutovali o vývoji softwaru s otevřeným zdrojovým kódem, o tom, jak ovlivňuje dodavatelský řetězec a bezpečnost softwaru a jak mohou nové schopnosti umělé inteligence ovlivnit budoucnost open source.
Firemní viceprezident Azure OSS Cloud Native Brendan Burns, viceprezident GitHub pro komunity Stormy Peters a ředitelka Microsoftu pro strategii open source a ekosystém Sarah Novotny byli mezi účastníky diskuse.
Klíčové závěry akce
Společnost Microsoft spustila cloudovou aplikaci, která pomáhá lidem sejít se se svými ztracenými mazlíčky pomocí vyladěného strojového učení. Aplikace vás zbaví starostí s tiskem plakátů pomocí pokročilého modelu klasifikace obrázků pomocí strojového učení, který je vyladěn podle obrázků ve vašem fotoaparátu. Tento model strojového učení je trénován tak, aby okamžitě odpovídal fotce domácího mazlíčka, což vám umožní spojit se s majitelem, jakmile nalezené zvíře vyfotíte.
Jako aplikační rozhraní se používá aplikace .NET Blazor, za správu komunikace je zodpovědný backend v Pythonu. Aby se zjednodušilo propojení mezi mikroslužbami, runtime distribuované aplikace (Dapr) který také poskytuje užitečná rozhraní pro programování aplikací (API).
Backend využívá předem vytvořený model vidění z Hugging Face, který je doladěn přímo prostřednictvím Azure Machine Learning, aby umožnil trénování a predikci modelu. Celá aplikace je implementována přes šablony Biceps a běží na službě Azure Kubernetes. Kubernetes Event Driven Autoscaling (KEDA) se používá k usnadnění automatického škálování na základě objemu zpráv přenášených přes Dapr.
Společnost Microsoft také zveřejnila veřejný náhled modelu nadace Florence pro svou službu počítačového vidění. Tento model byl trénován s miliardami párů text-obrázek a integrován do Azure Cognitive Service for Visioncož mu umožňuje fungovat jako nákladově efektivní služba počítačového vidění připravená na výrobu.
Nové funkce Vision, které spoléhají na model Florence, mohou uživatelé testovat prostřednictvím Vision Studio.
Vývojáři mohou využít modernizované služby vidění k vývoji pokročilých, etických aplikací počítačového vidění připravených k výrobě pro různá průmyslová odvětví. Toto vylepšení umožňuje uživatelům pohodlně transformovat, analyzovat a propojovat svá data s interakcemi v přirozeném jazyce, čímž poskytuje cenné poznatky z obsahu obrázků a videí. To zase usnadňuje dostupnost, zlepšuje optimalizaci pro vyhledávače (SEO), chrání uživatele před škodlivým obsahem, zlepšuje bezpečnostní opatření a optimalizuje dobu odezvy na incidenty.
Služba Vision nabízí řadu funkcí, jako je generování podrobných titulků, dostupný alternativní text, SEO a inteligentní správa fotografií pro digitální obsah. Navíc obsahuje shrnutí videa, výměnu pozadí a další funkce.
Zaměřte se na strojové učení
Technologický gigant odhalil veřejný náhled základních modelů v rámci Azure Machine Learning. Má vlastní schopnosti, které uživatelům umožňují vytvářet a provozovat základní modely s otevřeným zdrojovým kódem ve velkém měřítku.
Odborníci na Azure Machine Learning mohou bez námahy zahájit své projekty datové vědy, vyladit a nasadit základní modely pocházející z různých úložišť s otevřeným zdrojovým kódem, počínaje Hugging Face, přes komponenty a kanály Azure Machine Learning. Tato služba poskytne rozsáhlou sbírku oblíbených modelů s otevřeným zdrojovým kódem prostřednictvím vestavěného registru Azure Machine Learning, který se postará o různé úkoly, jako je zpracování přirozeného jazyka, vize a multimodalita.
Uživatelé mohou tyto předem trénované modely používat přímo pro nasazení a vyvozování, přičemž mohou také dolaďovat podporované úlohy strojového učení pomocí vlastních dat a přímo importovat jakékoli další modely z úložišť s otevřeným zdrojovým kódem.
Zde je několik dalších zajímavostí z události, které představují nejnovější inovace a příspěvek společnosti Microsoft k open source:
- Tento měsíc Microsoft představí novou funkci v ACPT – Nebula – která umožňuje datovým vědcům ušetřit časy kontrolních bodů rychleji než současná řešení pro distribuované tréninkové úlohy velkých modelů pomocí PyTorch. Během testování Nebula dosáhla 96,9% zkrácení doby jednoho kontrolního bodu při ukládání středně velkých kontrolních bodů Hugging Face GPT2-XL. Může výrazně zkrátit dobu kontrolního bodu, potenciálně o 95 procent až 99,9 procenta, a zkrátit tak dobu školení od začátku do konce u rozsáhlých školicích úloh.
- Jsou představeny nové integrace s Azure Database for MySQL – Flexible Server a Microsoft Power Platform, které zjednodušují proces vývoje a umožňují uživatelům analyzovat data, automatizovat procesy a vytvářet aplikace pomocí nástrojů s malým množstvím kódu.
