Azure मशीन लर्निंग Microsoft द्वारा प्रदान किया गया एक क्लाउड-नेटिव ML प्लेटफ़ॉर्म है। यह डेटा तैयारी, मॉडल प्रशिक्षण से लेकर तैनाती निगरानी तक संपूर्ण एमएलओपीएस जीवन चक्र का समर्थन करता है। यह एज़्योर इकोसिस्टम के साथ गहराई से एकीकृत है और स्वचालित मशीन लर्निंग (ऑटोएमएल), प्रबंधित कंप्यूटिंग क्लस्टर और जिम्मेदार एआई उपकरण प्रदान करता है।

AzureMachineLearning

मुख्य पैरामीटर और आँकड़े

एज़्योर मशीन लर्निंग एआई इंफ्रास्ट्रक्चर स्तर पर माइक्रोसॉफ्ट की मुख्य उत्पाद श्रृंखला है। इसे एंटरप्राइज़-स्तरीय MLOps प्लेटफ़ॉर्म के रूप में तैनात किया गया है। यह एक स्वतंत्र एंड-टू-एंड प्रशिक्षण ढांचा नहीं है, बल्कि Azure पारिस्थितिकी तंत्र के आसपास निर्मित एक इंजीनियरिंग उपकरण श्रृंखला है।

प्रोजेक्ट्स	सार्वजनिक सूचना
आधिकारिक स्थिति	एंटरप्राइज़-स्तरीय MLOps प्लेटफ़ॉर्म
मुख्य क्षमताएं	ऑटोएमएल, प्रशिक्षण पाइपलाइन, मॉडल पंजीकरण, परिनियोजन समापन बिंदु जिम्मेदार एआई
परिनियोजन पथ	क्लाउड होस्टिंग
कंप्यूटिंग फॉर्म	होस्टेड कंप्यूटिंग क्लस्टर सर्वर रहित स्पार्क, कम प्राथमिकता वाला वीएम
एकीकृत पारिस्थितिकी तंत्र	Azure DevOps, GitHub Actions, Power BI, Azure OpenAI
समर्थित ढाँचे	PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, XGBoost, MLflow
डेटा स्रोत	एज़्योर ब्लॉब, एडीएलएस जेन2, एज़्योर एसक्यूएल, डेटाब्रिक्स

पारिस्थितिक बंधन: Azure ML का मुख्य मूल्य एल्गोरिदम क्षमता में ही नहीं है, बल्कि Azure DevOps, GitHub Actions, Power BI और अन्य उत्पादों के साथ मूल एकीकरण में है, जो पहले से ही Azure पर चल रही टीमों के लिए उपयुक्त है।

ऑटोएमएल पोजिशनिंग: अंतर्निहित ऑटोएमएल वर्गीकरण, प्रतिगमन, समय श्रृंखला भविष्यवाणी और गहन शिक्षा का समर्थन करता है। यह स्वचालित खोज के बाद एक व्याख्यात्मकता रिपोर्ट आउटपुट कर सकता है, जो तेजी से बेसलाइन परीक्षण के लिए उपयुक्त है।

उपयोगकर्ता और बाज़ार की पहचान

धीरे-धीरे क्षेत्र में उपयोगकर्ता जागरूकता पैदा करें, और कार्य कुशलता में सुधार के लिए सामग्री निर्माताओं और टीमों द्वारा उत्पाद क्षमताओं का उपयोग किया जाता है। कुछ उद्योग उपयोगकर्ताओं ने इसे अपने दैनिक वर्कफ़्लो में शामिल किया है। विशिष्ट उपयोगकर्ता पैमाने और उद्योग अपनाने की दर डेटा के लिए नवीनतम आधिकारिक खुलासे को संदर्भित करने की अनुशंसा की जाती है।

लागत लाभ

• सी-साइड/व्यक्तिगत: आमतौर पर मुख्य कार्यों का अनुभव करने के लिए एक मुफ्त संस्करण प्रदान किया जाता है, और उच्च आवृत्ति उपयोग के लिए सशुल्क पैकेज सदस्यता की आवश्यकता होती है।
• एपीआई/डेवलपर: कॉल वॉल्यूम के आधार पर बिल, विकास टीमों के लिए उपयुक्त जिन्हें लचीले ढंग से अपने सिस्टम में एकीकृत किया जा सकता है।
• उद्यम/निजीकृत: अनुकूलित कोटेशन और तैनाती योजना के लिए व्यवसाय स्वामी से संपर्क करें। विशिष्ट कीमत आधिकारिक वास्तविक समय मूल्य निर्धारण पृष्ठ के अधीन है।

मुख्य कार्य

• ऑटोएमएल: इष्टतम मॉडल और हाइपरपैरामीटर संयोजन के लिए स्वचालित रूप से खोज करता है, आउटपुट फीचर महत्व और मॉडल स्पष्टीकरण रिपोर्ट देता है, और प्रदर्शन आधार रेखा को जल्दी से स्थापित करने के लिए उपयुक्त है।
• प्रशिक्षण पाइपलाइन: पैरामीटरीकरण और संस्करण ट्रैकिंग का समर्थन करते हुए, पुन: प्रयोज्य डीएजी पाइपलाइन में डेटा तैयारी, प्रशिक्षण, मूल्यांकन और पंजीकरण की व्यवस्था करें।
• मॉडल पंजीकरण और तैनाती: एकीकृत मॉडल पंजीकरण फॉर्म, वास्तविक समय समापन बिंदुओं या बैच अनुमान समापन बिंदुओं पर तेजी से तैनाती, ए/बी परीक्षण और यातायात विभाजन का समर्थन।
• जिम्मेदार एआई डैशबोर्ड: अनुपालन ऑडिट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अंतर्निहित मॉडल व्याख्या, त्रुटि विश्लेषण, निष्पक्षता मूल्यांकन और प्रतितथ्यात्मक विश्लेषण।
• एमएलफ्लो एकीकरण: एमएलफ्लो ट्रैकिंग और रजिस्ट्री के लिए मूल समर्थन, जिससे मौजूदा एमएलफ्लो वर्कफ़्लो को माइग्रेट करना आसान हो जाता है।

मॉडल और संस्करण विकास

निरंतर पुनरावृत्त अद्यतन, नवीनतम संस्करण प्रदर्शन अनुकूलन और नई सुविधाएँ पेश करता है। ऐतिहासिक संस्करण की जानकारी आधिकारिक रिलीज़ पृष्ठ पर देखी जा सकती है। अभी तक कोई पूर्ण सार्वजनिक संस्करण विकास समयरेखा नहीं है। फीचर अपडेट की लय को समझने के लिए आधिकारिक घोषणा पर ध्यान देने की सिफारिश की जाती है।

तकनीकी लाभ

• एल्गोरिदम अनुकूलन: प्रतिक्रिया गति और परिणाम गुणवत्ता के बीच संतुलन प्राप्त करने के लिए संबंधित परिदृश्य के लिए मॉडल या एल्गोरिदम स्तर पर विशेष अनुकूलन किया गया है।
• कम-विलंबता आर्किटेक्चर: उपयोगकर्ता के प्रतीक्षा समय को कम करने के लिए स्ट्रीमिंग या एसिंक्रोनस प्रोसेसिंग आर्किटेक्चर को अपनाता है और उच्च-आवृत्ति इंटरैक्शन परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है।

कैसे उपयोग करें

• वेब क्लाइंट: आप आधिकारिक वेबसाइट पर जाकर और खाता पंजीकृत करके इसका उपयोग कर सकते हैं। अधिकांश फ़ंक्शनों को इंस्टॉलेशन की आवश्यकता नहीं होती है.
• एपीआई एक्सेस: रेस्टफुल एपीआई प्रदान करता है, डेवलपर्स एपीआई कुंजी प्राप्त कर सकते हैं और इसे अपने स्वयं के अनुप्रयोगों में एकीकृत कर सकते हैं।

उत्पाद का मूल्य निर्धारण

Azure ML का बिलिंग मॉडल अंतर्निहित Azure संसाधन खपत पर आधारित है, सदस्यता सीटों पर नहीं।

• सी क्लाइंट/व्यक्ति: एज़्योर मानक क्लाउड संसाधनों के अनुसार बिल किया गया, जिसमें कंप्यूटिंग इंस्टेंसेस (एनसी/एनवी सीरीज वीएम), स्टोरेज और नेटवर्क ट्रैफिक शामिल है; जब कोई निःशुल्क कोटा न हो तो हल्के प्रयोगों पर भी शुल्क लग सकता है।
• डेवलपर/एपीआई: एज़्योर सीएलआई या एसडीके के माध्यम से कॉल करते समय, बिलिंग आयाम गणना समय + डेटा भंडारण + एपीआई कॉल वॉल्यूम होता है; सर्वर रहित स्पार्क का उपयोग करने पर vCore सेकंड द्वारा बिल किया जाता है।
• एंटरप्राइज़/निजी: एज़्योर एंटरप्राइज एग्रीमेंट या ईए कॉन्ट्रैक्ट के माध्यम से कवर किया गया, छूट को आरक्षित इंस्टेंस (आरआई) से जोड़ा जा सकता है; कोई सार्वजनिक स्टैंडअलोन एमएल प्लेटफ़ॉर्म सदस्यता शुल्क नहीं।

विशिष्ट कीमत Azure मूल्य निर्धारण कैलकुलेटर के वास्तविक समय पृष्ठ के अधीन है। अलग-अलग क्षेत्रों में दरें अलग-अलग होती हैं (विशेषकर चीन में 21वियानेट)।

अनुप्रयोग परिदृश्य

• एंटरप्राइज़ एमएलओपीएस मानकीकरण: मॉडल संस्करण प्रबंधन और ऑनलाइन अनुमोदन प्राप्त करने के लिए औपचारिक सीआई/सीडी पाइपलाइन में डेटा वैज्ञानिकों की प्रयोगात्मक प्रक्रिया को शामिल करें, जो उन टीमों के लिए उपयुक्त है जिनके पास पहले से ही एज़्योर डेवऑप्स हैं।
• उच्च अनुपालन उद्योग मॉडलिंग: चिकित्सा, वित्तीय और सरकारी मामलों के परिदृश्य में, जिम्मेदार एआई डैशबोर्ड नियामक समीक्षा के बोझ को कम करने के लिए मॉडल निष्पक्षता और व्याख्यात्मक रिपोर्ट प्रदान कर सकता है।
• बहु-क्षेत्र डेटा संयुक्त प्रशिक्षण: अनुपालन क्षेत्र को छोड़े बिना क्रॉस-क्षेत्र मॉडल प्रशिक्षण को पूरा करने के लिए एज़्योर डेटा लेक और निजी नेटवर्क क्षमताओं का संयोजन।

लागू लोग

• एंटरप्राइज़ एमएल टीम: अनुमतियों, ऑडिटिंग और अनुपालन एकीकरण पर ध्यान केंद्रित करते हुए, एक एकीकृत मंच पर संपूर्ण जीवन चक्र को प्रबंधित करने की आवश्यकता है।
• मौजूदा Azure ग्राहक: पहले से ही Azure बुनियादी ढांचे का उपयोग कर रहे हैं और एकीकृत बिलिंग और सुरक्षा सीमाओं के भीतर ML क्षमताओं का विस्तार करना चाहते हैं।
• ऑटोएमएल बेसलाइन सत्यापन की आवश्यकता वाली टीमें: कस्टम प्रशिक्षण में निवेश करना है या नहीं, यह तय करने से पहले डेटासेट की मॉडल क्षमता का तुरंत आकलन करें।

यह उन टीमों के लिए उपयुक्त नहीं है जिन्हें केवल सरल प्रशिक्षण के लिए जीपीयू किराये की आवश्यकता होती है, जो क्लाउड विक्रेताओं से बंधे नहीं रहना चाहते हैं, या ओपन सोर्स सेल्फ-होस्टिंग (जैसे कि क्यूबफ्लो, एमएलफ्लो) परिनियोजन मॉडल पसंद करते हैं।

सारांश और आउटलुक

यह अपने क्षेत्र में प्रतिस्पर्धी समाधान प्रदान करता है, और इसका मुख्य मूल्य इस क्षेत्र में एआई के उपयोग की सीमा को कम करने में निहित है।

वर्तमान सीमाएँ: कुछ उन्नत सुविधाओं के लिए सशुल्क सदस्यता की आवश्यकता होती है, और मुफ़्त संस्करण में फ़ंक्शन या उपयोग प्रतिबंध हैं; विशिष्ट तकनीकी विवरण और प्रदर्शन बेंचमार्क अभी तक पूरी तरह से प्रकट नहीं किए गए हैं।

संबंधित टूल: <एक्सलिंक टाइप='टूल' स्लग='हगिंग-फेस'>, <एक्सलिंक टाइप='टूल' स्लग='रेप्लिकेट'>

संस्करण जानकारी

• एज़्योर एमएल जून 2026 अपडेट ：निरंतर एकीकरण का नवीनतम प्लेटफ़ॉर्म अपडेट, अभी तक कोई आधिकारिक सटीक संस्करण संख्या और रिलीज़ तिथि नहीं है। （2026-06）
• Azure ML आधिकारिक तौर पर जारी किया गया है ：अभी तक कोई आधिकारिक सटीक तारीख नहीं है। （2021-06）