微软 Ignite2017 大会探秘，Azure 机器学习三大工具正式发布

日前，微软 Ignite2017 大会正在美国佛罗里达州奥兰多举行，除了正式推出量子计算编程语言，对 Azure 云平台进行功能更新等，基于目前各大对手企业纷纷布局 AI，微软也全力加大对机器学习的相关研究，在大会上充分展示了与 AI 相关的研究、产品和方法。

在会议上，针对那些想要构建新的 AI 模型的开发者或想利用现有模型（不限于微软提供的模型）的普通用户，微软发布了一系列新的 AI 工具。

AI科技评论注意到，微软针对 AI 开发者发布了三个主要的新工具：

• Azure 机器学习实验服务
• Azure 机器学习工作台
• Azure 机器学习模型管理服务

Azure 机器学习实验服务能帮助开发者迅速训练和配置机器学习实验。这个服务支持常用的开源框架，例如 PyTorch、Caffe2、TensorFlow、Cahiner 以及 CNTK，能从本地的机器扩展到云端成百上千的 GPU，这套工具包也支持 Azure HDInsight 群集上的 Apache Spark。这项服务能记录所有的模型、配置和数据（利用 Git 资源库），支持开发者对实验进行全面的版本控制。

Azure 机器学习工作台是专为 Windows 和 Mac 设计的桌面客户端，用微软的话说，它相当于是 “用于开发生命周期的控制台、开始进行机器学习的绝妙工具”。它集成了 Jupyter Notebook 和 IDE（类似 VS Code 和 PyCharm）的特征，支持 Python、PySpak 和 Scala。

微软 Cloud AI 平台部门负责人 Joseph Sirosh 在发布中提到，在所有特征中，最有意思的一点是这个工具能自动将数据进行转换，保障机器学习算法在后续能起到作用。

类似于前面的 Azure 机器学习实验服务，新的 Azure 机器学习模型管理服务用到 Docker container 来帮助开发者和数据科学家配置和管理模型，只要能运行 Docker container 就能实现这些功能。

除了上面提到的这三个工具，微软也发布了另一套全新工具，有了这套工具之后，开发人员可以通过微软代码编辑器（Visual Studio Code）在 CNTK、TensorFlow、Theano、Keras 和 Caffe2 上构建模型，对于非技术人员如 Excel 用户，微软为他们带来了基于 Azure 的机器学习模型，利用这些模型，他们可以调用公司内部的数据科学家从电子数据表工具中开发出的一些 AI 功能。

在声明中微软表示：他们将继续为那些想要构建机器学习应用的开发人员提供更多的工具，尤其值得注意的是，这些工具支持各种各样的非 Microsoft 框架。目前所有的框架都有自己的优势和劣势，微软表示他们的平台会致力于支持所有的框架，而不会将某些框架排除在外。