在未来几个月 ， 微软将建立新的PyTorch开发加速器 ， 以促进在Azure上快速实施基于PyTorch的解决方案 。 微软还将继续为PyTorch提供企业级支持 ， 使客户和合作伙伴能够在云和边缘的生产中部署PyTorch模型 。
因为Azure将是第一个部署AMD旗舰M200 GPU用于大规模AI训练的公共云 ， 微软正与PyTorch和AMD合作 ， 为在Azure上运行PyTorch的客户优化性能和开发者体验 ， 并确保开发者的PyTorch项目在AMD硬件上以最佳方式运行 。
面向数据科学家和机器学习从业者的开源平台Hugging Face也将加深与微软的合作 ， 并扩大其Azure的整合 。
新的Hugging Face端点服务得到了Azure机器学习的支持 ， 可在Azure市场上使用 ， 将帮助开发人员和数据科学家更快速、更容易地部署成千上万的自定义或预训练的转换模型 。
此外 ， Hugging Face和微软将把Private Model Hub和专家加速计划引入Azure ， 并使Hugging Face的API直接在Azure机器学习中消费 。
六、其他AI更新：增强大规模管理部署 ， 简化多种开发体验Azure机器学习的其他更新包括：
（1）Azure机器学习管理端点现在普遍可用 ， 可以帮助开发者和数据科学家更轻松地部署大规模机器学习模型 ， 用于实时和批量推理 。
（2）预览版AutoML功能包括对自然语言处理和图像任务的支持、模型训练代码的生成以及对产品集成和机器学习操作（MLOps）的增强 。
（3）预览版Python SDK v2简化了开发者的体验 ， 命令行界面v2允许用户无需学习特定的编程语言 ， 即可参与机器学习的生命周期 。
面向更具体的行业应用 ， Azure表单识别器在预览中增加新功能 。 用户可解锁新的文档处理场景 ， 如利用保险卡和疫苗卡的预建模型简化病人的登记和疫苗验证 。 此外 ， 针对段落、标题的布局能力使文本提取更加精确 。
▲两名NHS外科医生正在使用Azure AI来发现手术期间面临更大风险的患者
微软智能数据平台现已全面上市 ， 它是一个新的集成平台 ， 将数据库、分析和治理统一起来 ， 使企业能够投入更多时间创造价值 ， 而不是整合和管理零散的数据资产 。
微软智能数据平台使企业能够在快速发展的环境中轻松地进行调整 ， 为他们的应用程序增加智能层 ， 释放预测性的洞察力 ， 并在任何地方管理他们的数据 。 它解决了客户的主要痛点 ， 如市场分散 ， 同时也使客户能够更有效地捕获和利用数据 ， 以增加市场份额 。
结语：AI和低代码开发 ， 正成为微软的杀手锏此次微软Build大会清晰传递出微软对AI开发、低代码&无代码产品以及协作开发的看重 。
作为愈发被公认的生产力工具 ， AI不止被用于挖掘各行各业的数据价值和提高生产效率 ， 也正驱动软件开发流程的创新与升级 。
从微软提供的一系列工具 ， 我们看到由AI驱动的模型和工具 ， 可以帮助开发者清理数据、补写编程代码、转换编程语言、检查代码错误、调试错误 ， 乃至直接将草图手稿转换成即时可用的app 。
【康佳|昨夜，微软将AI平民化：点几下鼠标，草图就能变App】这些工具和平台 ， 不仅进一步降低了AI与软件开发的门槛 ， 使得开发者、工程师可以跳出一些繁琐的步骤 ， 少掉几根头发 ， 并将重心放到更有价值的创新工作上来 。
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