助力数据科学家和开发人员更快、更自信地构建、部署和管理高质量的模型。利用行业领先的 MLOps（机器学习操作）、开源互操作性和集成工具加快价值实现速度。在专为负责任的机器学习 (ML) 设计的安全可信平台上进行创新。 -快速生成和训练模型：使用工作室开发体验来访问集成工具，并获得对开源框架和库的一流支持。 -大规模操作：只是单击一次即可部署模型，并使用 MLOps 有效地管理模型。 -提供负责的解决方案：了解并保护数据和模型，建立公平，以及改善模型质量。 -在更安全的混合平台进行创新：在内置治理、安全性和合规性的情况下，在任意位置运行机器学习工作负载。 通过快速且准确的模型开发加快价值实现速度，使用工作室（支持所有 ML 任务构建、训练和部署模型的开发体验）提高工作效率。使用对常用开源框架和库的内置支持，与 Jupyter 笔记本协作。使用特征工程和超参数扫描功能，通过自动化 ML 快速创建准确的模型。访问调试器、探查器和说明以提高训练时的模型性能。使用深度 Visual Studio Code 集成，从本地训练无缝过渡到云训练，并使用强大的基于云的 CPU 和 GPU 群集实现自动缩放。