助力數據科學家和開發人員更快、更自信地構建、部署和管理高質量的模型。利用行業領先的 MLOps（機器學習操作）、開源互操作性和集成工具加快價值實現速度。在專為負責任的機器學習 (ML) 設計的安全可信平臺上進行創新。 -快速生成和訓練模型：使用工作室開發體驗來訪問集成工具，并獲得對開源框架和庫的一流支持。 -大規模操作：只是單擊一次即可部署模型，并使用 MLOps 有效地管理模型。 -提供負責的解決方案：了解并保護數據和模型，建立公平，以及改善模型質量。 -在更安全的混合平臺進行創新：在內置治理、安全性和合規性的情況下，在任意位置運行機器學習工作負載。 通過快速且準確的模型開發加快價值實現速度，使用工作室（支持所有 ML 任務構建、訓練和部署模型的開發體驗）提高工作效率。使用對常用開源框架和庫的內置支持，與 Jupyter 筆記本協作。使用特征工程和超參數掃描功能，通過自動化 ML 快速創建準確的模型。訪問調試器、探查器和說明以提高訓練時的模型性能。使用深度 Visual Studio Code 集成，從本地訓練無縫過渡到云訓練，并使用強大的基于云的 CPU 和 GPU 群集實現自動縮放。