MicrosoftAzureAI的AI混合工具如何使用？开发AI应用的实用方法-人工智能-PHP中文网

Azure AI混合工具通过Azure Arc、IoT Edge等技术，实现云与本地AI协同，适用于数据合规、低延迟、弱网及成本优化场景，支持模型本地部署与统一管理。

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microsoftazureai的ai混合工具如何使用？开发ai应用的实用方法

微软Azure AI的混合工具，本质上是为解决AI应用在云端和本地环境之间面临的各种挑战而设计的。它们允许开发者在享受云服务弹性和规模的同时，兼顾数据主权、低延迟计算和现有基础设施的利用。简单来说，就是让你的AI模型和数据，无论身处何地，都能以最适合的方式协同工作。

解决方案

在开发AI应用时，我们经常会遇到这样的两难：一方面，云端提供了强大的计算资源和便捷的管理平台；另一方面，某些场景下，数据必须留在本地，或者对推理延迟有极高的要求。Azure AI的混合工具正是为了弥合这种差距。

核心思路是利用Azure Arc作为统一的控制平面，将本地或边缘的计算资源（如Kubernetes集群、服务器）接入Azure管理。这样一来，你就可以在本地运行Azure机器学习（Azure Machine Learning）的工作负载，包括模型训练和部署，同时通过Azure门户进行统一的监控和管理。

例如，如果你有一个工厂，需要对生产线上的图像进行实时缺陷检测。将所有图像上传到云端进行推理，可能会因为网络延迟导致生产线停顿，或者数据量太大带来高昂的传输成本。这时，就可以将训练好的计算机视觉模型部署到工厂本地的Azure IoT Edge设备上，让推理在边缘进行。Azure Cognitive Services的容器化版本也允许你将预训练的AI服务（如人脸识别、文本分析）直接部署到本地，实现完全离线的AI能力。

对于那些需要在本地处理大量敏感数据，又不希望数据离开本地环境的场景，Azure Stack Hub或Azure Stack Edge则提供了在本地运行部分Azure服务的能力，包括虚拟机、容器和机器学习运行时。这样，你的AI应用就能在满足合规要求的同时，享受到Azure生态系统带来的便利。

此外，混合数据解决方案，如Azure SQL Edge，允许在边缘设备上进行数据存储和实时分析，甚至直接运行T-SQL查询进行机器学习推理。这意味着，数据从传感器产生的那一刻起，就可以在最近的地方得到智能处理，无需等待数据传输到云端。

整个过程强调的是灵活性和选择权。你可以选择在云端训练模型，然后在边缘部署；也可以在本地训练，在云端部署；甚至完全在本地进行训练和推理。Azure的混合工具提供了这样的自由度，让AI应用的设计不再受限于物理位置，而是根据实际业务需求和技术约束来决定。

在何种场景下，Azure AI混合工具能发挥最大效用？

我个人觉得，Azure AI混合工具的真正价值体现在那些“不得不”的场景，而不是“可有可无”的选项。它们最能发挥作用的地方，往往是以下几个方面：

首先，数据主权和合规性要求极高的行业。比如金融、医疗或某些政府部门，法规明确规定敏感数据不能离开特定地理区域或物理边界。在这种情况下，将AI模型部署在本地，直接在本地数据上进行训练和推理，是唯一的选择。Azure Arc和Azure Stack系列产品就成了关键，它们让这些机构能在满足严格合规要求的同时，依然能利用Azure的AI能力。

其次，对实时性要求苛刻的边缘计算场景。想象一下自动驾驶汽车、智能工厂的质检系统，或者远程手术机器人。这些应用对延迟的容忍度几乎为零，数据必须在毫秒级内得到处理并作出决策。如果数据需要先上传到云端再进行推理，那延迟根本无法接受。Azure IoT Edge和Cognitive Services容器在这里就大放异彩，它们将AI的“大脑”直接搬到了数据源头，实现了近乎即时的响应。

再者，网络连接不稳定或带宽受限的环境。在偏远地区、海上平台或某些工业现场，网络带宽可能非常有限，甚至经常中断。在这种条件下，频繁地上传大量数据到云端进行AI处理是不现实的。通过在本地部署AI模型，可以显著减少对网络的依赖，即使离线也能持续运行，待网络恢复后再同步必要的数据。

最后，利用现有基础设施，优化成本。很多企业已经投入了大量资金建设本地服务器集群，包括GPU资源。如果能将这些现有资源无缝地接入Azure AI生态系统，用于AI模型的训练和推理，不仅可以延长硬件的生命周期，还能避免重复投资，降低整体运营成本。Azure Arc-enabled Kubernetes和Azure Machine Learning的集成，正是为了实现这一目标。它让你的本地集群变成了Azure机器学习的计算目标，实现云边资源的统一调度和管理。我见过不少客户，他们通过这种方式，在不增加硬件投入的前提下，显著提升了AI项目的推进速度。

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如何将现有本地AI模型与Azure云服务无缝集成？

将本地已有的AI模型与Azure云服务无缝集成，这听起来像是一个复杂的迁移工程，但实际上，Azure提供了一套相对成熟的路径。这不仅仅是简单地把模型文件上传到云端，更重要的是建立一个持续、可管理的集成框架。

一个非常实用的方法是利用Azure Machine Learning（AML）和Azure Arc的组合。如果你已经在本地使用TensorFlow、PyTorch或Scikit-learn训练出了模型，并且这些模型运行在本地的Kubernetes集群上，那么通过Azure Arc，你可以将这个本地的Kubernetes集群注册为Azure Machine Learning的一个计算目标。

具体步骤可以这样设想：

准备本地环境：确保你的本地Kubernetes集群已经准备就绪，并且安装了必要的GPU驱动（如果你的模型需要GPU加速）。
Azure Arc接入：在Azure门户中，通过Azure Arc将你的本地Kubernetes集群连接到Azure。这会部署一些代理到你的集群，使其可以被Azure管理。
AML工作区配置：在你的Azure订阅中创建一个Azure Machine Learning工作区。
注册计算目标：在AML工作区中，将通过Azure Arc连接的本地Kubernetes集群注册为一个新的计算目标。这样，AML就能“看到”并调度任务到这个本地集群上。
模型注册与部署：你可以将本地训练好的模型（通常是序列化文件，如ONNX、Pickle文件）注册到AML的模型注册表中。然后，使用AML SDK或CLI，指定你的Azure Arc-enabled Kubernetes集群作为部署目标，将模型部署为Web服务或批量推理端点。AML会自动处理容器化和部署的细节。

这种方式的好处在于，你不需要重写任何模型代码，也不需要改变本地的训练流程。你只是将Azure作为了一个统一的管理和部署平台。模型训练可以在本地进行，但所有的实验跟踪、模型版本管理、以及部署后的监控，都可以在Azure ML工作区中完成。这大大简化了混合环境下的AI生命周期管理。

此外，对于那些不想部署到Kubernetes，而是希望在现有虚拟机或物理服务器上运行模型的场景，你也可以考虑使用Azure Functions或Azure Container Apps。你可以将本地模型打包成Docker容器，然后部署到Azure Container Apps，或者将其包装成一个API端点，通过Azure Functions进行无服务器部署。这要求你对模型的推理部分进行适当的封装，使其能够通过HTTP请求进行调用。虽然这可能需要一些额外的开发工作来适配云端的部署模式，但它提供了一种轻量级且高度可扩展的集成方式。关键在于，无论模型部署在哪里，你都可以利用Azure的API管理、身份验证和监控服务，为你的AI应用提供一个健壮的后端。

部署边缘AI应用时，Azure提供了哪些核心技术支持？

部署边缘AI应用，特别是那些对延迟、带宽或离线能力有严格要求的场景，Azure提供了一套相当完善的技术栈，远不止单一工具那么简单。在我看来，它更像是一个精心设计的工具箱，每一件工具都有其独特的用途。

首先，Azure IoT Edge是边缘AI部署的基石。它不仅仅是一个运行时，更是一个管理平台。你可以将AI模型（通常打包成Docker容器）作为模块部署到IoT Edge设备上。这些模块可以包括你自定义的机器学习模型、Azure Cognitive Services的容器化版本，甚至是其他第三方服务。IoT Edge负责模块的生命周期管理、安全通信以及与Azure IoT Hub的连接。这意味着，你可以从云端远程管理数千个边缘设备上的AI应用，进行更新、监控和故障排除，而无需物理接触每个设备。我个人觉得，它最大的优势在于其模块化和可扩展性，让开发者能像搭建乐高一样构建复杂的边缘AI解决方案。

其次，Azure Cognitive Services容器是实现离线AI能力的关键。想象一下，你需要在没有互联网连接的环境中进行人脸识别或文本分析。通常，这些服务都依赖于云端API。但通过将Cognitive Services容器部署到IoT Edge设备或任何Docker运行时上，你可以让这些强大的预训练AI模型在本地运行，实现完全离线推理。这对于那些对数据隐私有极高要求，或者网络环境不稳定的场景来说，简直是救命稻草。你只需要定期连接到云端进行授权和更新，大部分时间都能独立工作。

再者，Azure Stack Edge提供了更强大的边缘基础设施支持。它是一个集成了计算、存储和网络的物理设备，可以部署在数据中心或边缘位置。Azure Stack Edge可以运行Azure服务，例如Kubernetes，这意味着你可以在边缘运行复杂的容器化AI应用，甚至进行边缘训练。它非常适合那些需要高性能计算、大量本地存储，并且希望将Azure管理体验延伸到本地的场景。这就像把一小块Azure云搬到了你的边缘。

此外，Azure SQL Edge则专注于边缘数据处理和AI集成。它是一个小巧、高性能的SQL数据库引擎，专为边缘设备设计。它不仅能存储和处理结构化数据，还支持流数据处理和时间序列数据管理。最重要的是，Azure SQL Edge内置了对T-SQL机器学习推理的支持，这意味着你可以在数据库层面直接运行机器学习模型，对进入数据库的数据进行实时分析和预测。这对于那些需要将AI能力紧密集成到数据流中的边缘应用来说，极大地简化了架构。

最后，Azure Arc为边缘AI提供了统一的管理和治理。虽然IoT Edge本身有管理能力，但如果你的边缘设备不全是IoT Edge，或者你有其他类型的Kubernetes集群在边缘运行，Azure Arc就能将它们全部纳入Azure的统一管理平面。这样，无论你的AI应用运行在云端、数据中心还是各种边缘设备上，你都能通过一个控制台进行部署、监控和安全管理，极大地降低了运维的复杂性。这种统一性对于大规模的混合AI部署来说，是不可或缺的。

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