我们非常高兴地宣布，微软再次被评为2025年 Gartner® 数据科学与机器学习平台（Data Science and Machine Learning Platforms）魔力象限™ 领导者。这一认可不仅是对微软技术能力的肯定，更体现了我们始终致力于为企业提供构建和部署 AI 与机器学习模型的一站式平台工具链，帮助各行各业加速智能转型。
Gartner® 将数据科学与机器学习平台定义为一个集成的开发环境，既包含代码驱动库，也支持低代码操作，贯穿数据科学整个生命周期，从业务理解、数据访问与准备、到模型构建、部署、测试与上线、再到模型的共享与持续优化。
平台同时支持数据工程相关工作流的自动化与智能协同，并可通过本地客户端、浏览器访问或云端托管的方式提供服务，满足不同企业的多样化需求。
与微软合作，我们将媒体专业知识转化为竞争优势，并利用数据打造品牌，推动业务增长。
——Callum Anderson
Dentsu 全球 DevOps 与 SRE 总监
在微软，我们的愿景是提供统一的平台体验，让数据科学家、AI 工程师、开发人员、IT 运维人员和业务团队，都能够在同一个平台上协作，共同构建应用并管理整个 AI 生命周期。
为此，我们在 2024 年 11 月正式推出了 Azure AI Foundry （国际版）—— 一个专为企业打造的 AI 应用开发与管理平台。开发人员可以在 Foundry 上设计、定制并运维各种 AI 应用，从构建到正式投入生产环境，全过程一体化。
作为 Azure AI Foundry（国际版） 的核心引擎，Azure 机器学习提供了强大的工具链支持，包括模型的微调（fine-tuning）、检索增强生成（RAG）等高级能力，帮助企业灵活构建符合自身业务需求的定制化 AI 解决方案。
用 Azure 机器学习和智能体
加速 AI 应用落地
在 Azure AI Foundry （国际版）中，Foundry Agent Service（国际版）为开发人员提供了一个功能强大、安全可靠、可扩展的框架，用于构建和部署能够自动处理复杂业务流程的智能体系统。无论是用于软件开发、流程自动化、客户支持，还是数据分析，Foundry Agent Service（国际版）都能帮助开发团队将智能体真正投入生产环境。
借助对多智能体编排（multi-agent orchestration）的支持，开发人员可以让多个智能体按需协调任务、共享上下文、自动进行故障恢复，并随着业务需求灵活演进。这些智能体不仅可以结合企业内部知识，如 Microsoft Fabric（国际版）、Bing、SharePoint 等平台，还能基于开放标准（如 MCP 模型上下文协议和 A2A 智能体通信协议）与企业自有工具或第三方系统无缝连接。
开发人员还可以使用 Semantic Kernel 和 AutoGen 等开源框架在本地快速构建智能应用。微软将提供统一的 SDK，连接开源框架和 Azure AI Foundry （国际版），让开发人员无需重写任何代码即可从本地测试转向云端部署。
充分借助 Azure AI Foundry 上的智能模型
释放 AI 价值
Azure AI Foundry （国际版）为开发人员提供了超过11,000 个 AI 模型，利用模型路由器、模型排行榜和模型基准测试等工具，帮助用户精准选择最适合业务的模型，并高效落地。
📊 模型排行榜：性能排行，一目了然
模型排行榜可按真实业务任务自动对模型打分和排名，实时展示准确率、响应速度、性价比等关键指标，让选模型像比价一样直观简单。
🧪 模型基准测试：标准评测 + 允许自有数据评估
Azure AI Foundry（国际版）内置通用评测集提供标准对比，同时也支持用户上传自己的业务数据进行模型效果评估，以确定适合其特定场景的最优模型。
🔀 模型路由器：自动分发，高质低耗
模型路由器能根据请求的复杂度、响应速度和成本等维度，将查询动态路由到最合适的大型语言模型（LLM），在确保高质量结果的同时最大限度地减少计算支出。
这些能力让企业能够部署灵活且可扩展的 AI 系统，同时兼具企业级的性能、安全性与治理能力。借助微软及其生态伙伴的持续创新，用户可以触达面向未来的 AI 解决方案，全面提升效率与可扩展性，助力企业在快速演进的 AI 时代中持续领先。
利用微调功能，优化模型性能
对于希望让 AI 模型更贴合自身业务需求的企业而言，微调（Fine-tuning）是一个非常有益的工具。它不仅能提升模型的准确性与响应质量，还能在保障合规与安全的同时，降低运行成本。Azure AI Foundry（国际版）依托底层的 Azure 机器学习工具链，为企业提供了高效、灵活的微调能力。
借助使用 o4-mini 模型的强化微调（Reinforcement Fine-Tuning）技术，开发人员能够通过强化信号优化模型的推理能力、上下文理解能力以及动态决策能力，特别适合业务逻辑持续演进的场景，如智能客服、企业知识问答等。
Azure AI Foundry（国际版）通过 Global Training 和 Developer Tier 等功能进一步简化了微调工作。借助 Global Training 功能，开发人员可在多个 Azure 区域进行模型微调，兼顾性能优化与数据合规需求，同时降低训练成本。借助 Developer Tier，开发人员可以在多个部署中同时测试不同版本的微调模型，并精准选择最适合生产环境的模型版本，有效提升调优效率与上线决策速度。
总结来说，借助 Azure AI Foundry（国际版）企业可以构建更具适应性、稳定性与安全性的 AI 系统，在加速创新的同时应对复杂多变的业务挑战，真正把智能从“可能”变为“可用”。
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Gartner，《数据科学与机器学习平台魔力象限》，作者：Afraz Jaffri、Maryam Hassanlou、Tong Zhang、Deepak Seth、Yogesh Bhatt，2025 年 5 月 28 日。
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