Linux および Windows 用の Azure Data Science Virtual Machine とは
Data Science Virtual Machine (DSVM) とは、データ サイエンス専用に構築された Azure クラウド プラットフォーム上のカスタマイズされた VM イメージです。 多くのよく使われるデータ サイエンス ツールが事前にインストールおよび構成されており、高度な分析のためのインテリジェントなアプリケーションの構築をすぐに始めることができます。
DSVM を利用できる OS:
- Windows Server 2019
- Windows Server 2022
- Ubuntu 20.04 LTS
さらに、大規模で分散されたディープ ラーニング ワークロード向けに最適化された Azure Marketplace の Ubuntu 20.04 イメージである Azure DSVM for PyTorch をご提供できる運びとなりました。 これは、セットアップ コストを削減し、価値創出までの時間を短縮するために、最新の PyTorch バージョンでプレインストールされ、検証されています。 さまざまな最適化機能 (ONNX ランタイム、DeepSpeed、MSCCL、ORTMoE、Fairscale、Nvidia Apex) と、Ubuntu、Python、PyTorch、CUDA の最新の互換性のあるバージョンを備えた最新のスタックがパッケージ化されて提供されます。
Azure Machine Learning との比較
DSVM がデータ サイエンス向けにカスタマイズされた VM イメージであるのに対し、Azure Machine Learning は、次の機能を含んだエンド ツー エンドのプラットフォームです。
- フル マネージドのコンピューティング
- コンピューティング インスタンス
- 分散 ML タスク用のコンピューティング クラスター
- リアルタイム スコアリング用の推論クラスター
- データストア (例: Blob、ADLS Gen2、SQL DB)
- 実験の追跡
- モデル管理
- ノートブック
- 環境 (Conda と R の依存関係の管理)
- ラベル付け
- パイプライン (エンド ツー エンドのデータ サイエンス ワークフローの自動化)
Azure Machine Learning コンピューティング インスタンスとの比較
Azure Machine Learning コンピューティング インスタンスがフル構成のマネージド VM イメージであるのに対し、DSVM はアンマネージド VM です。
これらの主な違いは以下のとおりです。
| 特徴量 | データ サイエンス VM |
Azure Machine Learning コンピューティング インスタンス |
|---|---|---|
| フル マネージド | いいえ | はい |
| 言語サポート | Python、R、Julia、SQL、C#、 Java、Node.js、F# |
Python と R |
| オペレーティング システム | Ubuntu Windows |
Ubuntu |
| 事前構成済みの GPU オプション | はい | はい |
| スケールアップ オプション | はい | はい |
| SSH アクセス | はい | はい |
| RDP アクセス | はい | いいえ |
| 組み込み ホスト ノートブック |
いいえ (別途構成が必要) |
はい |
| 組み込み SSO | なし (別途構成が必要) |
はい |
| 組み込みコラボレーション | いいえ | はい |
| 事前インストール済みのツール | Jupyter(lab), VS Code, Visual Studio、PyCharm、Juno、 Power BI Desktop、SSMS、 Microsoft Office 365、Apache Drill |
Jupyter(lab) |
サンプル ユース ケース
DSVM のお客様の一般的なユース ケースをいくつか紹介します。
短期的な実験と評価
DSVM を使用すると、特に公開されているサンプルとチュートリアルのいくつかを試すことで、新しいデータ サイエンス ツールを評価または学習できます。
GPU を使用したディープ ラーニング
DSVM では、トレーニング モデルはグラフィックス処理装置 (GPU) ベースのハードウェア上でディープ ラーニング アルゴリズムを使用できます。 Azure プラットフォームの VM スケーリング機能を利用することにより、DSVM はニーズに応じてクラウドで GPU ベースのハードウェアを使用するのに役立ちます。 大規模モデルをトレーニングするときや、同じ OS ディスクを保持しつつ高速計算が必要なときに、GPU ベースの VM に切り替えることができます。 DSVM を使用して、N シリーズ GPU 対応の任意の仮想マシン SKU を選択できます。 Azure 無料アカウントでは、GPU 対応の仮想マシン SKU はサポートされないことに注意してください。
Windows エディションの DSVM には、GPU ドライバー、フレームワーク、および GPU バージョンのディープ ラーニング フレームワークが事前インストールされています。 Linux エディションでは、GPU のディープ ラーニングは、Ubuntu の DSVM で有効になります。
Ubuntu または Windows エディションの DSVM を、GPU ベースでない Azure 仮想マシンにデプロイすることもできます。 この場合、すべてのディープ ラーニング フレームワークは CPU モードにフォールバックします。
使用可能なディープ ラーニングと AI のフレームワークの詳細について学習してください。
データ サイエンスのトレーニングと教育
データ サイエンスのクラスを教える企業のトレーナーや教育担当者は、通常、仮想マシン イメージを提供します。 そのイメージにより、受講者が一貫したセットアップを行い、サンプルが予想どおりに動作するようにすることができます。
DSVM は、一貫したセットアップでオンデマンドの環境を作成するため、サポートと非互換性の問題を軽減できます。 このような環境を頻繁に構築する必要がある場合 (特に短期間のトレーニング クラスの場合)、非常にメリットがあります。
DSVM に含まれているもの
Windows と Linux の両方の DSVM 上で使用できるツールの完全な一覧については、こちらを参照してください。
次のステップ
詳細については、次の記事を参照してください。