Mi a Linuxhoz és a Windows-hez készült Azure Data Science Virtual Machine?

A Data Science Virtual Machine (DSVM) egy testre szabott virtuálisgép-rendszerkép az Azure-felhőplatformon, amely kifejezetten adatelemzéshez készült. Számos népszerű adatelemzési eszközzel rendelkezik, amelyek előre telepítve vannak, és előre konfigurálva vannak az intelligens alkalmazások speciális elemzéshez való létrehozásának megkezdéséhez.

A DSVM a következőn érhető el:

  • Windows Server 2019
  • Ubuntu 18.04 LTS
  • Ubuntu 20.04 LTS

Összehasonlítás Azure Machine Learning

A DSVM egy testre szabott virtuálisgép-rendszerkép az Adatelemzéshez, de Azure Machine Learning (AzureML) egy teljes körű platform, amely magában foglalja az alábbiakat:

  • Teljes körűen felügyelt számítás
    • Compute Instances (Számítási példányok)
    • Számítási fürtök elosztott ML tevékenységekhez
    • Fürtök következtetése valós idejű pontozáshoz
  • Adattárak (például Blob, ADLS Gen2, SQL DB)
  • Kísérletkövetés
  • Modellkezelés
  • Notebooks
  • Környezetek (conda- és R-függőségek kezelése)
  • Címkézés
  • Folyamatok (végpontok közötti adatelemzési munkafolyamatok automatizálása)

Összehasonlítása az AzureML Compute Instances szolgáltatással

Azure Machine Learning számítási példányok teljes mértékben konfigurált és felügyelt virtuálisgép-rendszerképek, míg a DSVM egy nem felügyelt virtuális gép.

A két termékajánlat közötti főbb különbségeket az alábbiakban találja:

Szolgáltatás Adattudomány
VM
AzureML
Számítási példány
Teljes körűen felügyelt Nem Igen
Nyelvi támogatás Python, R, Julia, SQL, C#,
Java, Node.js, F #
Python és R
Operációs rendszer Ubuntu
Windows
Ubuntu
Előre konfigurált GPU-beállítás Igen Yes
Vertikális felskálázási lehetőség Igen Yes
SSH-hozzáférés Igen Yes
RDP-hozzáférés Igen Nem
Beépített
Üzemeltetett jegyzetfüzetek
No
(további konfigurációt igényel)
Yes
Beépített egyszeri bejelentkezés No
(további konfigurációt igényel)
Yes
Beépített együttműködés Nem Igen
Előre telepített eszközök Jupyter(labor), VSCode,
Visual Studio, PyCharm, Juno,
Power BI Desktop, SSMS,
Microsoft Office 365, Apache Drill
Jupyter(labor)

Használati példák

Az alábbiakban bemutatunk néhány gyakori használati esetet a DSVM-ügyfelek számára.

Rövidtávú kísérletezés és kiértékelés

A DSVM-et új adatelemzési eszközök kiértékelésére vagy megismerésére használhatja, különösen a közzétett minták és útmutatók áttekintésével.

Mély tanulás grafikus processzorokkal

A DSVM-ben a betanítási modellek a grafikus feldolgozási egységeken (GPU-kon) alapuló hardveres mélytanulási algoritmusokat használhatnak. Az Azure-platform virtuálisgép-skálázási képességeinek kihasználásával a DSVM segít a GPU-alapú hardverek felhőben való használatához az igényeinek megfelelően. Nagy modellek betanításakor, vagy ha nagy sebességű számításokra van szükség, az operációsrendszer-lemez megtartásával válthat GPU-alapú virtuális gépre. A DSVM-et tartalmazó, N sorozatú GPU-k által engedélyezett virtuálisgép-termékváltozatok bármelyikét kiválaszthatja. Megjegyzés: A GPU-kompatibilis virtuálisgép-termékváltozatok nem támogatottak az ingyenes Azure-fiókokban.

A DSVM Windows kiadásai előre telepítve vannak a mélytanulási keretrendszerek GPU-illesztőprogramjaival, keretrendszereivel és GPU-verzióival. A Linux-kiadásokban a GPU-k mély tanulása engedélyezve van az Ubuntu DSVM-eken.

A DSVM Ubuntu vagy Windows kiadásait olyan Azure-beli virtuális gépen is üzembe helyezheti, amely nem GPU-kon alapul. Ebben az esetben az összes mélytanulási keretrendszer visszaáll a PROCESSZOR módra.

További információ az elérhető mélytanulási és AI-keretrendszerekről.

Adatelemzési képzés és oktatás

A nagyvállalatoknál adatelemzési képzéseket tartó oktatók általában biztosítanak egy virtuálisgép-lemezképet. A rendszerkép biztosítja, hogy a tanulók konzisztens beállításokkal rendelkezzenek, és hogy a minták kiszámíthatóan működjön.

A DSVM egy igény szerinti környezetet hoz létre konzisztens beállítással, amely megkönnyíti a támogatási és inkompatibilitási kihívásokat. Olyan esetekben, amikor gyakran kell környezetet kiépíteni, különösen a rövidebb kurzusokhoz, ez jelentős előnnyel jár.

Mit tartalmaz a DSVM?

A Windows és a Linux rendszerű DSVM-eken elérhető eszközök teljes listáját itt találja.

Következő lépések

További információ az alábbi cikkekről: