Mi az Azure Adattudomány Linux és Windows rendszerű virtuális gép?
A Adattudomány virtuális gép (DSVM) egy testre szabott virtuálisgép-rendszerkép, amely az Azure-felhőplatformon érhető el, és képes kezelni az adatelemzést. Számos népszerű adatelemzési eszközzel rendelkezik, amelyek előre vannak telepítve és előre konfigurálva, hogy intelligens alkalmazásokat építhessenek ki a fejlett elemzésekhez.
A DSVM a következő lehetőségeken érhető el:
- Windows Server 2019
- Windows Server 2022
- Ubuntu 20.04 LTS
Emellett kínálunk Azure DSVM-et a PyTorchhoz – egy Ubuntu 20.04-rendszerképet az Azure Marketplace-ről, amely nagy, elosztott mélytanulási számítási feladatokhoz van optimalizálva. Ez az előre telepített DSVM a PyTorch legújabb verziójával lett érvényesítve, hogy csökkentse a telepítési költségeket, és felgyorsítsa az értékre való időt. Különböző optimalizálási funkciókkal van csomagolva:
- ONNX-futtatókörnyezet
- DeepSpeed
- MSCCL
- ORTMoE
- Méltányos skálázás
- Nvidia Apex
- Naprakész verem az Ubuntu, a Python, a PyTorch és a CUDA legújabb kompatibilis verzióival
Összehasonlítás az Azure Machine Tanulás
A DSVM egy testreszabott virtuálisgép-rendszerkép a Adattudomány számára, de az Azure Machine Tanulás egy végpontok közötti platform, amely a következőket fedi le:
- Teljes mértékben felügyelt számítás
- Számítási példányok
- Számítási fürtök elosztott ml-feladatokhoz
- Következtetésfürtök valós idejű pontozáshoz
- Adattárak (például Blob, ADLS Gen2, SQL DB)
- Kísérletkövetés
- Modellkezelés
- Jegyzetfüzetek
- Környezetek (conda- és R-függőségek kezelése)
- Címkézés
- Folyamatok (a végpontok közötti adatelemzési munkafolyamatok automatizálása)
Összehasonlítás az Azure Machine Tanulás Számítási példányokkal
Az Azure Machine Tanulás Számítási példányok teljes mértékben konfigurált és felügyelt virtuálisgép-rendszerképek, míg a DSVM egy nem felügyelt virtuális gép.
A DSVM és az Azure Machine Tanulás számítási példány közötti főbb különbségek:
| Szolgáltatás | Adattudomány VM |
Azure Machine Learning Számítási példány |
|---|---|---|
| Teljes körű felügyelet | 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 | Igen |
| Vertikális felskálázási lehetőség | Igen | Igen |
| SSH-hozzáférés | Igen | Igen |
| RDP-hozzáférés | Igen | Nem |
| Beépítve Üzemeltetett jegyzetfüzetek |
Nem (további konfigurációt igényel) |
Igen |
| Beépített egyszeri bejelentkezés | Nem (további konfigurációt igényel) |
Igen |
| Beépített együttműködés | Nem | Igen |
| Előre telepített eszközök | Jupyter(labor), VS Code, Visual Studio, PyCharm, Juno, Power BI Desktop, SSMS, Microsoft Office 365, Apache Drill |
Jupyter(labor) |
DSVM-ügyfélhasználati esetek mintája
Rövidtávú kísérletezés és kiértékelés
A DSVM képes kiértékelni vagy megtanulni az új adatelemzési eszközöket. Próbáljon ki néhány közzétett mintát és útmutatót.
Mély tanulás grafikus processzorokkal
A DSVM-ben a betanítási modellek mélytanulási algoritmusokat használhatnak grafikus feldolgozó egységen (GPU)-alapú hardvereken. Ha kihasználja az Azure-platform virtuálisgép-skálázási képességeit, a DSVM segít a GPU-alapú hardverek felhőbeli kihasználásában az igényeinek megfelelően. Nagy modellek betanításakor, vagy ha nagy sebességű számításokra van szüksége, miközben ugyanazt az operációsrendszer-lemezt tartja, gpu-alapú virtuális gépre válthat. Az N sorozatú GPU-kompatibilis virtuálisgép-termékváltozatok bármelyikét kiválaszthatja DSVM használatával. Az ingyenes Azure-fiókok nem támogatják a GPU-kompatibilis virtuálisgép-termékváltozatokat.
A Windows-kiadású DSVM előre telepítve van a mélytanulási keretrendszerek GPU-illesztőprogramjaival, keretrendszereivel és GPU-verzióival. Linux-kiadásokban a GPU-k mély tanulása engedélyezve van az Ubuntu DSVM-eken.
Az Ubuntu- vagy Windows DSVM-kiadásokat egy 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 diákok konzisztens beállításokkal rendelkezzenek, és hogy a minták kiszámíthatóan működjön.
A DSVM egy igény szerinti környezetet hoz létre konzisztens beállítással, hogy megkönnyítse a támogatással és az inkompatibilitással kapcsolatos kihívásokat. Olyan esetekben, amikor gyakran kell környezetet kiépíteni, különösen a rövidebb kurzusokhoz, ez jelentős előnnyel jár.
Mit tartalmaz a DSVM?
További információkért tekintse meg a Windows és Linux rendszerű DSVM-eken futó eszközök teljes listáját.
Következő lépések
További információkért látogasson el az alábbi forrásokra: