O que aconteceu ao Azure Batch IA?
A Azure Batch serviço de IA foi descontinuada. As capacidades de preparação em escala do Batch AI estão disponíveis no serviço Azure Machine Learning. Migrar hoje.
Juntamente com muitas outras capacidades de machine learning, o serviço Azure Machine Learning inclui um destino de computação gerida com base na cloud para preparar e classificar modelos de machine learning em lote. Este destino de computação chama-se Computação do Azure Machine Learning e expande todas as capacidades do serviço do Batch AI preterido. Comece a migrar e a utilizá-lo hoje mesmo. Pode interagir com o serviço Azure Machine Learning através do SDK Python, da interface de linha de comandos e do portal do Azure.
Linha cronológica de suporte
Pode utilizar as suas subscrições de IA Azure Batch existentes apenas por um período de tolerância, mas o serviço é oficialmente descontinuado sem suporte para SLAs. Não são possíveis novos registos de subscrição e não estão a ser feitos mais investimentos ou atualizações.
O serviço será encerrado em breve sem aviso prévio.
Nota
O serviço Azure Machine Learning não está disponível em clouds governamentais (o GA está previsto para junho de 2019) e continuaremos a suportar o serviço Batch AI nessa região até lá.
Comparar com o Azure Machine Learning
É um serviço cloud que utiliza para preparar, implementar, automatizar e gerir modelos de machine learning, tudo à escala geral que a cloud fornece. Obtenha uma compreensão geral do serviço Azure Machine Learning nesta descrição geral.
Um ciclo de vida de desenvolvimento de modelos típico envolve Preparação de Dados, Preparação & Experimentação e uma fase de Implementação. Este ciclo ponto a ponto pode ser orquestrado através de pipelines do Machine Learning.
Saiba mais sobre como o serviço funciona e os seus principais conceitos. Muitos dos conceitos no fluxo de trabalho de preparação de modelos são semelhantes aos conceitos existentes no Batch AI.
Especificamente, eis um mapeamento de como deve pensar sobre eles:
| Serviço Batch AI | Serviço Azure Machine Learning |
|---|---|
| Área de trabalho | Área de trabalho |
| Cluster | Computação do tipo AmlCompute |
| Servidores de ficheiros | Arquivos de dados |
| Experimentações | Experimentações |
| Tarefas | Execuções (permite execuções aninhadas) |
Segue-se outra vista da mesma tabela que irá ajudá-lo a visualizar melhor as coisas:
Hierarquia do Batch AI
Hierarquia do serviço Azure Machine Learning
Capacidades da plataforma
O serviço Azure Machine Learning oferece um excelente conjunto de novas funcionalidades, incluindo uma pilha de implementação de> preparação ponto a ponto que pode utilizar para o desenvolvimento de IA sem ter de gerir quaisquer recursos do Azure. Esta tabela compara o suporte de funcionalidades para preparação entre os dois serviços.
| Funcionalidade | Serviço Batch AI | Serviço Azure Machine Learning |
|---|---|---|
| Opção de tamanho da VM | CPU/GPU | CPU/GPU. Também suporta a FPGA para inferência |
| Cluster preparado para IA (Controladores, Docker, etc.) | Yes | Yes |
| Preparação de Nós | Yes | No |
| Escolha da família de SO | Parcial | No |
| VMs dedicadas e lowpriority | Yes | Yes |
| Dimensionamento Automático | Yes | Sim (por predefinição) |
| Tempo de espera para dimensionamento automático | No | Yes |
| SSH | Yes | Yes |
| Montagem ao nível do cluster | Sim (FileShares, Blobs, NFS, Custom) | Sim (montar ou transferir o arquivo de dados) |
| Formação Distribuída | Yes | Yes |
| Modo de Execução de Tarefas | VM ou Contentor | Contentor |
| Imagem de Contentor Personalizada | Yes | Yes |
| Qualquer Toolkit | Yes | Sim (Executar Script python) |
| JobPreparation | Yes | Ainda não |
| Montagem de nível de tarefa | Sim (FileShares, Blobs, NFS, Custom) | Sim (FileShares, Blobs) |
| Monitorização de Tarefas | através de GetJob | através do Histórico de Execuções (informações mais avançadas, Runtime personalizado para emitir mais métricas) |
| Obter Registos e Ficheiros/Modelos de Tarefas | através de ListFiles e APIs de Armazenamento | através do serviço Artifact |
| Suporte para Tensorboard | No | Yes |
| Quotas ao nível da família da VM | Yes | Sim (com a capacidade anterior transitada) |
Além da tabela anterior, existem funcionalidades no serviço Azure Machine Learning que tradicionalmente não eram suportadas no BatchAI.
| Funcionalidade | Serviço de IA do Batch | Serviço Azure Machine Learning |
|---|---|---|
| Preparação do Ambiente | No | Sim (Conda Preparar e carregar para o ACR) |
| Otimização do HyperParameter | No | Yes |
| Gestão de modelos | No | Yes |
| Operacionalização/Implementação | No | Através do AKS e do ACI |
| Preparação de Dados | No | Yes |
| Destinos de Computação | VMs do Azure | Local, BatchAI (como AmlCompute), DataBricks, HDInsight |
| Machine Learning Automatizado | No | Yes |
| Pipelines | No | Yes |
| Classificação do Batch | Yes | Yes |
| Suporte do portal/CLI | Yes | Yes |
Interfaces de programação
Esta tabela apresenta as várias interfaces de programação disponíveis para cada serviço.
| Funcionalidade | Serviço BatchAI | Serviço Azure Machine Learning |
|---|---|---|
| SDK | Java, C#, Python, Nodejs | Python (executar com base na configuração e no avaliador com base em arquiteturas comuns) |
| CLI | Yes | Ainda não |
| Portal do Azure | Yes | Sim (exceto submissão de trabalho) |
| API REST | Yes | Sim, mas distribuídos por microsserviços |
A atualização da Ia do Batch de Pré-visualização para o serviço Azure Machine Learning do Azure ed proporciona-lhe uma melhor experiência através de conceitos que são mais fáceis de utilizar, como Estimadores e Arquivos de Dados. Também garante SLAs de serviço do Azure de nível GA e suporte ao cliente.
O serviço Azure Machine Learning também traz novas funcionalidades, como machine learning automatizado, otimização de hiperparâmetros e pipelines de ML, que são úteis na maioria das cargas de trabalho de IA em grande escala. A capacidade de implementar um modelo preparado sem mudar para um serviço separado ajuda a concluir o ciclo de ciência de dados da preparação de dados (utilizando o SDK de Preparação de Dados) até à operacionalização e monitorização de modelos.
Migrate
Saiba como migrar e como o código que utiliza para codificar no serviço Azure Machine Learning no artigo Migrar para o serviço Azure Machine Learning .
Obter suporte
O Batch AI foi descontinuado e já está a bloquear o registo de novas subscrições no serviço. Contacte-nos no Azure Batch Pré-visualização da Preparação de IA com perguntas ou se tem feedback à medida que migra para o serviço Azure Machine Learning.
O serviço Azure Machine Learning é um serviço geralmente disponível. Isto significa que vem com um SLA consolidado e vários planos de suporte à escolha.
Os preços para utilizar a infraestrutura do Azure através do serviço Batch AI ou através do serviço Azure Machine Learning não devem variar, uma vez que só cobramos o preço pela computação subjacente em ambos os casos. Para obter mais informações, veja a calculadora de preços.
Veja a disponibilidade regional entre os dois serviços no portal do Azure.
Passos seguintes
Saiba como migrar e como o código que utiliza agora mapeia o código no serviço Azure Machine Learning.
Configure um destino de computação para a preparação de modelos com o serviço Azure Machine Learning.
Reveja o mapa de objetivos do Azure para saber mais sobre outras atualizações de serviço do Azure.