Batch AI'deki kaynaklara genel bakış

  • Makale

Batch AI hizmetini ilk kez kullanmaya başladığınızda, kullanılabilir Batch AI kaynaklarını anlamak istersiniz. Diğer Azure hizmetlerinde olduğu gibi, bir veya daha fazla Azure kaynak grubunda Batch AI kaynakları oluşturursunuz. Kaynak grubunda bir veya daha fazla Batch AI çalışma alanı oluşturun. Her çalışma alanı Batch AI kümelerinin, dosya sunucularının ve denemelerin bir karışımını içerir. Batch AI denemesi bir iş grubunu kapsüller.

Aşağıdaki görüntüde Batch AI için örnek bir kaynak hiyerarşisi gösterilmektedir.

Aşağıdaki bölümlerde Batch AI kaynakları hakkında daha ayrıntılı bilgi ve bulabilirsiniz.

Çalışma alanı

Batch AI'deki çalışma alanı, Batch AI kaynaklarının geri kalanının en üst düzey koleksiyonudur. Çalışma alanları, farklı gruplara veya projelere ait çalışmaları ayırmaya yardımcı olur. Örneğin, geliştirme ve test çalışma alanı oluşturabilirsiniz.

Küme

Batch AI'deki bir küme, işleri çalıştırmaya yönelik işlem kaynaklarını içerir. Kümedeki tüm düğümler aynı VM boyutuna ve işletim sistemi görüntüsüne sahiptir. Batch AI, farklı gereksinimlere göre özelleştirilmiş kümeler oluşturmak için birçok seçenek sunar. Genellikle, bir projeyi tamamlamak için gereken her işlem gücü kategorisi için farklı bir küme ayarlarsınız. Batch AI kümelerinin ölçeğini isteğe ve bütçeye göre artırıp azaltın. Daha fazla bilgi için bkz . Batch AI kümeleriyle çalışma.

Dosya sunucusu

İsteğe bağlı olarak Verileri, eğitim betiklerini ve çıkış günlüklerini depolamak için Batch AI'de bir dosya sunucusu oluşturun. Batch AI dosya sunucusu, işler için kolay ve merkezi olarak erişilebilir bir depolama konumu sağlamak üzere küme düğümlerine otomatik olarak bağlanabilen yönetilen bir tek düğümlü NFS'dir. Çoğu durumda, çalışma alanında yalnızca bir dosya sunucusu gerekir ve eğitim işleriniz için verileri farklı dizinlere ayırabilirsiniz. NFS iş yükleriniz için uygun değilse Batch AI, Azure Depolama gibi diğer depolama seçeneklerini veya Gluster veya Lustre dosya sistemi gibi özel çözümleri destekler.

Deneme

Deneme, birlikte sorguladığınız ve yönettiğiniz ilgili işlerden oluşan bir koleksiyonu gruplandırır. Her çalışma alanında, her denemenin belirli bir sorunu çözmeye çalıştığı birden çok deneme olabilir.

İş

İş, örneğin derin öğrenme modelini eğitmek için yürütülmesi gereken tek bir görev veya betiktir. Her iş, çalışma alanında bir kümede belirli bir betiği yürütür. (Betik bir Batch AI dosya sunucusunda veya başka bir depolama çözümünde depolanabilir.) Her Batch AI işinin kendisiyle ilişkilendirilmiş bir çerçeve türü vardır: TensorFlow, Horovod, CNTK, Caffe, Caffe2, pyTorch, Chainer, özel MPI veya özel. Batch AI hizmeti her çerçeve için gerekli altyapıyı ayarlar ve iş süreçlerini yönetir. Her denemenin, farklı parametrelerde yapılan birkaç değişiklik dışında birbirine benzeyen birden çok işi olabilir.

Sonraki adımlar