この記事では、Azure Machine Learning でキュレーションされた環境の概要について説明し、その利点と使用方法について詳しく説明します。 キュレートされた環境は Azure Machine Learning から提供され、既定でお使いのワークスペースで利用できます。 キュレーション環境は、最新バージョンの Azure Machine Learning SDK を使用するキャッシュされた Docker イメージに依存します。 キュレーション環境を使用すると、実行準備コストを削減し、デプロイ時間を短縮できます。 このような環境を使用すれば、さまざまな機械学習フレームワークをすぐに使い始めることができます。
注
環境とその依存関係の完全な一覧を取得するには、Python SDK、CLI、または Azure Machine Learning スタジオを使用してください。 詳細については、環境に関する記事を参照してください。
キュレートされた環境を使用する必要があるのは、どうしてですか?
- トレーニングとデプロイの待ち時間を短縮します。
- トレーニングとデプロイの成功率を向上させます。
- 不要なイメージの作成を回避します。
- イメージまたはコンテナーに必要な依存関係とアクセス権のみが付与される。
重要
キュレーションされた環境パッケージとバージョンの詳細については、「Azure Machine Learning スタジオ で環境を管理する方法」を参照してください。