Azure Machine Learning のキュレーションされた環境

  • [アーティクル]

この記事では、Azure Machine Learning のキュレーション環境と最新のフレームワークのバージョンの一覧を示します。 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。 Azure Machine Learning SDK の最新バージョンを使用したキャッシュ済みの Docker イメージでサポートされるため、実行準備コストが削減され、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。

Note

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

キュレートされた環境のパッケージとバージョンの詳細については、Azure Machine Learning スタジオの [環境] タブを参照してください。

キュレーションされた環境

PyTorch 用 Azure コンテナー (ACPT)

説明: Azure 上の PyTorch を使用したディープ ラーニングの推奨環境。最新の互換性のあるバージョンの Ubuntu、Python、PyTorch、CUDA\RocM、NebulaML と ORT トレーニング、+DeepSpeed+MSCCL+ORT MoE などのオプティマイザーを組み合わせた Azure Machine Learning SDK、NebulaML などを使用したチェックポイント処理が含まれています。

詳細については、「PyTorch 用 Azure コンテナー (ACPT)」をご覧ください。

Note

現在、基になる cuda とクラスターの互換性がないため、NC シリーズでは、cuda 11.3 と torch 1.11 を含んだ acpt-pytorch-1.11-cuda11.3 のみを使用できます。

PyTorch

名前: AzureML-pytorch-1.10-ubuntu18.04-py38-cuda11-gpu
説明: Azure Machine Learning Python SDK およびその他の Python パッケージを含む PyTorch を使用したディープ ラーニング用の環境。

  • GPU: Cuda11
  • OS: Ubuntu18.04
  • PyTorch: 1.10

その他の利用可能な PyTorch 環境:

  • AzureML-pytorch-1.9-ubuntu18.04-py37-cuda11-gpu
  • AzureML-pytorch-1.8-ubuntu18.04-py37-cuda11-gpu
  • AzureML-pytorch-1.7-ubuntu18.04-py37-cuda11-gpu

LightGBM

名前: AzureML-lightgbm-3.2-ubuntu18.04-py37-cpu
説明: Azure Machine Learning Python SDK とその他のパッケージを含む Scikit-learn、LightGBM、XGBoost、Dask を使用した機械学習用の環境。

  • OS: Ubuntu18.04
  • Dask: 2021.6
  • LightGBM: 3.2
  • Scikit-learn: 0.24
  • XGBoost: 1.4

Sklearn

名前: AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu
説明: 回帰、クラスタリング、Scikit-learn を用いた分類などのタスクのための環境。 Azure Machine Learning Python SDK とその他の Python パッケージが含まれています。

  • OS: Ubuntu20.04
  • Scikit-learn: 1.0

その他の利用可能な Sklearn 環境:

  • AzureML-sklearn-0.24-ubuntu18.04-py37-cpu

TensorFlow

名前: AzureML-tensorflow-2.4-ubuntu18.04-py37-cuda11-gpu
説明: Azure Machine Learning Python SDK とその他の Python パッケージを含む TensorFlow を使用したディープ ラーニング用の環境。

  • GPU: Cuda11
  • Horovod: 2.4.1
  • OS: Ubuntu18.04
  • TensorFlow: 2.4

自動 ML (AutoML)

AutoML を使用する Azure Machine Learning パイプライン トレーニング ワークフローでは、コンピューティングの種類と DNN が有効になっているかどうかに基づいて、キュレーションされた環境が自動的に選択されます。 AutoML には、次のキュレーションされた環境が用意されています。

名前 コンピューティングの種類 DNN が有効か
AzureML-AutoML CPU いいえ
AzureML-AutoML-DNN CPU はい
AzureML-AutoML-GPU GPU いいえ
AzureML-AutoML-DNN-GPU GPU はい

AutoML と Azure Machine Learning パイプラインの詳細については、「Python の Azure Machine Learning パイプラインで自動 ML を使用する」を参照してください。

サポート

参照される基本イメージを含む、サポートされている環境に対するバージョン更新は、30 日間以上経過していない脆弱性に対処するために 2 週間ごとにリリースされます。 一部の環境は、使用状況に応じて、より一般的な機械学習シナリオのサポートに対して非推奨 (製品では非表示ですが使用可能) とされている可能性があります。