Azure Lab Services를 사용하여 자연어 처리의 딥 러닝에 초점을 맞춘 랩을 설정
Important
Azure Lab Services는 2027년 6월 28일에 사용 중지됩니다. 자세한 내용은 사용 중지 가이드를 참조하세요.
참고 항목
이 문서에서는 랩 계정을 대체한 랩 플랜에서 사용할 수 있는 기능을 참조합니다.
이 문서는 Azure Lab Services를 사용하여 NLP(자연어 처리)의 딥 러닝에 초점을 맞춘 랩을 설정하는 방법을 안내합니다. NLP는 번역, 음성 인식 및 기타 언어 이해 기능을 갖춘 컴퓨터를 가능하게 하는 AI(인공 지능) 형태입니다.
NLP 수업을 듣는 학생들은 신경망 알고리즘을 적용하는 방법을 배우기 위해 Linux VM(가상 머신)을 얻습니다. 알고리즘은 학생들에게 작성된 휴먼 언어를 분석하는 데 사용되는 딥 러닝 모델을 개발하도록 가르칩니다.
랩 구성
이 랩을 설정하려면 Azure 구독과 랩 계정으로 시작해야 합니다. Azure 구독이 없는 경우 시작하기 전에 체험 계정을 만듭니다.
Azure 구독이 있으면 Azure Lab Services에서 새 랩 계획을 만들 수 있습니다. 새 랩 계획을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 랩 계획 설정 방법에 대한 자습서를 참조하세요. 기존 랩 계획을 사용할 수도 있습니다.
랩 계획 설정
랩 계획에 대해 아래 표에 설명된 설정을 사용합니다. 마켓플레이스 이미지를 사용하도록 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 랩 작성자가 사용할 수 있는 마켓플레이스 이미지를 지정하는 방법에 대한 문서를 참조하세요.
| 랩 계획 설정 | 지침 |
|---|---|
| Marketplace 이미지 | Linux(Ubuntu) 이미지용 Data Science Virtual Machine을 사용하도록 설정합니다. |
랩 설정
랩을 만드는 방법에 대한 지침은 자습서: 랩 설정을 참조하세요. 랩을 만들 때 다음 설정을 사용합니다.
| 랩 설정 | 값 |
|---|---|
| VM(가상 머신) 크기 | 소형 GPU(컴퓨팅). 이 크기는 AI와 Deep Learning 같은 컴퓨팅 및 네트워크를 많이 사용하는 애플리케이션에 가장 적합합니다. |
| VM 이미지 | Linux(Ubuntu)용 Data Science Virtual Machine 이 이미지는 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 딥 러닝 프레임워크 및 도구를 제공합니다. 이 이미지에 설치된 도구의 전체 목록을 보려면 DSVM에 무엇을 포함되나요?를 참조하세요. |
| 원격 데스크톱 연결을 사용하도록 설정 | 필요에 따라 원격 데스크톱 연결 사용을 선택합니다. 교사와 학생이 GUI 원격 데스크톱을 사용하여 연결할 수 있도록 데이터 과학 이미지가 이미 X2Go를 사용하도록 구성되어 있습니다. X2Go는 원격 데스크톱 연결 사용 설정을 사용하도록 설정할 필요가 없습니다. |
| 템플릿 Virtual Machine 설정 | 필요에 따라 사용자 지정 없이 가상 머신 이미지 사용을 선택합니다. 랩 플랜을 사용하고 DSVM에 클래스에 필요한 모든 도구가 있는 경우 템플릿 사용자 지정 단계를 건너뛸 수 있습니다. |
Important
데이터 과학 이미지와 함께 X2Go를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 RDP를 대신 사용하도록 선택하는 경우 랩을 게시하기 전에 SSH를 사용하여 Linux VM에 연결하고 RDP 및 GUI 패키지를 설치해야 합니다. 그런 다음, 학생은 나중에 RDP를 사용하여 Linux VM에 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Linux VM에 대해 그래픽 원격 데스크톱 사용을 참조하세요.
템플릿 머신 구성
Linux 이미지용 Data Science Virtual Machine은 이 클래스 형식에 필요한 딥 러닝 프레임워크 및 도구를 제공합니다. 랩을 만들 때 사용자 지정 없이 가상 머신 이미지 사용을 선택한 경우 템플릿 머신을 사용자 지정하는 기능이 비활성화됩니다. 준비가 되면 랩을 게시할 수 있습니다.
비용
이 수업의 가능한 예상 비용을 살펴보겠습니다. 선택한 가상 머신 크기는 소형 GPU(컴퓨팅)로, 랩 유닛 139개입니다.
예정된 클래스 시간이 20시간이고 숙제나 과제 할당량이 10시간인 25명의 학생이 있는 학급의 경우 예상 비용은 다음과 같습니다.
학생 25명 *(예약 시간 20시간 + 할당 시간 10시간) * 랩 단위 139개 * 시간당 0.01 USD = 1042.5 USD
Important
예상 비용은 예제 용도로만 사용됩니다. 가격 책정에 대한 최신 세부 정보는 Azure Lab Services 가격 책정을 참조하세요.
결론
이 문서에서는 자연어 처리 클래스에 대한 랩을 만드는 단계를 안내합니다. 다른 딥 러닝 클래스에 대해 유사한 설정을 사용할 수 있습니다.
다음 단계
이제 템플릿 이미지를 랩에 게시할 수 있습니다. 자세한 내용은 템플릿 VM 게시를 참조하세요.
랩을 설정할 때 다음 문서를 참조하세요.