Обучение модели машинного обучения на пограничном шаблоне

Создайте переносимые модели машинного обучения из данных, которые существуют только в локальной среде.

Контекст и проблема

Многие организации хотели бы разблокировать аналитические сведения из своих локальных или устаревших данных с помощью средств, которые их специалисты по обработке и анализу данных понимают. Машинное обучение Azure предоставляет облачные средства для обучения, настройки и развертывания моделей машинного обучения и глубокого обучения.

Однако некоторые данные слишком велики, чтобы отправить их в облако, или не могут быть отправлены в облако по нормативным причинам. С помощью этого шаблона специалисты по обработке и анализу данных могут использовать Машинное обучение Azure для обучения моделей с помощью локальных данных и вычислений.

Решение

Обучение в шаблоне edge использует виртуальную машину, запущенную в Azure Stack Hub. Виртуальная машина зарегистрирована в качестве целевого объекта вычислений в Машинном обучении Azure, позволяя ей получать доступ к данным только в локальной среде. В этом случае данные хранятся в Azure Stack Hub в виде объектов BLOB.

Когда модель обучена, она зарегистрирована в Машинном обучении Azure, контейнеризована и добавлена в реестр контейнеров Azure для развертывания. Для этого итерации шаблона виртуальная машина обучения Azure Stack Hub должна быть доступной через общедоступный Интернет.

Вот как работает шаблон:

1. Виртуальная машина Azure Stack Hub развертывается и регистрируется в качестве целевого объекта вычислений в Машинном обучении Azure.
2. Эксперимент создается в Машинном обучении Azure, который использует виртуальную машину Azure Stack Hub в качестве целевого объекта вычислений.
3. После обучения модели она зарегистрирована и контейнеризирована.
4. Теперь модель можно развернуть в расположениях, которые находятся в локальной среде или в облаке.

Компоненты

Это решение использует следующие компоненты:

Слой	Компонент	Описание
Лазурный	Машинное обучение Azure	Azure Machine Learning координирует обучение модели.
	Реестр контейнеров Azure	Машинное обучение Azure упаковывает модель в контейнер и сохраняет её в Azure контейнерный реестр для развертывания.
Azure Stack Hub	Служба приложений	Azure Stack Hub с App Service предоставляет основу для компонентов на периферии.
	Вычислить	Виртуальная машина Azure Stack Hub под управлением Ubuntu с Docker используется для обучения модели машинного обучения.
	Хранение	Частные данные можно размещать в хранилище BLOB-объектов Azure Stack Hub.

Проблемы и рекомендации

При принятии решения о реализации этого решения следует учитывать следующие моменты:

Масштабируемость

Чтобы обеспечить масштабирование этого решения, необходимо создать соответствующую виртуальную машину в Azure Stack Hub для обучения.

Наличие

Убедитесь, что скрипты обучения и виртуальная машина Azure Stack Hub имеют доступ к локальным данным, используемым для обучения.

Управляемость

Убедитесь, что модели и эксперименты правильно зарегистрированы, версионированы и помечены, чтобы избежать путаницы во время развертывания модели.

Безопасность

Этот шаблон позволяет Машинному обучению Azure получать доступ к возможным конфиденциальным данным в локальной среде. Убедитесь, что учетная запись, используемая для SSH в виртуальной машине Azure Stack Hub, имеет надежный пароль и скрипты обучения не сохраняют или не загружают данные в облако.

Дальнейшие действия

Дополнительные сведения о разделах, представленных в этой статье:

• Ознакомьтесь с документацией по машинному обучению Azure, чтобы ознакомиться с общими сведениями о машинном обучении и связанных с ними разделах.
• См. реестр контейнеров Azure, чтобы узнать, как создавать, хранить образы и управлять ими для развертываний контейнеров.
• Дополнительные сведения о поставщике ресурсов и способах развертывания см. в службе приложений на Azure Stack Hub.
• Ознакомьтесь с семейством продуктов и решений Azure Stack, чтобы узнать больше о всем портфеле продуктов и решений.

Когда вы будете готовы протестировать пример решения, перейдите к модели обучения в руководстве по развертыванию edge. Руководство по развертыванию содержит пошаговые инструкции по развертыванию и тестированию компонентов.