Linux ve Windows için Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi nedir?
Veri Bilimi Sanal Makinesi (DSVM), Azure bulut platformunda bulunan özelleştirilmiş bir VM görüntüsüdür ve veri bilimini işleyebilir. Gelişmiş analiz için akıllı uygulamalar oluşturmaya hemen başlamak için önceden yüklenmiş ve önceden yapılandırılmış birçok popüler veri bilimi aracına sahiptir.
DSVM şu tarihinde kullanılabilir:
- Windows Server 2019
- Windows Server 2022
- Ubuntu 20.04 LTS
Buna ek olarak, büyük, dağıtılmış derin öğrenme iş yükleri için iyileştirilmiş Azure Market bir Ubuntu 20.04 görüntüsü olan PyTorch için Azure DSVM sunuyoruz. Bu önceden yüklenmiş DSVM, kurulum maliyetlerini azaltmak ve değere dönüş süresini hızlandırmak için en son PyTorch sürümüyle doğrulanır. Çeşitli iyileştirme özellikleriyle birlikte sunulur:
- ONNX Çalışma Zamanı
- DeepSpeed
- MSCCL
- ORTMoE
- Fairscale
- Nvidia Apex
- Ubuntu, Python, PyTorch ve CUDA'nın en son uyumlu sürümlerini içeren güncel bir yığın
Azure Machine Learning ile karşılaştırma
DSVM, Veri Bilimi için özelleştirilmiş bir VM görüntüsüdür, ancak Azure Machine Learning şunları kapsayan uçtan uca bir platformdur:
- Tam Olarak Yönetilen İşlem
- İşlem örnekleri
- Dağıtılmış ML görevleri için İşlem Kümeleri
- Gerçek zamanlı puanlama için Çıkarım Kümeleri
- Veri depoları (örneğin Blob, ADLS 2. Nesil, SQL DB)
- Deneme izleme
- Model yönetimi
- Notebooks
- Ortamlar (conda ve R bağımlılıklarını yönetme)
- Etiketleme
- İşlem hatları (Uçtan Uca Veri bilimi iş akışlarını otomatikleştirme)
Azure Machine Learning İşlem Örnekleri ile karşılaştırma
Azure Machine Learning İşlem Örnekleri tam olarak yapılandırılmış ve yönetilen bir VM görüntüsüdür, DSVM ise yönetilmeyen bir VM'dir.
DSVM ile Azure Machine Learning işlem örneği arasındaki önemli farklar:
Özellik | Veri Bilimi VM |
Azure Machine Learning İşlem Örneği |
---|---|---|
Tam Olarak Yönetim | Hayır | Evet |
Dil Desteği | Python, R, Julia, SQL, C#, Java, Node.js, F# |
Python ve R |
İşletim Sistemi | Ubuntu Windows |
Ubuntu |
Önceden Yapılandırılmış GPU Seçeneği | Yes | Yes |
Ölçeği artırma seçeneği | Yes | Yes |
SSH Erişimi | Yes | Yes |
RDP Erişimi | Yes | Hayır |
Yerleşik Barındırılan Not Defterleri |
Hayır (ek yapılandırma gerektirir) |
Yes |
Yerleşik SSO | Hayır (ek yapılandırma gerektirir) |
Yes |
Yerleşik İşbirliği | Hayır | Evet |
Önceden Yüklenmiş Araçlar | Jupyter(lab), VS Code, Visual Studio, PyCharm, Juno, Power BI Desktop, SSMS, Microsoft Office 365, Apache Drill |
Jupyter(laboratuvar) |
Örnek DSVM müşteri kullanım örnekleri
Kısa süreli deneme ve değerlendirme
DSVM, yeni veri bilimi araçlarını değerlendirebilir veya öğrenebilir. Yayımlanan örneklerimizden ve izlenecek yollardan bazılarını deneyin.
GPU'larla derin öğrenme
DSVM'de eğitim modelleriniz grafik işleme birimi (GPU) tabanlı donanım üzerinde derin öğrenme algoritmaları kullanabilir. Azure platformunun VM ölçeklendirme özelliklerinden yararlanıyorsanız DSVM, gereksinimlerinize göre bulutta GPU tabanlı donanımdan yararlanmanıza yardımcı olur. Büyük modelleri eğitirken veya aynı işletim sistemi diskini tutarken yüksek hızlı hesaplamalara ihtiyaç duyduğunuzda GPU tabanlı bir VM'ye geçebilirsiniz. DSVM ile N serisi GPU özellikli sanal makine SKU'larından herhangi birini seçebilirsiniz. Ücretsiz Azure hesapları GPU özellikli sanal makine SKU'larını desteklemez.
Windows sürümü DSVM, derin öğrenme çerçevelerinin GPU sürücüleri, çerçeveleri ve GPU sürümleriyle önceden yüklenmiş olarak gelir. Linux sürümlerinde Ubuntu DSVM'lerinde GPU'lar üzerinde derin öğrenme etkinleştirilir.
Ubuntu veya Windows DSVM sürümlerini GPU'ları temel almamış bir Azure sanal makinesine de dağıtabilirsiniz. Bu durumda tüm derin öğrenme çerçeveleri CPU moduna geri döner.
Kullanılabilir derin öğrenme ve yapay zeka çerçeveleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Veri bilimi eğitimi
Veri bilimi dersi veren kurumsal eğitmenler genellikle bir sanal makine görüntüsü sağlar. Görüntü, öğrencilerin hem tutarlı bir kuruluma sahip olmasını hem de örneklerin tahmin edilebilir şekilde çalışmasını sağlar.
DSVM, destek ve uyumsuzluk zorluklarını kolaylaştırmak için tutarlı bir kurulumla isteğe bağlı bir ortam oluşturur. Başta daha kısa eğitim sınıfları olmak üzere bu ortamların sıklıkla oluşturulması gereken durumlar önemli ölçüde avantajlıdır.
DSVM neleri içerir?
Daha fazla bilgi için hem Windows hem de Linux DSVM'lerindeki araçların tam listesine bakın.
Sonraki adımlar
Daha fazla bilgi için şu kaynakları ziyaret edin: