Az Azure Databricks GPU-kompatibilis virtuális gép-támogatást és új gépi tanulási futási környezetet kap
1 perc olvas
Publikálva
Ossza meg ezt a cikket
Javítsa ezt az útmutatót
Olvassa el közzétételi oldalunkat, hogy megtudja, hogyan segítheti az MSPowerusert a szerkesztői csapat fenntartásában Tovább
Tavaly a Connect() fejlesztői eseményen a Microsoft bejelentés az Azure Databricks szolgáltatás előnézete a legnagyobb teljesítményű adatfolyam-elemzési projektekhez. Az Azure Databricks egy Apache Spark-alapú analitikai platform, amely egy kattintással történő beállítást, egyszerűsített munkafolyamatokat és interaktív munkaterületet biztosít. Az év elején a Microsoft bejelentés a szolgáltatás általános elérhetősége.
A tegnapi Spark + AI Summit rendezvényen a Microsoft bejelentette néhány új fejlesztést az Azure Databrickshez.
Először is támogatják a GPU-képes virtuális gépeket. A fejlesztők most már használhatják ezeket a virtuális gépeket a mesterséges intelligencia modellek egyszerű építésére, betanítására és nagyszabású üzembe helyezésére.
Másodszor bejelentették egy új gépi tanulási futási környezetet, amely lehetővé teszi a mély neurális hálózatok elosztott, több GPU-s betanítását a Horovod segítségével. Ezzel az új futási környezettel a fejlesztők mély tanulási modelleket készíthetnek néhány soros kóddal.
A futási környezet a HorovodEstimatort is tartalmazza a Spark DataFrames-ekkel való zökkenőmentes integráció érdekében. Egy másik jó hír, hogy előre telepítve és előre konfigurálva érkezik az összes szükséges csomaggal, mint például a TensorFlow, a Keras és az XGBoost. Az Azure Databricks Runtime for Machine Learning előnézete ma elérhető az Azure Databricks prémium termékváltozatának részeként.
Forrás: microsoft
