Azure Databricks otrzymuje obsługę maszyn wirtualnych z obsługą GPU i nowe środowisko uruchomieniowe uczenia maszynowego
1 minuta. czytać
Opublikowany
Udostępnij ten artykuł
Ulepsz ten przewodnik
Przeczytaj naszą stronę z informacjami, aby dowiedzieć się, jak możesz pomóc MSPoweruser w utrzymaniu zespołu redakcyjnego Czytaj więcej
Na zeszłorocznym wydarzeniu dla programistów Connect() firma Microsoft ogłosił wersja zapoznawcza usługi Azure Databricks dla projektów analizy strumieniowej o najwyższej wydajności. Azure Databricks to platforma analityczna oparta na Apache Spark, która zapewnia konfigurację jednym kliknięciem, usprawnione przepływy pracy i interaktywny obszar roboczy. Na początku tego roku Microsoft ogłosił ogólna dostępność tej usługi.
Podczas wczorajszego szczytu Spark + AI firma Microsoft ogłosiła kilka nowych ulepszeń Azure Databricks.
Po pierwsze, dodają obsługę maszyn wirtualnych z obsługą GPU. Deweloperzy mogą teraz używać tych maszyn wirtualnych do łatwego budowania, trenowania i wdrażania modeli AI na dużą skalę.
Po drugie, ogłosili nowe środowisko uruchomieniowe uczenia maszynowego, które umożliwia rozproszone, wieloprocesorowe szkolenie głębokich sieci neuronowych przy użyciu Horovod. Korzystając z tego nowego środowiska wykonawczego, programiści mogą tworzyć modele uczenia głębokiego za pomocą kilku linijek kodu.
Środowisko wykonawcze zawiera również HorovodEstimator do bezproblemowej integracji z Spark DataFrames. Kolejną dobrą wiadomością jest to, że jest również wstępnie zainstalowany i wstępnie skonfigurowany ze wszystkimi niezbędnymi pakietami, takimi jak TensorFlow, Keras i XGBoost. Wersja zapoznawcza Azure Databricks Runtime for Machine Learning jest już dostępna w ramach premium SKU w Azure Databricks.
Źródło: Microsoft
