Azure Databricks obtém suporte a VM habilitada para GPU e um novo tempo de execução de aprendizado de máquina
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No evento de desenvolvedores Connect() do ano passado, a Microsoft anunciou a visualização do serviço Azure Databricks para projetos de análise de streaming de mais alto desempenho. O Azure Databricks é uma plataforma de análise baseada em Apache Spark que oferece configuração com um clique, fluxos de trabalho simplificados e um espaço de trabalho interativo. No início deste ano, a Microsoft anunciou a disponibilidade geral deste serviço.
No Spark + AI Summit ontem, a Microsoft anunciou algumas novas melhorias no Azure Databricks.
Primeiro, eles estão adicionando suporte para VMs habilitadas para GPU. Os desenvolvedores agora podem usar essas VMs para criar, treinar e implantar facilmente modelos de IA em escala.
Em segundo lugar, eles anunciaram um novo tempo de execução de aprendizado de máquina que permite o treinamento distribuído e multi-GPU de redes neurais profundas usando o Horovod. Usando esse novo tempo de execução, os desenvolvedores podem criar modelos de aprendizado profundo com algumas linhas de código.
O tempo de execução também inclui HorovodEstimator para integração perfeita com Spark DataFrames. Outra boa notícia é que ele também vem pré-instalado e pré-configurado com todos os pacotes necessários, como TensorFlow, Keras e XGBoost. A visualização do Azure Databricks Runtime para Machine Learning está disponível hoje como parte do SKU premium no Azure Databricks.
Fonte: Microsoft
