Azure Databricks primește suport pentru VM cu GPU și un nou timp de rulare de învățare automată
1 min. citit
Publicat în data de
Distribuiți acest articol
Îmbunătățiți acest ghid
Citiți pagina noastră de dezvăluire pentru a afla cum puteți ajuta MSPoweruser să susțină echipa editorială Află mai multe
La evenimentul pentru dezvoltatori Connect() de anul trecut, Microsoft a anunțat previzualizarea serviciului Azure Databricks pentru proiecte de analiză de streaming de cea mai înaltă performanță. Azure Databricks este o platformă de analiză bazată pe Apache Spark, care oferă o configurare cu un singur clic, fluxuri de lucru optimizate și un spațiu de lucru interactiv. La începutul acestui an, Microsoft a anunțat disponibilitatea generală a acestui serviciu.
La Summit-ul Spark + AI de ieri, Microsoft a anunțat câteva îmbunătățiri noi pentru Azure Databricks.
În primul rând, adaugă suport pentru VM-urile compatibile cu GPU. Dezvoltatorii pot folosi acum aceste VM pentru a construi, antrena și implementa cu ușurință modele AI la scară.
În al doilea rând, au anunțat un nou timp de rulare a învățării automate care permite antrenamentul distribuit, multi-GPU, a rețelelor neuronale profunde folosind Horovod. Folosind acest nou timp de rulare, dezvoltatorii pot construi modele de învățare profundă cu câteva linii de cod.
Runtimeul include și HorovodEstimator pentru o integrare perfectă cu Spark DataFrames. O altă veste bună este că vine și preinstalat și pre-configurat cu toate pachetele necesare, cum ar fi TensorFlow, Keras și XGBoost. Previzualizarea Azure Databricks Runtime pentru Machine Learning este disponibilă astăzi ca parte a SKU premium în Azure Databricks.
Sursa: Microsoft
