Azure Databricks отримує підтримку віртуальної машини з підтримкою графічного процесора та новий час виконання машинного навчання
1 хв. читати
Опубліковано
Поділитися цією статтею
Удосконалити цей посібник
Прочитайте нашу сторінку розкриття інформації, щоб дізнатися, як ви можете допомогти MSPoweruser підтримувати редакційну команду Читати далі
На минулорічній події для розробників Connect() Microsoft оголошений попередній перегляд служби Azure Databricks для проектів потокової аналітики з найвищою продуктивністю. Azure Databricks — це аналітична платформа на основі Apache Spark, яка забезпечує налаштування одним клацанням миші, спрощені робочі процеси та інтерактивний робочий простір. На початку цього року Microsoft оголошений загальнодоступність цієї послуги.
На вчорашньому саміті Spark + AI компанія Microsoft анонсувала кілька нових удосконалень для Azure Databricks.
По-перше, вони додають підтримку віртуальних машин із підтримкою GPU. Тепер розробники можуть використовувати ці віртуальні машини для легкого створення, навчання та розгортання моделей ШІ в масштабі.
По-друге, вони анонсували нове середовище виконання машинного навчання, яке забезпечує розподілене навчання глибоких нейронних мереж із кількома GPU за допомогою Horovod. Використовуючи це нове середовище виконання, розробники можуть створювати моделі глибокого навчання за допомогою кількох рядків коду.
Середа виконання також включає HorovodEstimator для бездоганної інтеграції з Spark DataFrames. Ще одна хороша новина полягає в тому, що він також поставляється з попередньо встановленими та налаштованими всіма необхідними пакетами, такими як TensorFlow, Keras і XGBoost. Попередня версія Azure Databricks Runtime for Machine Learning доступна сьогодні як частина преміум-артикулу в Azure Databricks.
джерело: Microsoft
