我是Azure ML的新手。我有一些疑问。有人可以澄清下面列出的我的疑问。
AML实验是我们许多新的ML产品之一,包括数据准备,实验,模型管理和操作化。Workbench是PREVIEW产品,它为其中一些服务提供GUI。但这只是运行所需的CLI的安装程序/包装程序。这些服务基于Spark和Python。其他Python框架也可以使用,并且您可以从Python调用Java / Scala有点技巧。不太确定“ Azure ML服务”是什么意思,也许您是指我上面提到的可操作化服务。这将使您能够快速使用Docker容器创建基于Python的新API,并与模型管理帐户建立联系,以跟踪模型与服务之间的关联。此处的所有服务仍处于预览状态,并可能在GA发布之前中断更改。
Azure ML Studio是一个较旧的产品,对于某些人(我自己是工程师而不是数据科学家)来说可能更简单。它提供了拖放体验,但数据大小限制为大约10G。该产品是GA。
是的,但是您需要较小的数据大小,并且作业流程不是基于火花的。我用它来进行快速PoC。此外,与PaaS相比,与较新的服务即IaaS相比,您将更少地控制评分的可伸缩性(批处理或实时)。对于大多数用例,我建议您查看新服务而不是Studio。
Web服务完全基于Docker。需要docker进行试验的更多内容是在本地运行事情,而我本人很少这样做。但是,对于实时服务,您打包的所有内容都放置在docker容器中,因此可以将其部署到ACS群集中。