什么是适用于 Linux 和 Windows 的 Azure Data Science Virtual Machine？

Data Science Virtual Machine (DSVM) 是 Azure 云平台上提供的自定义 VM 映像，可以处理数据科学任务。 它预装并预配了许多热门数据科学工具，可加快生成用于高级分析的智能应用程序。

DSVM 在以下环境中可用：

• Windows Server 2019
• Windows Server 2022
• Ubuntu 20.04 LTS

此外，我们还提供用于 PyTorch 的 Azure DSVM，这是 Azure 市场中的 Ubuntu 20.04 映像，已针对大型分布式深度学习工作负荷进行了优化。 此预安装的 DSVM 已使用最新的 PyTorch 版本进行验证，可降低设置成本并加快实现价值的时间。 它附带了各种优化功能:

• ONNX 运行时
• DeepSpeed​
• MSCCL​
• ORTMoE
• Fairscale​
• Nvidia Apex​
• 具有最新兼容版本的 Ubuntu、Python、PyTorch 和 CUDA 的最新堆栈

与 Azure 机器学习进行比较

DSVM 是一种用于数据科学的自定义 VM 映像，而 Azure 机器学习是一个端到端平台，其中包含：

• 完全托管计算
  • 计算实例
  • 用于分布式 ML 任务的计算群集
  • 用于实时评分的推理群集
• 数据存储（例如 Blob、ADLS Gen2、SQL DB）
• 试验跟踪
• 模型管理
• 笔记本
• 环境（管理 conda 和 R 依赖项）
• 标记
• 管道（自动化端到端数据科学工作流）

与 Azure 机器学习计算实例进行比较

Azure 机器学习计算实例是完全配置的托管 VM 映像，而 DSVM 是非托管的 VM。

DSVM 与 Azure 机器学习计算实例之间的主要区别：

DSVM 客户用例示例

短期试验和评估

DSVM 可以评估或学习新的数据科学工具。 请尝试我们发布的一些示例和演练。

使用 GPU 进行深度学习

在 DSVM 中，训练模型可以在基于图形处理单元 (GPU) 的硬件上使用深度学习算法。 如果利用 Azure 平台的 VM 缩放功能，DSVM 可帮助根据需要在云中使用基于 GPU 的硬件。 若要训练大型模型或者在保留相同 OS 磁盘的同时进行高速计算，可以切换到基于 GPU 的 VM。 可以在 DSVM 中选择启用了 N 系列 GPU 的任意虚拟机 SKU。 Azure 试用版不支持由 GPU 提供支持的虚拟机 SKU。

Windows 版的 DSVM 预安装了 GPU 驱动程序、框架和 GPU 版本的深度学习框架。 Linux 版的 Ubuntu DSVM 上启用了基于 GPU 的深度学习。

此外，还可以将 Ubuntu 或 Windows DSVM 版本部署到不基于 GPU 的 Azure 虚拟机。 在这种情况下，所有深度学习框架都会回退到 CPU 模式。

详细了解可用的深度学习和 AI 框架。

数据科学训练和培训

教授数据科学课程的企业培训师和教师通常提供虚拟机映像。 该映像确保学员都具有一致的设置且示例以可预测方式工作。

DSVM 将创建一个具有一致设置的按需环境，以减轻支持和不兼容性方面的挑战。 这些环境需要频繁生成，特别是短期培训课程的情况从中获益极大。

DSVM 包括哪些内容？

有关详细信息，请参阅 Windows 和 Linux DSVM 上工具的完整列表。

后续步骤

有关详细信息，请参阅以下资源：

• Windows：

  • 设置 Windows DSVM
  • Windows DSVM 上的数据科学

• Linux：

  • 设置 Linux DSVM (Ubuntu)
  • Linux DSVM 上的数据科学