Azure 机器学习提供了一个默认的 Docker 基础映像。 你还可以使用 Azure 机器学习环境来指定一个不同的基础映像,例如系统维护的 Azure 机器学习基础映像之一或你自己的自定义映像。 借助自定义基础映像,你可以在运行训练作业时密切管理依赖项,以及更加严格地控制组件版本。 先决条件 在以下任一环境中运行此代码: Azure...
與Azure Machine Learning 互動 使用資料 自動化 Machine Learning 將模型定型 使用基礎模型 使用生成式 AI 負責任地開發與監視 使用管線協調工作流程 部署以進行推斷 用於推斷的端點 無伺服器 API 端點 線上端點 (即時) 批次端點 在Azure Machine Learning 外部部署模型 模型最佳化 預先建置的推斷 Docker 映像 使用...
新的 conda 环境将从基础 Docker 映像顶层的 conda 规范具体化。 创建和管理环境 可以从 Azure 机器学习 Python SDK 和 Azure 机器学习 CLI 等客户端、Azure 机器学习工作室中的“环境”页和VS Code 扩展创建环境。 每个客户端允许你根据需要自定义基础映像、Dockerfile 和 Python 层。 如需具体的代码示例,请参...
blue-deployment-with-registered-assets.yml文件中的部署定义使用通用类型Standard_DS3_v2实例和非 GPU Docker 映像mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04:latest。 对于 GPU 计算,应选择 GPU 计算类型 SKU 和 GPU Docker 映像。 可以在托管联机终结点支持的 VM SKU中查看支持的常规用途类型和 GPU 实...
用于模型推理的预生成 Docker 映像包含常用机器学习框架的包。 可使用两种方法来添加 Python 包,而无需重新生成 Docker 映像: 动态安装:当 Docker 容器启动时,此方法使用一个 requirements 文件自动还原 Python 包。 若要进行快速原型制作,请考虑使用此方法。 映像启动时,将使用 requirements.txt 文...
computer target(计算目标)指计算资源,可以是本地计算资源,也可以是云上计算资源 小规模的计算可以使用本地计算资源,也可以是云上计算资源,大规模需要使用计算集群 2.3 推理集群 推理计算目标:在执行推理时,Azure机器学习会从创建托管模型和使用模型的所需要的关联资源的docker容器,然后系统将在计算目标中使用该容器 ...
Azure Machine Learning An Azure machine learning service for building and deploying models. 2,833 questions 1 answer How to use a private custom docker image as environment in AzureML using the Python SDK v2 Hi, I have used the Python SDK v1 for submitting job to my compute cluster on Azu...
本教程使用NVIDIA GPU 优化 VMI在 Azure 市场上可用。它预先配置了 NVIDIA GPU 驱动程序、 CUDA 、 Docker 工具包、运行时和其他依赖项。此外,它还为开发人员构建 AI 应用程序提供了一个标准化堆栈。 为了最大限度地提高性能, NVIDIA 每季度对该 VMI 进行验证和更新,并提供最新的驱动程序、安全补丁和对最新 G...
3. environment: 环境依赖,你可以直接设定容器,但我更喜欢把环境设置在 Dockerfile 上,这样你可以随时添加所需要的支持,如http://ML.NETCLI 环境或者是一些包等,以下是我的 Dockerfile FROMmcr.microsoft.com/dotnet/sdk:6.0RUNaptinstallwget 4. compute:就是对应创建的算力 ...
Learn how to build machine learning applications in Azure Machine Learning using the Visual Studio Code extension