Welche Tools enthält der virtuelle Azure Data Science-Computer?
Mit dem Data Science Virtual Machine (DSVM) können Sie Daten auf einfache Weise untersuchen und maschinelles Lernen in der Cloud verarbeiten. Ein DSVM ist vorkonfiguriert mit Sicherheitspatches, Treibern, beliebten Data Science- und Entwicklungssoftware und einem vollständigen Betriebssystem. Sie können die Hardwareumgebung auswählen, die für Sie geeignet ist, von kostengünstigen CPU-zentrierten Computern bis hin zu leistungsstarken Computern mit mehreren GPUs, NVMe-Speicher und großen Speichermengen. Für Computer mit GPUs werden alle Treiber installiert, und alle Machine Learning-Frameworks sind für die GPU-Kompatibilität versionsgeglichen. Darüber hinaus ist die Beschleunigung in allen Anwendungssoftware aktiviert, die GPUs unterstützt.
Der DSVM verfügt über die nützlichsten Data Science-Tools, die vorinstalliert sind.
Erstellen von Lösungen für maschinelles Lernen und Deep Learning
| Tool | DSVM unter Windows Server 2019 | Windows Server 2022 DSVM | Ubuntu 20.04 DSVM | Hinweise zur Verwendung |
|---|---|---|---|---|
| CUDA-, cuDNN-, NVIDIA-Treiber | ✅ | ✅ | ✅ |
CUDA-, cuDNN- und NVIDIA-Treiber in DSVM |
| Horovod | ❌ | ❌ | ✅ | Horovod in DSVM |
| NVidia System Management Interface (nvidia-smi) | ✅ | ✅ | ✅ | nvidia-smi in DSVM |
| PyTorch | ✅ | ✅ | ✅ | PyTorch in DSVM |
| TensorFlow | ✅ | ✅ |
✅ | TensorFlow in DSVM |
| Integration mit Azure Machine Learning (Python) | ✅ (Python SDK, Beispiele) |
✅ (Python SDK, Beispiele) |
✅ (Python SDK, CLI, Beispiele) |
Azure Machine Learning SDK |
| XGBoost | ✅ (CUDA-Support) |
✅ (CUDA-Support) |
✅ (CUDA-Support) |
XGBoost in DSVM |
| Vowpal Wabbit | ✅ | ✅ | ✅ |
Vowpal Wabbit in DSVM |
| Weka | ❌ | ❌ | ❌ | |
| LightGBM | ❌ | ❌ | ✅ (GPU-, MPI-Support) |
|
| H2O | ❌ | ❌ | ✅ | |
| CatBoost | ❌ | ❌ | ✅ | |
| Intel MKL | ❌ | ❌ | ✅ | |
| OpenCV | ❌ | ❌ | ✅ | |
| Dlib | ❌ | ❌ | ✅ | |
| Docker | ✅ (Nur Windows-Container) |
✅ (Nur Windows-Container) |
✅ | |
| Nccl | ❌ | ❌ | ✅ | |
| Rattle | ❌ | ❌ | ❌ | |
| PostgreSQL | ❌ | ❌ | ✅ | |
| ONNX-Runtime | ❌ | ❌ | ✅ |
Speichern, Abrufen und Bearbeiten von Daten
| Tool | DSVM unter Windows Server 2019 | Windows Server 2022 DSVM | Ubuntu 20.04 DSVM | Hinweise zur Verwendung |
|---|---|---|---|---|
| Relationale Datenbanken | SQL Server 2019 Developer Edition |
SQL Server 2019 Developer Edition |
SQL Server 2019 Developer Edition |
SQL Server in DSVM |
| Datenbanktools | SQL Server Management Studio SQL Server Integration Services bcp, sqlcmd |
SQL Server Management Studio SQL Server Integration Services bcp, sqlcmd |
SQuirreL SQL (Abfragetool), bcp, sqlcmd ODBC/JDBC-Treiber |
|
| Azure Storage-Explorer | ✅ |
✅ |
||
| Azure-Befehlszeilenschnittstelle | ✅ |
✅ |
✅ |
|
| AzCopy | ✅ |
✅ |
❌ | AzCopy auf DSVM |
| Blob-FUSE-Treiber | ❌ | ❌ | ❌ |
blobfuse in DSVM |
| Azure Cosmos DB: Datenmigrationstool | ✅ | ✅ | ❌ | Azure Cosmos DB in DSVM |
| Unix/Linux-Befehlszeilentools | ❌ | ❌ | ✅ | |
| Apache Spark 3.1 (eigenständige Instanz) | ✅ | ✅ | ✅ |
Programm in Python, R, Julia und Node.js
| Tool | DSVM unter Windows Server 2019 | Windows Server 2022 DSVM | Ubuntu 20.04 DSVM | Hinweise zur Verwendung |
|---|---|---|---|---|
| CRAN-R mit vorinstallierten beliebten Paketen | ✅ | ✅ | ✅ | |
| Anaconda Python mit vorinstallierten beliebten Paketen | ✅ | ✅ (Miniconda) |
✅ (Miniconda) |
|
| Julia (Julialang) | ✅ | ✅ | ✅ | |
| JupyterHub (Notebook-Server für mehrere Benutzer) | ❌ | ❌ | ✅ | |
| JupyterLab (Notebook-Server für mehrere Benutzer) | ✅ | ✅ | ✅ | |
| Node.js | ✅ | ✅ | ✅ | |
| Jupyter Notebook-Server mit folgenden Kernels: | ✅ |
✅ |
✅ | Jupyter Notebook-Beispiele |
| R | R Jupyter-Beispiele | |||
| Python | Python Jupyter-Beispiele | |||
| Julia | Julia Jupyter-Beispiele | |||
| PySpark | pySpark Jupyter-Beispiele |
Ubuntu 20.04 DSVM, Windows Server 2019 DSVM und Windows Server 2022 DSVM verfügen über die folgenden Jupyter Kernels:
- Python3.8-default
- Python3.8-Tensorflow-Pytorch
- Python3.8-AzureML
- R
- Python 3.7 – Spark (lokal)
- Julia 1.6.0
- R Spark – HDInsight
- Scala Spark – HDInsight
- Python 3 Spark – HDInsight
Ubuntu 20.04 DSVM, Windows Server 2019 DSVM und Windows Server 2022 DSVM verfügen über die folgenden Conda-Umgebungen:
- Python3.8-default
- Python3.8-Tensorflow-Pytorch
- Python3.8-AzureML
Verwenden Ihres bevorzugten Editors oder Ihrer bevorzugten IDE
| Tool | DSVM unter Windows Server 2019 | Windows Server 2022 DSVM | Ubuntu 20.04 DSVM | Hinweise zur Verwendung |
|---|---|---|---|---|
| Editor (Notepad++) | ✅ |
✅ |
❌ |
|
| Nano | ✅ |
✅ |
❌ |
|
| Visual Studio 2019 Community Edition | ✅ |
✅ | ❌ | Visual Studio in DSVM |
| Visual Studio Code | ✅ |
✅ |
✅ |
Visual Studio Code in DSVM |
| PyCharm Community Edition | ✅ |
✅ |
✅ |
PyCharm in DSVM |
| IntelliJ IDEA | ❌ | ❌ | ✅ | |
| Vim | ❌ | ❌ | ✅ |
|
| Emacs | ❌ | ❌ | ✅ |
|
| Git und Git Bash | ✅ |
✅ |
✅ |
|
| OpenJDK 11 | ✅ |
✅ |
✅ |
|
| .NET Framework | ✅ |
✅ |
❌ | |
| Azure SDK | ✅ |
✅ | ✅ |
Organisieren und Präsentieren von Ergebnissen
| Tool | DSVM unter Windows Server 2019 | Windows Server 2022 DSVM | Ubuntu 20.04 DSVM | Hinweise zur Verwendung |
|---|---|---|---|---|
| Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint) | ✅ | ✅ | ❌ | |
| Microsoft Teams | ✅ | ✅ | ❌ | |
| Power BI Desktop | ✅ | ✅ |
❌ | |
| Microsoft Edge Browser | ✅ | ✅ | ✅ |