Opzione di implementazione per intelligenza artificiale nell'infrastruttura di Azure
Questo articolo fornisce raccomandazioni di implementazione per le organizzazioni che eseguono carichi di lavoro di intelligenza artificiale nell'infrastruttura di Azure (IaaS). Dopo aver distribuito una zona di destinazione di Azure, è possibile configurare la zona di destinazione dell'applicazione usando l'area di lavoro CycleCloud per Slurm. L'area di lavoro Azure CycleCloud per Slurm offre diversi vantaggi per gli utenti che vogliono eseguire carichi di lavoro di intelligenza artificiale con l'utilità di pianificazione Slurm.
Creazione di cluster semplice e veloce. Gli utenti possono creare rapidamente cluster Slurm in Azure tramite un'interfaccia utente grafica semplice. Possono scegliere tra varie dimensioni e tipi di macchina virtuale di Azure e personalizzare le impostazioni del cluster, ad esempio il numero di nodi, la configurazione di rete, le opzioni di archiviazione (ad esempio Azure NetApp Files e il file system lustre gestito di Azure) e i parametri Slurm.
Gestione di cluster flessibili e dinamici. Azure CycleCloud ridimensiona automaticamente i cluster Slurm. Gli utenti possono monitorare lo stato del cluster, le prestazioni e l'utilizzo e visualizzare i log e le metriche tramite l'interfaccia utente grafica. Possono eliminare i cluster quando non sono necessari e pagare solo per le risorse usate.
Controllo completo dell'infrastruttura. Gli utenti hanno il controllo completo sull'infrastruttura distribuita, consentendo loro di usare codice, librerie e pacchetti personalizzati e di usare le risorse su richiesta.
Linee guida di progettazione
Gli articoli seguenti forniscono linee guida per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale nell'infrastruttura di Azure (IaaS):
Architettura
Figura 1. Applicazione di intelligenza artificiale nell'infrastruttura di Azure nella zona di destinazione di Azure.
Distribuire l'area di lavoro CycleCloud per Slurm
L'area di lavoro CycleCloud per Slurm può essere usata come distribuzione iniziale nell'ambiente aziendale. È possibile sviluppare e personalizzare il codice per espanderne le funzionalità e/o adattarlo all'ambiente della zona di destinazione di Azure. Seguire quindi le indicazioni per ottimizzare un modello di diffusione da Hugging Face usando l'area di lavoro Azure CycleCloud per Slurm.