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AZURE BATCH AI는 어떻게 되었나요?

  • 아티클

Azure Batch AI 서비스가 사용 중지되었습니다. Batch AI의 대규모 학습 기능은 Azure Machine Learning Service에서 사용할 수 있습니다. 지금 마이그레이션합니다.

다른 많은 기계 학습 기능과 함께 Azure Machine Learning 서비스에는 기계 학습 모델을 학습하고 일괄 채점하기 위한 클라우드 기반 관리형 컴퓨팅 대상이 포함되어 있습니다. 이 컴퓨팅 대상을 Azure Machine Learning 컴퓨팅 이라고 하며 사용되지 않는 Batch AI 서비스의 모든 기능을 확장합니다. 지금 마이그레이션하고 사용을 시작해 보세요. Python SDK, 명령줄 인터페이스 및 Azure Portal 통해 Azure Machine Learning 서비스와 상호 작용할 수 있습니다.

지원 타임라인

유예 기간 동안만 기존 Azure Batch AI 구독을 사용할 수 있지만 SLA를 지원하지 않고 서비스가 공식적으로 사용 중지됩니다. 새 구독 등록은 가능하지 않으며 추가 투자 또는 업데이트가 이루어지지 않습니다.

서비스는 추가 공지 없이 곧 종료됩니다.

지금 마이그레이션합니다.

참고

Azure Machine Learning 서비스는 정부 클라우드에서 사용할 수 없으며(GA는 2019년 6월에 예정되어 있음) 그때까지 해당 지역에서 Batch AI 서비스를 계속 지원할 예정입니다.

Azure Machine Learning과 비교

클라우드에서 제공하는 광범위한 모든 규모에 맞게 기계 학습 모델을 학습, 배포, 자동화 및 관리하는 데 사용할 수 있는 클라우드 서비스입니다. 이 개요에서 Azure Machine Learning Service에 대한 개략적인 이해를 얻습니다.

일반적인 모델 개발 수명 주기에는 데이터 준비, 학습 및 실험, 배포 단계가 포함됩니다. 이 엔드투엔드 주기는 Machine Learning 파이프라인을 사용하여 오케스트레이션할 수 있습니다.

흐름 다이어그램

서비스 작동 방식과 주요 개념에 대해 자세히 알아보세요. 모델 학습 워크플로의 개념 대부분은 Batch AI의 기존 개념과 비슷합니다.

특히 이러한 개념에 대해 고려해야 하는 방법에 대한 매핑은 다음과 같습니다.

Batch AI 서비스 Azure Machine Learning Service
작업 영역 작업 영역
클러스터 AmlCompute 형식의 컴퓨팅
파일 서버 데이터 저장소
실험 실험
작업 실행(중첩 실행 허용)

작업을 더 자세히 시각화하는 데 도움이 되는 동일한 표의 또 다른 보기는 다음과 같습니다.

Batch AI 계층

흐름 다이어그램

Azure Machine Learning 서비스 계층 구조

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플랫폼 기능

Azure Machine Learning Service는 Azure 리소스를 관리할 필요 없이 AI 개발에 사용할 수 있는 엔드 투> 엔드 학습 배포 스택을 비롯한 훌륭한 새로운 기능 집합을 제공합니다. 다음 표에서는 두 서비스 간의 학습에 지원되는 기능을 비교합니다.

기능 Batch AI 서비스 Azure Machine Learning Service
VM 크기 선택 CPU/GPU CPU/GPU. 추론을 위해 FPGA도 지원
AI 준비 클러스터(드라이버, Docker 등) Yes Yes
노드 준비 Yes 예
OS 제품군 선택 Partial 예
전용 VM 및 낮은 우선 순위 VM Yes Yes
자동 크기 조정 Yes 예(기본값)
자동 크기 조정 대기 시간 예 예
SSH Yes Yes
클러스터 수준 탑재 예(파일 공유, Blob, NFS, 사용자 지정) 예(데이터 저장소 탑재 또는 다운로드)
분산 학습 Yes Yes
작업 실행 모드 VM 또는 컨테이너 컨테이너
사용자 지정 컨테이너 이미지 Yes Yes
모든 도구 키트 Yes 예(Python 스크립트 실행)
작업 준비 Yes 아직 준비되지 않음
작업 수준 탑재 예(파일 공유, Blob, NFS, 사용자 지정) 예(파일 공유 및 Blob)
작업 모니터링 작업 가져오기를 통해 실행 기록(다양한 정보, 더 많은 메트릭을 푸시하는 사용자 지정 런타임)을 통해
작업 로그 및 파일/모델 검색 ListFiles 및 Storage API를 통해 아티팩트 서비스를 통해
Tensorboard 지원 아니요 예
VM 제품군 수준 할당량 Yes 예(이전 용량 이월)

앞의 표 외에도, Azure Machine Learning Service에는 일반적으로 Batch AI에서 지원되지 않았던 기능이 있습니다.

기능 Batch AI 서비스 Azure Machine Learning Service
환경 준비 No 예(Conda 준비 및 ACR에 업로드)
하이퍼 매개 변수 튜닝 예 예
모델 관리 예 예
운영화/배포 No ACI 및 AKS를 통해
데이터 준비 예 예
컴퓨팅 대상 Azure VM 로컬, Batch AI(AmlCompute로), DataBricks, HDInsight
자동화된 Machine Learning 예 예
Pipelines No 예
일괄 처리 점수 매기기 Yes Yes
포털/CLI 지원 Yes Yes

프로그래밍 인터페이스

다음 표에는 각 서비스에 사용할 수 있는 다양한 프로그래밍 인터페이스가 나와 있습니다.

기능 Batch AI 서비스 Azure Machine Learning Service
SDK) Java, C#, Python, Nodejs Python(일반적인 프레임워크에 대한 구성 기반 및 추정기 실행 모두)
CLI Yes 아직 준비되지 않음
Azure portal Yes 예(작업 제출 제외)
REST API 예 예, 하지만 마이크로 서비스에 걸쳐 분산되어 있음

Preview Batch AI에서 GA(일반 공급)되는 Azure Machine Learning Service로 업그레이드하면 추정기 및 데이터 저장소와 같이 사용하기 쉬운 개념을 통해 더 나은 환경을 제공합니다. 또한 GA 수준 Azure 서비스 SLA 및 고객 지원도 보장합니다.

Azure Machine Learning Service도 대부분의 대규모 AI 워크로드에 유용한 자동화된 기계 학습, 하이퍼 매개 변수 튜닝 및 ML 파이프라인과 같은 새로운 기능을 도입했습니다. 별도의 서비스로 전환하지 않고도 학습된 모델을 배포할 수 있으므로 데이터 준비(Data Prep SDK 사용)에서 운영화 및 모델 모니터링까지 데이터 과학 루프를 완료하는 데 도움이 됩니다.

Migrate

Azure Machine Learning 서비스로 마이그레이션 문서에서 마이그레이션하는 방법과 사용하는 코드가 Azure Machine Learning 서비스의 어떤 코드에 해당하는지 알아봅니다.

지원 받기

Batch AI가 사용 중지되었으며 이미 새 구독이 서비스에 등록되지 못하도록 차단하고 있습니다. 질문이 있거나 Azure Machine Learning Service로 마이그레이션할 때 피드백이 있는 경우 Azure Batch AI 학습 미리 보기에 문의하세요.

Azure Machine Learning Service는 일반적으로 공급됩니다. 즉 커밋된 SLA와 다양한 지원 플랜 중에서 선택할 수 있습니다.

Batch AI 서비스 또는 Azure Machine Learning 서비스를 통해 Azure 인프라를 사용하기 위한 가격 책정은 두 경우 모두 기본 컴퓨팅에 대한 가격만 청구하므로 달라서는 안 됩니다. 자세한 내용은 가격 계산기를 참조하세요.

Azure Portal에서 두 서비스 간의 지역별 가용성을 확인해 보세요.

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