Wat is er gebeurd met Azure Batch AI?
De Azure Batch AI-service is buiten gebruik gesteld. De trainingsmogelijkheden op schaal van Batch AI zijn beschikbaar in Azure Machine Learning Service. Migreer vandaag nog.
Naast vele andere machine learning-mogelijkheden bevat de Azure Machine Learning-service een op de cloud gebaseerd beheerd rekendoel voor het trainen en batchgewijs scoren van machine learning-modellen. Dit rekendoel wordt Azure Machine Learning Compute genoemd en breidt alle mogelijkheden van de afgeschafte Batch AI-service uit. Begin met migreren en maak er vandaag nog gebruik van. U kunt communiceren met de Azure Machine Learning-service via de Python SDK, de opdrachtregelinterface en de Azure Portal.
Ondersteuningstijdlijn
U kunt uw bestaande Azure Batch AI-abonnementen alleen voor een respijtperiode gebruiken, maar de service wordt officieel buiten gebruik gesteld zonder ondersteuning voor SLA's. Er zijn geen nieuwe abonnementsregistraties mogelijk en er worden geen verdere investeringen of updates gedaan.
De service wordt binnenkort zonder verdere kennisgeving afgesloten.
Migreer vandaag nog.
Notitie
Azure Machine Learning Service is niet beschikbaar in Government-clouds (GA is gepland voor juni 2019) en we blijven de Batch AI-service in die regio tot die tijd ondersteunen.
Vergelijken met Azure Machine Learning
Het is een cloudservice waarmee u Machine Learning-modellen kunt trainen, implementeren, automatiseren en beheren, en dit allemaal op de grote schaal van de cloud. In dit overzicht kunt u een dieper inzicht krijgen over Azure Machine Learning Service.
Bij een typische ontwikkelingslevenscyclus zijn gegevensvoorbereiding, training en experimenten,en een ontwikkelingsfase betrokken. Deze end-to-end-cyclus kan worden ingedeeld met behulp van Machine Learning-pijplijnen.
Meer informatie over de werking en de belangrijkste concepten van de service. Veel concepten in de werkstroom van de modeltraining zijn soortgelijk aan die in Batch AI.
Hieronder is een aantal concepten naast elkaar geplaatst:
| Batch AI-service | Azure Machine Learning Service |
|---|---|
| Werkruimte | Werkruimte |
| Cluster | Compute van type AmlCompute |
| Bestandsservers | Gegevensopslag |
| Experimenten | Experimenten |
| Taken | Uitvoerbewerkingen (staat geneste uitvoerbewerkingen toe) |
Hier ziet u een andere weergave van dezelfde tabel, zodat u de zaken op een andere manier kunt visualiseren:
Batch AI-hiërarchie
Azure Machine Learning Service-hiërarchie
Platformfunctionaliteiten
De Azure Machine Learning-service biedt een geweldige set nieuwe functies, waaronder een end-to-end trainings-implementatiestack die u kunt gebruiken voor uw AI-ontwikkeling zonder Dat u Azure-resources> hoeft te beheren. In de onderstaande tabel wordt de ondersteuning van functies voor de training tussen de twee services vergeleken.
| Functie | Batch AI-service | Azure Machine Learning Service |
|---|---|---|
| Keuze van VM-grootte | CPU/GPU | CPU/GPU. Ondersteunt tevens FPGA voor inferentie |
| Cluster gereed voor AI (stuurprogramma's, Docker, enz.) | Ja | Ja |
| Knooppuntvoorbereiding | Ja | Nee |
| Keuze uit besturingssysteem | Gedeeltelijk | Nee |
| Dedicated en LowPriority VM's | Ja | Ja |
| Automatisch schalen | Yes | Ja (standaard) |
| Wachttijd voor automatisch schalen | Nee | Ja |
| SSH | Ja | Ja |
| Koppeling op clusterniveau | Ja (bestandsshares, blobs, NFS, aangepast) | Ja (uw gegevensopslag koppelen of downloaden) |
| Gedistribueerde training | Ja | Ja |
| Modus voor taakuitvoering | VM of container | Container |
| Aangepaste containerinstallatiekopie | Ja | Ja |
| Toolkit | Yes | Ja (Python-script uitvoeren) |
| JobPreparation | Yes | Nog niet |
| Taakniveaukoppeling | Ja (bestandsshares, blobs, NFS, aangepast) | Ja (bestandsshares, blobs) |
| Taakbewaking | via GetJob | via uitvoeringsgeschiedenis (uitgebreidere informatie, aangepaste runtime om meer metrische gegevens te pushen) |
| Taaklogboeken en -bestanden/modellen ophalen | via ListFiles en opslag-API's | via Artifact-service |
| Ondersteuning voor Tensorboard | Nee | Ja |
| Quota op niveau van VM-serie | Yes | Ja (met uw vorige capaciteit getransporteerd) |
Naast de functies in de vorige tabel, zijn er functies in Azure Machine Learning Service die voorheen niet in BatchAI werden ondersteund.
| Functie | Batch AI-service | Azure Machine Learning Service |
|---|---|---|
| Omgevingsvoorbereiding | No | Ja (Conda-voorbereiding en uploaden naar ACR) |
| Hyperparameter-afstemming | Nee | Ja |
| Modelbeheer | Nee | Ja |
| Operationaliseren/implementeren | No | Via AKS en ACI |
| Gegevensvoorbereiding | Nee | Ja |
| Rekendoelen | Azure-VM's | Lokaal, BatchAI (als AmlCompute), DataBricks, HDInsight |
| Geautomatiseerde machine learning | Nee | Ja |
| Pipelines | Nee | Ja |
| Batch scoren | Ja | Ja |
| Portal-/CLI-ondersteuning | Ja | Ja |
Programmeerinterfaces
In deze tabel worden de verschillende programmeerinterfaces gepresenteerd die voor elke service beschikbaar zijn.
| Functie | BatchAI-service | Azure Machine Learning Service |
|---|---|---|
| SDK | Java, C#, Python, Node.js | Python (op configuratie en schatting gebaseerde uitvoering voor algemene frameworks) |
| CLI | Yes | Nog niet |
| Azure Portal | Yes | Ja (uitgezonderd indienen van taken) |
| REST-API | Yes | Ja, maar gedistribueerd over microservices |
Een upgrade van de Preview Batch AI naar de algemeen beschikbare Azure Machine Learning-service biedt u een betere ervaring via concepten die gemakkelijker te gebruiken zijn, zoals schattingen en gegevensarchieven. Bovendien profiteert u van Azure-SLA's en klantondersteuning op algemeen beschikbaar niveau.
Azure Machine Learning Service biedt ook nieuwe functionaliteit, zoals geautomatiseerde machine learning, afstemming van hyperparameters en ML-pijplijnen, die nuttig zijn in de meeste grootschalige AI-workloads. De mogelijkheid om een getraind model te implementeren zonder over te schakelen naar een afzonderlijke service, helpt bij het voltooien van de data science-lus van gegevensvoorbereiding (met behulp van de Data Prep SDK) tot aan operationalisatie en modelbewaking.
Migrate
Meer informatie over het migreren en hoe de code die u gebruikt, wordt toegewezen aan code in Azure Machine Learning Service in het artikel Migreren naar Azure Machine Learning Service .
Ondersteuning krijgen
Batch AI is buiten gebruik gesteld en blokkeert al dat nieuwe abonnementen worden geregistreerd bij de service. Als u vragen of feedback hebt over de migratie naar Azure Machine Learning Service, kunt u contact met ons opnemen via Azure Batch AI Training Preview.
Azure Machine Learning Service is een algemeen beschikbare service. Dit betekent dat de service wordt geleverd met een bindende SLA en een keuze uit diverse ondersteuningsplannen.
De prijzen voor het gebruik van Azure-infrastructuur via de Batch AI-service of via de Azure Machine Learning-service mogen niet variëren, omdat we in beide gevallen alleen de prijs voor de onderliggende berekening in rekening brengen. Zie de prijscalculator voor meer informatie.
Bekijk de regionale beschikbaarheid voor de twee services in de Azure-portal.
Volgende stappen
Leer hoe u migreert en hoe code die u nu gebruikt, wordt toegewezen aan code in Azure Machine Learning Service.
Configureer een rekendoel voor modeltraining met de Azure Machine Learning-service.
Controleer de Azure-roadmap voor meer informatie over andere Azure-service-updates.