O que aconteceu com Lote do Azure IA?
O serviço de IA do Lote do Azure foi desativado. Os recursos de treinamento em escala da IA do Lote estão disponíveis no serviço do Azure Machine Learning. Migre hoje mesmo.
Juntamente com muitos outros recursos de machine learning, o serviço do Azure Machine Learning inclui um destino de computação gerenciada baseado em nuvem para treinamento e modelos de machine learning de pontuação em lote. Esse destino de computação é chamado de Computação do Azure Machine Learning e estende todos os recursos do serviço de IA do Lote preterido. Comece a migrá-lo e usá-lo hoje. Você pode interagir com o serviço do Azure Machine Learning por meio do SDK do Python, da interface de linha de comando e do portal do Azure.
Linha do tempo de suporte
Você pode usar suas assinaturas de IA Lote do Azure existentes apenas por um período de carência, mas o serviço é oficialmente desativado sem suporte para SLAs. Nenhum novo registro de assinatura é possível e nenhum investimento ou atualização adicional está sendo feito.
O serviço será desligado em breve sem mais avisos.
Migre hoje mesmo.
Observação
O serviço do Azure Machine Learning não está disponível em nuvens governamentais (a GA está prevista para junho de 2019) e continuaremos a dar suporte ao serviço de IA do Lote nessa região até lá.
Comparar com o Azure Machine Learning
Ele é um serviço de nuvem usado para treinar, implantar, automatizar e gerenciar modelos de machine learning, tudo na ampla escala oferecida pela nuvem. Obtenha um entendimento de alto nível do Serviço do Azure Machine Learning nesta visão geral.
Um ciclo de vida típico do desenvolvimento de modelo envolve Preparação de Dados, Treinamento e Experimentação, bem como uma fase de Implantação. Esse ciclo completo pode ser orquestrado por meio de pipelines do Machine Learning.
Saiba mais sobre como funciona o serviço e seus conceitos principais. Muitos dos conceitos no fluxo de trabalho de treinamento de modelo são semelhantes aos conceitos existentes na IA do Lote.
Especificamente, este é um mapeamento de como você deve considerá-los:
| Serviço da IA do Lote | Serviço do Azure Machine Learning |
|---|---|
| Workspace | Workspace |
| Cluster | Computação do tipo AmlCompute |
| Servidores de arquivos | DataStores |
| Testes | Testes |
| Trabalhos | Execuções (permite execuções aninhadas) |
Esta é outra exibição da mesma tabela que ajudará você a visualizar mais detalhes:
Hierarquia de IA do Lote do Azure
Hierarquia do serviço do Azure Machine Learning
Funcionalidades da plataforma
O serviço do Azure Machine Learning traz um ótimo conjunto de novas funcionalidades, incluindo uma pilha de treinamento-implantação> de ponta a ponta que você pode usar para o desenvolvimento de IA sem precisar gerenciar nenhum recurso do Azure. Esta tabela compara o suporte de recurso para treinamento entre os dois serviços.
| Recurso | Serviço da IA do Lote | Serviço do Azure Machine Learning |
|---|---|---|
| Escolha de tamanho da VM | CPU/GPU | CPU/GPU. Também dá suporte à FPGA para inferência |
| Cluster pronto para IA (drivers, Docker etc.) | Yes | Yes |
| Preparação de nós | Yes | No |
| Escolha de família do sistema operacional | Parcial | Não |
| VMs Dedicadas e de LowPriority | Yes | Yes |
| Dimensionamento automático | Yes | Sim (por padrão) |
| Tempo de espera para dimensionamento automático | No | Yes |
| SSH | Yes | Yes |
| Montagem no nível do cluster | Sim (FileShares, Blobs, NFS, personalizado) | Sim (montagem ou download do armazenamento de dados) |
| Treinamento distribuído | Yes | Yes |
| Modo de execução de trabalho | VM ou contêiner | Contêiner |
| Imagem de contêiner personalizada | Yes | Yes |
| Qualquer kit de ferramentas | Yes | Sim (execução de script do Python) |
| JobPreparation | Yes | Ainda não |
| Montagem de nível de trabalho | Sim (FileShares, Blobs, NFS, personalizado) | Sim (FileShares, Blobs) |
| Monitoramento de trabalho | por meio de GetJob | por meio do histórico de execuções (informações mais sofisticadas, runtime personalizado para efetuar push de mais métricas) |
| Recuperação de logs de trabalho e arquivos/modelos | por meio de ListFiles e das APIs de Armazenamento | por meio do serviço de Artefato |
| Suporte para o Tensorboard | No | Yes |
| Cotas no nível da família de VMs | Yes | Sim (com a capacidade anterior repassada) |
Além da tabela anterior, há recursos no Serviço do Azure Machine Learning que tradicionalmente não tinham suporte na BatchAI.
| Recurso | Serviço da IA do Lote | Serviço do Azure Machine Learning |
|---|---|---|
| Preparação do ambiente | No | Sim (Preparação do Conda e upload no ACR) |
| Ajuste de HyperParameter | No | Yes |
| Gerenciamento de modelos | No | Yes |
| Operacionalização/Implantação | No | Por meio do AKS e do ACI |
| Preparação de dados | No | Yes |
| Destinos de computação | VMs do Azure | Local, BatchAI (como AmlCompute), DataBricks, HDInsight |
| Aprendizado de máquina automatizado | No | Sim |
| Pipelines | No | Yes |
| Pontuação do lote | Yes | Yes |
| Suporte do portal/da CLI | Yes | Yes |
Interfaces de programação
Esta tabela apresenta as várias interfaces de programação disponíveis para cada serviço.
| Recurso | Serviço da BatchAI | Serviço do Azure Machine Learning |
|---|---|---|
| . | Java, C#, Python, Node.js | Python (baseado na configuração de execução e baseado no avaliador para estruturas comuns) |
| CLI | Yes | Ainda não |
| Portal do Azure | Sim | Sim (exceto envio do trabalho) |
| API REST | Sim | Sim, mas distribuído entre microsserviços |
A atualização do serviço de versão prévia da IA do Lote para o Serviço do Azure Machine Learning com GA oferece uma melhor experiência por meio de conceitos que são mais fáceis de usar, como Avaliadores e Armazenamentos de Dados. Ela também garante SLAs do serviço do Azure no nível de GA e atendimento ao cliente.
O Serviço do Azure Machine Learning também traz novas funcionalidades, como o aprendizado de máquina automatizado, ajuste de Hiperparâmetro e pipelines de ML, que são úteis na maioria das cargas de trabalho de IA em larga escala. A capacidade de operar um modelo treinado sem alternar para um serviço separado ajuda a concluir o loop de ciência de dados da preparação de dados (usando o SDK de Preparação de Dados) à operacionalização e ao monitoramento do modelo.
Migrações
Saiba como migrar e como o código que você usa mapeia para o código no serviço de Azure Machine Learning no artigo Migrar para o serviço de Azure Machine Learning.
Obter suporte
A IA do Lote foi desativada e já está impedindo que novas assinaturas se registrem no serviço. Contate-nos na Versão Prévia do Treinamento da IA do Lote do Azure em caso de dúvidas ou comentários durante a migração para o Serviço do Azure Machine Learning.
O Serviço do Azure Machine Learning é um serviço com disponibilidade geral. Isso significa que ele vem com um SLA comprometido e vários planos de suporte para escolha.
Os preços para usar a infraestrutura do Azure por meio do serviço de IA do Lote ou por meio do serviço do Azure Machine Learning não devem variar, pois cobramos apenas o preço pela computação subjacente em ambos os casos. Para obter mais informações, confira a Calculadora de Preços.
Exiba a disponibilidade regional entre os dois serviços no portal do Azure.
Próximas etapas
Saiba mais como migrar e como o código que você usa agora é mapeado para o código no serviço do Azure Machine Learning.
Configurar um destino de computação para treinamento de modelo com o serviço do Azure Machine Learning.
Examine o Roteiro do Azure para saber mais sobre outras atualizações de serviço do Azure.