Linux および Windows 用の Azure Data Science Virtual Machine とは

  • [アーティクル]

Data Science Virtual Machine (DSVM) は、Azure クラウド プラットフォームで利用できる、データ サイエンス処理の機能を備えたカスタマイズ済みの VM イメージです。 多くのよく使われるデータ サイエンス ツールが事前にインストールおよび構成されており、高度な分析のためのインテリジェントなアプリケーションの構築をすぐに始めることができます。

DSVM を利用できる OS:

  • Windows Server 2019
  • Windows Server 2022
  • Ubuntu 20.04 LTS

さらに、当社は Ubuntu 20.04 イメージの Azure DSVM for PyTorch も Azure Marketplace で提供しています。これは大規模な分散型ディープ ラーニング ワークロードに最適化されたイメージです。 このプレインストールされた DSVM は最新の PyTorch バージョンを使用してあらかじめ検証されているため、セットアップ コストを抑えて短期間で価値を実現できます。 この製品は、以下の豊富な最適化機能を含めてパッケージ化されています。

  • ONNX Runtime​
  • DeepSpeed​
  • MSCCL​
  • ORTMoE​
  • Fairscale​
  • Nvidia Apex​
  • Ubuntu、Python、PyTorch、CUDA の最新の互換バージョンを搭載した最新スタック

Azure Machine Learning との比較

DSVM はデータ サイエンス用にカスタマイズされた VM イメージであるのに対し、Azure Machine Learning は、以下の内容をカバーするエンド ツー エンドのプラットフォームです。

  • フル マネージドのコンピューティング
    • コンピューティング インスタンス
    • 分散 ML タスク用のコンピューティング クラスター
    • リアルタイム スコアリング用の推論クラスター
  • データストア (例: Blob、ADLS Gen2、SQL DB)
  • 実験の追跡
  • モデル管理
  • ノートブック
  • 環境 (Conda と R の依存関係の管理)
  • ラベル付け
  • パイプライン (エンド ツー エンドのデータ サイエンス ワークフローの自動化)

Azure Machine Learning コンピューティング インスタンスとの比較

Azure Machine Learning コンピューティング インスタンスは完全な構成済みのマネージド VM イメージです。一方、DSVM はアンマネージド VM です。

DSVM と Azure Machine Learning コンピューティング インスタンスの主な違い:

特徴量 データ サイエンス
VM		 Azure Machine Learning
コンピューティング インスタンス
フル マネージド いいえ はい
言語サポート Python、R、Julia、SQL、C#、
Java、Node.js、F#		 Python と R
オペレーティング システム Ubuntu
Windows		 Ubuntu
事前構成済みの GPU オプション はい はい
スケールアップ オプション はい はい
SSH アクセス はい はい
RDP アクセス はい いいえ
組み込み
ホスト ノートブック		 いいえ
(別途構成が必要)		 はい
組み込み SSO なし
(別途構成が必要)		 はい
組み込みコラボレーション いいえ はい
事前インストール済みのツール Jupyter(lab), VS Code,
Visual Studio、PyCharm、Juno、
Power BI Desktop、SSMS、
Microsoft Office 365、Apache Drill		 Jupyter(lab)

DSVM のお客様におけるユース ケースの例

短期的な実験と評価

DSVM は、新しいデータ サイエンス ツールの評価や学習に使用できます。 当社が公開しているサンプルとチュートリアルをお試しください。

GPU を使用したディープ ラーニング

DSVM は、GPU (グラフィックス処理装置) ベースのハードウェア上で、お使いのトレーニング モデルによるディープ ラーニング アルゴリズムの実行に使用できます。 Azure プラットフォームの VM スケーリング機能を利用すると、DSVM は、クラウド上で稼働する GPU ベースのハードウェアをニーズに応じて活用するのに役立ちます。 大規模なモデルのトレーニングを実施するときや、OS ディスクを変更せずに高速コンピューティングを実行する必要が生じたとき、GPU ベースの VM に切り替えることができます。 DSVM では、目的に応じた N シリーズ GPU 対応仮想マシン SKU をどれでも選択できます。 Azure 無料アカウントでは、GPU 対応の仮想マシン SKU がサポートされません。

Windows エディションの DSVM には、GPU ドライバー、フレームワークと、GPU 版のディープ ラーニング フレームワークがプレインストールされています。 Linux エディションでは、GPU のディープ ラーニングは、Ubuntu の DSVM で有効になります。

また、GPU ベースではない Azure 仮想マシンに Ubuntu または Windows の DSVM エディションをデプロイすることもできます。 その場合、すべてのディープ ラーニング フレームワークの動作は CPU モードにフォールバックします。

使用可能なディープ ラーニングと AI のフレームワークの詳細について学習してください。

データ サイエンスのトレーニングと教育

データ サイエンスのクラスを教える企業のトレーナーや教育担当者は、通常、仮想マシン イメージを提供します。 このイメージを利用すると、学生に統一的な環境を提供し、サンプルを想定どおり確実に動作させることができます。

DSVM を利用すると、統一的にセットアップされた環境をオンデマンドで作成でき、サポートの負担や非互換性の問題が軽減されます。 このような環境を頻繁に構築する必要がある場合 (特に短期間のトレーニング クラスの場合)、非常にメリットがあります。

DSVM には何が含まれていますか?

詳細については、DSVM で利用できるすべてのツールの一覧 (Windows、Linux の両方を含む) を参照してください。

次のステップ

詳細については、以下のリソースを参照してください。