Что случилось с пакетная служба Azure ИИ?

Поддержка службы ИИ пакетная служба Azure прекращена. Возможности обучения в масштабе Batch AI доступны в Службе машинного обучения Azure. Миграция сегодня.

Наряду со многими другими возможностями машинного обучения, служба Машинного обучения Azure включает облачный управляемый целевой объект вычислений для обучения и пакетной оценки моделей машинного обучения. Этот целевой объект вычислений называется вычислительными ресурсами Машинного обучения Azure и расширяет все возможности устаревшей службы Batch AI. Начните миграцию и перейдите к использованию уже сегодня. Вы можете взаимодействовать со службой Машинного обучения Azure с помощью пакета SDK для Python, интерфейса командной строки и портал Azure.

Сроки поддержки

Вы можете использовать существующие подписки на пакетная служба Azure ИИ только в течение льготного периода, но служба официально прекращена без поддержки соглашений об уровне обслуживания. Регистрация новых подписок невозможна, и дальнейшие инвестиции или обновления не выполняются.

Служба скоро завершит работу без дополнительного уведомления.

Миграция сегодня.

Примечание

Служба машинного обучения Azure недоступна в облаках для государственных организаций (общедоступная версия запланирована на июнь 2019 г.), и до этого момента мы будем продолжать поддерживать службу Batch AI в этом регионе.

Сравнение с машинным обучением Azure

Это облачная служба, которая используется для обучения, развертывания, автоматизации моделей машинного обучения и управления ими в предоставляемом облаком широком масштабе. Чтобы получить хорошее представление о Службе машинного обучения Azure, ознакомьтесь с обзором.

Типовой жизненный цикл разработки модели включает фазы подготовки данных, обучения и экспериментирования, а также фазу развертывания. Этим комплексным циклом можно управлять с помощью конвейеров Машинного обучения.

Схема процесса

Узнайте о работе службы и ее основных понятиях. Многие понятия в рабочем процессе обучения модели сходны с имеющимися понятиями в Batch AI.

В частности, здесь показано, чем их следует считать:

Служба Batch AI Служба машинного обучения Azure
Рабочая область Рабочая область
Кластер Вычисления типа AmlCompute
Файловые серверы Хранилища данных
Эксперименты Эксперименты
Задания Выполнения (позволяет выполнять вложенные запуски)

Это другое представление той же таблицы, которая поможет при визуализации информации в дальнейшем:

Иерархия Batch AI

Схема процесса

Служба машинного обучения Azure

Схема процесса

"Возможности платформы"

Служба машинного обучения Azure предоставляет широкий набор новых функций, включая комплексный стек развертывания обучения,> который можно использовать для разработки ИИ без необходимости управлять ресурсами Azure. В этой таблице сравниваются данные о поддержке функций в двух службах.

Компонент Служба Batch AI Служба машинного обучения Azure
Выбор размера виртуальной машины ЦП и GPU ЦП и GPU. Кроме того, поддерживает FPGA для получения выводов
Кластер, готовый к использованию искусственного интеллекта (драйвера, Docker и т. д). Да Да
Подготовка узла Да Нет
Выбор семейства ОС Частично Нет
Выделенные и низкоприоритетные виртуальные машины Да Да
Автомасштабирование Да Да, по умолчанию
Время ожидания для автомасштабирования Нет Да
SSH Да Да
Подключение на уровне кластера Да (общие папки, большие двоичные объекты, NFS, настраиваемое) Да (подключение или скачивание в хранилище данных)
Распределенное обучение Да Да
Режим выполнения задания Виртуальная машина или контейнер Контейнер
Настраиваемый образ контейнера Да Да
Любой набор средств Да Да (запускает скрипт Python)
Подготовка задания Да Пока нет
Подключение на уровне задания. Да (общие папки, большие двоичные объекты, NFS, настраиваемое) Да (общие папки, большие двоичные объекты)
Мониторинг заданий с помощью GetJob с помощью журнала выполнения (более подробная информация, настраиваемая среда выполнения для отправки дополнительных метрик)
Получение журналов заданий и файлов или моделей с помощью ListFiles и API службы хранилища с помощью службы артефакта
Поддержка Tensorboard Нет Да
Квоты для уровня семейства виртуальных машин Да Да (с перенесением предыдущей емкости)

В дополнение к приведенной выше таблице в Службе машинного обучения Azure существуют функции, которые обычно не поддерживаются в BatchAI.

Компонент Служба Batch AI Служба машинного обучения Azure
Подготовка среды Нет Да (Conda подготавливается и отправляется в ACR)
Настройка гиперпараметров Нет Да
Управление моделями Нет Да
Ввод в эксплуатацию и развертывание Нет С помощью AKS и ACI
Подготовка данных Нет Да
Целевые объекты вычислений Виртуальные машины Azure Локальные, BatchAI (как AmlCompute), DataBricks, HDInsight
Автоматизированное машинное обучение Нет Да
Pipelines Нет Да
Пакетная оценка Да Да
Поддержка портала и CLI Да Да

"Программные интерфейсы"

В этой таблице представлены различные программные интерфейсы, доступные для каждой службы.

Компонент Служба BatchAI Служба машинного обучения Azure
SDK Java, C#, Python, Nodejs Python (выполнение на основе конфигурации и механизма оценки для стандартных платформ)
CLI Да Пока нет
Портал Azure Да Да (кроме отправки заданий)
REST API Да Да, но распределенных между микрослужбами

Обновление с предварительной версии Batch AI до общедоступной службы машинного обучения Azure обеспечивает улучшенные условия работы благодаря более простым в использовании принципам, таким как механизмы оценки и хранилища данных. При этом также гарантируется Соглашение об уровне обслуживания службы Azure и поддержка пользователей на уровне общедоступной версии.

Служба машинного обучения Azure также предоставляет новые функции, такие как автоматическое машинное обучение, настройка гиперпараметров, конвейеры машинного обучения, которые полезны в большинстве крупномасштабных рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Способность развернуть обученную модель без перехода к отдельной службе позволяет завершить полный цикл обработки и анализа данных, начиная с подготовки данных (с помощью пакета SDK для подготовки данных) вплоть до ввода в эксплуатацию и мониторинга модели.

Миграция

Узнайте, как перенести код, который используется в картах, в службу машинного обучения Azure из статьи Миграция к службе машинного обучения Azure.

Техническая поддержка

Поддержка Batch AI прекращена и уже блокирует регистрацию новых подписок в службе. Свяжитесь с нами на сайте предварительной версии обучения Azure Batch AI, чтобы задать любые вопросы или чтобы оставить отзывы о миграции в Службу машинного обучения Azure.

Выпущена общедоступная версия Службы машинного обучения Azure. Это означает, что она поставляется с зафиксированным Соглашением об уровне обслуживания и различными планами поддержки на выбор.

Цены на использование инфраструктуры Azure через службу Batch AI или службу машинного обучения Azure не должны меняться, так как в обоих случаях мы взимаем плату только за базовые вычислительные ресурсы. Дополнительные сведения см. на странице калькулятора цен.

Сведения о региональной доступности двух служб см. на портале Azure.

Дальнейшие действия