
Chọn một dịch vụ để đào tạo mô hình học máy
- Bạn cần đào tạo loại mô hình nào?
- Cho dù bạn cần kiểm soát toàn bộ quá trình đào tạo mô hình.
- Bạn muốn đầu tư bao nhiêu thời gian vào việc đào tạo người mẫu.
- Những dịch vụ nào đã có trong tổ chức của bạn.
- Ngôn ngữ lập trình nào khiến bạn cảm thấy thoải mái?
Trong Azure, có một số dịch vụ có sẵn để đào tạo các mô hình học máy. Khi bạn chọn làm việc với Azure thay vì đào tạo một mô hình trên thiết bị cục bộ, bạn sẽ có quyền truy cập vào khả năng tính toán có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí. Ví dụ: bạn sẽ có thể chỉ sử dụng khả năng tính toán trong thời gian cần thiết để đào tạo một mô hình và không phải trả tiền cho khả năng tính toán khi không sử dụng.
Một số dịch vụ thường được sử dụng trong Azure để đào tạo các mô hình học máy là:
Biểu tượng | Sự miêu tả |
---|---|
|
Azure Machine Learning cung cấp cho bạn nhiều tùy chọn khác nhau để đào tạo và quản lý các mô hình học máy của bạn. Bạn có thể chọn làm việc với Studio để có trải nghiệm dựa trên UI hoặc quản lý khối lượng công việc học máy của mình bằng Python SDK hoặc CLI để có trải nghiệm code-first. Tìm hiểu thêm về Azure Machine Learning . |
|
Azure Databricks là một nền tảng phân tích dữ liệu mà bạn có thể sử dụng cho kỹ thuật dữ liệu và khoa học dữ liệu. Azure Databricks sử dụng Spark compute phân tán để xử lý dữ liệu của bạn một cách hiệu quả. Bạn có thể chọn đào tạo và quản lý các mô hình bằng Azure Databricks hoặc bằng cách tích hợp Azure Databricks với các dịch vụ khác như Azure Machine Learning. Tìm hiểu thêm về Azure Databricks . |
|
Azure Synapse Analytics là một dịch vụ phân tích, sử dụng điện toán phân tán cho phân tích dữ liệu lớn. Azure Synapse Analytics chủ yếu được thiết kế để thu thập và chuyển đổi dữ liệu ở quy mô lớn nhưng cũng bao gồm một số khả năng học máy. Để đào tạo các mô hình bằng Azure Synapse Analytics, bạn có thể đào tạo các mô hình trên Spark pool bằng MLlib hoặc sử dụng tính năng Automated Machine Learning tích hợp từ Azure Machine Learning. Tìm hiểu thêm về Azure Synapse Analytics và đặc biệt là về các khả năng học máy trong Azure Synapse Analytics . |
|
Azure AI Services là tập hợp các mô hình học máy được xây dựng sẵn mà bạn có thể sử dụng cho các tác vụ học máy phổ biến như phát hiện đối tượng trong hình ảnh. Các mô hình được cung cấp dưới dạng giao diện lập trình ứng dụng (API), do đó bạn có thể dễ dàng tích hợp một mô hình với ứng dụng của mình. Một số mô hình có thể được tùy chỉnh bằng dữ liệu đào tạo của riêng bạn, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên để đào tạo một mô hình mới từ đầu. Tìm hiểu thêm về Azure AI Services . |
Hiểu được sự khác biệt giữa các dịch vụ
Việc lựa chọn một dịch vụ để sử dụng cho việc đào tạo các mô hình học máy của bạn có thể là một thách thức. Thông thường, nhiều dịch vụ sẽ phù hợp với tình huống của bạn. Có một số hướng dẫn chung để giúp bạn:
- Sử dụng Azure AI Services bất cứ khi nào một trong các mô hình dựng sẵn có thể tùy chỉnh phù hợp với yêu cầu của bạn để tiết kiệm thời gian và công sức .
- Sử dụng Azure Synapse Analytics hoặc Azure Databricks nếu bạn muốn giữ tất cả các dự án liên quan đến dữ liệu (kỹ thuật dữ liệu và khoa học dữ liệu) trong cùng một dịch vụ .
- Sử dụng Azure Synapse Analytics hoặc Azure Databricks nếu bạn cần tính toán phân tán để làm việc với các tập dữ liệu lớn (các tập dữ liệu lớn khi bạn gặp phải hạn chế về năng lực với tính toán tiêu chuẩn). Bạn sẽ cần làm việc với PySpark để sử dụng tính toán phân tán.
- Sử dụng Azure Machine Learning hoặc Azure Databricks khi bạn muốn kiểm soát hoàn toàn việc đào tạo và quản lý mô hình.
- Sử dụng Azure Machine Learning khi Python là ngôn ngữ lập trình ưa thích của bạn.
- Sử dụng Azure Machine Learning khi bạn muốn có giao diện người dùng trực quan để quản lý vòng đời máy học của mình.
Quan trọng
Có nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến lựa chọn dịch vụ của bạn. Cuối cùng, tùy thuộc vào bạn và tổ chức của bạn để quyết định dịch vụ nào phù hợp nhất. Đây chỉ là những hướng dẫn giúp bạn hiểu cách phân biệt các dịch vụ.