Главная
Службы
Виртуальные машины
Виртуальные машины для обработки и анализа данных

Виртуальные машины для обработки и анализа данных

Богатая предварительно сконфигурированная среда для разработки искусственного интеллекта

Предварительно настроенные виртуальные машины в облаке для разработки сценариев обработки и анализа данных и искусственного интеллекта

DSVM — это образы виртуальных машин Azure, которые предварительно установлены, настроены и протестированы с помощью нескольких популярных средств, которые обычно используются для анализа данных, машинного обучения и обучения ИИ.

Сквозной рабочий процесс обработки и анализа данных с использованием специализированной виртуальной машины

График рабочего процесса виртуальной машины для обработки и анализа данных

Рабочий стол аналитики в облаке

Согласованная настройка для работы в команде, активная совместная работа благодаря общему доступу, масштабирование и управление Azure, практически нулевая потребность в настройке, полноценный облачный рабочий стол для обработки и анализа данных.

Обучение и образование в области обработки и анализа данных

Быстрый и простой запуск одного или нескольких сценариев для аудитории и онлайн-курсов.

Эластичная производительность по запросу

Возможность запускать аналитику на всех конфигурациях аппаратного обеспечения Azure с возможностью масштабирования. Вы платите только за те ресурсы, которые используете.

Глубинное обучение с помощью графического процессора

Общедоступные кластеры графического процессора со средствами глубинного обучения уже предварительно настроены.

Примеры и шаблоны для начала работы

Примеры, шаблоны и примеры блокнотов, созданные или протестированные Майкрософт, включены в состав виртуальных машин, чтобы обеспечить простой доступ к различным средствам и возможностям, таким как нейронные сети (PYTorch, Tensorflow и т. д.), первичная обработка данных, R, Python, Julia и SQL Server.

Интеграция с Машинным обучением Azure

Используйте предварительно установленный пакет SDK и CLI AzureML для отправки распределенных учебных заданий в масштабируемые кластеры AzureML, отслеживания экспериментов, развертывания моделей и создания повторяемых рабочих процессов с помощью конвейеров AzureML. Кроме того, виртуальную машину для обработки и анализа данных можно использовать в качестве целевого объекта вычислений для учебных запусков и конвейеров AzureML.