Тест времени на лазурном мл

Я создал наборы данных разных размеров, например, 1 ГБ, 2 ГБ, 3 ГБ, 4 ГБ (‹ 10 ГБ) и выполнял различные модели машинного обучения в Azure ML.

1) Могу ли я узнать, какие характеристики сервера (ОЗУ, ЦП) предоставляются в службе машинного обучения Azure.

2) Также время от времени читатель говорит «Исчерпание памяти» для> 4 ГБ данных. Хотя лазурный мл должен иметь возможность обрабатывать 10 ГБ данных в соответствии с документацией.

3) Если я запускаю несколько экспериментов (на разных вкладках браузера) параллельно, это занимает больше времени.

4) Есть ли способ установить ОЗУ, ядра ЦП в Azure ML


azure performance azure-machine-learning-studio cortana-intelligence
person Naseer    schedule 25.02.2016    source источник
comment
Как насчет скриншота вашего эксперимента?   -  person Mike Wise    schedule 25.02.2016
comment
Вы используете бесплатное рабочее пространство или платное?   -  person GregGalloway    schedule 25.02.2016
comment
в обучении AzureML ваши данные БЕСПЛАТНЫ! Мы не публикуем характеристики используемых нами виртуальных машин, поскольку они могут измениться. Мы запускаем все внутри одинаковых контейнеров. Однако выполнение эксперимента нельзя использовать для определения времени веб-службы, что я считаю более важным. Проверьте это, чтобы понять время вызова веб-службы. stackoverflow.com/questions/ 34990561/   -  person Dan Ciborowski - MSFT    schedule 08.03.2016
comment
Это не на 100% правда. Раньше Microsoft публиковала спецификации виртуальных машин для Azure ML Studio. Если вы можете найти их в кеше поисковой системы, он был указан как A7 с 56 ГБ ОЗУ. Как упомянул @DanCiborowski-MSFT, эти виртуальные машины могут меняться. Однако ядро, лежащее в основе ЦП/памяти, осталось прежним. На самом деле, вы можете запустить простой скрипт Python/R, чтобы убедиться, что он действительно по-прежнему имеет 56 ГБ ОЗУ (по состоянию на май 2019 года).   -  person Bart Czernicki    schedule 11.05.2019

Ответы (2)


arrow_upward
2
arrow_downward

У меня есть частичный ответ: 1. нет, это абстрагировано

  1. #P2# #P3#

(см. это)

  1. Я не уверен, но во время работы над ним я не заметил никаких изменений при проведении одного и нескольких экспериментов.

  2. вы можете масштабировать компьютеры на уровне Standard (см. это )

person marnun    schedule 25.02.2016
comment
4. Масштабирование только для веб-сервисов, а не для проведения экспериментов - person Dan Ciborowski - MSFT; 08.03.2016

arrow_upward
0
arrow_downward

Я бы порекомендовал взглянуть на новый «визуальный интерфейс» для службы машинного обучения Azure, который позволяет значительно превысить ограничение в 10 гигабайт и использовать собственные вычислительные кластеры.

//Видеообъявление BUILD 2019: https://www.youtube.com/watch?v=QBPCaZo9xx0

person Bart Czernicki    schedule 11.05.2019