Azure机器学习计算目标

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  1. Azure机器学习计算目标

概述

Azure机器学习 是一项云服务，旨在简化和加速机器学习模型的开发、训练和部署过程。在构建和训练模型时，需要大量的计算资源。Azure机器学习计算目标 提供了灵活且可扩展的方式来管理这些资源。 本文将深入探讨 Azure 机器学习计算目标，为初学者提供全面的理解。我们将涵盖不同类型的计算目标、它们的适用场景、如何创建和配置它们，以及一些最佳实践。 重要的是要知道，虽然本文侧重于机器学习，但其背后的资源管理概念，例如可扩展性、成本优化和性能监控，在其他领域（包括金融交易，例如二元期权交易）中也至关重要。 同样，理解资源分配和风险管理在两者中都有共通之处。

什么是计算目标？

简单来说，计算目标 是 Azure 机器学习用来执行您的机器学习任务的计算资源。 这些资源可以是从单个虚拟机到大规模的 GPU 集群。 计算目标的主要目标是提供可扩展性、可靠性和成本效益，以满足不同机器学习工作负载的需求。

在技术分析中，我们关注的是历史数据来预测未来的价格走势。 同理，在机器学习中，我们需要强大的计算能力来处理大量数据并训练复杂的模型。 计算目标就像交易平台一样，为我们提供了执行任务所需的工具。

Azure 机器学习中可用的计算目标类型

Azure 机器学习提供了多种计算目标，每种目标适用于不同的场景：

  • **计算实例 (Compute Instances):** 这是最简单的计算目标类型。 计算实例是一个预配置的虚拟机 (VM)，可以用于开发和测试。 它们通常用于交互式工作，例如数据探索、模型原型设计和调试。 类似于日内交易者使用的个人交易终端。
  • **计算集群 (Compute Clusters):** 计算集群是多个 VM 的集合，可以并行执行任务。 它们非常适合训练大型模型或执行需要大量计算资源的任务。可以将其视为一个做市商，提供大量的流动性。
  • **推理集群 (Inference Clusters):** 推理集群专门用于部署和提供机器学习模型。 它们针对低延迟和高吞吐量进行了优化。 类似于算法交易系统，专注于快速且高效的执行。
  • **附加计算 (Attached Compute):** 允许您将现有的 Azure 资源（例如 Azure Kubernetes Service (AKS) 或 Azure Databricks）作为计算目标使用。这提供了更大的灵活性和控制力。 类似于一个对冲基金，利用各种资源和策略。
  • **Azure 机器学习工作区计算 (Workspace Compute):** 这是 Azure 机器学习工作区提供的默认计算目标，通常用于简单的任务和演示。
Azure 机器学习计算目标对比
计算目标 适用场景 成本 可扩展性 计算实例 开发、测试、原型设计 相对较低 有限 计算集群 模型训练、大规模数据处理 较高，取决于规模 高 推理集群 模型部署、实时预测 中等，取决于规模 中等至高 附加计算 利用现有资源、高级配置 取决于底层资源 高 工作区计算 简单的任务、演示 极低 极低

创建和配置计算目标

创建计算目标可以通过 Azure 门户、Azure CLI 或 Python SDK 完成。 下面以 Python SDK 为例：

```python from azureml.core import Workspace, ComputeTarget

  1. 获取工作区

workspace = Workspace.from_config()

  1. 创建计算集群

compute_target_name = 'my-compute-cluster' provisioning_config = ComputeTarget.create(workspace, compute_target_name, vm_size='Standard_D2_v2', max_nodes=4)

  1. 等待创建完成

provisioning_config.wait_for_completion(show_output=True)

  1. 获取计算目标

compute_target = ComputeTarget(workspace, compute_target_name)

print(f'计算目标 {compute_target_name} 已成功创建') ```

在配置计算目标时，需要考虑以下因素：

  • **虚拟机大小 (VM Size):** 选择合适的 VM 大小取决于您的工作负载。 对于 CPU 密集型任务，可以选择具有更多 CPU 内核的 VM。 对于 GPU 密集型任务，可以选择配备 GPU 的 VM。 类似于选择合适的杠杆比例，需要根据风险承受能力和预期回报来决定。
  • **节点数量 (Node Count):** 节点数量决定了计算集群的规模。 增加节点数量可以提高并行度，但也会增加成本。 类似于调整仓位大小，需要根据市场状况和交易策略来决定。
  • **自动缩放 (Autoscaling):** 启用自动缩放可以根据工作负载自动调整节点数量。 这可以帮助优化成本并提高效率。类似于使用止损单，自动限制潜在损失。
  • **网络配置 (Network Configuration):** 配置网络可以控制对计算目标的访问。 这对于保护敏感数据非常重要。 类似于设置风险管理规则，保护交易账户安全。

计算目标的使用场景

  • **模型训练:** 计算集群是训练大型机器学习模型的理想选择。 例如，可以使用计算集群来训练图像识别模型或自然语言处理模型。 类似于一个量化交易策略，需要大量的历史数据和计算能力来优化参数。
  • **数据预处理:** 计算集群可以用于预处理大量数据。 例如，可以使用计算集群来清洗、转换和特征工程数据。这就像技术指标的计算，需要对原始数据进行处理才能得出有用的信息。
  • **超参数调优:** 计算集群可以用于并行执行超参数调优实验。 这可以帮助找到最佳的模型参数。 类似于回测，通过模拟不同的参数组合来评估策略的性能。
  • **模型部署:** 推理集群可以用于部署机器学习模型并提供实时预测。 例如，可以使用推理集群来部署一个欺诈检测模型。 类似于一个交易机器人，自动执行交易策略。

监控和管理计算目标

Azure 机器学习提供了多种工具来监控和管理计算目标：

  • **Azure 门户:** Azure 门户提供了计算目标的图形界面，可以查看其状态、利用率和成本。
  • **Azure CLI:** Azure CLI 提供了命令行工具，可以自动化计算目标的管理任务。
  • **Python SDK:** Python SDK 提供了编程接口，可以访问计算目标的所有功能。

监控计算目标时，需要关注以下指标：

  • **CPU 利用率 (CPU Utilization):** 衡量计算目标的 CPU 使用率。
  • **内存利用率 (Memory Utilization):** 衡量计算目标的内存使用率。
  • **磁盘利用率 (Disk Utilization):** 衡量计算目标的磁盘使用率。
  • **网络流量 (Network Traffic):** 衡量计算目标的网络流量。
  • **成本 (Cost):** 衡量计算目标的成本。

优化计算目标成本

使用 Azure 机器学习计算目标时，成本控制至关重要。 以下是一些优化成本的技巧：

  • **选择合适的 VM 大小:** 根据工作负载选择合适的 VM 大小。
  • **使用自动缩放:** 启用自动缩放可以根据工作负载自动调整节点数量。
  • **使用预留实例 (Reserved Instances):** 预留实例可以提供显著的折扣。
  • **使用 Spot 虚拟机 (Spot VMs):** Spot 虚拟机可以提供更低的成本，但可能会被中断。 类似于使用期权合约，可以以较低的成本获得潜在收益，但也存在风险。
  • **定期停止未使用的计算目标:** 停止未使用的计算目标可以避免不必要的成本。

与金融交易的类比

正如我们在外汇交易中需要选择合适的经纪商和交易平台一样，在 Azure 机器学习中，我们需要选择合适的计算目标。 同样，理解市场深度对于制定交易策略至关重要，而理解计算目标的能力和限制对于构建有效的机器学习模型至关重要。 风险管理在两者中都至关重要，例如使用仓位控制来限制潜在损失，以及使用自动缩放来控制计算成本。

总结

Azure机器学习计算目标 是构建和训练机器学习模型的重要组成部分。 通过了解不同类型的计算目标、如何创建和配置它们，以及如何监控和管理它们，您可以构建高效、可扩展且成本效益高的机器学习解决方案。 记住，资源管理和优化在机器学习和金融交易中都至关重要。 就像一个成功的交易员需要了解市场动态和风险管理一样，一个成功的机器学习工程师需要了解计算资源和成本优化。


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