Azure 机器学习计算集群

1. Azure 机器学习计算集群

简介

在现代机器学习（机器学习）领域，训练和部署模型需要大量的计算资源。对于初学者来说，理解如何高效地利用这些资源至关重要。Azure 机器学习提供了一个强大的平台，而 Azure 机器学习计算集群是其核心组件之一。本文旨在为初学者提供关于 Azure 机器学习计算集群的全面介绍，涵盖其概念、优势、配置、使用以及相关的最佳实践。虽然本文主要关注技术方面，但我们会尝试类比金融交易中的概念，例如风险管理和资源分配，以帮助理解。

什么是 Azure 机器学习计算集群？

Azure 机器学习计算集群本质上是一组预配置的虚拟机（虚拟机），专门用于运行机器学习工作负载。与手动设置和管理虚拟机不同，计算集群简化了整个过程，提供了可扩展性、可靠性和成本效益。

可以将计算集群视为一个“交易池”，其中每个虚拟机代表一个“交易员”，他们并行处理不同的机器学习任务。资源的规模（交易员的数量）可以根据需求灵活调整，类似于调整交易头寸的大小。

计算集群的优势

**可扩展性:** 可以根据需要轻松地增加或减少集群中的节点数量。这对于处理不同规模的数据集和模型至关重要。类似于根据市场波动调整交易规模。
**灵活性:** 支持多种虚拟机大小和类型，可以针对不同的工作负载进行优化。例如，GPU（图形处理单元）驱动的虚拟机非常适合深度学习任务，而 CPU（中央处理器）驱动的虚拟机则适用于更传统的机器学习算法。就像选择不同的交易策略以适应不同的市场条件一样。
**易于管理:** Azure 机器学习负责集群的配置、管理和维护，从而减少了运维负担。这类似于将资金委托给专业的基金经理管理。
**成本效益:** 仅需为使用的计算资源付费，避免了预配置资源的浪费。类似于只在有利时机进行交易，避免不必要的风险。
**集成性:** 与 Azure 机器学习的其他组件（例如 Azure 机器学习设计器、Azure 机器学习 SDK）无缝集成，简化了机器学习流程。
**版本控制:** 可以轻松地管理集群的配置和依赖项，确保可重复性和一致性。类似于记录每笔交易的详细信息以进行分析。

计算集群的类型

Azure 机器学习提供两种主要的计算集群类型：

**CPU 集群:** 使用 CPU 驱动的虚拟机，适用于一般的机器学习任务，例如数据预处理、特征工程和某些类型的模型训练。
**GPU 集群:** 使用 GPU 驱动的虚拟机，适用于深度学习任务，例如图像识别、自然语言处理和推荐系统。GPU 的并行处理能力可以显著加速模型训练过程。

选择哪种类型的集群取决于具体的工作负载。如果模型需要大量的矩阵运算，则 GPU 集群通常是更好的选择。

配置计算集群

配置计算集群涉及以下关键步骤：

1. **选择计算目标:** 在 Azure 机器学习工作区中创建一个新的计算目标，并选择计算集群作为目标类型。 2. **选择节点大小:** 选择适合工作负载的虚拟机大小。Azure 机器学习提供了多种预定义的节点大小，也可以自定义节点大小。 3. **设置节点数量:** 指定集群中的节点数量。初始节点数量取决于工作负载的规模和预算。 4. **配置自动缩放:** 启用自动缩放功能，可以根据工作负载的变化自动调整节点数量。这有助于优化成本和性能。 5. **选择操作系统:** 选择要使用的操作系统，例如 Linux 或 Windows。 6. **安装依赖项:** 指定要安装在集群节点上的依赖项，例如 Python 库和 R 包。

计算集群配置参数
说明 \| 示例 \|
计算集群的名称 \| my-ml-cluster \|	虚拟机的大小 \| Standard_DS3_v2 \|	集群中的最小节点数量 \| 0 \|	集群中的最大节点数量 \| 10 \|	自动缩放的策略 \| 基于 CPU 利用率 \|	操作系统类型 \| Linux \|	要安装的依赖项 \| scikit-learn, TensorFlow \|

使用计算集群

配置完成后，可以使用计算集群来运行机器学习任务。可以通过以下方式使用计算集群：

**Azure 机器学习设计器:** 使用拖放式界面创建和运行机器学习管道。
**Azure 机器学习 SDK:** 使用 Python 代码编写和运行机器学习任务。
**命令行界面 (CLI):** 使用命令行工具管理和运行机器学习任务。

例如，可以使用 Azure 机器学习 SDK 提交一个 Python 脚本到计算集群进行训练：

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

获取 Azure 机器学习工作区

ws = Workspace.from_config()

获取计算目标

compute_target = ws.compute_targets['my-ml-cluster']

创建一个实验

experiment = Experiment(ws, 'my-experiment')

提交一个训练脚本

job = experiment.submit(script='train.py', compute_target=compute_target) ```

监控计算集群

监控计算集群的性能和状态至关重要。Azure 机器学习提供了多种监控工具，包括：

**Azure 门户:** 在 Azure 门户中查看集群的指标，例如 CPU 利用率、内存利用率和磁盘 I/O。
**Azure 机器学习工作室:** 在 Azure 机器学习工作室中查看实验的运行状态和日志。
**Azure Monitor:** 使用 Azure Monitor 收集和分析集群的日志和指标。

监控可以帮助识别性能瓶颈、诊断问题并优化资源利用率。类似于监控市场动态以调整交易策略。

最佳实践

**根据工作负载选择合适的节点大小和类型。**
**启用自动缩放功能，以优化成本和性能。**
**使用 Azure 监控工具监控集群的性能和状态。**
**定期更新集群的依赖项，以确保安全性和兼容性。**
**使用版本控制管理集群的配置和依赖项。**
**考虑使用虚拟网络隔离计算集群，提高安全性。**
**利用 Azure 机器学习管道实现端到端的机器学习流程。**
**探索 Azure 机器学习模型注册表存储和管理训练好的模型。**
**使用 Azure 机器学习数据存储安全地存储和访问数据。**
**了解 Azure 机器学习特征存储的优势，以简化特征工程。**

与金融交易的类比

| 机器学习概念 | 金融交易概念 | |---|---| | 计算集群 | 交易池 | | 虚拟机 | 交易员 | | 节点大小 | 交易头寸大小 | | 自动缩放 | 动态风险管理 | | 监控 | 市场分析 | | 成本优化 | 利润最大化 | | 依赖项更新 | 投资组合调整 | | 数据存储 | 资金保管 | | 模型注册表 | 投资组合记录 |

高级主题

**Azure Kubernetes Service (AKS) 集成:** 使用 AKS 作为计算目标，可以进一步提高可扩展性和灵活性。Azure Kubernetes Service
**使用自定义镜像:** 创建和使用自定义镜像，可以更好地控制集群环境。
**配置环境变量:** 使用环境变量传递配置信息到集群节点。
**使用 Azure Key Vault 存储敏感信息:** 使用 Azure Key Vault 安全地存储和访问敏感信息，例如数据库凭据和 API 密钥。Azure Key Vault

结论

Azure 机器学习计算集群是构建和部署机器学习模型的强大工具。通过理解其概念、优势和配置，初学者可以有效地利用 Azure 机器学习平台，加速机器学习项目的开发和部署。记住，如同在金融市场中一样，了解工具、制定策略和持续监控是成功的关键。

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说明 \| 示例 \|
计算集群的名称 \| my-ml-cluster \|	虚拟机的大小 \| Standard_DS3_v2 \|	集群中的最小节点数量 \| 0 \|	集群中的最大节点数量 \| 10 \|	自动缩放的策略 \| 基于 CPU 利用率 \|	操作系统类型 \| Linux \|	要安装的依赖项 \| scikit-learn, TensorFlow \|