Azure ML和Azure ML实验之间的区别

Question

我是Azure ML的新手。我有一些疑问。有人可以澄清下面列出的我的疑问。

1. Azure ML服务Azure ML实验服务之间有何区别？
2. Azure ML工作台和Azure ML Studio有什么区别。
3. 我想使用azure ML实验服务来构建一些模型并创建Web API。是否可以使用ML studio做同样的事情。
4. 而且ML实验服务还要求我安装用于创建Web服务的Windows泊坞窗。我可以在不使用docker的情况下创建Web服务吗？

Answer 1

1. AML实验是我们许多新的ML产品之一，包括数据准备，实验，模型管理和操作化。Workbench是PREVIEW产品，它为其中一些服务提供GUI。但这只是运行所需的CLI的安装程序/包装程序。这些服务基于Spark和Python。其他Python框架也可以使用，并且您可以从Python调用Java / Scala有点技巧。不太确定“ Azure ML服务”是什么意思，也许您是指我上面提到的可操作化服务。这将使您能够快速使用Docker容器创建基于Python的新API，并与模型管理帐户建立联系，以跟踪模型与服务之间的关联。此处的所有服务仍处于预览状态，并可能在GA发布之前中断更改。

2. Azure ML Studio是一个较旧的产品，对于某些人（我自己是工程师而不是数据科学家）来说可能更简单。它提供了拖放体验，但数据大小限制为大约10G。该产品是GA。

3. 是的，但是您需要较小的数据大小，并且作业流程不是基于火花的。我用它来进行快速PoC。此外，与PaaS相比，与较新的服务即IaaS相比，您将更少地控制评分的可伸缩性（批处理或实时）。对于大多数用例，我建议您查看新服务而不是Studio。

4. Web服务完全基于Docker。需要docker进行试验的更多内容是在本地运行事情，而我本人很少这样做。但是，对于实时服务，您打包的所有内容都放置在docker容器中，因此可以将其部署到ACS群集中。