Data Science Virtual Machine
Data Science Virtual Machine (DSVM) - это виртуальная машина в облаке Azure, которая настроена для использования в науке о данных. У DSVM есть некоторые предварительно настроенные и предустановленные инструменты, которые помогают пользователям создавать приложения AI. DSVM поможет ученым по данным получить доступ к последовательной настройке. В этом посте будет представлено краткое введение в DSVM и его установке. Также будет представлен обзор установленных инструментов.
Обзор Data Science Virtual Machine
Data Science Virtual Machine - это предварительно установленный и предварительно сконфигурированный инструмент. DSVM способна содействовать сотрудничеству внутри команды по данным. Установка набора необходимых инструментов в облаке снижает потребность в обслуживании программного обеспечения, а также его стоимость и время.
DSVM может быть полезен для тренеров и преподавателей для обучения науке о данных с последовательной настройкой. Наличие готовой среды настройки подходит для краткосрочного обучения. DSVM может быть полезен для обучения и сравнения различных инструментов машинного обучения, таких как Microsoft ML Server, SQL Server, Visual Studio, Jupyter, глубокие инструменты обучения и т. Д. DSVM имеет много разных наук о данных и инструментов глубокого обучения.
· Microsoft R Open с популярными, предварительно установленными пакетами
· Microsoft ML Server (R, Python) Developer
· Microsoft Office Pro-Plus
· Anaconda Python 2.7, 3.5
· Реляционная база данных
· Инструменты базы данных
· Jupytor Notebook Server с R, Python, Julia, PySpark, Sparkmagic и SparkR
· Средства разработки, такие как Visual Studio 2017, RStudio desktop и Server, сообщество Pycharm и т. д.
· Power BI Desktop
· Инструменты перемещения данных и управления, такие как Azure storage explorer и Microsoft Data Management Gateway
· Средства машинного обучения, такие как обучение Azure Machine, Weka, Rattle и H2O
· Инструменты глубокого обучения, такие как Microsoft cognitive Toolkit, TensorFlow и Keras
· Большие платформы данных, такие как Spark и Hadoop
Настройка виртуальной машины Data Science (DSVM)
Чтобы настроить DSVM, сначала необходимо войти в портал Azure. Выберите инструменты AI и Machine Learning, затем щелкните на виртуальной машине Data Science Windows 2016.
Следующим шагом будет настройка размера и выбор правильной настройки. Для целей науки о данных размер процессора виртуальной машины должен быть более четырех ядер и 14 ГБ ОЗУ или более . Рядом с необходимой услугой стоит звездочка.
Следующим шагом будет настройка этого параметра для идентификации местоположений и имен. Наконец, на последнем этапе будет показана сводка DSVM. Для создания службы DSVM потребуется около пяти минут. После создания ресурса щелкните по ссылке «Получить ресурсы». Конечным пользователям будет показан обзор DSVM.
На рисунке ниже вы увидите обзор местоположения DSVM, размер виртуальной машины и т. д.
На рисунке ниже вы увидите обзор местоположения DSVM, размер виртуальной машины и т. д.
Чтобы подключиться к DSVM, нажмите кнопку Connect в верхней части окна. Соответствующий протокол удаленного рабочего стола (RDP) можно будет загрузить с Azure.
После загрузки файла RDP откройте виртуальную машину и проверьте среду.
В DSVM была предварительно установлена визуальная студия с инструментами R и Python (RTVS и PTVS). Как вы можете видеть на рисунке ниже, вы можете проверить последнее обновление в Visual Studio.
RSTudio был установлен в DSVM. Требуется установить все необходимые пакеты в RStudio и всех пользователей, имеющих доступ к этим пакетам.