Azure — это популярная платформа для размещения служб машинного обучения (ML). Она предлагает как вычислительные ресурсы, так и ресурсы хранения, что делает ее хорошим выбором для крупномасштабных приложений ML.
ПРО СОВЕТ: Подходит ли Azure для машинного обучения?
Остерегайтесь использовать Azure для целей машинного обучения, если у вас нет опыта работы с этой платформой и вы не знакомы с ее особенностями. Хотя за последние годы Azure добилась значительных успехов, она все еще отстает от других облачных провайдеров в плане гибкости и простоты использования. Кроме того, поддержка инструментов и фреймворков с открытым исходным кодом в Azure не так сильна, как у других провайдеров.
Тем не менее, существуют некоторые ограничения в использовании Azure для ML. Во-первых, модель ценообразования для услуг Azure ML основана на количестве используемых ядер, а не на объеме обрабатываемых данных. Это может быть ограничивающим фактором для небольших организаций, которым не требуется большое количество ядер.
Во-вторых, службы Azure ML в настоящее время не интегрированы с другими службами Azure, поэтому вам придется создавать отдельные конвейеры и службы для ваших моделей ML и данных. Наконец, производительность служб Azure ML может быть низкой по сравнению с производительностью локальных решений ML.