Cụm Tính Toán trong Azure Machine Learning: Hướng Dẫn Cơ Bản

Cụm tính toán trong Azure Machine Learning là gì?
Cụm tính toán trong Azure Machine Learning là một tập hợp các tài nguyên điện toán được quản lý bởi Azure để hỗ trợ triển khai và chạy các mô hình học máy. Với cụm tính toán này, người dùng có thể thực hiện các tác vụ như huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu quả của các thuật toán, và xử lý tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Cụm tính toán không chỉ giúp việc xử lý trở nên nhanh chóng hơn mà còn cho phép người dùng mở rộng quy mô tài nguyên một cách linh hoạt, tùy theo nhu cầu và khối lượng công việc.

Bên cạnh đó, Azure cung cấp nhiều tùy chọn khác nhau về cấu hình cụm để phù hợp với từng loại bài toán và yêu cầu xử lý khác nhau của người dùng.

Tạo hoặc tìm cụm tính toán trong Azure Machine Learning

Để tìm hoặc tạo mới compute cluster trong Azure Machine Learning, bạn có thể thực hiện các bước sau:

1. Truy cập Azure Machine Learning Studio

• Truy cập Azure Machine Learning Studio.
• Đăng nhập bằng tài khoản Azure của bạn.

2. Đi tới phần Compute (Tính toán)

• Trong menu bên trái, chọn Quản lý (Manage) và sau đó chọn Compute.
• Bạn sẽ thấy các tab cho các loại tài nguyên tính toán khác nhau, như Compute Instances (Phiên tính toán), Compute Clusters (Cụm tính toán) và Attached Compute (Tính toán đính kèm).

3. Tìm hoặc tạo cụm tính toán

• Nhấp vào tab Compute Clusters để xem tất cả các cụm được liên kết với workspace của bạn.
• Nếu chưa có compute cluster, nhấn vào nút New (Mới).

4. Cấu hình compute cluster

Tại đây, bạn có thể chọn một số tùy chọn như:

• Virtual Machine Tier: Máy ảo với low priority rẻ hơn nhưng không đảm bảo các nút tính toán luôn sẵn sàng (Low priority virtual machines are cheaper but don’t guarantee the compute nodes. Your job may be pre-empted).
• Loại CPU/GPU tùy theo nhu cầu tính toán của bạn.

Sau khi chọn xong, bạn có thể nhấn Next (Tiếp theo) và làm theo hướng dẫn. Khi đặt tên cho cụm, hãy chọn tên dễ nhớ. Nếu có nhiều cluster, bạn có thể dùng tag để quản lý chúng.

Tóm lại

Trong Azure Machine Learning, cách quản lý cụm tính toán đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai và thực hiện các mô hình học máy. Đầu tiên, người dùng cần xác định nhu cầu của dự án để lựa chọn loại cụm tính toán phù hợp, có thể là cụm dịch vụ đám mây, cụm máy ảo hoặc cụm dựa trên Kubernetes.

Sau đó, việc cấu hình các thông số như kích thước, số lượng máy ảo, và các cài đặt mạng là rất cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất. Ngoài ra, Azure còn cung cấp công cụ giám sát và báo cáo giúp người dùng theo dõi hiệu suất của cụm, từ đó dễ dàng điều chỉnh và tối ưu hóa quá trình huấn luyện mô hình, đảm bảo kết quả tốt nhất trong thời gian ngắn nhất có thể.