compute 套件

參考

此套件包含用來管理 Azure Machine Learning 中計算目標的類別。

如需選擇定型和部署計算目標的詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 中的計算目標？

單元

adla	包含在 Azure Machine Learning 中管理 Azure Data Lake Analytics計算目標的功能。
aks	包含在 Azure Machine Learning 中管理Azure Kubernetes Service計算目標的功能。
amlcompute	包含在 Azure Machine Learning 中管理 Azure Machine Learning 計算目標的功能。
batch	包含在 Azure Machine Learning 中管理 Batch 計算目標的功能。
compute	包含 Azure Machine Learning 中計算目標的抽象父系和組態類別。
computeinstance	包含在 Azure Machine Learning 中建立完全受控雲端式工作站的功能。
databricks	包含在 Azure Machine Learning 中管理 Databricks 計算目標的功能。
datafactory	包含在 Azure Machine Learning 中管理 Datafactory 計算目標的功能。
dsvm	包含在 Azure Machine Learning 中管理資料科學虛擬機器計算目標的功能。
hdinsight	包含在 Azure Machine Learning 中管理 HDInsight 叢集計算目標的功能。
kubernetescompute	包含在 Azure Machine Learning 中管理 Azure Machine Learning 計算目標的功能。
kusto	包含在 Azure Machine Learning 中管理 Kusto 計算目標的功能。
remote	包含在 Azure Machine Learning 中管理遠端計算目標的功能。
synapse	管理 Azure Machine Learning 服務中的 Synapse 計算目標。

類別

AdlaCompute	管理 Azure Machine Learning 中的 Azure Data Lake Analytics計算目標。 Azure Data Lake Analytics 是 Azure 雲端中的巨量資料分析平台。其可作為 Azure Machine Learning 管線的計算目標。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 中的計算目標？類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
AksCompute	在 Azure Machine Learning 中管理Azure Kubernetes Service計算目標。 Azure Kubernetes Service (AKSCompute) 目標通常用於大規模生產部署，因為它們提供快速回應時間和自動調整已部署服務。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 中的計算目標？類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
AmlCompute	管理 Azure Machine Learning 中的 Azure Machine Learning 計算。 Azure Machine Learning Compute (AmlCompute) 是受控計算基礎結構，可讓您輕鬆地建立單一或多節點計算。計算會在工作區區域內建立，做為可以與其他使用者共用的資源。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 中的計算目標？類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
BatchCompute	在 Azure Machine Learning 中管理 Batch 計算目標。 Azure Batch 可用來在雲端有效率地執行大規模的平行和高效能運算 (HPC) 應用程式。 BatchCompute 用於 Azure Machine Learning 管線，以使用 AzureBatchStep 將作業提交至電腦Azure Batch集區。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 中的計算目標？類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
ComputeInstance	在 Azure Machine Learning 中管理雲端式優化 ML 開發環境。 Azure Machine Learning 計算實例是雲端中完全設定和管理的開發環境，已針對機器學習開發工作流程進行優化。 ComputeInstance 通常用來建立開發環境，或作為開發和測試定型和推斷的計算目標。透過 ComputeInstance，您可以在工作區中完全整合的筆記本體驗中撰寫、定型和部署模型。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 計算執行個體？。類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
ComputeTarget	Azure Machine Learning 所管理之所有計算目標的抽象父類別。計算目標是您執行定型腳本或裝載服務部署的指定計算資源/環境。這個位置可能是您的本機電腦或雲端式計算資源。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 中的計算目標？類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
DataFactoryCompute	在 Azure Machine Learning 中管理 DataFactory 計算目標。 Azure Data Factory 是 Azure 的雲端 ETL 服務，可用於向外調整無伺服器資料整合和資料轉換。如需詳細資訊，請參閱Azure Data Factory。類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
DatabricksCompute	在 Azure Machine Learning 中管理 Databricks 計算目標。 Azure Databricks 是 Azure 雲端中的 Apache Spark 型環境。它可與 Azure Machine Learning 管線搭配使用作為計算目標。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 中的計算目標？類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
DsvmCompute	在 Azure Machine Learning 中管理資料科學虛擬機器計算目標。 Azure 資料科學虛擬機器 (DSVM) 是 Azure 中預先設定的資料科學和 AI 開發環境。 VM 會針對整個生命週期的機器學習開發，提供精心選擇的工具和架構。如需詳細資訊，請參閱資料科學虛擬機器。類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
HDInsightCompute	在 Azure Machine Learning 中管理 HDInsight 叢集計算目標。 Azure HDInsight 是巨量資料分析的常用平台。此平台會提供 Apache Spark，可用來將您的模型定型。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 中的計算目標？類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
KubernetesCompute	注意這是實驗性類別，可以隨時變更。請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。 KubernetesCompute (Preview) 是由叢集管理員連結至工作區的客戶受控 K8s 叢集。使用者授與計算的存取權和配額，可以輕鬆地將單一節點或分散式多節點 ML 工作負載提交至計算。計算會在容器化環境中執行，並將您的模型相依性封裝在 Docker 容器中。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 中的計算目標？ https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-compute-target 類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
KustoCompute	在 Azure Machine Learning 中管理 Kusto 計算目標。 Kusto 也稱為 Azure Data Explorer，可作為 Azure Machine Learning 管線的計算目標。計算目標會保存用來存取目標 Kusto 叢集的 Kusto 連接字串和服務主體認證。類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
RemoteCompute	管理遠端計算目標，以用於 Azure Machine Learning。 Azure Machine Learning 支援使用將遠端計算資源附加至您的工作區。只要 Azure Machine Learning 可存取資源，遠端資源可以是 Azure VM、組織中的遠端伺服器或內部部署。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Azure Machine Learning 中的計算目標？類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。
SynapseCompute	注意這是實驗性類別，可以隨時變更。請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。管理 Azure Machine Learning 中的 Synapse 計算目標。目前它只支援 spark。 Azure Synapse是整合式分析服務，可加速跨資料倉儲和巨量資料分析系統的深入解析。 Azure Synapse 的核心會將企業資料倉儲中所用的 SQL 技術、巨量資料所用的 Spark 技術及管線完美地結合在一起，以便進行資料整合與 ETL/ELT。如需詳細資訊，請參閱什麼是 Synapse Spark 集區實例？。類別 ComputeTarget 建構函式。擷取與所提供工作區相關聯之 Compute 物件的雲端標記法。傳回對應至所擷取之 Compute 物件之特定型別之子類別的實例。