コンピューティングターゲット
Compute Target (コンピューティングターゲット) は AML の計算環境の概念を抽象化したものです。対象はローカルマシンから Azure VM で構成されるクラスターまで様々です。
Compute Target の取得#
ワークスペース ws にある既存の Compute Target の取得:
既存 Compute Target のリスト#
ワークスペース ws にある Compute Target のリストの取得:
空き状況の確認#
ワークスペースをチームで共有するときには、ジョブを実行する前にワークスペース ws の計算環境が利用可能か確認することがよくあります。
studio から簡単に確認することができます。
Compute Target の作成#
studio から簡単に新しい Compute Target が作成できます。
"コンピューティング" のメニュー選択> "コンピューティングクラスタ" のタブを選択 > "+ 新規作成" ボタンを選択:
作成時に次の情報を入力します。:
- コンピューティング名: 後に studio や Python SDK から参照するのに利用されます。入力必須です。名前は 名前の長さは 2 から 16 文字の間でなければなりません。有効な文字は英字、数字、- 文字です。
- 仮想マシンの種類: "CPU" or "GPU"
- 仮想マシンの優先度: "専用" もしくは "低優先度"
低優先度の仮想マシンは安く使えますが、計算環境の確保を保証していません。ジョブが途中で中断される場合があります。
- 仮想マシンのサイズ: ドロップダウンリストから選択します。利用可能な仮想マシンのサイズの一覧はこちらです。
- 最小 / 最大ノード数: Compute Target は実行されたジョブの数に依って最小ノード数と最大ノード数の間でオートスケースします。最小ノード数を 0 に設定することで計算環境上でのジョブが完了すると自動で 0 台に縮小するためコストを節約できます。
- スケールダウンする前のアイドル時間 (秒): 計算環境をスケールダウンする前のアイドル時間を指定します。
備考: 計算環境を常に Azure Machine Learning Workspace と同じリージョンに作成されます。
SSH の利用#
管理者ユーザ名とパスワード・SSH キーを設定することで、Compute Target に対して SSH で接続できます。
低優先度 の Compute Target#
低優先度の仮想マシンは安く使えますが、計算環境の確保を保証していません。ジョブが途中で中断される場合があります。
SDK 経由での作成#
SDK 経由での Compute Target の作成: