Начните работу с Deep Learning в Azure, бесплатно для учащихся.
Одним из технических ограничений при обучении моделей глубокого обучения является графический процессор. Он существует? Какой тип? И (если вы используете облачного провайдера) как долго? Графические процессоры — это важные ресурсы, которые следует учитывать при обучении или быстрой настройке огромных и ресурсоемких моделей. В этой статье я покажу, как использовать Azure для получения графических процессоров и других вычислительных ресурсов после покупки кредитов Azure.
К счастью, если вы студент, Microsoft Azure может вам помочь! В рамках пакета GitHub Student Developer вы ежегодно получаете 100 долл. США в виде кредитов Azure, пока вы являетесь студентом. Затем вы можете использовать эти кредиты в своих интересах, купив вычислительные ресурсы и хранилище, подходящие для вашей задачи, из тысяч вариантов, доступных на платформе машинного обучения Azure.
Вау, это было слишком быстро, ха. Давайте разберем это шаг за шагом.
Что такое Microsoft Azure?
Microsoft Azure — это платформа облачных вычислений, которая предлагает широкий спектр услуг, включая виртуальные машины, базы данных, хранилище и аналитику. Это позволяет запускать приложения и хранить данные в облаке, а это означает, что вам не нужно беспокоиться об управлении базовой инфраструктурой. Azure также предоставляет инструменты и платформы для создания и развертывания моделей машинного обучения, что особенно полезно для специалистов по данным и разработчиков, интересующихся ИИ и машинным обучением.
Итак, что такое пакет разработчика для студентов GitHub?
Научитесь поставлять программное обеспечение как профессионал. Ничто не заменит практический опыт. Но для большинства студентов реальные инструменты могут быть непомерно дорогими. Вот почему мы создали GitHub Student Developer Pack вместе с некоторыми из наших партнеров и друзей.
Вот, теперь можно начинать.
Для начала
Во-первых, давайте создадим бесплатные аккаунты. Для начала вы можете создать бесплатные учетные записи в Azure и GitHub. После того, как вы создали свою учетную запись GitHub, выкупите свой студенческий пакет на https://education.github.com/pack и подтвердите свой статус студента, используя предоставленную документацию. Вам потребуется ваш идентификатор студенческого института. Внимание! Некоторые идентификаторы институтов не распознаются Azure. (пока! Вы можете обратиться в службу поддержки, чтобы изменить это)
Поздравляем! Как вы, возможно, уже поняли, теперь у вас есть доступ к множеству невероятно полезных ресурсов, помимо кредитов Azure.
По той же ссылке прокрутите вниз, пока не увидите Azure Card. Нажав на нее, вы сможете создать свою первую учетную запись Azure или войти в уже существующую учетную запись. Создание учетной записи Azure совершенно бесплатно, но требует аутентификации с помощью мобильного телефона и электронной почты. В зависимости от вашего метода регистрации вам, вероятно, также потребуется идентификатор электронной почты Outlook.
Вы попадете на эту страницу:
https://azure.microsoft.com/en-us/free/students/
Нажмите «Начать бесплатно»
Вот и все! Ваши кредиты Azure готовы к использованию.
Давайте настроим и запустим ваше рабочее пространство:
Начните с моего перехода в Azure ML Studio:
Выберите Создать рабочее пространство. Заполните эти поля по своему усмотрению:
Купите свой компьютер!
Рабочая область — это комплексное решение для всего, что вам нужно для машинного обучения. Чтобы начать работу, купите вычислительные ресурсы. Перейдите на боковую панель слева, выберите «Создать» и выберите «Вычислительный экземпляр».
Поле Создать вычислительный экземпляр раскрывается.
Здесь выберите свой компьютер и его имя. Имейте в виду, что не везде доступны все виды вычислений. Возможно, вам придется изменить свое местоположение, чтобы получить нужные вам вычислительные ресурсы.
Это может занять несколько минут. Вскоре вы должны увидеть значок «работает». Как только вы это увидите, нажмите на вычисление. Вы также можете просмотреть все свои вычисления, используя опцию боковой панели.
Теперь вы можете запустить Jupyter или VS Code на этом вычислении. Или что угодно. Это ВМ.
ОБЯЗАТЕЛЬНО ВЫКЛЮЧИТЕ КОМПЬЮТЕР ПОСЛЕ ЗАВЕРШЕНИЯ ЕГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ.
Чтобы ознакомиться с более полными решениями машинного обучения, предлагаемыми Azure, вы можете ознакомиться с их документацией здесь.
Если вы нашли это полезным, рассмотрите возможность хлопать 👏для меня!
Если нет 😞, обратная связь всегда приветствуется! Если вы нашли что-то не так или считаете, что я могу добавить что-то лучше, дайте мне знать!
Подписывайтесь на меня: LinkedIn || Гитхаб
