Was ist Data Science Virtual Machine?
Azure Data Science Virtual Machines (DSVM) sind vorkonfigurierte VM-Images mit allen wichtigen Tools für Data Science und Machine Learning. Data Scientists können sofort starten, ohne Stunden mit Installation zu verbringen.
Kernfunktionen
- Vorinstallierte ML-Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
- Entwicklungsumgebungen: Jupyter, VS Code, RStudio
- GPU-Support mit CUDA und cuDNN
- Azure ML SDK und CLI vorinstalliert
- Automatische Updates der Tools
Typische Anwendungsfälle
- Schneller Einstieg in ML-Projekte
- Training von Deep Learning Modellen
- Exploration und Prototyping
Vorteile
- Keine Installationszeit: sofort produktiv
- Konsistente Umgebung für Teams
- Flexible Skalierung nach Bedarf
- Kosteneffizient: nur bei Nutzung bezahlen
Integration mit innFactory
Als Microsoft Solutions Partner unterstützt innFactory Sie bei Data Science VMs: Setup für Teams, Integration mit Azure ML, GPU-Optimierung und Kostenmanagement.
Häufig gestellte Fragen
Welche Tools sind vorinstalliert?
Python, R, Julia, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Jupyter, VS Code, Azure ML SDK, Power BI Desktop und viele weitere. Über 50 Tools sofort einsatzbereit.
Gibt es GPU-Varianten?
Ja, DSVM ist auf NC-Serie (NVIDIA Tesla) und NDv2 (NVIDIA A100) VMs verfügbar. CUDA und cuDNN sind vorinstalliert.
Windows oder Linux?
Beide verfügbar. Ubuntu-basierte DSVMs sind für Deep Learning optimiert, Windows-DSVMs für Power BI und SQL Server Integration.
Wie unterscheidet sich DSVM von Azure ML Compute?
DSVM für interaktive Entwicklung und Exploration. Azure ML Compute für skalierbare Training-Jobs und Produktionspipelines.
