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Azure Data Science Virtual Machine - ML-Entwicklungsumgebung

Azure Data Science Virtual Machine ist ein vorkonfiguriertes VM-Image mit ML-Tools, Frameworks und optionalem GPU-Support für Data Scientists.

ai-machine-learning
Preismodell Bezahlung nach Pay-as-you-go für die zugrunde liegende VM (Compute, Storage), kein separater Lizenzaufpreis
Verfügbarkeit Alle Azure-Regionen
Datensouveränität EU-Regionen verfügbar
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter (siehe offizielle SLA-Seite für Virtual Machines) SLA

Was ist die Data Science Virtual Machine?

Die Azure Data Science Virtual Machine (DSVM) ist ein vorkonfiguriertes VM-Image mit vorinstallierten und vorkonfigurierten Tools für Data Science und Machine Learning. Sie ist als Windows-Server- oder Ubuntu-LTS-Image verfügbar; eine zusätzliche DSVM-for-PyTorch-Edition auf Ubuntu-Basis ist speziell für große, verteilte Deep-Learning-Workloads optimiert. Data Scientists können damit direkt starten, ohne Stunden mit der Installation von Frameworks und Tools zu verbringen.

Kernfunktionen

  • Vorinstallierte Data-Science-Sprachen und -Frameworks, darunter Python, R und Julia
  • Entwicklungsumgebungen wie Jupyter(Lab), VS Code und (auf Windows) Visual Studio und Power BI Desktop
  • Optionaler GPU-Support auf beliebigen N-Serie-VMs inklusive vorbereiteter Treiber und Deep-Learning-Frameworks
  • SSH-Zugriff auf allen Editionen, zusätzlich RDP-Zugriff auf Windows-Editionen
  • Volle Kontrolle als unmanaged VM inklusive freier Wahl von VM-Größe und Betriebssystem-Version

Typische Anwendungsfälle

  • Schneller Einstieg in ML-Projekte und kurzfristige Evaluierung neuer Data-Science-Tools
  • Training von Deep-Learning-Modellen auf GPU-Hardware bei Bedarf, mit Rückfall auf CPU-Modus ohne GPU-VM
  • Exploration und Prototyping vor dem Aufbau produktiver ML-Pipelines
  • Data-Science-Schulungen und Kurse, die eine konsistente, reproduzierbare Umgebung für Teilnehmer benötigen

Vorteile

  • Keine Installationszeit: sofort produktiv dank vorinstallierter Tools
  • Konsistente Umgebung für Teams und Schulungen
  • Flexible Skalierung durch freie Wahl der zugrunde liegenden VM-Größe, inklusive GPU-Optionen
  • Kosteneffizient, da nur die tatsächlich genutzte VM-Zeit berechnet wird

Integration mit innFactory

Als Microsoft Solutions Partner unterstützt innFactory Sie bei der Data Science Virtual Machine: Setup für Teams, Integration mit Azure Machine Learning, GPU-Auswahl und Kostenmanagement.

Typische Anwendungsfälle

Schneller Einstieg in Data-Science- und ML-Projekte ohne Setup-Aufwand
Training von Deep-Learning-Modellen auf GPU-VMs
Kurzfristige Exploration, Prototyping und Evaluierung neuer Tools
Konsistente Trainings- und Schulungsumgebungen für Data-Science-Kurse

Häufig gestellte Fragen

Was ist die Azure Data Science Virtual Machine?

Die Data Science Virtual Machine (DSVM) ist ein vorkonfiguriertes VM-Image auf Azure mit vorinstallierten Data-Science- und ML-Tools. Sie ist als Windows-Server- oder Ubuntu-LTS-Image verfügbar und richtet sich an Data Scientists, die ohne manuelle Installation direkt loslegen wollen.

Welche Tools sind vorinstalliert?

Je nach Edition u.a. Python, R, Julia, gängige ML-Frameworks, Jupyter(Lab), VS Code, Power BI Desktop sowie auf Windows zusätzlich SSMS und Office. Eine vollständige, aktuelle Toolliste führt Microsoft in der Produktdokumentation.

Gibt es GPU-Varianten?

Ja, die DSVM lässt sich auf beliebigen GPU-fähigen N-Serie-VMs (z.B. NC-Serie) betreiben; passende GPU-Treiber und Deep-Learning-Frameworks sind auf den Windows- und Linux-Editionen vorbereitet. Ohne GPU-VM laufen dieselben Frameworks im CPU-Modus.

Windows oder Linux?

Beide sind verfügbar: Windows Server sowie eine Ubuntu-LTS-Edition. Zusätzlich gibt es eine spezialisierte DSVM-for-PyTorch-Variante auf Ubuntu-Basis, optimiert für große verteilte Deep-Learning-Workloads.

Wie unterscheidet sich die DSVM von Azure-Machine-Learning-Compute-Instanzen?

Die DSVM ist eine unmanaged VM, die Sie selbst administrieren, mit breiterer Sprachunterstützung (u.a. Python, R, Julia, SQL, C#, Java) und RDP-Zugriff. Azure-Machine-Learning-Compute-Instanzen sind vollständig verwaltete, in Azure Machine Learning integrierte Compute-Ressourcen mit eingebauten Notebooks, Single Sign-on und Kollaborationsfunktionen, aber eingeschränkterer Sprachunterstützung (Python/R).

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Azure (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Azure dar.

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