我是Azure ML的新手。我有一些疑问。可以请任何人澄清下面列出的疑虑。
我会尽力回答这些问题,随时提出更多问题。 :)
Azure ML服务Azure ML实验服务有什么区别?
从本质上讲,Azure ML服务(我可以将其称为Azure ML Studio)使用拖放界面来构建您的工作流和测试模型。 Azure ML实验是Azure门户的一项新产品,可直接在Azure中托管它们,并提供更好的方式来管理模型。实验将使用Azure ML Workbench构建您的模型。
Azure ML工作台和Azure ML Studio有什么区别?
最大的区别是ML Studio具有用于构建工作流和模型的拖放界面,而Workbench允许您使用Python以编程方式构建模型。 Workbench还包含一种非常好用且功能强大的方法来清理应用程序中的数据。在Studio中,您有一些很好的模块可以清理数据,但我认为它不像您在Workbench中那样强大。
编辑:工作台应用程序is deprecated已被/升级到ML Services取代。但核心功能没有改变。
我想使用azure ML实验服务来构建几个模型并创建Web API。是否有可能与ML工作室一样?
我实际上会说在ML Studio中这样做要容易得多。拖放界面非常直观,只需点击几下即可创建一个Web API来调用您的模型。我觉得,正如撰写本文时的情况,部署模型更加复杂,而且涉及使用Azure CLI。
此外,ML实验服务要求我安装一个用于创建Web服务的Windows的docker。我可以在不使用docker的情况下创建Web服务吗?
在这里,我不太熟悉Workbench的Docker部分,但我相信你可以在不使用Docker的情况下创建和部署。不过,我相信它需要一个Azure模型管理资源。
我希望这会有所帮助,并且可以再次提出更多问题。