Azure Machine Learning Studio与Workbench

Question

Azure Machine Learning Studio和Azure Machine Learning Workbench有什么区别？预期的差异是什么？是否预计Workbench正朝着弃用而转向Studio？

我收集了各种各样的差异：

• Studio每个模块的训练数据总输入硬限制为10 GB，而Workbench的价格可变限制。
• Studio似乎拥有功能更全面的GUI和用户友好的部署工具，而Workbench似乎拥有更强大/可自定义的部署工具。
• 等等

但是，我还发现了几个分散的引用，声称Studio是一个重命名的Workbench更新版，即使这两个服务似乎仍然提供。

对于希望采用Microsoft堆栈的新数据科学家（可能在中期和长期的企业范围内），我更喜欢哪种产品？

Answer 1

Azure Machine Learning Workbench是一个可预览下载的应用程序。它为许多Azure机器学习CLI命令提供了一个UI，特别是围绕基于Python的作业到DSVM或HDI的实验提交。 Azure机器学习CLI由许多关键功能组成，例如作业submisison和创建实时Web服务。工作台安装程序提供了一种安装参与预览所需的所有内容的方法。

Azure Machine Learning Studio是一款较旧的产品，它提供了一个拖放界面，用于创建简单的机器学习过程。它对可处理的数据大小有限制（约10gig处理）。基于此服务的学习和客户请求有助于设计上面提到的新Azure机器学习CLI。

Answer 2

应该补充一点，Azure机器学习工作台is deprecated since september 2018已经被Azure Machine Learning services所取代，qazxswpoi于2018年12月普遍推出。核心功能仍然完好无损，但是有关该架构的一些重大变化是：

• 简化的Azure资源模型
• 用于管理实验和计算目标的新门户UI
• 一个新的，更全面的Python SDK
• 用于机器学习的新扩展Azure CLI扩展