Контейнер Azure для PyTorch (ACPT)

Контейнер Azure для PyTorch — это упрощенная автономная среда, которая включает необходимые компоненты для эффективного запуска оптимизированного обучения для больших моделей на Машинное обучение Azure. Управляемые среды машинного обучения Azure доступны в рабочей области пользователя по умолчанию и поддерживаются кэшированными образами Docker, которые используют последнюю версию пакета SDK машинного обучения Azure. Это помогает сократить затраты на подготовку и ускорить развертывание. ACPT можно использовать для быстрого начала работы с различными задачами глубокого обучения с помощью PyTorch в Azure.

Почему следует использовать ACPT?

• Гибкость. Использование как есть с предварительно установленными пакетами или сборкой на основе курированной среды.
• Простота использования. Все компоненты устанавливаются и проверяются на основе десятков рабочих нагрузок Майкрософт, чтобы сократить затраты на настройку и ускорить время, чтобы получить значение.
• Эффективность. Избегайте ненужных сборок образов и имеют только необходимые зависимости, доступные в образе или контейнере.
• Оптимизированная платформа обучения: настройка, разработка и ускорение моделей PyTorch на больших рабочих нагрузках, а также повышение скорости обучения и успешного развертывания.
• Актуальный стек: доступ к последним совместимым версиям Ubuntu, Python, PyTorch, CUDA/RocM и т. д.
• Последние технологии оптимизации обучения: использование среды выполнения ONNX, DeepSpeed, MSCCL и многое другое.
• Интеграция с Машинное обучение Azure. Отслеживание экспериментов PyTorch по Студия машинного обучения Azure или использованию пакета SDK. Поддержка клиентов Azure также снижает задержку обучения и развертывания.
• Доступность как DSVM: образ также доступен как Виртуальная машина для обработки и анализа данных (DSVM). Дополнительные сведения о Виртуальная машина для обработки и анализа данных см. в обзорной документации по DSVM.

Поддерживаемые конфигурации для контейнера Azure для PyTorch (ACPT)

Описание: Курируемая Azure среда для PyTorch — это наша последняя курируемая среда PyTorch. Он оптимизирован для больших распределенных рабочих нагрузок глубокого обучения и поставляется предварительно упакован с лучшими технологиями Майкрософт для ускорения обучения (например, Onnx Runtime Training (ORT), DeepSpeed, MSCCL и т. д.). Другие пакеты, такие как fairscale, horovod, msccl, protobuf, pyspark, pytest, pytorch-lightning, tensorboard, torchvision и факелметрики предоставляются для поддержки всех потребностей обучения.

Поддерживаются следующие конфигурации:

Дополнительные сведения см. в статье "Создание пользовательских курируемых сред ACPT".

Поддержка

Обновления версий для поддерживаемых сред, в том числе базовых образов, на которые они ссылаются, выпускаются каждые две недели для устранения уязвимостей не старше 30 дней. В зависимости от использования некоторые среды могут рассматриваться как нерекомендуемые (скрыты от продукта, но используются) для поддержки более распространенных сценариев машинного обучения.