¡Descubre cómo la computación sin servidor está revolucionando el entrenamiento de modelos en Azure Machine Learning!
Microsoft ha anunciado la disponibilidad general del Entrenamiento de Modelos con Computación Sin Servidor. Este servicio ofrece una forma simplificada de ejecutar trabajos de entrenamiento en Azure Machine Learning, permitiendo a los profesionales de machine learning (ML) centrarse en construir modelos de ML en lugar de preocuparse por la infraestructura de computación. Además, la computación sin servidor alivia la carga de gestión para los administradores de TI, proporcionando aislamiento de red gestionado y cumpliendo con estrictos requisitos de seguridad empresarial. Todos los tipos de trabajos de Azure Machine Learning son compatibles, incluyendo escenarios de IA generativa como el ajuste fino, evaluaciones y generación aumentada de recuperación (RAG) para modelos de lenguaje de gran tamaño.
Microsoft ha anunciado la disponibilidad general del Entrenamiento de Modelos con Computación Sin Servidor. Este servicio ofrece una forma simplificada de ejecutar trabajos de entrenamiento en Azure Machine Learning, permitiendo a los profesionales de machine learning (ML) centrarse en construir modelos de ML en lugar de preocuparse por la infraestructura de computación. Además, la computación sin servidor alivia la carga de gestión para los administradores de TI, proporcionando aislamiento de red gestionado y cumpliendo con estrictos requisitos de seguridad empresarial. Todos los tipos de trabajos de Azure Machine Learning son compatibles, incluyendo escenarios de IA generativa como el ajuste fino, evaluaciones y generación aumentada de recuperación (RAG) para modelos de lenguaje de gran tamaño.
Ventajas de la Computación Sin Servidor
- Gestión simplificada de la infraestructura de computación por Azure Machine Learning.
- Reducción de procesos repetitivos para crear computación con los mismos ajustes en cada espacio de trabajo.
- Simplificación de la experiencia de envío de trabajos.
- Los profesionales de ML pueden enfocarse solo en las especificaciones del trabajo.
- Asignación dinámica del tamaño de VM necesario para el trabajo de entrenamiento.
- Cumplimiento de requisitos de seguridad empresarial estrictos.
- Optimización de costos mediante la especificación de recursos exactos necesarios para cada trabajo.
- Soporte de entrenamiento elástico en escenarios de cuotas, VMs de baja prioridad y tolerancia a fallos.
- Tiempos de espera reducidos antes del inicio de los trabajos en algunos casos.
Cómo Comenzar
Para empezar con la computación sin servidor en Azure Machine Learning:
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Gracias por leerme y hasta la próxima.
