リソース、アセット
Azure Machine Learning の内部の仕組みである リソース と アセット の概要を紹介します。
リソース
Azure Machine Learning のインフラストラクチャーを支えるリソースです。
Workspace
Workspace は Azure Machine Learning を構成する最上位のリソースです。計算環境などのリソースや、モデルや環境情報などのアセットと関連付けられています。
関連する Azure サービス
- Azure Container Registry
- モデル学習や推論で利用する Docker コンテナを管理します。Azure Machine Learning Environment によって管理されます。
- Azure Application Insights
- 推論エンドポイントの監視をします。
- Azure Key Vault
- シークレット・機密情報を格納します。
Compute
モデル学習や推論で利用する計算環境です。Azure Machine Learning が管理するマネージドな計算環境として
- コンピューティングインスタンス (Compute Instance)
- コンピューティングクラスター (Compute Cluster)
があります。 その他にも Kubernetes などの外部の計算環境をアタッチして利用することもできます。
Datastore
Azure Storage へのセキュアな接続情報を管理します。v2 でサポートしている Azure のデータソースは下記です。
- Azure Blob Container
- Azure File Share
- Azure Data Lake
- Azure Data Lake Gen2
※ イメージ図は Data を参照のこと。
アセット
Model
学習済みモデルを登録して運用管理をします。任意のファイルフォーマットがサポートされています。カスタム、MLflow、Triton の 3 種類の形式がサポートされています。またモデルが生成された実験の紐付けができたり、責任のある AI ダッシュボードを作成し管理することもできます (Preview)。
Environment
モデル学習や推論で利用する Python や Docker などのランタイムや環境変数を管理します。
Data
モデル学習やバッチ推論などで利用されるデータのサブセットです。ファイル形式 or 表形式のデータを登録することができます。
Component
パイプラインを構成する 1 つのステップ(処理)をパッケージ化したものです。ユーザーは任意のコンポーネントを作ることができます。
