文件名称：azureml-and-dask:显示如何在AML Compute上启动DASK群集
文件大小：17.08MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-27 10:18:51
JupyterNotebook
在AzureML上运行Dask 该库显示如何运行的集群计算集群。 它被设计为可在AzureML Notebook VM（在2019年8月15日之后创建）上运行，但它也应在本地计算机上运行。 请按照以下安装说明进行操作，然后开始： 这里是用于普通DASK交互方案的 。 在此处可以查看带有NVIDIA RAPIDS交互式场景的 。 设置Python环境 您正在运行的环境应安装了最新版本的dask和distributed -在终端中运行以下代码以确保： conda activate py36 # assuming AzureML Notebook VM pip install --upgrade dask distributed 或者，如果您想安全起见，请使用以下文件创建一个新的conda环境，如下所示： conda env create -f dask/en
【文件预览】：
azureml-and-dask-master
----.gitignore(78B)
----README.md(1KB)
----setup-vnet.md(2KB)
----interactive()
--------LoadDataFromDatastore.ipynb(18KB)
--------dask()
--------StartDask.ipynb(171KB)
--------mydask.png(91KB)
--------StartDaskVNet.ipynb(79KB)
----batch()
--------RunBatch.ipynb(16KB)
--------dask()
----img()
--------5.png(834KB)
--------network.png(296KB)
--------3.png(800KB)
--------compute_nodes.png(332KB)
--------4.png(611KB)
--------9.png(709KB)
--------bokeh.png(137KB)
--------7.png(782KB)
--------10.png(974KB)
--------create_cluster.png(346KB)
--------8.png(807KB)
--------dask-status.gif(9.4MB)
--------6.png(717KB)
--------1.png(592KB)
--------2.png(649KB)
----rapids_interactive()
--------dask()
--------start_cluster.ipynb(18KB)