【文件属性】：
文件名称：custom-ai-on-azure:在Azure上运行自定义AI的准则，示例和脚本
文件大小：182KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-18 16:12:09
Shell
Azure上的自定义AI
该存储库是脚本和教程的集合，以帮助AI开发人员有效地将Azure用于其AI工作负载。 在此存储库中，我们探索在Azure上开发自定义AI时的几个关键路径。 每个路径都将提供基础结构指南，用于部署的脚本以及用于逐步教育读者的教程。
学习途径
下面的学习路径反映了有关在Azure上开发自定义AI的最佳实践的指南。 虽然下面的学习路径未涵盖每种情况的所有可能选择，但以下路径代表了我们针对一般情况的一般建议。
在最基本的培训和实验场景中，AI开发人员来到Azure的目的是建立最终可以投入生产的模型。 通常，这些模型可以在单台机器上开发，并且可以在单个VM上跨多个内核进行并行化。
此学习路径向您展示如何设置Azure DSVM，以便您可以运行R或Python代码并开始在云中构建模型。
技术：
有时，由于在单台计算机上运行的局限性，培训和实验工作量会减慢。 为了加速模
【文件预览】：
custom-ai-on-azure-master
----2-1()
--------README.md(0B)
----2-3()
--------README.md(0B)
----2-2()
--------README.md(0B)
----tutorials()
--------README.md(2KB)
--------contribute.md(2KB)
----2-5()
--------README.md(0B)
----scripts()
--------0-1()
--------1_0.md(3KB)
--------1_0_1.sh(3KB)
--------README.md(3KB)
----compute-platforms.md(1KB)
----1-1()
--------.README.md.swp(12KB)
--------README.md(3KB)
----LICENSE(1KB)
----assets()
--------custom-ai-on-azure-diagram.png(23KB)
--------tmp(2B)
--------walmart-iot-architecture.jpg(73KB)
--------demand-forecasting-iot-architecture.jpg(73KB)
--------decision_tree_for_scoring_and_inference.png(23KB)
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----README.md(6KB)
----1-2()
--------scripts()
--------README.md(0B)
----.gitignore(1KB)
----2-4()
--------README.md(0B)
----2-6()
--------README.md(0B)