Azure ML和Azure ML实验之间的区别

Question

我是Azure ML的新手。我有一些疑问。有人可以澄清下面列出的我的疑问。

1. Azure ML服务Azure ML实验服务之间有何区别？
2. Azure ML工作台和Azure ML Studio有什么区别。
3. 我想使用azure ML实验服务来构建一些模型并创建Web API。是否可以使用ML studio做同样的事情。
4. 而且ML实验服务还要求我安装用于创建Web服务的Windows泊坞窗。我可以在不使用docker的情况下创建Web服务吗？

Answer 1

我将尽力回答这些问题，并随时提出更多问题。:)

Azure ML服务Azure ML实验服务之间有什么区别？

本质上，Azure ML服务（我可以将其称为Azure ML Studio）使用拖放界面来构建您的工作流和测试模型。Azure ML实验是Azure门户的一项新功能，可直接将它们托管在Azure中，并提供了一种更好的方式来管理模型。实验将使用Azure ML Workbench构建模型。

Azure ML工作台和Azure ML Studio有什么区别？

最大的不同是ML Studio具有拖放界面来构建工作流和模型，而Workbench允许您使用Python以编程方式构建模型。Workbench还包括一种非常不错的强大功能，可以从应用程序中清除数据。在Studio中，您可以使用一些不错的模块来清理数据，但是我认为它没有您在Workbench中所能提供的强大功能。

编辑：不推荐使用 Workbench应用程序，并已将其替换/升级为ML Services。但是，核心功能没有改变。

我想使用azure ML实验服务来构建一些模型并创建Web API。ML Studio是否可以这样做？

我实际上会说在ML Studio中执行此操作要容易得多。拖放界面非常直观，只需单击几下即可创建一个Web API来调用您的模型。我感觉，正如撰写本文时的当前情况一样，部署模型更加复杂，并且涉及使用Azure CLI。

而且ML实验服务还要求我安装用于创建Web服务的Windows泊坞窗。我可以在不使用docker的情况下创建Web服务吗？

在这里，我对Workbench的Docker部分不太熟悉，但是我相信您可以在不使用Docker的情况下创建和部署。但是，我相信它将需要Azure模型管理资源。

我希望这会有所帮助，并再次提出更多问题。