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Azure 机器学习工作室和Azure 机器学习工作台有什么区别？预期的区别是什么？是否预计 Workbench 会弃用 Studio 以支持 Studio？

我收集了各种不同的集合：

  • Studio 对每个模块的训练数据总输入有 10 GB 的硬性限制，而 Workbench 的价格限制是可变的。
  • Studio 似乎拥有功能更全面的 GUI 和用户友好的部署工具，而 Workbench 似乎拥有更强大/可定制的部署工具。
  • 等等

但是，我还发现一些零散的参考资料声称 Studio 是 Workbench 的重命名更​​新，尽管这两种服务似乎仍然提供。

对于希望采用 Microsoft 堆栈（可能在中期和长期的企业规模上）的新数据科学家，我应该更喜欢哪种产品？

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Azure 机器学习工作台是一个可下载的预览应用程序。它为许多 Azure 机器学习 CLI 命令提供了一个 UI，特别是围绕将基于 Python 的作业提交给 DSVM 或 HDI 的实验。Azure 机器学习 CLI 由许多关键功能组成，例如作业提交和实时 Web 服务的创建。工作台安装程序提供了一种安装参与预览所需的一切的方法。

Azure 机器学习工作室是一个较旧的产品，它提供了一个拖放界面来创建简单的机器学习过程。它对可以处理的数据大小有限制（大约 10gigs 的处理）。基于此服务的学习和客户请求为上述新 Azure 机器学习 CLI 的设计做出了贡献。

于 2018-04-27T05:25:01.633 回答
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需要补充的是，自 2018 年 9 月起已弃用Azure 机器学习工作台，并已被 2018 年 12 月普遍可用的Azure 机器学习服务取代。核心功能仍然完好无损，但需要指出一些重大变化架构是：

  • 简化的 Azure 资源模型
  • 用于管理您的实验和计算目标的新门户 UI
  • 一个新的、更全面的 Python SDK
  • 用于机器学习的新扩展 Azure CLI 扩展
于 2018-11-26T07:28:51.273 回答