Azure Machine Learning es un servicio en la nube de Microsoft diseñado para simplificar y acelerar el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de machine learning (ML) a gran escala. Ofrece un entorno colaborativo basado en la nube para científicos de datos, ingenieros de ML y desarrolladores, permitiéndoles crear y gestionar modelos con una infraestructura escalable y segura.

Una de las funcionalidades clave de Azure Machine Learning es la opción de desplegar recursos de Compute. Estos recursos proporcionan el poder de procesamiento necesario para realizar tareas intensivas de ML, como el entrenamiento de modelos, pruebas, inferencia y procesamiento de datos. Compute te permite ejecutar tus experimentos de forma eficiente, escalando el uso de recursos según la carga de trabajo.

Concretamente, la función de Compute en Azure ML nos ayuda a:

• Acelerar el desarrollo y entrenamiento de modelos sin la necesidad de administrar infraestructura física.
• Escalar automáticamente los recursos según la demanda, permitiendo optimizar los costos.
• Proporcionar entornos interactivos como JupyterLab, VS Code o RStudio para desarrollo, pruebas y experimentación.
• Ejecutar trabajos en paralelo, lo que mejora significativamente la velocidad y eficiencia del entrenamiento de modelos.

En este artículo, te mostraré cómo desplegar una instancia de Compute en Azure Machine Learning paso a paso, para que puedas aprovechar todo el potencial de este servicio en tus proyectos de inteligencia artificial.