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Train deep learning models in Azure Databricks: 点评
- 教学 3.0
- 动手 4.5
- 时效 4.0
- 性价比 4.5
- 职业相关 3.5
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如果你的日常工作就在 Databricks 里，那花一小时免费练习一下还算值。否则，这就是一篇他们自家平台的软文。
决策摘要
3.8/5 最近核实： 2026年8月31日
适合
已经在用 Azure Databricks、需要快速过一遍 Horovod/TorchDistributor 的数据科学家。
注意
关于“深度学习”的理论部分纯属浪费时间。
- 教学 3.0
- 动手 4.5
- 时效 4.0
- 性价比 4.5
- 职业相关 3.5
适合谁
已经在用 Azure Databricks、需要快速过一遍 Horovod/TorchDistributor 的数据科学家。
谁可以跳过
新手，或任何还没决定绑定 Databricks 生态的人。
优点
- 动手练习很直接，不绕弯子。
- 用了 TorchDistributor，这个细节很实用。
- 跑一遍 notebook 没成本。
缺点
- 关于“深度学习”的理论部分纯属浪费时间。
- 默认你已经为 Databricks 付费且用得很熟了。
- 更像是产品功能演示，而不是深度学习课。
开头那五分钟的深度学习理论介绍，差点让我直接关掉页面，感觉就像蹩脚地复制粘贴了维基百科。还好我快进了。这课唯一有用的就是那个练习。你会拿到一个 notebook，连上你的集群，用 TorchDistributor 跑一个分布式 PyTorch 任务。没了。跑得通。代码不复杂，但如果你已经被套在 Databricks 平台上了，看看分布式训练的样板代码是怎么写的，还是有点用。它不是在教你深度学习，它是在告诉你该在 Azure 上按哪个钮。花我一小时，换这个，我觉得还行。我把脚本扒下来，放到自己一个项目里试试水了。
最近核实： 2026年8月31日. 我们会定期复查课程信息——详见 评测方法. 价格与开课情况可能变动，请以官网为准。
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