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Work with compute targets in Azure Machine Learning: 点评
- 教学 2.5
- 动手 3.0
- 时效 4.5
- 性价比 3.0
- 职业相关 2.5
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一个可以跳过的 UI 导览。它解释了什么是计算目标，但你在 Azure ML 中做任何一个真实项目时，也会学到同样的东西。
决策摘要
2.8/5 最近核实： 2026年8月31日
适合
需要弄懂 Azure ML 界面里“计算目标”是什么意思的纯新手。
注意
练习非常浅，只是一个引导性的界面导览。
- 教学 2.5
- 动手 3.0
- 时效 4.5
- 性价比 3.0
- 职业相关 2.5
适合谁
需要弄懂 Azure ML 界面里“计算目标”是什么意思的纯新手。
谁可以跳过
任何已经在 Azure ML 里跑过哪怕一个 notebook 的人。
优点
- 快速、独立地介绍了两种主要的计算类型。
- 沙盒环境是预配置好的，能正常工作。
- 清晰地定义了计算实例与计算集群的区别。
缺点
- 练习非常浅，只是一个引导性的界面导览。
- 不涉及任何真正的编码或问题解决。
- 感觉更像一个文档页面，而不是动手实验。
我点击“创建计算实例”，给它起了个名字，然后就是等。等它部署好后，又对计算集群重复了一遍同样的操作。整个练习没让我在任何一种资源上运行脚本，所以你根本无法体会为什么要选这个而不是那个。文字部分倒是解释了区别——实例用于交互式开发，集群用于训练作业——但动手部分完全没能强化这个概念。这就像一本汽车说明书，告诉你哪个是油门哪个是刹车，但路考只是让你把钥匙插进去打着火。
我本来期待能多一点东西的。比如给个小脚本，在纯 CPU 实例上会失败，需要集群才能跑；或者给个场景，让你根据预算或时间限制来决定用哪种。结果呢，只是点点鼠标而已。沙盒环境挺好的，不用操心自己的订阅和账单，但实际的操作太基础了，感觉没什么意义。
我理解这是给初学者的，但它基础到任何在 Azure 上跑过最简单“训练一个模型”教程的人，都早就做过这些了。这更像是一个交互式的词汇表条目，而不是一个学习模块。我大概花了 20 分钟就完成了，其中大部分时间还是在等资源启动。感觉就像是把一个大课程里的某个部分砍下来，单独包装成了一个东西。
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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