计算资源及资料的设定01

前面谈到，执行[Machine Learning]的工作，除了计算资源外，最重要的便是资料了。我们先介绍如何在Microsoft Azure上，建立Compute资源，也就是建立虚拟机，或是Clusters。
於Microsoft Azure Machine Learning Studio的画面中，左方的Manage区块，点击Compute。将出现图形如下: <AZ-Comp.png>

我们可看到这个页面上方有四个页签，分别是为不同的虚拟机架构：

Compute instances
Compute clusters
Inference clusters AKS
Attached compute

我们仅使用简单的Compute instance，来做 Machine Learning。可以开 GPU 或是 CPU 的机器，如果是实验 deep learning 的话，那麽可能就要开 GPU 的机器会比较好。当然价格也较高。不过别担心，免费的USD100是用不完的！
点击[New]按钮，开始建立Compute instance。
选项中，我们只更改为GPU，其他皆为预设值。接着按下 Create 之後，state栏位呈现[creating]，可能需要等一阵子。建立时，如下图：<AZ-ComIns01.png>

建立成功後，如下图：<AZ-ComIns02.png>。因为没选择SSH access，所以没有pem档需下载。

若想看细节部分，可直接点击虚拟机的名称。在Application栏位，我们发现可以使用JupyterLab，Jupyter，VS Code，RStudio，Terminal等介面，来使用Compute。