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[ASK] Azure ML Compute based on algo and users / item size

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#896 aperta il 7 ago 2019

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Descrizione

Description

I'm trying to run RBM on a problem with about 20K users and 40K items. Is there a way to quickly figure out what type of Azure Machine Learning Compute I would need to handle this size of problem, especially for the GPU. I can run this on an Standard NC12 on the CPU, but when I try to run it with the GPU I get an OOM error or the run fails with the last log entry somewhere deep in Tensorflow.

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Guida contributor

Direzione di ricerca
Il problema richiede indicazioni sulla selezione delle risorse di calcolo Azure ML per un modello RBM con 20.000 utenti e 40.000 elementi. Un contributore dovrebbe prima esaminare l'implementazione RBM nel repository (probabilmente nelle directory 'examples' o 'reco utils') per comprenderne le dimensioni del modello. Quindi, consultare la documentazione di Azure ML sulle SKU di calcolo GPU e i requisiti di memoria. I commenti esistenti (2) potrebbero contenere ulteriori contesti. L'obiettivo è fornire raccomandazioni concrete basate sul numero di utenti/elementi, come suggerire una specifica dimensione di VM o condividere una formula per la stima della memoria.
Tech stack
pythontensorflow
Dominio
machine learningcloudbackend
Tipo issue
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DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
2
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
Mezza giornata
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
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ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Abbastanza chiara
Prerequisiti
PythonAzure MLTensorFlow
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
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