AWS vs. Azure模型训练深度对比：计算资源与运行环境全解析

在本系列第一篇中，我们剖析了Azure与AWS机器学习服务在项目管理与数据存储架构的根本差异。Azure ML采用工作区中心化管理模式，基于用户角色分配权限；而AWS SageMaker采用任务中心化架构，通过IAM角色实现作业级权限管理。数据存储方面，Azure通过数据存储资产抽象化凭证管理，AWS则依赖S3存储桶与显式权限声明。

计算资源配置对比

作为模型运行的核心载体，计算资源占据ML项目70%以上成本，尤其当涉及GPU实例与长周期训练任务时。Azure ML将计算资源视为持久化资产：

• 计算实例：单节点开发环境，支持Jupyter交互式开发
• 计算集群：多节点弹性伸缩架构，支持自动扩缩容配置

# 创建Azure计算集群示例
cpu_cluster = AmlCompute(
    name="cpu-cluster",
    type="amlcompute",
    size="Standard_DS3_v2",
    min_instances=0,
    max_instances=4
)

AWS SageMaker则采用任务驱动型计算管理：

# SageMaker训练作业配置示例
estimator = Estimator(
    instance_type="ml.m5.xlarge", 
    instance_count=1,
    use_spot_instances=True  # 启用低成本Spot实例
)

运行环境构建策略

Azure ML环境管理

提供超过20种预置环境（PyTorch/TensorFlow/scikit-learn），支持版本化环境复用：

# 调用预置sklearn环境
environment = ml_client.environments.get("AzureML-sklearn-1.0", version=44)

AWS SageMaker三阶定制

• 内置算法：开箱即用式建模（如KMeans/XGBoost）
• 自定义脚本：基于框架容器注入训练逻辑
• 自带容器：完全自定义Docker环境

架构设计哲学差异

通过四维度对比可清晰识别平台差异：