Options de calcul Azure Machine Learning : instances, clusters et serverless

By Mirko Peters · 2026-10-21

Comparez les instances de calcul, les clusters de calcul et les options serverless d’Azure Machine Learning pour optimiser vos coûts cloud et les performances de vos workflows.

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Le choix de la configuration matérielle adaptée est essentiel lors de la construction de modèles prédictifs dans le cloud. Ce guide examine les options de calcul d’Azure Machine Learning, en particulier les instances de calcul, les clusters et les environnements serverless, afin de vous aider à équilibrer les performances du projet, la productivité de l’équipe et les dépenses cloud.

Points clés

• Les instances de calcul servent de postes de travail personnels hébergés dans le cloud pour le codage et les tests interactifs.
• Les clusters de calcul se mettent automatiquement à l’échelle dès l’arrivée des travaux d’entraînement, puis reviennent à zéro nœud pour réduire les coûts.
• Le calcul serverless vous permet d’exécuter vos charges de travail sans gérer les machines virtuelles ni l’infrastructure sous-jacentes.
• Le choix du type de calcul a un impact direct sur votre facturation cloud et sur l’efficacité de votre gestion des ressources.

Comprendre les ressources de calcul dans Azure Machine Learning

Lorsque vous lancez une initiative de machine learning, vos algorithmes ont besoin de puissance pour traiter les données et découvrir des tendances. Dans le cloud Microsoft, le calcul représente la puissance de traitement physique, CPU et GPU, louée à la seconde pour effectuer des millions de calculs mathématiques. Savoir la provisionner et la gérer fait la différence entre un projet maîtrisé et une facture cloud mensuelle inopinément élevée.

La plateforme sépare l’interface de gestion du travail lourd. Alors que l’espace de travail organise votre code, vos jeux de données et l’historique de vos expériences, le niveau de calcul effectue le travail intensif. Comme les projets de machine learning vont de l’analyse exploratoire légère à de gigantesques entraînements de deep learning, Azure propose des catégories de calcul distinctes, adaptées aux différentes étapes du cycle de vie du projet.

Instances de calcul : votre poste de travail dans le cloud

Une instance de calcul fonctionne comme une machine virtuelle unique hébergée dans le cloud et attribuée à un utilisateur. Considérez-la comme votre poste de travail personnel, où vous écrivez du code, testez des scripts et analysez des jeux de données directement dans un notebook accessible depuis un navigateur.

Quand utiliser les instances de calcul

Les instances de calcul sont idéales pendant les phases initiales et exploratoires d’un projet. Plutôt que de saturer la mémoire de votre ordinateur portable avec de volumineux data frames, vous lancez une machine dans le cloud dotée exactement des caractéristiques CPU ou GPU dont vous avez besoin. Vous pouvez attacher du stockage, exécuter du code Python interactif et visualiser les transformations de données en temps réel.

Gestion des coûts des instances

Le principal piège pour les débutants consiste à laisser une instance de calcul allumée pendant la nuit. Comme Azure facture à la seconde le matériel actif, une machine inactive grignote discrètement votre budget. Pour l’éviter, les administrateurs doivent configurer des paramètres d’arrêt automatique en cas d’inactivité. Lorsque vous vous éloignez de votre clavier, le poste de travail se met en veille, ce qui suspend la facturation du calcul jusqu’à votre retour.

Clusters de calcul : l’équipe de choc

Alors qu’une instance est conçue pour une seule personne qui écrit du code à la fois, un cluster de calcul est conçu pour l’exécution. Un cluster de calcul est un groupe géré de machines virtuelles qui peut évoluer dynamiquement en fonction de la charge de travail.

Comportement de la mise à l’échelle dynamique

Lorsque vous soumettez une tâche d’entraînement, le cluster provisionne automatiquement les nœuds nécessaires, répartit les calculs sur plusieurs machines en parallèle et exécute rapidement votre code. Une fois la tâche terminée, le cluster se rééchelonne à la baisse. En fixant le nombre minimum de nœuds à zéro, vous garantissez que vous ne payez rien pour le cluster lorsqu’aucune tâche d’entraînement n’est en cours.

Collaboration d’équipe et ressources partagées

Les clusters prennent tout leur sens dans les environnements collaboratifs, où plusieurs data scientists et développeurs ont besoin d’accéder à du matériel robuste sans se marcher sur les pieds. Plutôt que d’acheter du matériel physique coûteux pour chaque développeur, une équipe peut partager un unique cluster de calcul Azure évolutif, géré de manière centralisée via l’espace de travail.

Calcul serverless : une infrastructure managée

Le calcul serverless pousse l’abstraction du cloud encore plus loin. Avec les options serverless, vous soumettez une tâche, comme une expérience de machine learning automatisé ou une exécution d’inférence par lots, sans jamais interagir directement avec une machine virtuelle.

La plateforme provisionne en coulisses les ressources nécessaires, exécute la tâche, puis les supprime immédiatement. Cette approche retire entièrement la gestion de l’infrastructure de votre périmètre. Vous vous concentrez exclusivement sur la formulation de la question métier et la fourniture de données propres, pendant que la couche cloud prend en charge toute la tuyauterie sous-jacente.

Optimiser les coûts selon les types de calcul

Maîtriser l’infrastructure d’Azure Machine Learning suppose d’associer chaque tâche à la ressource adaptée. Utiliser une instance de calcul dotée d’un GPU coûteux pour simplement écrire des scripts Python basiques gaspille le budget. À l’inverse, tenter d’entraîner un réseau de neurones massif sur du matériel sous-dimensionné conduit à des goulots d’étranglement frustrants.

Profitez toujours des crédits de démarrage si vous découvrez la plateforme. Associez-les à des pratiques de gouvernance rigoureuses : configurez l’arrêt automatique des postes de travail en cas d’inactivité et fixez à zéro le minimum des clusters. Considérer le calcul cloud comme un équipement loué plutôt que comme un élément permanent rend vos dépenses prévisibles.

Conclusion

Choisir le type de calcul approprié, qu’il s’agisse d’une instance interactive, d’un cluster évolutif ou d’un environnement serverless entièrement abstrait, garantit que vos projets de machine learning restent à la fois performants et maîtrisés sur le plan des coûts. Pour explorer plus en détail les concepts fondamentaux des espaces de travail, des ressources de données et du déploiement de modèles, écoutez l’épisode complet du podcast M365 FM pour des analyses d’experts et des stratégies concrètes.

Questions fréquentes

Quelle est la principale différence entre une instance de calcul Azure ML et un cluster ?

Une instance de calcul est une machine virtuelle unique et dédiée, conçue pour le développement interactif et les tests. Un cluster de calcul est un groupe évolutif de plusieurs machines virtuelles qui s’étend automatiquement pour traiter de lourdes tâches d’entraînement parallèles, puis se réduit lorsqu’il est inactif.

Comment fonctionne le calcul serverless dans Azure Machine Learning ?

Le calcul serverless vous permet de soumettre directement des tâches de machine learning à la plateforme, sans provisionner, configurer ni gérer les machines virtuelles sous-jacentes. L’infrastructure est entièrement gérée en coulisses par Azure.

Comment éviter des coûts inattendus liés aux instances de calcul Azure ML inactives ?

Vous pouvez éviter les factures imprévues en configurant l’arrêt automatique en cas d’inactivité sur les instances de calcul, afin qu’elles s’éteignent d’elles-mêmes lorsque vous vous éloignez, et en fixant à zéro le nombre minimum de nœuds de vos clusters d’entraînement.

Faut-il payer des licences logicielles pour Azure Machine Learning ?

Non. La plateforme Azure Machine Learning n’ajoute aucun frais de licence logicielle. Vous ne payez que les ressources matérielles sous-jacentes, le stockage et les services cloud auxiliaires que votre projet utilise réellement.