前面談到，執行[Machine Learning]的工作，除了計算資源外，最重要的便是資料了。我們先介紹如何在Microsoft Azure上，建立Compute資源，也就是建立虛擬機，或是Clusters。
於Microsoft Azure Machine Learning Studio的畫面中，左方的Manage區塊，點擊Compute。將出現圖形如下: <AZ-Comp.png>

我們可看到這個頁面上方有四個頁簽，分別是為不同的虛擬機架構：

Compute instances
Compute clusters
Inference clusters AKS
Attached compute

我們僅使用簡單的Compute instance，來做 Machine Learning。可以開 GPU 或是 CPU 的機器，如果是實驗 deep learning 的話，那麼可能就要開 GPU 的機器會比較好。當然價格也較高。不過別擔心，免費的USD100是用不完的！
點擊[New]按鈕，開始建立Compute instance。
選項中，我們只更改為GPU，其他皆為預設值。接著按下 Create 之後，state欄位呈現[creating]，可能需要等一陣子。建立時，如下圖：<AZ-ComIns01.png>

建立成功後，如下圖：<AZ-ComIns02.png>。因為沒選擇SSH access，所以沒有pem檔需下載。

若想看細節部分，可直接點擊虛擬機的名稱。在Application欄位，我們發現可以使用JupyterLab，Jupyter，VS Code，RStudio，Terminal等介面，來使用Compute。