ما هي مساحة عمل التعلم الآلي من Azure؟

مساحات العمل هي أماكن للتعاون مع الزملاء لإنشاء أدوات التعلم الآلي والعمل المرتبط بالمجموعة. على سبيل المثال، التجارب والوظائف ومجموعات البيانات والنماذج والمكونات ونقاط نهاية الاستدلال. توضح هذه المقالة مساحات العمل وكيفية إدارة الوصول إليها وكيفية استخدامها لتنظيم عملك.

هل أنت جاهز لبدء الاستخدام؟ إنشاء مساحة عمل.

المهام التي يتم تنفيذها داخل مساحة عمل

بالنسبة لفرق التعلم الآلي، مساحة العمل هي مكان لتنظيم عملهم. فيما يلي بعض المهام التي يمكنك البدء بها من مساحة عمل:

• إنشاء وظائف - الوظائف هي عمليات تشغيل التدريب التي تستخدمها لبناء نماذجك. يمكنك تجميع المهام في تجارب لمقارنة المقاييس.
• البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية للمؤلف - المسارات هي مهام سير عمل قابلة لإعادة الاستخدام لتدريب نموذجك وإعادة تدريبه.
• تسجيل أصول البيانات - تساعد أصول البيانات في إدارة البيانات التي تستخدمها للتدريب النموذجي وإنشاء البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية.
• تسجيل النماذج - بمجرد أن يكون لديك نموذج تريد نشره، يمكنك إنشاء نموذج مسجل.

• إنشاء نقاط نهاية عبر الإنترنت - استخدم نموذجا مسجلا وبرنامجا نصيا لتسجيل النقاط لإنشاء نقطة نهاية عبر الإنترنت.

بالإضافة إلى تجميع نتائج التعلم الآلي، تستضيف مساحات العمل أيضا تكوينات الموارد:

• أهداف الحساب تُستخدَم لتشغيل تجاربك.
• تحدد مخازن البيانات كيف يمكنك أنت والآخرين الاتصال بمصادر البيانات عند استخدام أصول البيانات.
• إعدادات الأمان - إعدادات الشبكات والهوية والتحكم في الوصول والتشفير.

تنظيم مساحات العمل

بالنسبة لعملاء فريق التعلم الآلي والمسؤولين، تعمل مساحات العمل كحاويات لإدارة الوصول وإدارة التكلفة وعزل البيانات. فيما يلي بعض التلميحات لتنظيم مساحات العمل:

• استخدم أدوار المستخدم لإدارة الأذونات في مساحة العمل بين المستخدمين. على سبيل المثال عالم بيانات أو مهندس تعلم آلي أو مسؤول.
• تعيين الوصول إلى مجموعات المستخدمين: باستخدام مجموعات مستخدمي Microsoft Entra، لا يتعين عليك إضافة مستخدمين فرديين إلى كل مساحة عمل، وإلى الموارد الأخرى التي تتطلب نفس مجموعة المستخدمين الوصول إليها.
• إنشاء مساحة عمل لكل مشروع: بينما يمكن استخدام مساحة عمل لمشاريع متعددة، فإن قصرها على مشروع واحد لكل مساحة عمل يسمح بتقارير التكلفة المستحقة على مستوى المشروع. كما يسمح لك بإدارة التكوينات مثل مخازن البيانات في نطاق كل مشروع.
• مشاركة موارد Azure: تتطلب منك مساحات العمل إنشاء العديد من الموارد المقترنة. شارك هذه الموارد بين مساحات العمل لحفظ خطوات الإعداد المتكررة.
• تمكين الخدمة الذاتية: إنشاء الموارد المرتبطة مسبقا وتأمينها كمسؤول تكنولوجيا المعلومات، واستخدام أدوار المستخدم للسماح لعلماء البيانات بإنشاء مساحات عمل بمفردهم.
• مشاركة الأصول: يمكنك مشاركة الأصول بين مساحات العمل باستخدام سجلات Azure التعلم الآلي.

كيف يتم تخزين المحتوى الخاص بي في مساحة عمل؟

تحتفظ مساحة العمل الخاصة بك بمحفوظات لجميع عمليات تشغيل التدريب، مع السجلات والمقاييس والإخراج وبيانات تعريف دورة الحياة ولقطة من البرامج النصية الخاصة بك. أثناء تنفيذ المهام في Azure التعلم الآلي، يتم إنشاء البيانات الاصطناعية. يتم تخزين بيانات التعريف والبيانات الخاصة بهم في مساحة العمل وعلى الموارد المرتبطة بها.

الموارد المقترنة

عند إنشاء مساحة عمل جديدة، يطلب منك إحضار موارد Azure الأخرى لتخزين بياناتك. إذا لم يتم توفيرها من قبلك، يتم إنشاء هذه الموارد تلقائيا بواسطة Azure التعلم الآلي.

• حساب في مساحة تخزين Azure. يخزن أدوات التعلم الآلي مثل سجلات الوظائف. بشكل افتراضي، يتم استخدام حساب التخزين هذا عند تحميل البيانات إلى مساحة العمل. تُخزن دفاتر ملاحظات Jupyter المُستخدمة مع مثيلات حساب التعلم الآلي من Azure هنا أيضاً.

  هام

  لا يمكنك استخدام حساب Azure Storage موجود إذا كان:

  • حساب من نوع BlobStorage
  • حساب متميز (Premium_LRS Premium_GRS)
  • حساب بمساحة اسم هرمية (يستخدم مع Azure Data Lake Storage Gen2).

  يمكنك استخدام التخزين المتميز أو مساحة الاسم الهرمية كمساحة تخزين إضافية عن طريق إنشاء مخزن بيانات.

  لا تمكِّن مساحة الأسماء الهرمية على حساب التخزين بعد الترقية إلى الإصدار 2 للأغراض العامة.

  إذا قمت بإحضار حساب تخزين v1 للأغراض العامة، يمكنك ترقية هذا إلى v2 للأغراض العامة بعد إنشاء مساحة العمل.

• Azure Container Registry (ACR). أنشأت المتاجر حاويات docker، عند إنشاء بيئات مخصصة عبر Azure التعلم الآلي. سيؤدي نشر نماذج AutoML وملف تعريف البيانات أيضا إلى إنشاء بيئات مخصصة.

  يمكن إنشاء مساحات العمل دون ACR كتبعية إذا لم تكن لديك حاجة إلى إنشاء حاويات docker مخصصة. يمكن ل Azure التعلم الآلي القراءة من سجلات الحاويات الخارجية.

  سيتم توفير ACR تلقائيا عند إنشاء صور docker مخصصة. استخدم التحكم في الوصول المستند إلى الدور Azure (Azure RBAC) لمنع إنشاء حاويات docker للعميل.

  هام

  إذا كان إعداد الاشتراك يتطلب إضافة علامات إلى الموارد الموجودة ضمنه، فسيفشل ACR الذي تم إنشاؤه بواسطة Azure التعلم الآلي، حيث لا يمكننا تعيين العلامات إلى ACR.

• Azure Application Insights. يساعدك على مراقبة المعلومات التشخيصية وجمعها من نقاط نهاية الاستدلال.

  لمزيد من المعلومات، راجع مراقبة نقاط النهاية عبر الإنترنت.

• Azure Key Vault. يخزن البيانات السرية التي تستخدمها أهداف الحوسبة والمعلومات الحساسة الأخرى التي تحتاجها مساحة العمل.

إنشاء مساحة عمل

هناك طرق متعددة لإنشاء مساحة عمل. للبدء، استخدم أحد الخيارات التالية:

• يتيح لك استوديو Azure التعلم الآلي إنشاء مساحة عمل بسرعة باستخدام الإعدادات الافتراضية.
• استخدم مدخل Microsoft Azure لواجهة نقطة وانقر مع المزيد من خيارات الأمان.
• استخدم ملحق VS Code إذا كنت تعمل في Visual Studio Code.

لأتمتة إنشاء مساحة العمل باستخدام إعدادات الأمان المفضلة لديك:

• توفر قوالب Azure Resource Manager / Bicep بناء جملة تعريفيا لنشر موارد Azure. خيار بديل هو استخدام Terraform. راجع أيضا كيفية إنشاء مساحة عمل آمنة باستخدام قالب.

• استخدم Azure التعلم الآلي CLI أو Azure التعلم الآلي SDK ل Python للنماذج الأولية وكجزء من مهام سير عمل MLOps.

• استخدم واجهات برمجة تطبيقات REST مباشرة في بيئة البرمجة النصية، لتكامل النظام الأساسي أو في مهام سير عمل MLOps.

أدوات لتفاعل مساحة العمل وإدارتها

بمجرد إعداد مساحة العمل الخاصة بك، يمكنك التفاعل معها بالطرق التالية:

• على الويب:
  • استديو التعلم الآلي من Azure
  • مصمم التعلم الآلي من Microsoft Azure

• في أي بيئة Python مع Azure التعلم الآلي SDK.
• في سطر الأوامر، باستخدام ملحق Azure التعلم الآلي CLI v2

• التعلم الآلي من Azure مقابل ملحق التعليمة البرمجية

تتوفر مهام إدارة مساحة العمل التالية في كل واجهة.

مهمة إدارة مساحة العمل	المدخل	Studio	Python SDK	Azure CLI	تعليمة VS الظاهرية
إنشاء مساحة عمل	√	√	√	√	√
إدارة الوصول إلى مساحة العمل	√			√
إنشاء موارد حساب وإدارتها	√	√	√	√	√
قم بإنشاء حساب مثيل		√	√	√	√

تحذير

تحريك مساحة عمل التعلم الآلي من Azure إلى اشتراك مختلف، أو تحريك الاشتراك المالك إلى مستأجر جديد غير مدعوم. وقد يؤدي ذلك إلى حدوث أخطاء.

الموارد الفرعية

عند إنشاء مجموعات الحوسبة ومثيلات الحوسبة في Azure التعلم الآلي، يتم إنشاء موارد فرعية.

• الأجهزة الظاهرية: توفر قوة الحوسبة لمثيلات الحوسبة ومجموعات الحوسبة، والتي تستخدمها لتشغيل المهام.
• موازنة التحميل: يتم إنشاء موازنة تحميل شبكة لكل مثيل حساب واحسب نظام المجموعة لإدارة نسبة استخدام الشبكة حتى أثناء إيقاف مثيل الحساب/نظام المجموعة.
• الشبكة الظاهرية: تساعد موارد Azure على التواصل مع بعضها البعض والإنترنت والشبكات المحلية الأخرى.
• النطاق الترددي: يغلف جميع عمليات نقل البيانات الصادرة عبر المناطق.

الخطوات التالية

لمعرفة المزيد عن تخطيط مساحة عمل لمتطلبات مؤسستك، راجع تنظيم وإعداد التعلم الآلي من Azure.

لبدء استخدام التعلم الآلي من Azure، راجع:

• ماذا يُقصد بالتعلم الآلي من Azure؟
• إنشاء مساحة عمل وإدارتها
• استرداد مساحة عمل بعد الحذف (حذف مبدئي)
• بدء استخدام Azure التعلم الآلي
• البرنامج التعليمي: إنشاء نموذج تصنيف الأول خاصتك باستخدام التعلّم الآلي التلقائي