مشاركة عبر

إنشاء حاوية Azure مخصصة منسقة لبيئات PyTorch (ACPT) في Azure التعلم الآلي studio

  • مقالة

في هذه المقالة، ستتعلم كيفية إنشاء بيئة مخصصة في التعلم الآلي من Azure. تسمح لك البيئات المخصصة بتوسيع البيئات المنسقة وإضافة محولات Face (HF) أو مجموعات البيانات أو تثبيت أي حزم خارجية أخرى باستخدام Azure التعلم الآلي. يوفر التعلم الآلي من Azure إنشاء بيئة جديدة مع سياق docker يحتوي على بيئة منسقة ACPT كصورة أساسية وحزم إضافية فوقها.

المتطلبات الأساسية

قبل اتباع الخطوات الواردة في هذه المقالة، تأكد من توفر المتطلبات الأساسية التالية لديك:

في Azure التعلم الآلي studio، انتقل إلى قسم "Environments" عن طريق تحديد خيار "Environments".

Screenshot of navigating to environments from Azure Machine Learning studio.

انتقل إلى البيئات المنسقة وابحث عن "acpt" لسرد جميع بيئات ACPT المنسقة المتوفرة. يؤدي تحديد البيئة إلى عرض تفاصيل البيئة.

Screenshot of navigating to curated environments.

الحصول على تفاصيل البيئات المنسقة

لإنشاء بيئة مخصصة، تحتاج إلى مستودع صورة docker الأساسي، والذي يمكن العثور عليه في قسم الوصف كسجل حاوية Azure. انسخ اسم Azure Container Registry ، والذي يتم استخدامه لاحقا عند إنشاء بيئة مخصصة جديدة.

Screenshot of getting container registry name.

ارجع وحدد علامة التبويب Custom Environments .

Screenshot of navigating to custom environments.

إنشاء بيئات مخصصة

حدد + إنشاء. في نافذة "Create Environment"، قم بتسمية البيئة والوصف وحدد Create a new docker context في قسم Select environments type.

Screenshot of creating custom environment.

الصق اسم صورة docker الذي نسخته مسبقا. قم بتكوين البيئة الخاصة بك عن طريق الإعلان عن الصورة الأساسية وإضافة أي متغيرات env تريد استخدامها والحزم التي تريد تضمينها.

Screenshot of configuring the environment with name, packages with docker context.

راجع إعدادات البيئة الخاصة بك، وأضف أي علامات إذا لزم الأمر وحدد الزر Create لإنشاء بيئتك المخصصة.

هكذا! لقد أنشأت الآن بيئة مخصصة في Azure التعلم الآلي studio ويمكنك استخدامها لتشغيل نماذج التعلم الآلي.

الخطوات التالية