استكشف خاصية التعلم الآلي من Azure Machine Learning مع دفاتر Jupyter

  • مقالة

ينطبق على: Python SDK azure-ai-ml v2 (الحالي)

يتضمن مستودع AzureML-Examples أحدث نماذج من (v2) Azure Machine Learning Python CLI وSDK. للحصول على معلومات حول أنواع الأمثلة المختلفة، راجع الملف التمهيدي.

توضح هذه المقالة كيفية الوصول إلى المستودع من البيئات التالية:

  • مثيل حساب التعلم الآلي من Azure
  • مورد الحساب الخاص بك
  • جهاز افتراضي لعلوم البيانات

يمكنك أيضا استعراض نماذج التعليمات البرمجية لمزيد من الأمثلة.

أسهل طريقة للبدء مع العينات هي إكمال إنشاء الموارد للبدء. بمجرد الانتهاء، سيكون لديك خادم دفتر ملاحظات مخصص محمل مسبقا مع SDK ومستودع Azure التعلم الآلي Notebooks. لا حاجة للتنزيل أو التثبيت.

لعرض أمثلة على دفاتر الملاحظات:

  1. سجل الدخول إلى الاستوديو وحدد مساحة العمل الخاصة بك إذا لزم الأمر.
  2. حدد Notebooks.
  3. حدد علامة التبويب Samples. استخدم مجلد SDK v2 للحصول على أمثلة باستخدام Python SDK v2.
  4. افتح دفتر الملاحظات الذي تريد تشغيله. حدد استنساخ دفتر الملاحظات هذا لإنشاء نسخة في مشاركة ملف مساحة العمل. سيقوم هذا الإجراء بنسخ دفتر الملاحظات مع أي موارد تابعة.

الخيار 2: الوصول على خادم دفتر الملاحظات الخاص بك

إذا كنت ترغب في إحضار خادم الكمبيوتر المحمول الخاص بك للتطوير المحلي، فاتبع هذه الخطوات على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

  1. استخدم إرشادات في Azure Machine Learning SDK لتثبيت Azure Machine Learning SDK (v2) لـ Python

  2. أنشئ مساحة عمل التعلم الآلي من "Azure".

  3. نسخ مستودع AzureML-Examples.

    git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1

  4. ابدأ تشغيل خادم دفتر الملاحظات من الدليل الذي يحتوي على النسخ الخاصة بك.

    jupyter notebook

هذه الإرشادات تثبيت حزم SDK الأساسية الضرورية لأجهزة الكمبيوتر المحمولة quickstart والبرنامج التعليمي. قد تتطلب منك نماذج أخرى من دفاتر الملاحظات تثبيت مكونات إضافية. لمزيد من المعلومات، راجع تثبيت Azure Machine Learning SDK لـ Python.

الخيار 3: الوصول إلى DSVM

Data Science Virtual Machine (DSVM) هي عبارة عن صورة جهاز ظاهري مخصص ومصمم خصيصًا للقيام بعلوم البيانات. إذا قمت بإنشاء DSVM، فسيتم تثبيت SDK وخادم الكمبيوتر المحمول وتهيئتهما لك. ومع ذلك، ستظل بحاجة إلى إنشاء مساحة عمل واستنساخ نموذج المستودع.

  1. أنشئ مساحة عمل Azure Machine Learning.

  2. استنساخ مستودع AzureML-Examples.

    git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1

  3. ابدأ تشغيل خادم دفتر الملاحظات من الدليل الذي يحتوي على النسخة.

    jupyter notebook

الاتصال بمساحة عمل

تستخدم MLClient.from_config() بعض العينات للاتصال بمساحة عمل. لكي تعمل هذه العينات، تحتاج إلى ملف تكوين في دليل على المسار إلى العينة.

يتم إنشاء ملف التكوين لك على مثيل حساب Azure التعلم الآلي. لاستخدام التعليمات البرمجية على خادم دفتر الملاحظات الخاص بك أو DSVM، قم بإنشاء ملف التكوين يدويا. استخدم أي من الطرق التالية:

  • اكتب ملف ملف تكوين (aml_config/config.json) في جذر المستودع المستنسخ.

  • قم بتنزيل ملف تكوين مساحة العمل:

    • تسجيل الدخول إلى Azure Machine Learning studio
    • تحديد إعدادات مساحة العمل في أعلى اليمين
    • تحديد تنزيل ملف التكوين
    • ضع الملف في جذر المستودع المستنسخ.

    لقطة شاشة لتنزيل config.json.

الخطوات التالية

استكشف مستودع AzureML-Examples لاكتشاف ما يمكن أن يفعله Azure التعلم الآلي.

لمزيد من الأمثلة على MLOps، راجع https://github.com/Azure/mlops-v2.

تناول هذه البرامج التعليمية: