Kurz: Vytvoření prostředků, které potřebujete, abyste mohli začít

V tomto kurzu vytvoříte prostředky, které potřebujete k zahájení práce se službou Azure Machine Learning.

• Pracovní prostor. Pokud chcete používat Azure Machine Learning, potřebujete pracovní prostor. Pracovní prostor je centrálním místem pro zobrazení a správu všech artefaktů a prostředků, které vytvoříte.
• Výpočetní instance. Výpočetní instance je předem nakonfigurovaný prostředek cloud computingu, který můžete použít k trénování, automatizaci, správě a sledování modelů strojového učení. Výpočetní instance je nejrychlejší způsob, jak začít používat sady SDK a cli služby Azure Machine Learning. Používáte ho ke spouštění poznámkových bloků Jupyter a skriptů Pythonu ve zbývajících kurzech.

V tomto kurzu vytvoříte prostředky v nástroji Azure Machine Learning Studio.

Pracovní prostor můžete vytvořit také pomocí webu Azure Portal nebo sady SDK, rozhraní příkazového řádku, Azure PowerShellu nebo rozšíření editoru Visual Studio Code.

Další způsoby vytvoření výpočetní instance najdete v tématu Vytvoření výpočetní instance.

Toto video ukazuje, jak vytvořit pracovní prostor a výpočetní instanci v studio Azure Machine Learning. Kroky jsou popsané také v následujících částech.

Požadavky

• Účet Azure s aktivním předplatným. Vytvoření účtu zdarma

Vytvořte pracovní prostor.

Pracovní prostor je prostředek nejvyšší úrovně pro vaše aktivity strojového učení, který poskytuje centralizované místo pro zobrazení a správu artefaktů, které vytvoříte při použití služby Azure Machine Learning.

Pokud už pracovní prostor máte, přeskočte tuto část a pokračujte vytvořením výpočetní instance.

Pokud ještě nemáte pracovní prostor, vytvořte si ho:

1. Přihlaste se k studio Azure Machine Learning.

2. Vyberte Vytvořit pracovní prostor.

3. Zadejte následující informace pro konfiguraci nového pracovního prostoru:

   Pole	Popis
   Název pracovního prostoru	Zadejte jedinečný název, který identifikuje váš pracovní prostor. Názvy musí být v rámci skupiny prostředků jedinečné. Použijte název, který se snadno odpomene a odlišuje od pracovních prostorů vytvořených jinými uživateli. Název pracovního prostoru nerozlišuje velká a malá písmena.
   Popisný název	Tento název není omezen pravidly pojmenování Azure. V tomto názvu můžete použít mezery a speciální znaky.
   Centrum	Centrum umožňuje seskupovat související pracovní prostory a sdílet prostředky. Pokud máte přístup k centru, vyberte ho tady. Pokud nemáte přístup k centru, nechte toto prázdné.

4. Pokud jste centrum nevybrali, zadejte upřesňující nastavení. Pokud jste vybrali centrum, tyto hodnoty se převezmou z centra.

   Pole	Popis
   Předplatné	Vyberte předplatné Azure, které chcete použít.
   Skupina prostředků	Použijte existující skupinu prostředků ve svém předplatném nebo zadejte název a vytvořte novou. Skupina prostředků obsahuje související prostředky pro řešení Azure. K použití existující skupiny prostředků potřebujete roli Přispěvatel nebo Vlastník. Další informace o přístupu najdete v tématu Správa přístupu k pracovnímu prostoru Azure Machine Learning.
   Oblast	Vyberte oblast Azure nejblíže vašim uživatelům a datům a vytvořte pracovní prostor.

5. Výběrem možnosti Vytvořit vytvořte pracovní prostor.

Poznámka:

Tím se vytvoří pracovní prostor spolu se všemi požadovanými prostředky. Pokud chcete více přizpůsobení, použijte místo toho Azure Portal . Další informace najdete v tématu Vytvoření pracovního prostoru .

Vytvoření výpočetní instance

Výpočetní instanci použijete ke spouštění poznámkových bloků Jupyter a skriptů Pythonu ve zbývajících kurzech. Pokud ještě nemáte výpočetní instanci, vytvořte ji teď:

1. Vyberte váš pracovní prostor.

2. V pravém horním rohu vyberte Nový.

3. V seznamu vyberte výpočetní instanci .

   

4. Zadejte název.

5. Ponechte výchozí hodnoty pro zbytek stránky, pokud zásady vaší organizace nevyžaduje jiná nastavení.

6. Vyberte Zkontrolovat a vytvořit.

7. Vyberte Vytvořit.

Rychlá prohlídka studia

Studio je váš webový portál pro Azure Machine Learning. Kombinuje prostředí typu no-code a code-first pro inkluzivní platformu pro datové vědy.

Prohlédněte si části studia na levém navigačním panelu:

• Část Vytváření obsahu studia obsahuje několik způsobů, jak začít vytvářet modely strojového učení. Můžete provádět následující akce:

  • Poznámkové bloky umožňují vytvářet poznámkové bloky Jupyter, kopírovat ukázkové poznámkové bloky a spouštět poznámkové bloky a skripty Pythonu.
  • Automatizované strojové učení vás provede vytvořením modelu strojového učení bez psaní kódu.
  • Návrhář nabízí způsob, jak vytvářet modely pomocí předem připravených komponent.

• Oddíl Prostředky vám pomůže sledovat prostředky, které vytváříte při spouštění úloh. V novém pracovním prostoru jsou tyto oddíly prázdné.

• Oddíl Spravovat umožňuje vytvářet a spravovat výpočetní a externí služby propojené s vaším pracovním prostorem. Tady můžete také vytvořit a spravovat projekt popisků dat .

Seznámení s ukázkovými poznámkovými bloky

Pomocí ukázkových poznámkových bloků dostupných v sadě Studio se dozvíte, jak trénovat a nasazovat modely. Na tyto články a kurzy se odkazují v mnoha dalších článcích a kurzech.

1. V levém navigačním panelu vyberte Poznámkové bloky.
2. Nahoře vyberte Ukázky.

• V příkladech, které používají aktuální sadu SDK (v2), použijte poznámkové bloky ve složce SDK v2 .
• Tyto poznámkové bloky jsou jen pro čtení a pravidelně se aktualizují.
• Když otevřete poznámkový blok, vyberte Naklonovat tento poznámkový blok v horní části a přidejte kopii a všechny přidružené soubory do souborů. V části Soubory se vytvoří nová složka.

Vytvoření nového poznámkového bloku

Při klonování poznámkového bloku z ukázek se do souborů přidá kopie a můžete ji začít spouštět nebo upravovat. Mnoho kurzů zrcadlí tyto ukázkové poznámkové bloky.

Můžete také vytvořit nový prázdný poznámkový blok a pak do něj zkopírovat a vložit kód z kurzu. Postup:

1. V části Poznámkové bloky vyberte Soubory a vraťte se k souborům.

2. Vyberte + , pokud chcete přidat soubory.

3. Vyberte Vytvořit nový soubor.

   

Vyčištění prostředků

Pokud chcete pokračovat v dalších kurzech, přejděte k dalšímu kroku.

Zastavení výpočetní instance

Pokud ji teď nebudete používat, zastavte výpočetní instanci:

1. V sadě Studio v nabídce vlevo vyberte Compute.
2. Na horních kartách vyberte Výpočetní instance.
3. V seznamu vyberte výpočetní instanci.
4. Na horním panelu nástrojů vyberte Zastavit.

Odstranění všech prostředků

Důležité

Prostředky, které jste vytvořili, se dají použít jako předpoklady pro další kurzy a články s postupy pro Azure Machine Learning.

Pokud nemáte v úmyslu používat žádné prostředky, které jste vytvořili, odstraňte je, abyste za ně neúčtovaly žádné poplatky:

1. Na webu Azure Portal do vyhledávacího pole zadejte skupiny prostředků a vyberte je z výsledků.

2. V seznamu vyberte skupinu prostředků, kterou jste vytvořili.

3. Na stránce Přehled vyberte Odstranit skupinu prostředků.

   

4. Zadejte název skupiny prostředků. Poté vyberte Odstranit.

Další krok

Teď máte pracovní prostor Azure Machine Learning, který obsahuje výpočetní instanci pro vaše vývojové prostředí.

Dál se dozvíte, jak pomocí výpočetní instance spouštět poznámkové bloky a skripty ve službě Azure Machine Learning.

Rychlý start: Seznámení se službou Azure Machine Learning

K trénování a nasazení modelu použijte výpočetní instanci s následujícími kurzy.

Kurz	Popis
Nahrání, přístup k datům a prozkoumání dat ve službě Azure Machine Learning	Ukládejte velká data v cloudu a načtěte je z poznámkových bloků a skriptů.
Vývoj modelů na cloudové pracovní stanici	Začněte vytvářet prototypy a vyvíjet modely strojového učení.
Trénování modelu ve službě Azure Machine Learning	Ponořte se do podrobností o trénování modelu.
Nasazení modelu jako online koncového bodu	Podrobně se seznamte s nasazením modelu.
Vytváření produkčních kanálů strojového učení	Rozdělte kompletní úlohu strojového učení na vícekrokový pracovní postup.

Chceš skočit rovnou? Projděte si ukázky kódu.