Klientská knihovna balíčků Azure ML pro Python – verze 1.12.1

Článek
11/17/2023

S radostí představujeme obecně dostupnou verzi sady Azure Machine Learning Python SDK v2. Sada Python SDK v2 přináší nové funkce sady SDK, jako jsou samostatné místní úlohy, opakovaně použitelné komponenty pro kanály a spravované online nebo dávkové odvozování. Python SDK v2 umožňuje snadno a přírůstkově přejít z jednoduchých na složité úlohy. Umožňuje to použití společného objektového modelu, který přináší opakované použití konceptů a konzistenci akcí napříč různými úlohami. Sada SDK v2 sdílí svůj základ s rozhraním příkazového řádku v2, které je také obecně dostupné.

Tento balíček byl testován s Pythonem 3.7, 3.8, 3.9 a 3.10.

Ucelenější sadu knihoven Azure najdete v tématu https://aka.ms/azsdk/python/all

Začínáme

Požadavky

K použití tohoto balíčku se vyžaduje Python 3.7 nebo novější.
Musíte mít předplatné Azure.
Pracovní prostor služby Azure Machine Learning.

Instalace balíčku

Nainstalujte klientskou knihovnu Azure ML pro Python pomocí pipu:

pip install azure-ai-ml
pip install azure-identity

Ověření klienta

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

ml_client = MLClient(
    DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, workspace
)

Klíčové koncepty

Sada Azure Machine Learning Python SDK v2 se dodává s mnoha novými funkcemi, jako jsou samostatné místní úlohy, opakovaně použitelné komponenty pro kanály a spravované online nebo dávkové odvozování. Sada SDK v2 přináší konzistenci a snadné použití napříč všemi prostředky platformy. Sada Python SDK v2 nabízí následující možnosti:

Spuštění samostatných úloh – spuštění diskrétní aktivity ML jako úlohy. Tuto úlohu je možné spustit místně nebo v cloudu. V současné době podporujeme následující typy úloh:
- Příkaz – spuštění příkazu (Python, R, Příkaz Windows, Linux Shell atd.)
- Uklidit – spuštění úklidu hyperparametrů na vašem příkazu
Spouštění více úloh pomocí našich vylepšených kanálů
- Spuštění řady příkazů ve spojení s kanálem (Nový)
- Komponenty – spouštění kanálů pomocí opakovaně použitelných komponent (nové)
Použití modelů pro odvozování spravovaného online (nové)
Použití modelů pro spravované dávkové odvozování
Správa prostředků AML – pracovní prostor, výpočetní prostředky, úložiště dat
Správa prostředků AML – Datové sady, prostředí, modely
AutoML – spuštění samostatného trénování AutoML pro různé úlohy ml:
- Klasifikace (tabulková data)
- Regrese (tabulková data)
- Prognózování časových řad (tabulková data)
- Klasifikace obrázků (více tříd) (nová)
- Klasifikace obrázků (s více popisky) (nové)
- Detekce objektu obrázku (nové)
- Segmentace instance image (nová)
- Klasifikace textu NLP (více tříd) (nové)
- Klasifikace textu NLP (s více popisky) (nové)
- NLP Text Named Entity Recognition (NER) (Nové)

Příklady

Prohlédněte si naše ukázky.

Poradce při potížích

Obecné

Klienti Azure ML vyvolávají výjimky definované v Azure Core.

from azure.core.exceptions import HttpResponseError

try:
    ml_client.compute.get("cpu-cluster")
except HttpResponseError as error:
    print("Request failed: {}".format(error.message))

protokolování

Tato knihovna používá pro protokolování standardní knihovnu protokolování . Základní informace o relacích HTTP (adresy URL, hlavičky atd.) se protokolují na úrovni INFO.

Na klientovi s argumentem logging_enable je možné povolit podrobné protokolování úrovně LADĚNÍ, včetně těl požadavků/odpovědí a nereagovaných hlaviček.

Kompletní dokumentaci k protokolování sady SDK s příklady najdete tady.

Telemetrie

Sada Azure ML Python SDK obsahuje telemetrická funkce, která shromažďuje data o využití a selhání sady SDK a odesílá je do Microsoftu, když sadu SDK používáte jenom v Jupyter Notebook. Telemetrie se nebude shromažďovat pro jakékoli použití sady Python SDK mimo Jupyter Notebook.

Telemetrická data pomáhají týmu sady SDK pochopit, jak se sada SDK používá, aby bylo možné ji vylepšit, a informace o chybách pomáhají týmu řešit problémy a opravovat chyby. Funkce telemetrie sady SDK je ve výchozím nastavení povolená pro Jupyter Notebook využití a nedá se povolit ve scénářích bez Jupyteru. Pokud chcete funkci telemetrie ve scénáři Jupyter zrušit, předejte enable_telemetry=False ji při vytváření objektu MLClient.

Další kroky

Prohlédněte si naše ukázky.

Přispívání

Tento projekt vítá příspěvky a návrhy. Většina příspěvků vyžaduje souhlas s licenční smlouvou s přispěvatelem (CLA), která stanoví, že máte právo udělit nám práva k používání vašeho příspěvku a skutečně tak činíte. Podrobnosti najdete na cla.microsoft.com.

Při odesílání žádosti o přijetí změn robot CLA automaticky určí, jestli je potřeba poskytnout smlouvu CLA, a příslušným způsobem žádost o přijetí změn upraví (např. přidáním jmenovky nebo komentáře). Stačí postupovat podle pokynů robota. Pro všechna úložiště používající naši smlouvu CLA to stačí udělat jenom jednou.

Tento projekt přijal pravidla chování pro Microsoft Open Source. Další informace najdete v nejčastějších dotazech k pravidlům chování nebo se obraťte na opencode@microsoft.com případné další dotazy nebo komentáře.

Sdílet prostřednictvím