Instalace sady Azure Machine Learning SDK pro Python

Článek
05/30/2023

Tento článek je průvodce různými možnostmi instalace sady SDK.

Požadavky

Python nainstaloval verzi 3.7 nebo novější. Pro balíčky azureml-automl použijte pouze verzi 3.7 nebo 3.8.
nainstalovaný pip

Výchozí instalace

Použijte azureml-core.

pip install azureml-core

Pak nainstalujte všechny další balíčky potřebné pro vaši konkrétní úlohu.

Upgrade instalace

Tip

Doporučujeme vždy udržovat azureml-core aktualizované na nejnovější verzi.

Upgrade předchozí verze:

pip install --upgrade azureml-core

Kontrola verze

Ověřte svou verzi sady SDK:

pip show azureml-core

Zobrazení všech balíčků ve vašem prostředí:

pip list

Verzi sady SDK můžete zobrazit také v Pythonu, ale tato verze neobsahuje podverzi.

import azureml.core
print(azureml.core.VERSION)

Další informace o tom, jak nakonfigurovat vývojové prostředí pro službu Azure Machine Learning, najdete v tématu Konfigurace vývojového prostředí.

Další balíčky azureml

Sada SDK obsahuje mnoho dalších volitelných balíčků, které můžete nainstalovat. Patří mezi ně závislosti, které nejsou vyžadovány pro všechny případy použití, takže nejsou zahrnuty do výchozí instalace, aby se zabránilo bloudání prostředí. Následující tabulka popisuje balíčky, jejich případy použití a příkaz k instalaci, aktualizaci a kontrole verzí.

Další balíček	Případ použití	Instalace, upgrade nebo zobrazení verze
`azureml-automl-core`	Obsahuje základní třídy automatizovaného strojového učení pro Azure Machine Learning. Tento balíček používá azureml-train-automl-client a azureml-train-automl-runtime.	`pip install azureml-automl-core` `pip install --upgrade azureml-automl-core` `pip show azureml-automl-core`
`azureml-accel-models`	Urychlí hluboké neurální sítě na FPGA pomocí služby Azure ML Hardware Accelerated Models Service.	`pip install azureml-accel-models` `pip install --upgrade azureml-accel-models` `pip show azureml-accel-models`
`azureml-train-automl`	Poskytuje třídy pro sestavování a spouštění experimentů automatizovaného strojového učení. Nainstaluje také běžné balíčky datových věd, včetně `pandas`, `numpy`a `scikit-learn`. Pokud chcete odesílat automatizované strojové učení na vzdáleném výpočetním prostředí a nepotřebujete provádět žádné strojové učení místně, doporučujeme použít tenkého klienta , `azureml-train-automl-client`balíček, který je součástí `azureml-sdk`. Další informace o instalaci a práci s úplnou `automl` sadou SDK nebo jeho tenkým klientem `azureml-train-automl-client`najdete v dalších pokynech k použití. Podobně jako u standardu Pythonu se podporuje kompatibilita jedné verze zpět a jedna verze vpřed, ale pouze pro celý `azureml-train-automl` balíček. Pokud je například model vytrénovaný pomocí sady SDK verze 1.29.0, můžete odvodit verze sady SDK mezi verzemi 1.28.0 a 1.30.0.	Pro místní prostředí conda: `pip install azureml-train-automl` `pip install --upgrade azureml-train-automl` `pip install show azureml-train-automl` Tenký klient pro vzdálené výpočetní prostředky: `pip install azureml-train-automl-client` `pip install --upgrade azureml-train-automl-client` `pip install show azureml-train-automl-client`
`azureml-contrib`	Nainstaluje balíčky azureml-contrib-*, které zahrnují experimentální funkce nebo funkce ve verzi Preview.	`pip install azureml-contrib` `pip install --upgrade azureml-contrib` `pip show azureml-contrib`
`azureml-datadrift`	Obsahuje funkce, které umožňují zjistit, kdy se trénovací data modelu odchylují od dat vyhodnocování.	`pip install azureml-datadrift` `pip install --upgrade azureml-datadrift` `pip show azureml-datadrift`
`azureml-interpret`	Používá se pro interpretovatelnost modelů, včetně důležitosti funkcí a tříd pro modely blackboxu a whiteboxu.	`pip azureml-interpret` `pip install --upgrade azureml-interpret` `pip show azureml-interpret`
`azureml-widgets`	Obsahuje základní balíčky, moduly a třídy pro Azure Machine Learning.	`pip install azureml-widgets` `pip install --upgrade azureml-widgets` `pip show azureml-widgets`
`azureml-contrib-services`	Poskytuje funkce pro bodování skriptů pro vyžádání nezpracovaných přístupů HTTP.	`pip install azureml-contrib-services` `pip install --upgrade azureml-contrib-services` `pip show azureml-contrib-services`
`azureml-tensorboard`	Poskytuje třídy a metody pro export historie spuštění experimentu a spuštění TensorBoard pro vizualizaci výkonu a struktury experimentu.	`pip install azureml-tensorboard` `pip install --upgrade azureml-tensorboard` `pip show azureml-tensorboard`
`azureml-mlflow`	Obsahuje funkce, které integrují Azure Machine Learning s MLFlow.	`pip install azureml-mlflow` `pip install --upgrade azureml-mlflow` `pip show azureml-mlflow`
`azureml-automl-runtime`	Obsahuje automatizované třídy strojového učení pro spouštění spuštění ve službě Azure Machine Learning.	`pip install azureml-automl-runtime` `pip install --upgrade azureml-automl-runtime` `pip show azureml-automl-runtime`
`azureml-widgets`	Obsahuje funkce pro zobrazení průběhu trénování strojového učení v poznámkových blocích Jupyter.	`pip install azureml-widgets` `pip install --upgrade azureml-widgets` `pip show azureml-widgets`
`azureml-train-restclients-hyperdrive`	Obsahuje třídy potřebné k vytvoření HyperDriveRuns s azureml-train-core.	`pip install azureml-train-restclients-hyperdrive` `pip install --upgrade azureml-train-restclients-hyperdrive` `pip show azureml-train-restclients-hyperdrive`
`azureml-train-core`	Obsahuje třídy základního estimátoru a obecnou třídu estimátoru, estimátory používané v trénování hluboké neurální sítě (DNN), odhadátory používané v trénování Scikit-Learn, moduly a třídy podporující ladění hyperparametrů.	`pip install azureml-core` `pip install --upgrade azureml-core` `pip show azureml-core`
`azureml-train-automl-runtime`	Obsahuje funkce představující základní komponenty automatizovaného strojového učení a modulu runtime ve službě Azure Machine Learning.	`pip install azureml-train-automl-runtime` `pip install --upgrade azureml-train-automl-runtime` `pip show azureml-train-automl-runtime`
`azureml-train-automl-client`	Obsahuje základní balíčky, moduly a třídy pro Azure Machine Learning.	`pip install azureml-train-automl-client` `pip install --upgrade azureml-train-automl-client` `pip show azureml-train-automl-client`
`azureml-telemetry`	Tento balíček slouží ke shromažďování telemetrických dat, jako jsou zprávy protokolu, metriky, události a zprávy aktivit.	`pip install azureml-telemetry` `pip install --upgrade azureml-telemetry` `pip show azureml-telemetry`
`azureml-synapse`	Obsahuje příkaz Magic ke správě relace Synapse a odeslání kódu a widgetu SparkMonitor pro monitorování průběhu úloh Sparku pro Jupyter i JupyterLab.	`pip install azureml-synapse` `pip install --upgrade azureml-synapse` `pip show azureml-synapse`
`azureml-sdk`	Balíček Thos se používá k vytváření a spouštění pracovních postupů strojového učení ve službě Azure Machine Learning.	`pip install azureml-sdk` `pip install --upgrade azureml-sdk` `pip show azureml-sdk`
`azureml-pipeline-steps`	Obsahuje předem připravené kroky, které je možné spustit v kanálu služby Azure Machine Learning.	`pip install azureml-pipeline-steps` `pip install --upgrade azureml-pipeline-steps` `pip show azureml-pipeline-steps`
`azureml-pipeline-core`	Obsahuje základní funkce pro kanály Azure Machine Learning, které jsou konfigurovatelné pracovní postupy strojového učení.	`pip install azureml-pipeline-core` `pip install --upgrade azureml-pipeline-core` `pip show azureml-pipeline-core`
`azureml-pipeline`	Tento balíček slouží k vytváření, optimalizaci a správě pracovních postupů strojového učení.	`pip install azureml-pipeline` `pip install --upgrade azureml-pipeline` `pip show azureml-pipeline`
`azureml-opendatasets`	Obsahuje základní funkce pro kanály Azure Machine Learning, které jsou konfigurovatelné pracovní postupy strojového učení.	`pip install azureml-opendatasets` `pip install --upgrade azureml-opendatasets` `pip show azureml-opendatasets`
`azureml-interpret`	Obsahuje funkce pro práci s interpretovatelností modelu ve službě Azure Machine Learning.	`pip install azureml-interpret` `pip install --upgrade azureml-interpret` `pip show azureml-interpret`
`azureml-defaults`	Tento balíček je metabalíč, který je interně používán službou Azure Machine Learning.	`pip install azureml-defaults` `pip install --upgrade azureml-defaults` `pip show azureml-defaults`
`azureml-dataset-runtime`	Účelem tohoto balíčku je koordinovat závislosti v rámci balíčků AzureML. Tento balíček je interní a není určen k přímému použití.	`pip install azureml-dataset-runtime` `pip install --upgrade azureml-dataset-runtime` `pip show azureml-dataset-runtime`
`azureml-datadrift`	Obsahuje funkce, které umožňují zjistit, kdy se trénovací data modelu odchylují od dat vyhodnocování.	`pip install azureml-datadrift` `pip install --upgrade azureml-datadrift` `pip show azureml-datadrift`
`azureml-contrib-server`	Tento balíček je místní služba HTTP, která slouží k zveřejnění podmnožiny funkcí poskytovaných sadou AzureML SDK pro rozšíření VS Tools for AI (VSCode a Visual Studio).	`pip install azureml-contrib-server` `pip install --upgrade azureml-contrib-server` `pip show azureml-contrib-server`
`azureml-contrib-run`	Tento balíček slouží k zahrnutí integračního kódu AzureML s mlflow.	`pip install azureml-core` `pip install --upgrade azureml-core` `pip show azureml-core`
`azureml-contrib-reinforcementlearning`	Obsahuje funkce pro vytvoření cílového výpočetního prostředí Windows ve službě Azure Machine Learning.	`pip install azureml-contrib-reinforcementlearning` `pip install --upgrade azureml-contrib-reinforcementlearning` `pip show azureml-contrib-reinforcementlearning`
`azureml-contrib-pipeline-steps`	Obsahuje moduly a třídy pro specializované kroky kanálu Azure Machine Learning a přidruženou konfiguraci.	`pip install azureml-contrib-pipeline-steps` `pip install --upgrade azureml-contrib-pipeline-steps` `pip show azureml-contrib-pipeline-steps`
`azureml-contrib-notebook`	Obsahuje rozšíření pro práci s poznámkovými bloky Jupyter ve službě Azure Machine Learning.	`pip install azureml-contrib-notebook` `pip install --upgrade azureml-contrib-notebook` `pip show azureml-contrib-notebook`
`azureml-contrib-gbdt`	Tento balíček obsahuje estimátor LightGBM.	`pip install azureml-contrib-gbdt` `pip install --upgrade azureml-contrib-gbdt` `pip show azureml-contrib-gbdt`
`azureml-contrib-functions`	Obsahuje funkce pro balení modelů Azure Machine Learning pro nasazení do Azure Functions.	`pip install azureml-contrib-functions` `pip install --upgrade azureml-contrib-functions` `pip show azureml-contrib-functions`
`azureml-contrib-fairness`	Tento balíček podporuje použití řídicích panelů posouzení nestrannosti v nástroji Azure Machine Learning Studio.	`pip install azureml-contrib-fairness` `pip install --upgrade azureml-contrib-fairness` `pip show azureml-contrib-fairness`
`azureml-contrib-dataset`	Obsahuje specializované funkce pro práci s objekty datové sady ve službě Azure Machine Learning.	`pip install azureml-contrib-dataset` `pip install --upgrade azureml-contrib-dataset` `pip show azureml-contrib-dataset`
`azureml-contrib-automl-pipeline-steps`	Obsahuje předem připravené kroky, které je možné spustit v kanálu služby Azure Machine Learning.	`pip install azureml-contrib-automl-pipeline-steps` `pip install --upgrade azureml-contrib-automl-pipeline-steps` `pip show azureml-contrib-automl-pipeline-steps`
`azureml-contrib-automl-dnn-vision`	Tento balíček má být používán pouze systémem generovanými skripty AutoML. Chcete-li nainstalovat v systému Windows, musí být balíčky "torch" a "torchvision" nainstalovány samostatně před tímto balíčkem.	`pip install azureml-contrib-automl-dnn-vision` `pip install --upgrade azureml-contrib-automl-dnn-vision` `pip show azureml-contrib-automl-dnn-vision`
`azureml-contrib-automl-dnn-forecasting`	Společný balíček rozšíření Azure ML CLI Běžné napříč azure-cli-ml a azure-cli-ml-preview.	`pip install azureml-contrib-automl-dnn-forecasting` `pip install --upgrade azureml-contrib-automl-dnn-forecasting` `pip show azureml-contrib-automl-dnn-forecasting`
`azureml-contrib-aisc`	AzureML Contrib for AzureML AI Super Computer Compute Target. AISCCompute je spravovaná výpočetní infrastruktura AI, kterou může správce clusteru připojit k pracovnímu prostoru.	`pip install azureml-contrib-aisc` `pip install --upgrade azureml-contrib-aisc` `pip show azureml-contrib-aisc`
`azureml-cli-common`	Společný balíček rozšíření Azure ML CLI Běžné napříč azure-cli-ml a azure-cli-ml-preview.	`pip install azureml-cli-common` `pip install --upgrade azureml-cli-common` `pip show azureml-cli-common`
`azureml-automl-dnn-nlp`	Tento balíček má být používán pouze systémem generovanými skripty AutoML.	`pip install azureml-automl-dnn-nlp` `pip install --upgrade azureml-automl-dnn-nlp` `pip show azureml-automl-dnn-nlp`
`azureml-accel-models`	Urychlete hluboké neurální sítě na FPGA pomocí služby Azure ML Hardware Accelerated Models Service.	`pip install azureml-accel-models` `pip install --upgrade azureml-accel-models` `pip show azureml-accel-models`
`azureml-inference-server-http`	Tento balíček umožňuje místní vývoj, integraci CI/CD, trasy serverů.	`pip install azureml-inference-server-http` `pip install --upgrade azureml-inference-server-http` `pip show azureml-inference-server-http`
`azure-ml-component`	Tento balíček obsahuje funkce pro vytváření a správu komponent služby Azure Machine Learning a vytváření a odesílání kanálů pomocí komponent.	`pip install azure-ml-component` `pip install --upgrade azure-ml-component` `pip show azure-ml-component`
`azureml-pipeline-wrapper`	Tento balíček obsahuje funkce pro vytváření a správu modulů Služby Azure Machine Learning, vytváření a odesílání kanálů pomocí modulů.	`pip install azureml-pipeline-wrapper` `pip install --upgrade azureml-pipeline-wrapper` `pip show azureml-pipeline-wrapper`
`azureml-designer-cv-modules`	Moduly pro předběžné zpracování a transformaci obrázků, jako je oříznutí, panel nebo změna velikosti	`pip install azureml-designer-cv-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-cv-modules` `pip show azureml-designer-cv-modules`
`azureml-designer-pytorch-modules`	Moduly pro trénování a odvozování modelů klasifikace obrázků na základě architektury pytorch	`pip install azureml-designer-pytorch-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-pytorch-modules` `pip show azureml-designer-pytorch-modules`
`azureml-designer-vowpal-wabbit-modules`	Moduly pro trénování a odvozování modelů na základě architektury Vowpal Wabbit	`pip install azureml-designer-vowpal-wabbit-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-vowpal-wabbit-modules` `pip show azureml-designer-vowpal-wabbit-modules`
`azureml-designer-classic-modules`	Různé moduly pro zpracování dat, trénování modelu, odvozování a hodnocení.	`pip install azureml-designer-classic-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-classic-modules` `pip show azureml-designer-classic-modules`
`azureml-designer-recommender-modules`	Moduly pro trénování a odvozování modelů doporučení založených na hluboké neurální síti	`pip install azureml-designer-recommender-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-recommender-modules` `pip show azureml-designer-recommender-modules`
`azureml-designer-internal`	Interní funkce poskytované pro integrované moduly.	`pip install azureml-designer-internal` `pip install --upgrade azureml-designer-internal` `pip show azureml-designer-internal`
`azureml-designer-core`	Základní funkce pro definici datového typu, vstupně-výstupní a často používané funkce	`pip install azureml-designer-core` `pip install --upgrade azureml-designer-core` `pip show azureml-designer-core`
`azureml-designer-datatransform-modules`	Moduly pro transformaci datové sady, jako je použití matematických operací, dotazů SQL, výřez odlehlých hodnot nebo generování sestavy statistiky	`pip install azureml-designer-datatransform-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-datatransform-modules` `pip show azureml-designer-datatransform-modules`
`azureml-designer-dataio-modules`	Moduly pro načtení dat do návrháře strojového učení Azure a zápis dat do cloudového úložiště	`pip install azureml-designer-dataio-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-dataio-modules` `pip show azureml-designer-dataio-modules`
`azureml-designer-serving`	Poskytují funkce pro vyvolání integrovaných modulů ve službě nasazení.	`pip install azureml-designer-serving` `pip install --upgrade azureml-designer-serving` `pip show azureml-designer-serving`
`azureml-contrib-datadrift`	Obsahuje funkce pro detekci odchylek dat pro různé datové sady používané ve strojovém učení, včetně trénovacích datových sad a bodovací datové sady.	`pip install azureml-contrib-datadrift` `pip install --upgrade azureml-contrib-datadrift` `pip show azureml-contrib-datadrift`
`azureml-contrib-explain-model`	Obsahuje experimentální funkce pro balíček azureml-explain-model, který nabízí celou řadu služeb pro interpretovatelnost modelu strojového učení.	`pip install azureml-contrib-explain-model` `pip install --upgrade azureml-contrib-explain-model` `pip show azureml-contrib-explain-model`
`azureml-contrib-opendatasets`	Tento balíček poskytuje sadu rozhraní API pro využívání azure Open Datasets.	`pip install azureml-contrib-opendatasets` `pip install --upgrade azureml-contrib-opendatasets` `pip show azureml-contrib-opendatasets`
`azureml-train-widgets`	Obsahuje widgety pro poznámkové bloky Jupyter pro vizuální sledování spuštění.	`pip install azureml-train-widgets` `pip install --upgrade azureml-train-widgets` `pip show azureml-train-widgets`

Další podrobnosti o výše uvedených balíčcích najdete v AzureML na pypi.

Další pokyny k použití

Pokud je váš případ použití popsaný níže, poznamenejte si pokyny a všechny doporučené akce.

Případ použití	Pokyny
Používání akce `automl`	Nainstalujte úplnou`azureml-train-automl` sadu SDK v novém 64bitovém prostředí Pythonu. Kvůli závislosti na rozhraní LightGBM se vyžaduje nové 64bitové prostředí. Tento balíček nainstaluje a připne konkrétní verze balíčků datových věd kvůli kompatibilitě, což vyžaduje čisté prostředí. Tenký klient , `azureml-train-automl-client`balíček nenainstaluje další balíčky pro datové vědy ani nevyžaduje čisté prostředí Pythonu. Doporučujeme `azureml-train-automl-client` , abyste do vzdáleného výpočetního prostředí odeslali jenom automatizovaná spuštění strojového učení a nemuseli místně odesílat místní spuštění ani stahovat model. Jedna verze zpět a kompatibilita s předáváním jedné verze je podporována pouze pro modely natrénované pomocí celého `azureml-train-automl` balíčku. Pokud je například model vytrénovaný pomocí sady SDK verze 1.29.0, můžete odvodit verze sady SDK mezi verzemi 1.28.0 a 1.30.0.
Použití Azure Databricks	V prostředí Azure Databricks použijte zdroje knihoven popsané v této příručce k instalaci sady SDK. Další informace o práci se sadou Azure Machine Learning SDK pro Python v Azure Databricks najdete také v těchto tipech .
Použití virtuálního počítače Azure Datová Věda	Sada Azure Datová Věda Virtual Machines vytvořená po 27. září 2018 obsahuje předinstalovanou sadu Python SDK.
Spuštění kurzů nebo poznámkových bloků služby Azure Machine Learning	Pokud používáte starší verzi sady SDK, než je verze uvedená v kurzu nebo poznámkovém bloku, měli byste sadu SDK upgradovat. Některé funkce v kurzech a poznámkových blocích mohou vyžadovat další balíčky Pythonu, například `matplotlib`, `scikit-learn`nebo `pandas`. Pokyny v jednotlivých kurzech a poznámkových blocích vám ukážou, které balíčky jsou potřeba.

Řešení problému

Instalace pipu: Závislosti nejsou zaručené, že budou konzistentní s jednořádkovou instalací:

Jedná se o známé omezení pipu, protože při instalaci jako jeden řádek nemá funkční překladač závislostí. První jedinečná závislost je jediná závislost, na které se dívá.

V následujícím kódu azureml-datadrift se azureml-train-automl instalují pomocí instalace pip s jedním řádkem.
```
  pip install azureml-datadrift, azureml-train-automl
```
V tomto příkladu řekněme azureml-datadrift , že vyžaduje verzi > 1.0 a azureml-train-automl vyžaduje verzi < 1.2. Pokud je nejnovější verze azureml-datadrift verze 1.3, upgradují se oba balíčky na verzi 1.3 bez azureml-train-automl ohledu na požadavek na balíček pro starší verzi.

Abyste měli jistotu, že jsou pro balíčky nainstalované odpovídající verze, nainstalujte pomocí několika řádků, jako je následující kód. Objednávka tady není problém, protože pip explicitně downgraduje jako součást dalšího volání řádku. A tak se použijí příslušné závislosti verzí.
```
   pip install azureml-datadrift
   pip install azureml-train-automl 
```

Při instalaci klienta azureml-train-automl-client není zaručeno, že se nainstaluje balíček vysvětlení:

Při spuštění vzdáleného spuštění AutoML s povoleným vysvětlením modelu se zobrazí chybová zpráva "Nainstalujte balíček azureml-explain-model s vysvětlením modelu". Jedná se o známý problém. Jako alternativní řešení použijte jeden z následujících kroků:

Nainstalujte místně model azureml-explain-model.

    pip install azureml-explain-model

Zakažte funkci vysvětlitelnosti úplně předáním model_explainability=False v konfiguraci AutoML.

    automl_config = AutoMLConfig(task = 'classification',
                           path = '.',
                           debug_log = 'automated_ml_errors.log',
                           compute_target = compute_target,
                           run_configuration = aml_run_config,
                           featurization = 'auto',
                           model_explainability=False,
                           training_data = prepped_data,
                           label_column_name = 'Survived',
                           **automl_settings)

Chyby Knihovny Panda: Obvykle k tomu dochází během experimentu AutoML:

Při ručním nastavení prostředí pomocí nástroje pip si můžete všimnout chyb (zejména z pandas) kvůli instalaci nepodporovaných verzí balíčků.

Například ModuleNotFoundError: No module named 'pandas.core.internals.managers'; 'pandas.core.internals' is not a package

Pokud chcete těmto chybám zabránit, nainstalujte sadu AutoML SDK pomocí automl_setup.cmd:
1. Otevřete výzvu Anaconda a naklonujte úložiště GitHub pro sadu ukázkových poznámkových bloků.
```
git clone https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks.git
```
1. cd to the how-to-use-azureml/automated-machine-learning folder where the sample notebooks were extracted and then run:
```
automl_setup
```
Chyba klíče: Značka při spuštění AutoML v místním výpočetním prostředí nebo clusteru Azure Databricks

Pokud bylo vytvořeno nové prostředí po 10. červnu 2020 pomocí sady SDK 1.7.0 nebo starší, může trénování selhat s touto chybou kvůli aktualizaci v balíčku py-cpuinfo. (Prostředí vytvořená 10. června 2020 nebo starší než 10. června 2020 nejsou ovlivněná, protože se používají experimenty na vzdálených výpočetních prostředcích, protože se používají trénovací image uložené v mezipaměti.) Pokud chcete tento problém vyřešit, proveďte jeden z následujících dvou kroků:
- Aktualizujte verzi sady SDK na verzi 1.8.0 nebo novější (tím se také downgraduje py-cpuinfo na verzi 5.0.0):
```
pip install --upgrade azureml-sdk[automl]
```
- Downgrade nainstalované verze py-cpuinfo na 5.0.0:
```
pip install py-cpuinfo==5.0.0
```
Chybová zpráva: Nelze odinstalovat PyYAML

Sada Azure Machine Learning SDK pro Python: PyYAML je distutils nainstalovaný projekt. Proto nemůžeme přesně určit, které soubory do něj patří, pokud existuje částečná odinstalace. Pokud chcete pokračovat v instalaci sady SDK při ignorování této chyby, použijte:
```
pip install --upgrade azureml-sdk[notebooks,automl] --ignore-installed PyYAML
```
Instalace sady Azure Machine Learning SDK selhává s výjimkou: ModuleNotFoundError: Žádný modul s názvem ruamel nebo ImportError: Žádný modul s názvem ruamel.yaml

K tomuto problému dochází při instalaci sady Azure Machine Learning SDK pro Python na nejnovější verzi pip (>20.1.1) v základním prostředí conda pro všechny vydané verze sady Azure Machine Learning SDK pro Python. Projděte si následující alternativní řešení:
- Vyhněte se instalaci sady Python SDK v základním prostředí conda, místo toho vytvořte prostředí Conda a nainstalujte sadu SDK do nově vytvořeného uživatelského prostředí. Nejnovější pip by měl fungovat na novém prostředí Conda.
- Pokud chcete vytvářet image v Dockeru, kde nemůžete přepnout mimo základní prostředí Conda, připněte pip<=20.1.1 do souboru Dockeru.
```
conda install -c r -y conda python=3.8 pip=20.1.1
```

Další kroky

Vyzkoušejte následující kroky a zjistěte, jak používat sadu SDK služby Azure Machine Learning pro Python:

Přečtěte si přehled sady Azure Machine Learnin Python SDK a seznamte se s klíčovými třídami a vzory návrhu pomocí ukázek kódu.
Pokud chcete začít vytvářet experimenty a modely, postupujte podle kurzu Začínáme s Pythonem ve službě Azure Machine Learning.

Sdílet prostřednictvím