Creación y administración de archivos en el área de trabajo

Aprenda a crear y administrar los archivos en el área de trabajo de Azure Machine Learning. Estos archivos se almacenan en el almacenamiento del área de trabajo predeterminado. Los archivos y las carpetas se pueden compartir con otros usuarios con acceso de lectura en el área de trabajo y se pueden usar desde cualquier instancia de proceso en el área de trabajo.

Requisitos previos

Sugerencia

En este artículo se muestra cómo administrar archivos dentro de Estudio de Azure Machine Learning. También puede conectarse a los archivos del área de trabajo desde Visual Studio Code. Para conectarse a los archivos del área de trabajo desde VS Code, consulte Trabajar en VS Code de forma remota conectada a una instancia de proceso.

Creación de archivos en Studio

Para crear un archivo en la carpeta predeterminada (Users > yourname):

  1. Abra su área de trabajo en Estudio de Azure Machine Learning.

  2. En el lado izquierdo, seleccione Notebooks.

  3. Seleccione la herramienta +.

  4. Seleccione Crear nuevo archivo.

    Crear un nuevo archivo

  5. Dele un nombre al archivo.

  6. Seleccione un tipo de archivo.

  7. Seleccione Crear.

Los cuadernos y la mayoría de los tipos de archivo de texto se muestran en la sección de vista previa. La mayoría de los demás tipos de archivo no tienen una vista previa.

Sugerencia

Si no ve la versión preliminar correcta de un cuaderno, asegúrese de que tiene .ipynb como extensión. Mantenga el puntero sobre el nombre de archivo de la lista para seleccionar ... si necesita cambiar el nombre del archivo.

Para crear un archivo en una carpeta diferente:

  1. Seleccione el icono "..." al final de la carpeta.
  2. Seleccione Crear nuevo archivo.

Importante

El contenido de los cuadernos y scripts puede leer los datos de las sesiones y acceder a los datos de su organización en Azure. Cargar solo archivos de fuentes de confianza. Para más información, vea Prácticas recomendadas de código seguro.

Personalizar la experiencia de edición de archivos

En el editor de archivos Estudio de Azure Machine Learning, puede personalizar la experiencia de edición con la paleta de comandos y los métodos abreviados de teclado pertinentes. Al invocar la Paleta de comandos, verá una lista seleccionable de muchas opciones para personalizar la experiencia de edición.

La captura de pantalla muestra la paleta de comandos en el editor de archivos.

Para invocar la paleta de comandos en un archivo, use F1 o haga clic con el botón derecho del ratón en cualquier lugar del espacio de edición y seleccione Paleta de comandos en el menú.

Por ejemplo, seleccione "Aplicar sangría usando espacios" si desea que su editor aplique sangrías automáticas con espacios en lugar de tabulaciones. Dedique unos instantes a explorar las diferentes opciones que tiene en la paleta de comandos.

Administración de archivos con Git

Use un terminal de instancias de proceso para clonar y administrar repositorios de Git. Para integrar Git con el área de trabajo de Azure Machine Learning, consulte Integración de Git con Azure Machine Learning.

Clonar muestras

El área de trabajo contiene una carpeta de ejemplos con cuadernos diseñados para ayudarle a explorar el SDK y servir como ejemplo para sus propios proyectos de aprendizaje automático. Clone estos cuadernos en su propia carpeta para ejecutarlos y editarlos.

Uso compartido de archivos

Copie y pegue la dirección URL para compartir un archivo. Solo otros usuarios del área de trabajo pueden acceder a esta dirección URL. Obtenga más información sobre la concesión de acceso a su área de trabajo.

Eliminación de un archivo

No puedes eliminar los archivos de ejemplo. Estos archivos forman parte de Studio y se actualizan cada vez que se publica un nuevo SDK.

Puede eliminar los archivos que se encuentran en la sección Archivos de cualquiera de estas maneras:

  • En el estudio, seleccione el ... al final de una carpeta o un archivo. Asegúrese de usar un explorador compatible (Microsoft Edge, Chrome o Firefox).
  • Usa un terminal en cualquier instancia de cómputo del área de trabajo. La carpeta ~/cloudfiles está asignada al almacenamiento de tu cuenta de almacenamiento del área de trabajo.
  • Ya sea en Jupyter o JupyterLab con sus herramientas.

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