Az Azure Machine Learning felfedezése Jupyter Notebookokkal
A KÖVETKEZŐKRE VONATKOZIK: Python SDK azure-ai-ml v2 (aktuális)
Az AzureML-Examples adattár a legújabb (v2-es) Azure Machine Learning Python CLI- és SDK-mintákat tartalmazza. A különböző példatípusokról további információt az olvasóban talál.
Ez a cikk bemutatja, hogyan férhet hozzá az adattárhoz a következő környezetekből:
- Azure Machine Learning számítási példány
- Saját számítási erőforrás
- Adatelemzési virtuális gép
További példákat a kódminták között is böngészhet.
1. lehetőség: Hozzáférés az Azure Machine Learning számítási példányon (ajánlott)
A minták használatának legegyszerűbb módja az erőforrások létrehozása az első lépésekhez. A befejezés után egy dedikált jegyzetfüzet-kiszolgáló lesz előre betöltve az SDK-val és az Azure Machine Learning Notebooks-adattárral. Nincs szükség letöltésre vagy telepítésre.
Példajegyzetfüzetek megtekintése:
- Jelentkezzen be a stúdióba, és szükség esetén válassza ki a munkaterületet.
- Válassza a Jegyzetfüzetek lehetőséget.
- Válassza a Minták lapot. Használja az SDK v2 mappát a Python SDK v2-t használó példákhoz.
- Nyissa meg a futtatni kívánt jegyzetfüzetet. Válassza a Jegyzetfüzet klónozása lehetőséget, ha másolatot szeretne létrehozni a munkaterület fájlmegosztásában. Ez a művelet a jegyzetfüzetet a függő erőforrásokkal együtt másolja.
2. lehetőség: Hozzáférés saját jegyzetfüzet-kiszolgálón
Ha saját jegyzetfüzet-kiszolgálót szeretne létrehozni a helyi fejlesztéshez, kövesse az alábbi lépéseket a számítógépen.
Az Azure Machine Learning SDK utasításait követve telepítse a Pythonhoz készült Azure Machine Learning SDK-t (v2)
Azure Machine Learning-munkaterület létrehozása.
Klónozza az AzureML-Examples adattárat.
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
Indítsa el a jegyzetfüzet-kiszolgálót a klónt tartalmazó könyvtárból.
jupyter notebook
Ezek az utasítások telepítik a rövid útmutatóhoz és az oktatóanyag-jegyzetfüzetekhez szükséges alap SDK-csomagokat. Más mintajegyzetfüzetekhez szükség lehet további összetevők telepítésére. További információ: A Pythonhoz készült Azure Machine Learning SDK telepítése.
3. lehetőség: Hozzáférés DSVM-en
A Data Science Virtual Machine (DSVM) egy testreszabott virtuálisgép-lemezkép, amely kifejezetten adatelemzéshez készült. Ha létrehoz egy DSVM-et, az SDK- és a notebook-kiszolgáló telepítve lesz, és konfigurálva lesz Az Ön számára. Azonban továbbra is létre kell hoznia egy munkaterületet, és klónoznia kell a mintaadattárat.
Azure Machine Learning-munkaterület létrehozása.
Klónozza az AzureML-Examples adattárat.
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
Indítsa el a jegyzetfüzet-kiszolgálót a klónt tartalmazó könyvtárból.
jupyter notebook
Csatlakozás munkaterülethez
Néhány minta egy munkaterülethez való csatlakozáshoz használható MLClient.from_config()
. Ahhoz, hogy ezek a minták működjenek, szüksége lesz egy konfigurációs fájlra a minta elérési útjának könyvtárában.
A konfigurációs fájl az Azure Machine Learning számítási példányán jön létre. Ha a kódot saját jegyzetfüzet-kiszolgálón vagy DSVM-en szeretné használni, manuálisan hozza létre a konfigurációs fájlt. Használja az alábbi módszerek egyikét:
Írjon egy konfigurációs fájlfájlt (aml_config/config.json) a klónozott adattár gyökerében.
Töltse le a munkaterület konfigurációs fájlját:
Következő lépések
Fedezze fel az AzureML-Examples adattárat , és ismerje meg, mit tehet az Azure Machine Learning.
További példák az MLOps-ra: https://github.com/Azure/mlops-v2.
Próbálja ki az alábbi oktatóanyagokat: