Megosztás a következőn keresztül:

Az Azure Machine Learning felfedezése Jupyter notebookokkal (v1)

  • Cikk

ÉRVÉNYES:Python SDK azureml v1

Az Azure Machine Learning Notebooks adattára Azure Machine Learning Python SDK-mintákat (v1) tartalmaz. Ezek a Jupyter-notebookok az SDK megismeréséhez és a saját gépi tanulási projektek modelljeiként szolgálnak. Ebben az adattárban oktatóanyag-jegyzetfüzeteket talál az oktatóanyagok mappában, a funkcióspecifikus jegyzetfüzeteket pedig a használati útmutató-azureml mappában.

Ez a cikk bemutatja, hogyan férhet hozzá az adattárakhoz a következő környezetekből:

  • Azure Machine Learning számítási példány
  • Saját jegyzetfüzet-kiszolgáló használata
  • Adatelemzési virtuális gép

A minták használatának legegyszerűbb módja az első lépésekhez szükséges erőforrások létrehozása. 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: 1. Jelentkezzen be a studióba, és szükség esetén válassza ki a munkaterületet. 1. Válassza a Jegyzetfüzetek lehetőséget. 1. Válassza a Minták lapot. Használja az SDK v1 mappát a Python SDK v1-et használó példákhoz.

2. lehetőség: Hozzáférés saját jegyzetfüzet-kiszolgálón

Ha saját jegyzetfüzet-kiszolgálót szeretne létrehozni a helyi fejlesztéshez, kövesse az alábbi lépéseket a számítógépen.

  1. Az Azure Machine Learning SDK utasításait követve telepítse a Pythonhoz készült Azure Machine Learning SDK-t (v1)

  2. Azure Machine Learning-munkaterület létrehozása.

  3. Konfigurációs fájlfájl írása (aml_config/config.json).

  4. Klónozza a Machine Learning Notebooks-adattárat.

    git clone https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks.git --depth 1

  5. 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.

  1. Azure Machine Learning-munkaterület létrehozása.

  2. Adjon hozzá egy munkaterület-konfigurációs fájlt az alábbi módszerek valamelyikével:

    • Az Azure Machine Learning Studióban válassza ki a munkaterület beállításait a jobb felső sarokban, majd válassza a Konfigurációs fájl letöltése lehetőséget.

    Képernyőkép a letöltési config.json.

    • Hozzon létre egy új munkaterületet a configuration.ipynb notebook kódjának használatával.

  3. A konfigurációs fájl hozzáadását tartalmazó könyvtárból klónozza a Machine Learning Notebooks-adattárat.

    git clone https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks.git --depth 1

  4. Indítsa el a jegyzetfüzet-kiszolgálót a címtárból, amely most már tartalmazza a klónt és a konfigurációs fájlt.

    jupyter notebook

Következő lépések

Fedezze fel a MachineLearningNotebooks-adattárat , és ismerje meg, hogy az Azure Machine Learning mire képes.

További GitHub-mintaprojekteket és példákat az alábbi adattárakban talál: