Esplorare Azure Machine Learning con notebook di Jupyter

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SI APPLICA A: Python SDK azure-ai-ml v2 (corrente)

Il repository AzureML-Examples include gli esempi più recenti (v2) dell'interfaccia della riga di comando di Python e dell'SDK di Azure Machine Learning. Per informazioni sui vari tipi di esempio, vedere il file leggimi.

Questo articolo illustra come accedere al repository dagli ambienti seguenti:

  • Istanza di calcolo di Azure Machine Learning
  • Risorsa di calcolo personalizzata
  • Macchina virtuale di data science

Il modo più semplice per iniziare a usare gli esempi consiste nel completare l'avvio rapido: Introduzione ad Azure Machine Learning. Al termine, si avrà un server notebook dedicato precaricato con l'SDK e il repository notebook di Azure Machine Learning. Non saranno necessari download o installazioni.

Per visualizzare i notebook di esempio: 1. Accedere a Studio e selezionare l'area di lavoro, se necessario. 1. Selezionare Notebook. 1. Selezionare la scheda Esempi . Usare la cartella SDK v2 per esempi che usano Python SDK v2.

Opzione 2: Accedere al proprio server notebook

Se si vuole usare il proprio server notebook per lo sviluppo locale, seguire questa procedura nel computer.

  1. Usare le istruzioni in Azure Machine Learning SDK per installare Azure Machine Learning SDK (v2) per Python

  2. Creare un'area di lavoro di Azure Machine Learning.

  3. Scrivere un file di configurazione (aml_config/config.json).

  4. Clonare il repository AzureML-Examples.

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

  5. Avviare il server notebook dalla directory contenente il clone.

    jupyter notebook

Queste istruzioni consentono di installare i pacchetti SDK di base necessari per i notebook della guida di avvio rapido e dell'esercitazione. Altri notebook di esempio potrebbero richiedere l'installazione di ulteriori componenti. Per altre informazioni, vedere Installare Azure Machine Learning SDK per Python.

Opzione 3: Accesso in una DSVM

Una Data Science Virtual Machine (DSVM) è un'immagine di VM personalizzata creata specificamente per data science. Se si crea una DSVM, il server notebook e l'SDK vengono installati e configurati automaticamente. È tuttavia necessario creare un'area di lavoro e clonare il repository di esempio.

  1. Creare un'area di lavoro di Azure Machine Learning.

  2. Scaricare un file di configurazione dell'area di lavoro:

    Scarica config.json

  3. Dalla directory in cui è stato aggiunto il file di configurazione clonare il repository AzureML-Examples.

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

  4. Avviare il server notebook dalla directory , che ora contiene il clone e il file di configurazione.

    jupyter notebook

Passaggi successivi

Esplorare il repository AzureML-Examples per scoprire cosa può fare Azure Machine Learning.

Per altri esempi di MLOps, vedere https://github.com/Azure/mlops-v2.

Provare queste esercitazioni: