Python용 Azure Machine Learning SDK 설치

아티클
05/30/2023

이 문서는 SDK의 여러 설치 옵션에 대한 가이드입니다.

필수 조건

Python이 설치된 버전 3.7 이상. azureml-automl 패키지의 경우 버전 3.7 또는 3.8만 사용합니다.
pip 설치

기본 설치

azureml-core을 사용합니다.

pip install azureml-core

그런 다음 특정 작업에 필요한 다른 패키지를 설치합니다.

업그레이드 설치

팁

항상 azureml-core를 최신 버전으로 업데이트하는 것이 좋습니다.

이전 버전 업그레이드:

pip install --upgrade azureml-core

버전 확인

SDK 버전 확인:

pip show azureml-core

환경의 모든 패키지를 보려면:

pip list

Python에서 SDK 버전을 표시할 수도 있지만 이 버전에는 부 버전이 포함되어 있지 않습니다.

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

Azure Machine Learning Service에 대한 개발 환경을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 개발 환경 구성을 참조하세요.

기타 azureml 패키지

SDK에는 설치할 수 있는 다른 많은 선택적 패키지가 포함되어 있습니다. 여기에는 일부 사용 사례에만 필요한 종속성이 포함되므로 거대한 환경이 되지 않도록 방지하기 위해 이러한 종속성은 기본 설치에 포함되지 않습니다. 다음 표에서는 패키지, 해당 사용 사례 및 명령을 간략하게 설명하여 & 버전 검사 설치, 업데이트합니다.

추가 패키지	사용 사례	설치/업그레이드/버전 표시
`azureml-automl-core`	Azure Machine Learning을 위한 핵심 자동화된 Machine Learning 클래스가 포함되어 있습니다. 이 패키지는 azureml-train-automl-client 및 azureml-train-automl-runtime에서 사용됩니다.	`pip install azureml-automl-core` `pip install --upgrade azureml-automl-core` `pip show azureml-automl-core`
`azureml-accel-models`	Azure ML 하드웨어 가속 모델 서비스를 사용하여 FPGA에서 심층 신경망을 가속화합니다.	`pip install azureml-accel-models` `pip install --upgrade azureml-accel-models` `pip show azureml-accel-models`
`azureml-train-automl`	자동화된 기계 학습 실험을 빌드하고 실행하는 클래스를 제공합니다. 또한 `pandas`, `numpy` 및 `scikit-learn`을 포함한 일반적인 데이터 과학 패키지를 설치합니다. 원격 컴퓨팅에서 실행되는 자동화된 ML 제출하려는 경우 로컬에서 ML 수행할 필요가 없는 경우 씬 클라이언트, `azureml-train-automl-client`, `azureml-sdk`의 일부인 패키지를 사용하는 것이 좋습니다. 전체 `automl` SDK 또는 해당 씬 클라이언트 `azureml-train-automl-client` 설치 및 작업에 대한 자세한 내용은 추가 사용 사례 지침을 참조하세요. Python 표준과 유사, 한 버전의 이전 버전과 한 버전의 이전 버전과의 호환성이 지원되지만 전체 `azureml-train-automl` 패키지에 대해서만 지원됩니다. 예를 들어 모델이 SDK 버전 1.29.0으로 학습된 경우 1.28.0과 1.30.0 사이의 SDK 버전으로 유추할 수 있습니다.	로컬 conda 환경의 경우: `pip install azureml-train-automl` `pip install --upgrade azureml-train-automl` `pip install show azureml-train-automl` 원격 컴퓨팅을 위한 씬 클라이언트: `pip install azureml-train-automl-client` `pip install --upgrade azureml-train-automl-client` `pip install show azureml-train-automl-client`
`azureml-contrib`	실험 기능 또는 미리 보기 기능이 포함된 azureml-contrib-* 패키지를 설치합니다.	`pip install azureml-contrib` `pip install --upgrade azureml-contrib` `pip show azureml-contrib`
`azureml-datadrift`	모델 학습 데이터가 채점 데이터에서 트리프트한 시점을 탐지하는 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-datadrift` `pip install --upgrade azureml-datadrift` `pip show azureml-datadrift`
`azureml-interpret`	블랙박스 및 화이트박스 모델에 대한 기능 및 클래스 중요도를 포함하여 모델 해석에 사용됩니다.	`pip azureml-interpret` `pip install --upgrade azureml-interpret` `pip show azureml-interpret`
`azureml-widgets`	Azure Machine Learning에 대한 핵심 패키지, 모듈 및 클래스가 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-widgets` `pip install --upgrade azureml-widgets` `pip show azureml-widgets`
`azureml-contrib-services`	원시 HTTP 액세스를 요청하는 스크립트를 채점하는 기능을 제공합니다.	`pip install azureml-contrib-services` `pip install --upgrade azureml-contrib-services` `pip show azureml-contrib-services`
`azureml-tensorboard`	실험 실행 기록을 내보내고 실험 성능과 구조를 시각화하기 위해 TensorBoard를 시작하는 클래스와 메서드를 제공합니다.	`pip install azureml-tensorboard` `pip install --upgrade azureml-tensorboard` `pip show azureml-tensorboard`
`azureml-mlflow`	Azure Machine Learning을 MLFlow와 통합하는 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-mlflow` `pip install --upgrade azureml-mlflow` `pip show azureml-mlflow`
`azureml-automl-runtime`	Azure Machine Learning에서 실행을 실행하기 위한 자동화된 Machine Learning 클래스가 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-automl-runtime` `pip install --upgrade azureml-automl-runtime` `pip show azureml-automl-runtime`
`azureml-widgets`	Jupyter Notebooks에서 실행되는 기계 학습 학습의 진행 상황을 보는 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-widgets` `pip install --upgrade azureml-widgets` `pip show azureml-widgets`
`azureml-train-restclients-hyperdrive`	azureml-train-core를 사용하여 HyperDriveRun을 만드는 데 필요한 클래스가 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-train-restclients-hyperdrive` `pip install --upgrade azureml-train-restclients-hyperdrive` `pip show azureml-train-restclients-hyperdrive`
`azureml-train-core`	기본 예측 도구 클래스 및 일반 예측 도구 클래스, DNN(Deep Neural Network) 학습에 사용되는 예측 도구, Scikit-Learn 학습에 사용되는 예측 도구, 하이퍼 매개 변수 튜닝을 지원하는 모듈 및 클래스가 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-core` `pip install --upgrade azureml-core` `pip show azureml-core`
`azureml-train-automl-runtime`	Azure Machine Learning의 자동화된 핵심 ML 및 런타임 구성 요소를 나타내는 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-train-automl-runtime` `pip install --upgrade azureml-train-automl-runtime` `pip show azureml-train-automl-runtime`
`azureml-train-automl-client`	Azure Machine Learning에 대한 핵심 패키지, 모듈 및 클래스가 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-train-automl-client` `pip install --upgrade azureml-train-automl-client` `pip show azureml-train-automl-client`
`azureml-telemetry`	이 패키지는 로그 메시지, 메트릭, 이벤트 및 작업 메시지와 같은 원격 분석 데이터를 수집하는 데 사용됩니다.	`pip install azureml-telemetry` `pip install --upgrade azureml-telemetry` `pip show azureml-telemetry`
`azureml-synapse`	Jupyter 및 JupyterLab 모두에 대해 Synapse 세션을 관리하고 코드를 제출하고 Spark 작업 진행 상황을 모니터링하는 SparkMonitor 위젯을 관리하는 Magic 명령이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-synapse` `pip install --upgrade azureml-synapse` `pip show azureml-synapse`
`azureml-sdk`	이 패키지는 Azure Machine Learning Services에서 Machine Learning 워크플로를 빌드하고 실행하는 데 사용됩니다.	`pip install azureml-sdk` `pip install --upgrade azureml-sdk` `pip show azureml-sdk`
`azureml-pipeline-steps`	Azure Machine Learning 파이프라인에서 실행할 수 있는 미리 빌드된 단계가 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-pipeline-steps` `pip install --upgrade azureml-pipeline-steps` `pip show azureml-pipeline-steps`
`azureml-pipeline-core`	구성 가능한 Machine Learning 워크플로인 Azure Machine Learning 파이프라인에 대한 핵심 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-pipeline-core` `pip install --upgrade azureml-pipeline-core` `pip show azureml-pipeline-core`
`azureml-pipeline`	이 패키지는 기계 학습 워크플로를 빌드, 최적화 및 관리하는 데 사용됩니다.	`pip install azureml-pipeline` `pip install --upgrade azureml-pipeline` `pip show azureml-pipeline`
`azureml-opendatasets`	구성 가능한 Machine Learning 워크플로인 Azure Machine Learning 파이프라인에 대한 핵심 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-opendatasets` `pip install --upgrade azureml-opendatasets` `pip show azureml-opendatasets`
`azureml-interpret`	Azure Machine Learning에서 모델 해석력 작업을 위한 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-interpret` `pip install --upgrade azureml-interpret` `pip show azureml-interpret`
`azureml-defaults`	이 패키지는 Azure Machine Learning에서 내부적으로 사용되는 메타패키지입니다.	`pip install azureml-defaults` `pip install --upgrade azureml-defaults` `pip show azureml-defaults`
`azureml-dataset-runtime`	이 패키지의 목적은 AzureML 패키지 내에서 종속성을 조정하는 것입니다. 이 패키지는 내부용이며 직접 사용할 수 없습니다.	`pip install azureml-dataset-runtime` `pip install --upgrade azureml-dataset-runtime` `pip show azureml-dataset-runtime`
`azureml-datadrift`	모델 학습 데이터가 채점 데이터에서 트리프트한 시점을 탐지하는 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-datadrift` `pip install --upgrade azureml-datadrift` `pip show azureml-datadrift`
`azureml-contrib-server`	이 패키지는 AzureML SDK에서 제공하는 기능의 하위 집합을 AI 확장(VSCode 및 Visual Studio)용 VS 도구에 노출하는 데 사용되는 로컬 HTTP 서비스입니다.	`pip install azureml-contrib-server` `pip install --upgrade azureml-contrib-server` `pip show azureml-contrib-server`
`azureml-contrib-run`	이 패키지는 AzureML과 Mlflow의 통합 코드를 포함하는 데 사용됩니다.	`pip install azureml-core` `pip install --upgrade azureml-core` `pip show azureml-core`
`azureml-contrib-reinforcementlearning`	Azure Machine Learning에서 Windows 컴퓨팅 대상을 만들기 위한 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-contrib-reinforcementlearning` `pip install --upgrade azureml-contrib-reinforcementlearning` `pip show azureml-contrib-reinforcementlearning`
`azureml-contrib-pipeline-steps`	특수 Azure Machine Learning 파이프라인 단계 및 관련 구성을 위한 모듈 및 클래스가 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-contrib-pipeline-steps` `pip install --upgrade azureml-contrib-pipeline-steps` `pip show azureml-contrib-pipeline-steps`
`azureml-contrib-notebook`	Azure Machine Learning에서 Jupyter Notebooks로 작업하기 위한 확장이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-contrib-notebook` `pip install --upgrade azureml-contrib-notebook` `pip show azureml-contrib-notebook`
`azureml-contrib-gbdt`	이 패키지에는 LightGBM 예측 도구가 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-contrib-gbdt` `pip install --upgrade azureml-contrib-gbdt` `pip show azureml-contrib-gbdt`
`azureml-contrib-functions`	Azure Functions에 배포하기 위해 Azure Machine Learning 모델을 패키지하는 기능을 포함합니다.	`pip install azureml-contrib-functions` `pip install --upgrade azureml-contrib-functions` `pip show azureml-contrib-functions`
`azureml-contrib-fairness`	이 패키지는 Azure Machine Learning 스튜디오에서 공정성 평가 대시보드 사용을 지원합니다.	`pip install azureml-contrib-fairness` `pip install --upgrade azureml-contrib-fairness` `pip show azureml-contrib-fairness`
`azureml-contrib-dataset`	Azure Machine Learning에서 데이터 세트 개체 작업을 위한 특수 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-contrib-dataset` `pip install --upgrade azureml-contrib-dataset` `pip show azureml-contrib-dataset`
`azureml-contrib-automl-pipeline-steps`	Azure Machine Learning 파이프라인에서 실행할 수 있는 미리 빌드된 단계가 포함되어 있습니다.	`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`	이 패키지는 AutoML 시스템 생성 스크립트에서만 사용하도록 되어 있습니다. Windows에 설치하려면 이 패키지 전에 "torch" 및 "torchvision" 패키지를 별도로 설치해야 합니다.	`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`	Azure ML CLI 확장 공통 패키지입니다. azure-cli-ml 및 azure-cli-ml-preview에서 공통입니다.	`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 AI 슈퍼 컴퓨터 컴퓨팅 대상용 AzureML Contrib입니다. AISCCompute는 클러스터 관리자가 작업 영역에 연결할 수 있는 관리 AI 컴퓨팅 인프라입니다.	`pip install azureml-contrib-aisc` `pip install --upgrade azureml-contrib-aisc` `pip show azureml-contrib-aisc`
`azureml-cli-common`	Azure ML CLI 확장 공통 패키지입니다. azure-cli-ml 및 azure-cli-ml-preview에서 공통입니다.	`pip install azureml-cli-common` `pip install --upgrade azureml-cli-common` `pip show azureml-cli-common`
`azureml-automl-dnn-nlp`	이 패키지는 AutoML 시스템 생성 스크립트에서만 사용하도록 되어 있습니다.	`pip install azureml-automl-dnn-nlp` `pip install --upgrade azureml-automl-dnn-nlp` `pip show azureml-automl-dnn-nlp`
`azureml-accel-models`	Azure ML 하드웨어 가속 모델 서비스를 사용하여 FPGA에서 심층 신경망을 가속화합니다.	`pip install azureml-accel-models` `pip install --upgrade azureml-accel-models` `pip show azureml-accel-models`
`azureml-inference-server-http`	이 패키지는 로컬 개발, CI/CD 통합, 서버 경로를 사용하도록 설정합니다.	`pip install azureml-inference-server-http` `pip install --upgrade azureml-inference-server-http` `pip show azureml-inference-server-http`
`azure-ml-component`	이 패키지에는 구성 요소를 사용하여 파이프라인을 작성하고 제출하는 Azure Machine Learning 구성 요소를 작성 및 관리하기 위한 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azure-ml-component` `pip install --upgrade azure-ml-component` `pip show azure-ml-component`
`azureml-pipeline-wrapper`	이 패키지에는 Azure Machine Learning 모듈 작성 및 관리, 모듈을 사용하여 파이프라인 작성 및 제출을 위한 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-pipeline-wrapper` `pip install --upgrade azureml-pipeline-wrapper` `pip show azureml-pipeline-wrapper`
`azureml-designer-cv-modules`	자르기, 채우기 또는 크기 조정과 같은 이미지를 사전 처리하고 변환하는 모듈입니다.	`pip install azureml-designer-cv-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-cv-modules` `pip show azureml-designer-cv-modules`
`azureml-designer-pytorch-modules`	pytorch 프레임워크를 기반으로 이미지 분류 모델을 학습하고 유추하는 모듈입니다.	`pip install azureml-designer-pytorch-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-pytorch-modules` `pip show azureml-designer-pytorch-modules`
`azureml-designer-vowpal-wabbit-modules`	Vowpal Wabbit 프레임워크를 기반으로 모델을 학습하고 유추하는 모듈입니다.	`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`	데이터 처리, 모델 학습, 추론 및 평가를 위한 다양한 모듈입니다.	`pip install azureml-designer-classic-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-classic-modules` `pip show azureml-designer-classic-modules`
`azureml-designer-recommender-modules`	심층 신경망을 기반으로 권장 모델을 학습하고 유추하는 모듈입니다.	`pip install azureml-designer-recommender-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-recommender-modules` `pip show azureml-designer-recommender-modules`
`azureml-designer-internal`	기본 제공 모듈에 제공되는 내부 기능입니다.	`pip install azureml-designer-internal` `pip install --upgrade azureml-designer-internal` `pip show azureml-designer-internal`
`azureml-designer-core`	데이터 형식 정의, 데이터 io 및 자주 사용되는 함수에 대한 핵심 기능입니다.	`pip install azureml-designer-core` `pip install --upgrade azureml-designer-core` `pip show azureml-designer-core`
`azureml-designer-datatransform-modules`	수학 연산, SQL 쿼리 적용, 이상값 잘라내기 또는 통계 보고서 생성과 같이 데이터 세트를 변환하는 모듈입니다.	`pip install azureml-designer-datatransform-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-datatransform-modules` `pip show azureml-designer-datatransform-modules`
`azureml-designer-dataio-modules`	Azure Machine Learning 디자이너에 데이터를 로드하고 클라우드 기반 스토리지에 데이터를 쓰는 모듈입니다.	`pip install azureml-designer-dataio-modules` `pip install --upgrade azureml-designer-dataio-modules` `pip show azureml-designer-dataio-modules`
`azureml-designer-serving`	배포 서비스에서 기본 제공 모듈을 호출하는 기능을 제공합니다.	`pip install azureml-designer-serving` `pip install --upgrade azureml-designer-serving` `pip show azureml-designer-serving`
`azureml-contrib-datadrift`	학습 데이터 세트 및 채점 데이터 세트를 포함하여 기계 학습에 사용되는 다양한 데이터 세트에 대한 데이터 드리프트 검색 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-contrib-datadrift` `pip install --upgrade azureml-contrib-datadrift` `pip show azureml-contrib-datadrift`
`azureml-contrib-explain-model`	기계 학습 모델 해석 가능성을 위한 다양한 서비스를 제공하는 azureml-explain-model 패키지에 대한 실험 기능이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-contrib-explain-model` `pip install --upgrade azureml-contrib-explain-model` `pip show azureml-contrib-explain-model`
`azureml-contrib-opendatasets`	이 패키지는 Azure Open Datasets를 사용하는 API 집합을 제공합니다.	`pip install azureml-contrib-opendatasets` `pip install --upgrade azureml-contrib-opendatasets` `pip show azureml-contrib-opendatasets`
`azureml-train-widgets`	실행을 시각적으로 추적하기 위한 Jupyter Notebooks용 위젯이 포함되어 있습니다.	`pip install azureml-train-widgets` `pip install --upgrade azureml-train-widgets` `pip show azureml-train-widgets`

위 패키지에 대한 자세한 내용은 pypi의 AzureML을 참조하세요.

추가 사용 사례 지침

사용 사례가 아래에 설명되어 있으면 지침과 추천 작업을 확인합니다.

사용 사례	지침
`automl` 시작	새 64비트 Python 환경에 전체`azureml-train-automl` SDK를 설치합니다. LightGBM 프레임워크에 종속되므로 새 64비트 환경이 필요합니다. 이 패키지는 깨끗한 환경이 필요한 호환성을 위해 특정 버전의 데이터 과학 패키지를 설치하고 고정합니다. 씬 클라이언트, `azureml-train-automl-client`, 패키지는 추가 데이터 과학 패키지를 설치하지 않거나 깨끗한 Python 환경을 필요로 합니다. 자동화된 ML 실행을 원격 컴퓨팅에 제출하기만 하고 로컬 실행을 제출하거나 모델을 로컬로 다운로드할 필요가 없는 경우 `azureml-train-automl-client`를 사용하는 것이 좋습니다. 하나의 이전 버전과 하나의 이전 버전 호환성은 전체 `azureml-train-automl` 패키지로 학습된 모델에 대해서만 지원됩니다. 예를 들어 모델이 SDK 버전 1.29.0으로 학습된 경우 1.28.0과 1.30.0 사이의 SDK 버전으로 유추할 수 있습니다.
Azure Databricks 사용	Azure Databricks 환경에서 이 가이드에서 자세히 설명하는 라이브러리 원본을 사용하여 SDK를 설치합니다. 또한 Azure Databricks에서 Python용 Azure Machine Learning SDK를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 이 팁을 참조하세요.
Azure Data Science Virtual Machine 사용	2018년 9월 27일 이후에 만들어진 Azure Data Science Virtual Machine은 Python SDK가 미리 설치된 상태로 제공됩니다.
Azure Machine Learning 자습서 또는 Notebook 실행	자습서 또는 Notebook에서 언급한 것보다 이전의 SDK 버전을 사용하는 경우 해당 SDK를 업그레이드해야 합니다. 자습서 및 Notebook의 일부 기능에는 `matplotlib`, `scikit-learn` 또는 `pandas`와 같은 추가 Python 패키지가 필요할 수 있습니다. 각 자습서 및 Notebook의 지침에서는 필요한 패키지를 보여 줍니다.

문제 해결

Pip 설치: 종속성이 한 줄 설치와 일치하도록 보장되지 않습니다.

이는 한 줄로 설치할 때 작동하는 종속성 해석기가 없기 때문에 pip의 알려진 제한 사항입니다. 첫 번째 고유한 종속성이 유일한 종속성입니다.

다음 코드에서 azureml-datadrift 및 azureml-train-automl은 모두 한 줄 pip 설치를 사용하여 설치됩니다.
```
  pip install azureml-datadrift, azureml-train-automl
```
이 예에서 azureml-datadrift에는 버전 > 1.0이 필요하고 azureml-train-automl에는 버전 < 1.2가 필요하다고 가정해 보겠습니다. azureml-datadrift의 최신 버전이 1.3이면 이전 버전에 대한 azureml-train-automl 패키지 요구 사항에 관계없이 두 패키지가 모두 1.3으로 업그레이드됩니다.

패키지에 적절한 버전이 설치되었는지 확인하려면 다음 코드와 같이 여러 줄을 사용하여 설치합니다. pip는 다음 줄 호출의 일부로 명시적으로 다운그레이드되므로 여기서는 주문이 문제가 되지 않습니다. 따라서 적절한 버전 종속성이 적용됩니다.
```
   pip install azureml-datadrift
   pip install azureml-train-automl 
```

azureml-train-automl-client 설치 시 설명 패키지 설치가 보장되지 않음:

모델 설명이 사용하도록 설정된 원격 AutoML 실행을 실행하면 "모델 설명을 위해 azureml-explain-model 패키지를 설치합니다."라는 오류 메시지가 표시됩니다. 이는 알려진 문제입니다. 이 문제를 해결하려면 아래 단계 중 하나를 따릅니다.

azureml-explain-model을 로컬에 설치합니다.

    pip install azureml-explain-model

AutoML 구성에서 model_explainability=False를 전달하여 설명 기능을 완전히 사용하지 않도록 설정합니다.

    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)

Panda 오류: 일반적으로 AutoML 실험 중에 표시됨:

pip를 사용하여 환경을 수동으로 설정할 때 지원되지 않는 패키지 버전이 설치되어 있기 때문에 오류(특히 pandas에서)를 알 수 있습니다.

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

이러한 오류를 방지하려면 automl_setup.cmd를 사용하여 AutoML SDK를 설치합니다.
1. Anaconda 프롬프트를 열고 샘플 Notebooks 집합에 대한 GitHub 리포지토리를 복제합니다.
```
git clone https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks.git
```
1. cd 샘플 Notebooks가 추출된 how-to-use-azureml/automated-machine-learning 폴더로 이동한 후 다음을 실행합니다.
```
automl_setup
```
KeyError: 로컬 컴퓨팅 또는 Azure Databricks 클러스터에서 AutoML을 실행할 때 'brand'

2020년 6월 10일 이후에 SDK 1.7.0 이하를 사용하여 새 환경을 만든 경우 py-cpuinfo 패키지의 업데이트로 인해 이 오류와 함께 학습이 실패할 수 있습니다. (2020년 6월 10일 또는 그 이전에 생성된 환경은 캐시된 학습 이미지가 사용되기 때문에 원격 컴퓨팅에서 실행되는 실험과 마찬가지로 영향을 받지 않습니다.) 이 문제를 해결하려면 다음 두 단계 중 하나를 수행합니다.
- SDK 버전을 1.8.0 이상으로 업데이트합니다(py-cpuinfo도 5.0.0으로 다운그레이드).
```
pip install --upgrade azureml-sdk[automl]
```
- 설치된 py-cpuinfo 버전을 5.0.0으로 다운그레이드:
```
pip install py-cpuinfo==5.0.0
```
오류 메시지: ‘PyYAML’을 제거할 수 없습니다.

Python용 Azure Machine Learning SDK: PyYAML은 distutils 설치 프로젝트입니다. 따라서 부분 제거가 있는 경우 속해 있는 파일을 정확히 확인할 수 없습니다. 이 오류를 무시하면서 SDK를 게속 설치하려면 다음을 사용합니다.
```
pip install --upgrade azureml-sdk[notebooks,automl] --ignore-installed PyYAML
```
Azure Machine Learning SDK 설치가 다음 예외와 함께 실패함: ModuleNotFoundError: 'ruamel' 또는 'ImportError: ruamel.yaml'이라는 모듈이 없습니다.

이 문제는 Python용 Azure Machine Learning SDK의 릴리스된 모든 버전에 대한 conda 기본 환경의 최신 pip(>20.1.1)에 Python용 Azure Machine Learning SDK를 설치할 때 발생합니다. 다음 해결 방법을 참조하세요.
- Conda 기반 환경에 Python SDK를 설치하지 말고 conda 환경을 만들고 새로 만들어진 사용자 환경에 SDK를 설치합니다. 최신 pip는 새로운 conda 환경에서 작동해야 합니다.
- conda 기본 환경에서 전환할 수 없는 docker에서 이미지를 만들려면 docker 파일에 pip<=20.1.1을 고정하세요.
```
conda install -c r -y conda python=3.8 pip=20.1.1
```

다음 단계

Python용 Azure Machine Learning Service SDK를 사용하는 방법을 알아보려면 다음 단계를 수행하세요.

Azure Machine Learning Python SDK 개요를 읽고 코드 샘플을 사용하여 주요 클래스 및 디자인 패턴에 대해 알아봅니다.
Azure Machine Learning Python 시작 자습서를 따라 실험 및 모델 만들기를 시작합니다.