Python SDK 살펴보기
중요하다
현재 Python SDK에는 버전 1(v1) 및 버전 2(v2)의 두 가지 버전이 있습니다. 새 프로젝트의 경우 v2를 사용해야 하며, 따라서 이 단원의 콘텐츠는 v2만 다룹니다. v1과 v2 사이에서의 결정에 대해 자세히 알아보세요.
데이터 과학자는 Azure Machine Learning을 사용하여 기계 학습 모델을 학습, 추적 및 관리할 수 있습니다. 데이터 과학자는 주로 기계 학습 워크로드에 대한 Azure Machine Learning 작업 영역 내의 자산을 사용합니다.
대부분의 데이터 과학자는 Python에 익숙하기 때문에 Azure Machine Learning은 Python을 사용하여 작업 영역과 상호 작용할 수 있도록 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 제공합니다.
Azure Machine Learning용 Python SDK는 모든 Python 환경에서 사용할 수 있는 데이터 과학자에게 이상적인 도구입니다. 일반적으로 Jupyter Notebook, Visual Studio Code를 사용하든 Python SDK를 설치하고 작업 영역에 연결할 수 있습니다.
Python SDK 설치
Python 환경 내에서 Python SDK를 설치하려면 Python 3.7 이상이 필요합니다. pip사용하여 패키지를 설치할 수 있습니다.
pip install azure-ai-ml
메모
Azure Machine Learning 스튜디오 내에서 Notebook을 사용하는 경우 Python 3.10 이상을 사용할 때 새 Python SDK가 이미 설치되어 있습니다. 이전 버전의 Python에서 Python SDK v2를 사용할 수 있지만 먼저 설치해야 합니다.
작업 영역에 연결
Python SDK가 설치되면 작업 영역에 연결해야 합니다. 연결하면 작업 영역과 상호 작용하여 자산 및 리소스를 만들고 관리하도록 환경을 인증합니다.
인증하려면 다음 세 가지 필수 매개 변수에 대한 값이 필요합니다.
subscription_id: 구독 ID입니다.resource_group: 리소스 그룹의 이름입니다.workspace_name: 작업 영역의 이름입니다.
다음으로, 다음 코드를 사용하여 인증을 정의할 수 있습니다.
from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
ml_client = MLClient(
DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, workspace
)
인증을 정의한 후 작업 영역에 연결할 환경에 대한 MLClient 호출해야 합니다. 작업 영역에서 자산 또는 리소스를 만들거나 업데이트하려는 경우 언제든지 MLClient 호출합니다.
예를 들어 모델을 학습하는 새 작업을 만들 때 작업 영역에 연결합니다.
from azure.ai.ml import command
# configure job
job = command(
code="./src",
command="python train.py",
environment="AzureML-sklearn-0.24-ubuntu18.04-py37-cpu@latest",
compute="aml-cluster",
experiment_name="train-model"
)
# connect to workspace and submit job
returned_job = ml_client.create_or_update(job)
참조 설명서 사용
Python SDK를 효율적으로 사용하려면 참조 설명서를 사용해야 합니다. 참조 설명서에서 Python SDK 내에서 사용 가능한 모든 클래스, 메서드 및 매개 변수를 찾을 수 있습니다.
MLClient 클래스 참조 설명서에는 작업 영역을 연결하고 상호 작용하는 데 사용할 수 있는 메서드가 포함되어 있습니다. 또한 작업 영역의 기존 데이터 저장소를 나열하는 방법과 같은 다양한 엔터티에 대한 가능한 작업에 연결됩니다.
참조 설명서에는 상호 작용할 수 모든 엔터티에 대한 클래스 목록도 포함되어 있습니다. 예를 들어 Azure Blob Storage 또는 Azure Data Lake Gen 2에 연결되는 데이터 저장소를 만들려는 경우 별도의 클래스가 존재합니다.
엔터티 목록에서 AmlCompute와 같은 특정 클래스를 선택하면 클래스를 사용하는 방법과 클래스가 허용하는 매개 변수에 대한 자세한 페이지를 찾아볼 수 있습니다.