Azure Machine Learning-resources beheren met de VS Code-extensie (preview)

Meer informatie over het beheren van Azure Machine Learning-resources met de VS Code-extensie.

Azure Machine Learning VS Code-extensie

Vereisten

Resources maken

De snelste manier om resources te maken, is met behulp van de werkbalk van de extensie.

  1. Open de weergave Azure Machine Learning.
  2. Selecteer + in de activiteitenbalk.
  3. Kies uw resource in de vervolgkeuzelijst.
  4. Configureer het specificatiebestand. De vereiste informatie is afhankelijk van het type resource dat u wilt maken.
  5. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

U kunt ook een resource maken met behulp van het opdrachtenpalet:

  1. Het opdrachtenpalet Opdrachtenpalet weergeven > openen
  2. Voer in > Azure ML: Create <RESOURCE-TYPE> het tekstvak in. Vervang door RESOURCE-TYPE het type resource dat u wilt maken.
  3. Configureer het specificatiebestand.
  4. Het opdrachtenpalet Opdrachtenpalet weergeven > openen
  5. Voer in > Azure ML: Create Resource het tekstvak in.

Versieresources

Met sommige resources, zoals omgevingen, gegevenssets en modellen, kunt u wijzigingen aanbrengen in een resource en de verschillende versies opslaan.

Ga als volgende te werk om een resource te versien:

  1. Gebruik het bestaande specificatiebestand waarmee de resource is gemaakt of volg het proces voor het maken van resources om een nieuw specificatiebestand te maken.
  2. Verhoog het versienummer in de sjabloon.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

Zolang de naam van de bijgewerkte resource hetzelfde is als de vorige versie, worden de wijzigingen door Azure Machine Learning opgehaald en wordt er een nieuwe versie gemaakt.

Workspaces

Zie werkruimten voor meer informatie.

Een werkruimte maken

  1. Klik in de weergave Azure Machine Learning met de rechtermuisknop op uw abonnementsknooppunt en selecteer Werkruimte maken.
  2. Er wordt een specificatiebestand weergegeven. Configureer het specificatiebestand.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

U kunt ook de > Azure ML: Create Workspace opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Werkruimte verwijderen

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Klik met de rechtermuisknop op de werkruimte die u wilt verwijderen.
  3. Selecteer of u het volgende wilt verwijderen:
    • Alleen de werkruimte: met deze optie verwijdert u alleen de Azure-resource van de werkruimte. De resourcegroep, opslagaccounts en andere resources waaraan de werkruimte is gekoppeld, bevinden zich nog steeds in Azure.
    • Met gekoppelde resources: met deze optie verwijdert u de werkruimte en alle resources die eraan zijn gekoppeld.

U kunt ook de > Azure ML: Remove Workspace opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Gegevensarchieven

De extensie ondersteunt momenteel gegevensarchieven van de volgende typen:

  • Azure Blob
  • Azure Data Lake Gen 1
  • Azure Data Lake Gen 2
  • Azure-bestand

Zie gegevensarchief voor meer informatie.

Een gegevensarchief maken

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het werkruimteknooppunt uit waaronder u het gegevensarchief wilt maken.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het knooppunt Gegevensarchieven en selecteer Gegevensarchief maken.
  4. Kies het gegevensarchieftype.
  5. Er wordt een specificatiebestand weergegeven. Configureer het specificatiebestand.
  6. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

U kunt ook de > Azure ML: Create Datastore opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Een gegevensarchief beheren

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Gegevensarchieven in uw werkruimte uit.
  4. Klik met de rechtermuisknop op het gegevensarchief dat u wilt gebruiken:
    • Registratie van gegevensarchief ongedaan maken. Hiermee verwijdert u het gegevensarchief uit uw werkruimte.
    • Gegevensarchief weergeven. Instellingen voor alleen-lezengegevensarchief weergeven

U kunt ook de > Azure ML: Unregister Datastore opdrachten en > Azure ML: View Datastore respectievelijk gebruiken in het opdrachtenpalet.

Gegevenssets

De extensie ondersteunt momenteel de volgende typen gegevenssets:

  • Tabellair: hiermee kunt u gegevens materialiseren in een DataFrame.
  • Bestand: een bestand of verzameling bestanden. Hiermee kunt u bestanden downloaden of koppelen aan uw rekenproces.

Zie gegevenssets voor meer informatie

Gegevensset maken

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het werkruimteknooppunt uit waaronder u de gegevensset wilt maken.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het knooppunt Gegevenssets en selecteer Gegevensset maken.
  4. Er wordt een specificatiebestand weergegeven. Configureer het specificatiebestand.
  5. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

U kunt ook de > Azure ML: Create Dataset opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Een gegevensset beheren

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Gegevenssets uit.
  4. Klik met de rechtermuisknop op de gegevensset die u wilt gebruiken:
    • Eigenschappen van gegevensset weergeven. Hiermee kunt u metagegevens weergeven die zijn gekoppeld aan een specifieke gegevensset. Als u meerdere versies van een gegevensset hebt, kunt u ervoor kiezen om alleen de eigenschappen van de gegevensset van een specifieke versie weer te geven door het gegevenssetknooppunt uit te vouwen en dezelfde stappen uit te voeren die in deze sectie worden beschreven voor de gewenste versie.
    • Voorbeeld van gegevensset. Bekijk uw gegevensset rechtstreeks in de VS Code Data Viewer. Houd er rekening mee dat deze optie alleen beschikbaar is voor gegevenssets in tabelvorm.
    • Registratie van gegevensset ongedaan maken. Hiermee verwijdert u een gegevensset en alle versies ervan uit uw werkruimte.

U kunt ook de > Azure ML: View Dataset Properties opdrachten en > Azure ML: Unregister Dataset respectievelijk gebruiken in het opdrachtenpalet.

Omgevingen

Zie omgevingen voor meer informatie.

Omgeving maken

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het werkruimteknooppunt uit waaronder u het gegevensarchief wilt maken.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het knooppunt Omgevingen en selecteer Omgeving maken.
  4. Er wordt een specificatiebestand weergegeven. Configureer het specificatiebestand.
  5. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

U kunt ook de > Azure ML: Create Environment opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Omgevingsconfiguraties weergeven

De afhankelijkheden en configuraties voor een specifieke omgeving in de extensie weergeven:

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Omgevingen uit .
  4. Klik met de rechtermuisknop op de omgeving die u wilt weergeven en selecteer Omgeving weergeven.

U kunt ook de > Azure ML: View Environment opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Experimenten

Zie experimenten voor meer informatie.

Taak maken

De snelste manier om een taak te maken, is door te klikken op het pictogram Taak maken in de activiteitenbalk van de extensie.

De resourceknooppunten gebruiken in de Azure Machine Learning-weergave:

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het knooppunt Experimenten in uw werkruimte en selecteer Taak maken.
  4. Kies uw taaktype.
  5. Er wordt een specificatiebestand weergegeven. Configureer het specificatiebestand.
  6. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

U kunt ook de > Azure ML: Create Job opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Taak weergeven

Uw taak weergeven in Azure Machine Learning-studio:

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het knooppunt Experimenten in uw werkruimte uit.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het experiment dat u wilt weergeven en selecteer Experiment weergeven in Studio.
  4. Er wordt een prompt weergegeven waarin u wordt gevraagd om de URL van het experiment in Azure Machine Learning-studio te openen. Selecteer Openen.

U kunt ook de > Azure ML: View Experiment in Studio opdracht respectievelijk in het opdrachtenpalet gebruiken.

Taakvoortgang bijhouden

Terwijl u uw taak uitvoert, wilt u mogelijk de voortgang ervan bekijken. De voortgang van een taak in Azure Machine Learning-studio bijhouden vanuit de extensie:

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het knooppunt Experimenten in uw werkruimte uit.
  3. Vouw het taakknooppunt uit waarvoor u de voortgang wilt bijhouden.
  4. Klik met de rechtermuisknop op de taak en selecteer Taak weergeven in Studio.
  5. Er wordt een prompt weergegeven waarin u wordt gevraagd om de taak-URL in Azure Machine Learning-studio te openen. Selecteer Openen.

Uitvoer van taaklogboeken & downloaden

Zodra een taak is voltooid, kunt u de logboeken en assets downloaden, zoals het model dat is gegenereerd als onderdeel van een taak.

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het knooppunt Experimenten in uw werkruimte uit.
  3. Vouw het taakknooppunt uit waarvoor u logboeken en uitvoer wilt downloaden.
  4. Klik met de rechtermuisknop op de taak:
    • Selecteer Uitvoer downloaden om de uitvoer te downloaden.
    • Selecteer Logboeken downloaden om de logboeken te downloaden.

U kunt ook de > Azure ML: Download Outputs opdrachten en > Azure ML: Download Logs respectievelijk gebruiken in het opdrachtenpalet.

Rekenprocessen

Zie Rekeninstanties voor meer informatie.

Rekenproces maken

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het rekenknooppunt uit .
  4. Klik met de rechtermuisknop op het knooppunt Rekeninstanties in uw werkruimte en selecteer Compute maken.
  5. Er wordt een specificatiebestand weergegeven. Configureer het specificatiebestand.
  6. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

U kunt ook de > Azure ML: Create Compute opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Verbinding maken met rekenproces

Zie Verbinding maken met een rekenproces als u een rekenproces wilt gebruiken als een ontwikkelomgeving of een externe Jupyter-server.

Rekenproces stoppen of opnieuw starten

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Rekeninstanties in het rekenknooppunt uit .
  4. Klik met de rechtermuisknop op het rekenproces dat u wilt stoppen of opnieuw wilt starten en selecteer rekenproces stoppen of Rekenproces opnieuw starten .

U kunt ook de > Azure ML: Stop Compute instance opdrachten en Restart Compute instance respectievelijk gebruiken in het opdrachtenpalet.

Configuratie van rekenproces weergeven

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Rekeninstanties in het rekenknooppunt uit .
  4. Klik met de rechtermuisknop op het rekenproces dat u wilt controleren en selecteer Eigenschappen van rekenproces weergeven.

U kunt ook de Azure ML: View Compute instance Properties opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Rekenproces verwijderen

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Rekeninstanties in het rekenknooppunt uit .
  4. Klik met de rechtermuisknop op het rekenproces dat u wilt verwijderen en selecteer Rekenproces verwijderen.

U kunt ook de Azure ML: Delete Compute instance opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Rekenclusters

Zie Rekendoelen trainen voor meer informatie.

Een rekencluster maken

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het rekenknooppunt uit .
  4. Klik met de rechtermuisknop op het knooppunt Rekenclusters in uw werkruimte en selecteer Compute maken.
  5. Er wordt een specificatiebestand weergegeven. Configureer het specificatiebestand.
  6. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

U kunt ook de > Azure ML: Create Compute opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Rekenconfiguratie weergeven

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Rekenclusters in uw rekenknooppunt uit .
  4. Klik met de rechtermuisknop op de berekening die u wilt weergeven en selecteer Rekeneigenschappen weergeven.

U kunt ook de > Azure ML: View Compute Properties opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Rekencluster verwijderen

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Rekenclusters in uw rekenknooppunt uit .
  4. Klik met de rechtermuisknop op de berekening die u wilt verwijderen en selecteer Rekenproces verwijderen.

U kunt ook de > Azure ML: Remove Compute opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Deductieclusters

Zie Rekendoelen voor deductie voor meer informatie.

Deductieclusters beheren

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Deductieclusters in uw rekenknooppunt uit.
  4. Klik met de rechtermuisknop op de berekening die u wilt gebruiken:
    • Rekeneigenschappen weergeven. Geeft alleen-lezen configuratiegegevens weer over uw gekoppelde rekenkracht.
    • Rekenkracht loskoppelen. De rekenkracht loskoppelt van uw werkruimte.

U kunt ook de > Azure ML: View Compute Properties opdrachten en > Azure ML: Detach Compute respectievelijk gebruiken in het opdrachtenpalet.

Deductieclusters verwijderen

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Gekoppelde berekeningen in uw rekenknooppunt uit.
  4. Klik met de rechtermuisknop op de berekening die u wilt verwijderen en selecteer Rekenproces verwijderen.

U kunt ook de > Azure ML: Remove Compute opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Gekoppelde rekenkracht

Zie Onbeheerde rekenkracht voor meer informatie.

Gekoppelde rekenkracht beheren

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Vouw het knooppunt Gekoppelde berekeningen in uw rekenknooppunt uit.
  4. Klik met de rechtermuisknop op de berekening die u wilt gebruiken:
    • Rekeneigenschappen weergeven. Geeft alleen-lezen configuratiegegevens weer over uw gekoppelde rekenkracht.
    • Rekenkracht loskoppelen. De rekenkracht loskoppelt van uw werkruimte.

U kunt ook de > Azure ML: View Compute Properties opdrachten en > Azure ML: Detach Compute respectievelijk gebruiken in het opdrachtenpalet.

Modellen

Zie modellen voor meer informatie

Model maken

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het knooppunt Modellen in uw werkruimte en selecteer Model maken.
  4. Er wordt een specificatiebestand weergegeven. Configureer het specificatiebestand.
  5. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

U kunt ook de > Azure ML: Create Model opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Modeleigenschappen weergeven

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het knooppunt Modellen in uw werkruimte uit.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het model waarvan u de eigenschappen wilt weergeven en selecteer Modeleigenschappen weergeven. Er wordt een bestand geopend in de editor met uw modeleigenschappen.

U kunt ook de > Azure ML: View Model Properties opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Model downloaden

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het knooppunt Modellen in uw werkruimte uit.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het model dat u wilt downloaden en selecteer Modelbestand downloaden.

U kunt ook de > Azure ML: Download Model File opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Een model verwijderen

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het knooppunt Modellen in uw werkruimte uit.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het model dat u wilt verwijderen en selecteer Model verwijderen.
  4. Er wordt een prompt weergegeven om te bevestigen dat u het model wilt verwijderen. Selecteer OK.

U kunt ook de > Azure ML: Remove Model opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Eindpunten

Zie eindpunten voor meer informatie.

Eindpunt maken

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw uw werkruimteknooppunt uit.
  3. Klik met de rechtermuisknop op het knooppunt Modellen in uw werkruimte en selecteer Eindpunt maken.
  4. Kies uw eindpunttype.
  5. Er wordt een specificatiebestand weergegeven. Configureer het specificatiebestand.
  6. Klik met de rechtermuisknop op het specificatiebestand en selecteer Azure ML: YAML uitvoeren.

U kunt ook de > Azure ML: Create Endpoint opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Eindpunt verwijderen

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het knooppunt Eindpunten in uw werkruimte uit.
  3. Klik met de rechtermuisknop op de implementatie die u wilt verwijderen en selecteer Service verwijderen.
  4. Er wordt een prompt weergegeven om te bevestigen dat u de service wilt verwijderen. Selecteer OK.

U kunt ook de > Azure ML: Remove Service opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Service-eigenschappen weergeven

Naast het maken en verwijderen van implementaties, kunt u instellingen weergeven en bewerken die zijn gekoppeld aan de implementatie.

  1. Vouw het abonnementsknooppunt uit dat uw werkruimte bevat.
  2. Vouw het knooppunt Eindpunten in uw werkruimte uit.
  3. Klik met de rechtermuisknop op de implementatie die u wilt beheren:
    • Als u configuratie-instellingen voor de implementatie wilt weergeven, selecteert u Service-eigenschappen weergeven.

U kunt ook de > Azure ML: View Service Properties opdracht in het opdrachtenpalet gebruiken.

Volgende stappen

Een afbeeldingsclassificatiemodel trainen met de VS Code-extensie.