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Explorar o Azure Machine Learning com o Jupyter Notebooks (v1)

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APLICA-SE A: SDK do Python azureml v1

O repositório de Notebooks do Azure Machine Learning inclui exemplos do SDK do Python do Azure Machine Learning (v1). Esses Jupyter notebooks foram projetados para ajudar você a explorar o SDK e servem como modelos para seus projetos de machine learning. Neste repositório, você encontrará notebooks do tutorial na pasta tutorials e notebooks específicos do recurso na pasta how-to-use-azureml.

Este artigo mostra como acessar os repositórios nos seguintes ambientes:

  • Instância de computação do Azure Machine Learning
  • Trazer seu próprio servidor de notebook
  • Máquina Virtual de Ciência de Dados

A maneira mais fácil de começar a usar os exemplos é concluir o tutorialCriar os recursos necessários para começar. Após a conclusão, você terá um servidor de notebook dedicado pré-carregado com o SDK e o repositório Azure Machine Learning Notebooks. Não há necessidade de downloads nem de instalação.

Para exibir notebooks de exemplo: 1. Entre no estúdio e selecione seu workspace, se necessário. 1. Selecione Notebooks. 1. Selecione a guia Exemplos. Use a pasta SDK v1 para obter exemplos usando o SDK do Python v1.

Opção 2: acesso no seu próprio servidor de notebook

Caso deseje trazer seu próprio servidor de notebook para desenvolvimento local, siga essas etapas em seu computador.

  1. Use as instruções em SDK do Azure Machine Learning para instalar o SDK do Azure Machine Learning (v1) para Python

  2. Criar um Workspace do Azure Machine Learning.

  3. Escreva um arquivo de configuração (aml_config/config.json).

  4. Clone o repositório Machine Learning Notebooks.

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

  5. Inicie o servidor de notebook no diretório que contém o clone.

    jupyter notebook

Essas instruções instalam os pacotes base do SDK necessários para o início rápido e os notebooks do tutorial. Outros notebooks de exemplo podem exigir a instalação de componentes extras. Para obter mais informações, confira Instalar o SDK do Azure Machine Learning para Python.

Opção 3: acesso em uma DSVM

A DSVM (Máquina Virtual de Ciência de Dados) é uma imagem de VM personalizada, especificamente criada para ciência de dados. Se você criar uma DSVM, o SDK e o servidor de notebook serão instalados e configurados para você. No entanto, você ainda precisará criar um workspace e clonar o repositório de exemplo.

  1. Criar um workspace do Azure Machine Learning.

  2. Adicione um arquivo de configuração do workspace usando qualquer um destes métodos:

    Captura de tela do download do config.json.

  3. No diretório em que você adicionou o arquivo de configuração, clone o repositório Machine Learning Notebooks.

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

  4. Inicie o servidor de notebook no diretório, que agora contém o clone e o arquivo de configuração.

    jupyter notebook

Próximas etapas

Explore o repositório MachineLearningNotebooks para descobrir o que o Azure Machine Learning pode fazer.

Para obter mais exemplos e amostras de projetos do GitHub, confira estes repositórios: