Criar arquivos de dados

APLICA-SE A:Azure CLI ml extension v2 (current)Python SDK azure-ai-ml v2 (current)

Neste artigo, saiba como se conectar aos serviços de armazenamento de dados do Azure com os armazenamentos de dados do Azure Machine Learning.

Pré-requisitos

• Uma subscrição do Azure. Se não tiver uma subscrição do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar. Experimente a versão gratuita ou paga do Azure Machine Learning.

• O SDK do Azure Machine Learning para Python.

• Uma área de trabalho do Azure Machine Learning.

Nota

Os armazenamentos de dados do Azure Machine Learning não criam os recursos da conta de armazenamento subjacente. Em vez disso, eles vinculam uma conta de armazenamento existente para uso do Aprendizado de Máquina do Azure. Isso não requer armazenamentos de dados do Azure Machine Learning. Se você tiver acesso aos dados subjacentes, poderá usar URIs de armazenamento diretamente.

Criar um armazenamento de dados de Blob do Azure

Python SDK: Acesso baseado em identidade

from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureBlobDatastore(
    name="",
    description="",
    account_name="",
    container_name=""
)

ml_client.create_or_update(store)

Python SDK: Chave da conta

from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
from azure.ai.ml.entities import AccountKeyConfiguration
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureBlobDatastore(
    name="blob_protocol_example",
    description="Datastore pointing to a blob container using https protocol.",
    account_name="mytestblobstore",
    container_name="data-container",
    protocol="https",
    credentials=AccountKeyConfiguration(
        account_key="XXXxxxXXXxXXXXxxXXXXXxXXXXXxXxxXxXXXxXXXxXXxxxXXxxXXXxXxXXXxxXxxXXXXxxxxxXXxxxxxxXXXxXXX"
    ),
)

ml_client.create_or_update(store)

Python SDK: SAS

from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
from azure.ai.ml.entities import SasTokenConfiguration
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureBlobDatastore(
    name="blob_sas_example",
    description="Datastore pointing to a blob container using SAS token.",
    account_name="mytestblobstore",
    container_name="data-container",
    credentials=SasTokenConfiguration(
        sas_token= "?xx=XXXX-XX-XX&xx=xxxx&xxx=xxx&xx=xxxxxxxxxxx&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xxx=xxxxx&xxx=XXxXXXxxxxxXXXXXXXxXxxxXXXXXxxXXXXXxXXXXxXXXxXXxXX"
    ),
)

ml_client.create_or_update(store)

CLI: Acesso baseado em identidade

Crie o seguinte arquivo YAML (certifique-se de atualizar os valores apropriados):

# my_blob_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureBlob.schema.json
name: my_blob_ds # add your datastore name here
type: azure_blob
description: here is a description # add a datastore description here
account_name: my_account_name # add the storage account name here
container_name: my_container_name # add the storage container name here

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_blob_datastore.yml

CLI: Chave da conta

Crie este arquivo YAML (certifique-se de atualizar os valores apropriados):

# my_blob_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureBlob.schema.json
name: blob_example
type: azure_blob
description: Datastore pointing to a blob container.
account_name: mytestblobstore
container_name: data-container
credentials:
  account_key: XXXxxxXXXxXXXXxxXXXXXxXXXXXxXxxXxXXXxXXXxXXxxxXXxxXXXxXxXXXxxXxxXXXXxxxxxXXxxxxxxXXXxXXX

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_blob_datastore.yml

CLI: SAS

Crie este arquivo YAML (certifique-se de atualizar os valores apropriados):

# my_blob_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureBlob.schema.json
name: blob_sas_example
type: azure_blob
description: Datastore pointing to a blob container using SAS token.
account_name: mytestblobstore
container_name: data-container
credentials:
  sas_token: ?xx=XXXX-XX-XX&xx=xxxx&xxx=xxx&xx=xxxxxxxxxxx&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xxx=xxxxx&xxx=XXxXXXxxxxxXXXXXXXxXxxxXXXXXxxXXXXXxXXXXxXXXxXXxXX

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_blob_datastore.yml

Criar um armazenamento de dados do Azure Data Lake Gen2

Python SDK: Acesso baseado em identidade

from azure.ai.ml.entities import AzureDataLakeGen2Datastore
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureDataLakeGen2Datastore(
    name="",
    description="",
    account_name="",
    filesystem=""
)

ml_client.create_or_update(store)

Python SDK: Entidade de serviço

from azure.ai.ml.entities import AzureDataLakeGen2Datastore
from azure.ai.ml.entities._datastore.credentials import ServicePrincipalCredentials

from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureDataLakeGen2Datastore(
    name="adls_gen2_example",
    description="Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen2.",
    account_name="mytestdatalakegen2",
    filesystem="my-gen2-container",
     credentials=ServicePrincipalCredentials(
        tenant_id= "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
        client_id= "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
        client_secret= "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
    ),
)

ml_client.create_or_update(store)

CLI: Acesso baseado em identidade

Crie este arquivo YAML (atualizando os valores):

# my_adls_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen2.schema.json
name: adls_gen2_credless_example
type: azure_data_lake_gen2
description: Credential-less datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen2.
account_name: mytestdatalakegen2
filesystem: my-gen2-container

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml

CLI: Entidade de serviço

Crie este arquivo YAML (atualizando os valores):

# my_adls_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen2.schema.json
name: adls_gen2_example
type: azure_data_lake_gen2
description: Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen2.
account_name: mytestdatalakegen2
filesystem: my-gen2-container
credentials:
  tenant_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
  client_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
  client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml

Criar um armazenamento de dados do Azure Files

Python SDK: Chave da conta

from azure.ai.ml.entities import AzureFileDatastore
from azure.ai.ml.entities import AccountKeyConfiguration
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureFileDatastore(
    name="file_example",
    description="Datastore pointing to an Azure File Share.",
    account_name="mytestfilestore",
    file_share_name="my-share",
    credentials=AccountKeyConfiguration(
        account_key= "XXXxxxXXXxXXXXxxXXXXXxXXXXXxXxxXxXXXxXXXxXXxxxXXxxXXXxXxXXXxxXxxXXXXxxxxxXXxxxxxxXXXxXXX"
    ),
)

ml_client.create_or_update(store)

Python SDK: SAS

from azure.ai.ml.entities import AzureFileDatastore
from azure.ai.ml.entities import SasTokenConfiguration
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureFileDatastore(
    name="file_sas_example",
    description="Datastore pointing to an Azure File Share using SAS token.",
    account_name="mytestfilestore",
    file_share_name="my-share",
    credentials=SasTokenConfiguration(
        sas_token="?xx=XXXX-XX-XX&xx=xxxx&xxx=xxx&xx=xxxxxxxxxxx&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xxx=xxxxx&xxx=XXxXXXxxxxxXXXXXXXxXxxxXXXXXxxXXXXXxXXXXxXXXxXXxXX"
    ),
)

ml_client.create_or_update(store)

CLI: Chave da conta

Crie este arquivo YAML (atualizando os valores):

# my_files_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureFile.schema.json
name: file_example
type: azure_file
description: Datastore pointing to an Azure File Share.
account_name: mytestfilestore
file_share_name: my-share
credentials:
  account_key: XxXxXxXXXXXXXxXxXxxXxxXXXXXXXXxXxxXXxXXXXXXXxxxXxXXxXXXXXxXXxXXXxXxXxxxXXxXXxXXXXXxXxxXX

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_files_datastore.yml

CLI: SAS

Crie este arquivo YAML (atualizando os valores):

# my_files_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureFile.schema.json
name: file_sas_example
type: azure_file
description: Datastore pointing to an Azure File Share using SAS token.
account_name: mytestfilestore
file_share_name: my-share
credentials:
  sas_token: ?xx=XXXX-XX-XX&xx=xxxx&xxx=xxx&xx=xxxxxxxxxxx&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xx=XXXX-XX-XXXXX:XX:XXX&xxx=xxxxx&xxx=XXxXXXxxxxxXXXXXXXxXxxxXXXXXxxXXXXXxXXXXxXXXxXXxXX

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_files_datastore.yml

Criar um armazenamento de dados do Azure Data Lake Gen1

Python SDK: Acesso baseado em identidade

from azure.ai.ml.entities import AzureDataLakeGen1Datastore
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureDataLakeGen1Datastore(
    name="",
    store_name="",
    description="",
)

ml_client.create_or_update(store)

Python SDK: Entidade de serviço

from azure.ai.ml.entities import AzureDataLakeGen1Datastore
from azure.ai.ml.entities._datastore.credentials import ServicePrincipalCredentials
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = AzureDataLakeGen1Datastore(
    name="adls_gen1_example",
    description="Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen1.",
    store_name="mytestdatalakegen1",
    credentials=ServicePrincipalCredentials(
        tenant_id= "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
        client_id= "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
        client_secret= "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
    ),
)

ml_client.create_or_update(store)

CLI: Acesso baseado em identidade

Crie este arquivo YAML (atualizando os valores):

# my_adls_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen1.schema.json
name: alds_gen1_credless_example
type: azure_data_lake_gen1
description: Credential-less datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen1.
store_name: mytestdatalakegen1

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml

CLI: Entidade de serviço

Crie este arquivo YAML (atualizando os valores):

# my_adls_datastore.yml
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen1.schema.json
name: adls_gen1_example
type: azure_data_lake_gen1
description: Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen1.
store_name: mytestdatalakegen1
credentials:
  tenant_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
  client_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
  client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml

---

Criar um armazenamento de dados OneLake (Microsoft Fabric) (visualização)

Esta seção descreve várias opções para criar um armazenamento de dados OneLake. O armazenamento de dados OneLake faz parte do Microsoft Fabric. No momento, o Azure Machine Learning oferece suporte à conexão com artefatos do Microsoft Fabric Lakehouse que incluem pastas/arquivos e atalhos do Amazon S3. Para obter mais informações sobre Lakehouse, visite O que é uma lakehouse no Microsoft Fabric.

A criação do armazenamento de dados OneLake requer

• Ponto final
• Nome ou GUID do espaço de trabalho de malha
• Nome do artefato ou GUID

informações da sua instância do Microsoft Fabric. Estas três capturas de tela descrevem a recuperação desses recursos de informações necessários da sua instância do Microsoft Fabric:

Nome do espaço de trabalho do OneLake

Em sua instância do Microsoft Fabric, você pode encontrar as informações do espaço de trabalho, conforme mostrado nesta captura de tela. Você pode usar um valor GUID ou um "nome amigável" para criar um armazenamento de dados OneLake do Azure Machine Learning.

Ponto de extremidade OneLake

Esta captura de tela mostra como você pode encontrar informações de ponto de extremidade em sua instância do Microsoft Fabric:

Nome do artefato OneLake

Esta captura de tela mostra como você pode encontrar as informações do artefato em sua instância do Microsoft Fabric. A captura de tela também mostra como você pode usar um valor GUID ou um "nome amigável" para criar um armazenamento de dados OneLake do Azure Machine Learning:

Criar um armazenamento de dados OneLake

Python SDK: Acesso baseado em identidade

from azure.ai.ml.entities import OneLakeDatastore, OneLakeArtifact
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = OneLakeDatastore(
    name="onelake_example_id",
    description="Datastore pointing to an Microsoft fabric artifact.",
    one_lake_workspace_name="AzureML_Sample_OneLakeWS",
    endpoint="msit-onelake.dfs.fabric.microsoft.com"
    artifact = OneLakeArtifact(
        name="AzML_Sample_LH",
        type="lake_house"
    )
)

ml_client.create_or_update(store)

Python SDK: Entidade de serviço

from azure.ai.ml.entities import AzureDataLakeGen1Datastore
from azure.ai.ml.entities._datastore.credentials import ServicePrincipalCredentials
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

rom azure.ai.ml.entities import OneLakeDatastore, OneLakeArtifact
from azure.ai.ml import MLClient

ml_client = MLClient.from_config()

store = OneLakeDatastore(
    name="onelake_example_sp",
    description="Datastore pointing to an Microsoft fabric artifact.",
    one_lake_workspace_name="AzureML_Sample_OneLakeWS",
    endpoint="msit-onelake.dfs.fabric.microsoft.com"
    artifact = OneLakeArtifact(
    name="AzML_Sample_LH",
    type="lake_house"
    )
    credentials=ServicePrincipalCredentials(
        tenant_id= "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
        client_id= "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
        client_secret= "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
    ),
)

ml_client.create_or_update(store)

CLI: Acesso baseado em identidade

Crie o seguinte arquivo YAML (atualizando os valores):

# my_onelake_datastore.yml
$schema: http://azureml/sdk-2-0/OneLakeDatastore.json
name: onelake_example_id
type: one_lake
description: Credential-less datastore pointing to an OneLake Lakehouse.
one_lake_workspace_name: "AzureML_Sample_OneLakeWS"
endpoint: "msit-onelake.dfs.fabric.microsoft.com"
artifact:
  type: lake_house
  name: "AzML_Sample_LH"

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_onelake_datastore.yml

CLI: Entidade de serviço

Crie o seguinte arquivo YAML (atualizando os valores):

# my_onelakesp_datastore.yml
$schema: http://azureml/sdk-2-0/OneLakeDatastore.json
name: onelake_example_id
type: one_lake
description: Credential-less datastore pointing to an OneLake Lakehouse.
one_lake_workspace_name: "AzureML_Sample_OneLakeWS"
endpoint: "msit-onelake.dfs.fabric.microsoft.com"
artifact:
  type: lake_house
  name: "AzML_Sample_LH"
credentials:
  tenant_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
  client_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
  client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Crie o armazenamento de dados do Azure Machine Learning na CLI:

az ml datastore create --file my_onelakesp_datastore.yml

Próximos passos

• Aceder a dados numa tarefa
• Criar e gerenciar ativos de dados
• Importar ativos de dados (visualização)
• Administração de dados