Explore a aprendizagem da máquina de Azure com cadernos jupyter

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APLICA A: Python SDK azure-ai-ml v2 (corrente)

O repositório AzureML-Exemplos inclui as mais recentes (v2) amostras Azure Machine Learning Python CLI e SDK. Para obter informações sobre os vários tipos de exemplo, consulte a leitura.

Este artigo mostra-lhe como aceder ao repositório a partir dos seguintes ambientes:

  • Instância de computação do Azure Machine Learning
  • O seu próprio recurso computacional
  • Máquina Virtual de Ciência de Dados

A maneira mais fácil de começar com as amostras é completar o Quickstart: Começar com Azure Machine Learning. Uma vez concluído, terá um servidor de portátil dedicado pré-carregado com o SDK e o repositório de cadernos de aprendizagem da máquina Azure. Não são necessários downloads ou instalações.

Para ver os cadernos de exemplo: 1. Inscreva-se em estúdio e selecione o seu espaço de trabalho se necessário. 1. Selecione cadernos. 1. Selecione o separador Amostras . Utilize a pasta SDK v2 para exemplos utilizando Python SDK v2.

Opção 2: Acesso no seu próprio servidor de cadernos

Se quiser trazer o seu próprio servidor de cadernos para o desenvolvimento local, siga estes passos no seu computador.

  1. Utilize as instruções da Azure Machine Learning SDK para instalar o Azure Machine Learning SDK (v2) para Python

  2. Criar um espaço de trabalho para aprendizagem automática Azure.

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

  4. Clone o repositório AzureML-Examples.

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

  5. Inicie o servidor de cadernos a partir do diretório que contém o seu clone.

    jupyter notebook

Estas instruções instalam os pacotes SDK base necessários para os cadernos de arranque rápido e tutorial. Outros cadernos de amostras podem exigir que instale componentes extras. Para mais informações, consulte instalar o Azure Machine Learning SDK para Python.

Opção 3: Acesso a um DSVM

A Máquina Virtual de Ciência de Dados (DSVM) é uma imagem de VM personalizada criada especificamente para a ciência de dados. Se criar um DSVM, o SDK e o servidor de portátil estão instalados e configurados para si. No entanto, ainda terá de criar um espaço de trabalho e clonar o repositório de amostras.

  1. Criar um espaço de trabalho para aprendizagem automática Azure.

  2. Descarregue um ficheiro de configuração do espaço de trabalho:

    Baixar config.json

  3. A partir do diretório onde adicionou o ficheiro de configuração, clone o repositório AzureML-Examples.

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

  4. Inicie o servidor de cadernos a partir do diretório, que agora contém o clone e o ficheiro config.

    jupyter notebook

Passos seguintes

Explore o repositório AzureML-Exemplos para descobrir o que a Azure Machine Learning pode fazer.

Para mais exemplos de MLOps, consulte https://github.com/Azure/mlops-v2.

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