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

Artigo
12/09/2023

O repositório do Azure Machine Learning Notebooks inclui exemplos do SDK Python do Azure Machine Learning (v1). Esses notebooks Jupyter são projetados para ajudá-lo a explorar o SDK e servir como modelos para seus próprios projetos de aprendizado de máquina. Neste repositório, você encontrará blocos de anotações de tutoriais na pasta tutoriais e blocos de anotações específicos de recursos na pasta how-to-use-azureml .

Este artigo mostra como acessar os repositórios dos seguintes ambientes:

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

Opção 1: Acesso na instância de computação do Azure Machine Learning (recomendado)

A maneira mais fácil de começar com os exemplos é concluir Criar recursos que você precisa para começar. Depois de concluído, você terá um servidor de bloco de anotações dedicado pré-carregado com o SDK e o repositório de Blocos de Anotações do Azure Machine Learning. Não são necessários downloads ou instalação.

Para ver exemplos de blocos de notas: 1. Inicie sessão no studio e selecione a sua área de trabalho, se necessário. 1. Selecione Blocos de Notas. 1. Selecione a guia Exemplos. Use a pasta SDK v1 para obter exemplos usando Python SDK v1.

Opção 2: Acesso no seu próprio servidor de notebook

Se você quiser trazer seu próprio servidor de notebook para desenvolvimento local, siga estas etapas no seu computador.

Use as instruções no SDK do Azure Machine Learning para instalar o SDK do Azure Machine Learning (v1) para Python
Crie um espaço de trabalho do Azure Machine Learning.
Escreva um arquivo de arquivo de configuração (aml_config/config.json).

Clone o repositório de Blocos de Anotações de Aprendizado de Máquina.

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

Inicie o servidor de notebook a partir do diretório que contém o clone.
```
jupyter notebook
```

Estas instruções instalam os pacotes básicos do SDK necessários para os blocos de anotações de início rápido e tutoriais. Outros exemplos de blocos de anotações podem exigir a instalação de componentes extras. Para obter mais informações, consulte Instalar o SDK do Azure Machine Learning para Python.

Opção 3: Acesso em uma DSVM

A Máquina Virtual de Ciência de Dados (DSVM) é uma imagem de VM personalizada criada especificamente para a 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 espaço de trabalho e clonar o repositório de exemplo.

Crie um espaço de trabalho do Azure Machine Learning.
Adicione um arquivo de configuração de espaço de trabalho usando um destes métodos:
- No estúdio do Azure Machine Learning, selecione as configurações do espaço de trabalho no canto superior direito e selecione Baixar arquivo de configuração.
- Crie um novo espaço de trabalho usando o código no bloco de anotações configuration.ipynb .
No diretório onde você adicionou o arquivo de configuração, clone o repositório de Blocos de Anotações de Aprendizado de Máquina.
```
git clone https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks.git --depth 1
```
Inicie o servidor de notebook a partir do diretório, que agora contém o clone e o arquivo de configuração.
```
jupyter notebook
```

Próximos passos

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

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

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