Использование записных книжек Jupyter Notebook в Машинном обучении Azure
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: 
пакет SDK для Python azure-ai-ml версии 2 (текущая версия)
Репозиторий AzureML-Examples содержит последние (версии 2) примеры CLI Python для Машинного обучения Azure и пакета SDK. Дополнительные сведения о различных типах примеров см. в файле сведений.
В этой статье показано, как получить доступ к репозиторию из следующих сред:
- Вычислительная операция Машинного обучения Azure
- Собственный вычислительный ресурс
- Виртуальная машина для обработки и анализа данных
Вариант 1. Доступ на вычислительном экземпляре Машинного обучения Azure (рекомендуется)
Самый простой способ начать работу с примерами — выполнить инструкции по созданию ресурсов для начала работы. После этого вы получите выделенный сервер записных книжек, предварительно загруженный пакетом SDK, и репозиторий записных книжек машинного обучения Azure. Скачивать или устанавливать что-либо вам не нужно.
Чтобы просмотреть примеры записных книжек: 1. Войдите в студию и при необходимости выберите рабочую область. 1. Выберите Записные книжки. 1. Перейдите на вкладку Примеры . Используйте папку SDK версии 2 для примеров использования пакета SDK для Python версии 2.
Вариант 2. Доступ на собственном сервере записных книжек
Если вы хотите использовать собственный сервер записных книжек для локальной разработки, выполните следующие действия на компьютере.
Чтобы установить пакет SDK (версии 2) службы "Машинное обучение Azure" для Python, выполните инструкции из этой статьи
Создайте рабочую область Машинного обучения Azure.
Создайте файл конфигурации (aml_config/config.json).
Клонируйте репозиторий примеров AzureML.
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1Запустите сервер записных книжек из каталога, содержащего ваш клон.
jupyter notebook
Выполнив эти инструкции вы установите основные пакеты SDK, требуемые для работы с руководствами по использованию записных книжек. Другие примеры записных книжек могут потребовать установки дополнительных компонентов. См. подробнее об установке пакета SDK Машинного обучения Azure для Python.
Вариант 3. Доступ на виртуальной машине для обработки и анализа данных
Виртуальная машина для анализа и обработки данных (DSVM) — это созданный и настроенный образ специализированной виртуальной машины. Если вы создаете DSVM, сервер с пакетом SDK и записными книжками устанавливается и настраивается автоматически. Но вас все равно нужно создать рабочую область и клонировать репозиторий с примером.
Скачайте файл конфигурации рабочей области:
- Войдите в Студию машинного обучения Azure
- Выберите параметры рабочей области в правом верхнем углу
- Выберите Скачать файл конфигурации
Из каталога, в который был добавлен файл конфигурации, создайте клон репозитория AzureML-Examples.
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1Запустите сервер записных книжек из каталога, в котором теперь содержится клон и файл конфигурации.
jupyter notebook
Дальнейшие действия
Изучите репозиторий AzureML-Examples , чтобы узнать, что может делать Машинное обучение Azure.
Дополнительные примеры MLOps см. в разделе https://github.com/Azure/mlops-v2.
Ниже представлен список следующих руководств: