Veri depoları oluşturma

ŞUNLAR IÇIN GEÇERLIDIR: Azure CLI ml uzantısı v2 (geçerli)Python SDK azure-ai-ml v2 (geçerli)

Bu makalede, Azure Machine Learning veri depoları ile Azure veri depolama hizmetlerine bağlanmayı öğrenin.

Önkoşullar

• Azure aboneliği. Azure aboneliğiniz yoksa başlamadan önce ücretsiz bir hesap oluşturun. Azure Machine Learning'in ücretsiz veya ücretli sürümünü deneyin.

• Python için Azure Machine Learning SDK'sı.

• Azure Machine Learning çalışma alanı.

Not

Azure Machine Learning veri depoları, temel alınan depolama hesabı kaynaklarını oluşturmaz. Bunun yerine, Azure Machine Learning kullanımı için mevcut bir depolama hesabını bağlar. Bunun için Azure Machine Learning veri depoları gerekmez. Temel alınan verilere erişiminiz varsa depolama URI'lerini doğrudan kullanabilirsiniz.

Azure Blob veri deposu oluşturma

Python SDK'sı: Kimlik tabanlı erişim

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'sı: Hesap anahtarı

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'sı: 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: Kimlik tabanlı erişim

Aşağıdaki YAML dosyasını oluşturun (uygun değerleri güncelleştirdiğinizden emin olun):

# 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

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_blob_datastore.yml

CLI: Hesap anahtarı

Bu YAML dosyasını oluşturun (uygun değerleri güncelleştirdiğinizden emin olun):

# 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

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_blob_datastore.yml

CLI: SAS

Bu YAML dosyasını oluşturun (uygun değerleri güncelleştirdiğinizden emin olun):

# 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

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_blob_datastore.yml

Azure Data Lake 2. Nesil veri deposu oluşturma

Python SDK'sı: Kimlik tabanlı erişim

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' sı: Hizmet sorumlusu

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: Kimlik tabanlı erişim

Bu YAML dosyasını oluşturun (değerleri güncelleştirin):

# 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

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml

CLI: Hizmet sorumlusu

Bu YAML dosyasını oluşturun (değerleri güncelleştirin):

# 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

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml

Azure Dosyalar veri deposu oluşturma

Python SDK'sı: Hesap anahtarı

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'sı: 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: Hesap anahtarı

Bu YAML dosyasını oluşturun (değerleri güncelleştirin):

# 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

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_files_datastore.yml

CLI: SAS

Bu YAML dosyasını oluşturun (değerleri güncelleştirin):

# 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

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_files_datastore.yml

Azure Data Lake 1. Nesil veri deposu oluşturma

Python SDK'sı: Kimlik tabanlı erişim

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' sı: Hizmet sorumlusu

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: Kimlik tabanlı erişim

Bu YAML dosyasını oluşturun (değerleri güncelleştirin):

# 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

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml

CLI: Hizmet sorumlusu

Bu YAML dosyasını oluşturun (değerleri güncelleştirin):

# 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

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_adls_datastore.yml

---

OneLake (Microsoft Fabric) veri deposu oluşturma (önizleme)

Bu bölümde OneLake veri deposu oluşturmaya yönelik çeşitli seçenekler açıklanmaktadır. OneLake veri deposu Microsoft Fabric'in bir parçasıdır. Şu anda Azure Machine Learning, klasör/dosya ve Amazon S3 kısayollarını içeren Microsoft Fabric Lakehouse yapıtlarına bağlantıyı destekler. Lakehouse hakkında daha fazla bilgi için Microsoft Fabric'te göl evi nedir? adresini ziyaret edin.

OneLake veri deposu oluşturma işlemi gerektirir

• Uç nokta
• Doku çalışma alanı adı veya GUID
• Yapıt adı veya GUID

microsoft fabric örneğinizdeki bilgiler. Bu üç ekran görüntüsü, bu gerekli bilgi kaynaklarının Microsoft Fabric örneğinizden alınmasını açıklar:

OneLake çalışma alanı adı

Microsoft Fabric örneğinizde, çalışma alanı bilgilerini bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi bulabilirsiniz. Azure Machine Learning OneLake veri deposu oluşturmak için GUID değeri veya "kolay ad" kullanabilirsiniz.

OneLake uç noktası

Bu ekran görüntüsü, Microsoft Fabric örneğinizde uç nokta bilgilerini nasıl bulabileceğinizi gösterir:

OneLake yapıt adı

Bu ekran görüntüsü, Yapıt bilgilerini Microsoft Fabric örneğinizde nasıl bulabileceğinizi gösterir. Ekran görüntüsünde, Azure Machine Learning OneLake veri deposu oluşturmak için GUID değerini veya "kolay adı" nasıl kullanabileceğiniz de gösterilir:

OneLake veri deposu oluşturma

Python SDK'sı: Kimlik tabanlı erişim

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' sı: Hizmet sorumlusu

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: Kimlik tabanlı erişim

Aşağıdaki YAML dosyasını oluşturun (değerleri güncelleştirin):

# 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"

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_onelake_datastore.yml

CLI: Hizmet sorumlusu

Aşağıdaki YAML dosyasını oluşturun (değerleri güncelleştirin):

# 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

CLI'da Azure Machine Learning veri deposu oluşturma:

az ml datastore create --file my_onelakesp_datastore.yml

Sonraki adımlar

• Bir işteki verilere erişme
• Veri varlıklarını oluşturma ve yönetme
• Veri varlıklarını içeri aktarma (önizleme)
• Veri yönetimi