Python SDK'sını keşfetme
Önemli
Şu anda Python SDK'sının iki sürümü vardır: sürüm 1 (v1) ve sürüm 2 (v2). Yeni projeler için v2 kullanmanız ve bu nedenle bu ünitedeki içeriğin yalnızca v2 kullanmanız gerekir. hakkında v1 ve v2arasında karar verme konusunda daha fazla bilgi edinin.
Veri bilimciler, makine öğrenmesi modellerini eğitmek, izlemek ve yönetmek için Azure Machine Learning'i kullanabilir. Veri bilimcisi olarak çoğunlukla makine öğrenmesi iş yükleriniz için Azure Machine Learning çalışma alanı içindeki varlıklarla çalışacaksınız.
Veri bilimciler Python hakkında bilgi sahibi olduğundan Azure Machine Learning, Python kullanarak çalışma alanıyla etkileşim kurabilmeniz için bir yazılım geliştirme seti (SDK) sunar.
Azure Machine Learning için Python SDK'sı, herhangi bir Python ortamında kullanılabilen veri bilimcileri için ideal bir araçtır. Normalde Jupyter not defterleri, Visual Studio Code ile çalışıyor olun, Python SDK'sını yükleyebilir ve çalışma alanına bağlanabilirsiniz.
Python SDK'sını yükleme
Python SDK'sını Python ortamınıza yüklemek için Python 3.7 veya sonraki bir sürümü gerekir. paketini pipile yükleyebilirsiniz:
pip install azure-ai-ml
Uyarı
Azure Machine Learning studio'daki not defterleriyle çalışırken, Python 3.10 veya üzeri kullanılırken yeni Python SDK'sı zaten yüklüdür. Python SDK v2'yi Python'ın önceki sürümleriyle kullanabilirsiniz, ancak önce yüklemeniz gerekir.
Çalışma alanına bağlanma
Python SDK'sı yüklendikten sonra çalışma alanına bağlanmanız gerekir. Bağlanarak, varlıkları ve kaynakları oluşturmak ve yönetmek üzere çalışma alanıyla etkileşim kurmak için ortamınızın kimliğini doğrularsınız.
Kimlik doğrulaması yapmak için gerekli üç parametreye sahip değerlere ihtiyacınız vardır:
-
subscription_id: Abonelik kimliğiniz. -
resource_group: Kaynak grubunuzun adı. -
workspace_name: Çalışma alanınızın adı.
Ardından, aşağıdaki kodu kullanarak kimlik doğrulamasını tanımlayabilirsiniz:
from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
ml_client = MLClient(
DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, workspace
)
Kimlik doğrulamasını tanımladıktan sonra ortamın çalışma alanına bağlanması için MLClient çağırmanız gerekir. Çalışma alanında bir varlık veya kaynak oluşturmak veya güncelleştirmek istediğinizde MLClient çağıracaksınız.
Örneğin, modeli eğitmek için yeni bir iş oluşturduğunuzda çalışma alanına bağlanırsınız:
from azure.ai.ml import command
# configure job
job = command(
code="./src",
command="python train.py",
environment="AzureML-sklearn-0.24-ubuntu18.04-py37-cpu@latest",
compute="aml-cluster",
experiment_name="train-model"
)
# connect to workspace and submit job
returned_job = ml_client.create_or_update(job)
Başvuru belgelerini kullanma
Python SDK'sı ile verimli bir şekilde çalışmak için başvuru belgelerini kullanmanız gerekir. Başvuru belgelerinde Python SDK'sında kullanılabilen tüm olası sınıfları, yöntemleri ve parametreleri bulabilirsiniz.
MLClient sınıfı başvuru belgeleri, çalışma alanına bağlanmak ve çalışma alanıyla etkileşim kurmak için kullanabileceğiniz yöntemleri içerir. Ayrıca, çalışma alanınızdaki mevcut veri depolarını listeleme gibi çeşitli varlıklar için olası işlemlere de bağlantı sağlar.
Başvuru belgeleri, etkileşim kurabileceğiniz tüm varlıklar için sınıfların listesini de içerir. Örneğin, Azure Blob Depolama'ya veya Azure Data Lake 2. Nesil'e bağlanan bir veri deposu oluşturmak istediğinizde ayrı sınıflar vardır.
Varlık listesinden AmlCompute gibi belirli bir sınıfı seçerek, sınıfın nasıl kullanılacağı ve hangi parametreleri kabul ettiği hakkında daha ayrıntılı bir sayfabulabilirsiniz.