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使用 Azure 机器学习 (SDK v1) 大规模训练 scikit-learn 模型

适用于：Python SDK azureml v1

本文介绍如何使用 Azure 机器学习运行 scikit-learn 训练脚本。

本文中的示例脚本用来对鸢尾花图像进行分类，以基于 scikit-learn 的 iris 数据集构建机器学习模型。

无论是从头开始训练机器学习 scikit-learn 模型，还是将现有模型引入云中，都可以通过 Azure 机器学习使用弹性云计算资源来横向扩展开源训练作业。 你可以通过 Azure 机器学习来构建、部署和监视生产级模型以及对其进行版本控制。

先决条件

你可以在 Azure 机器学习计算实例或你自己的 Jupyter Notebook 中运行此代码：

• Azure 机器学习计算实例

  • 完成快速入门：Azure 机器学习入门以创建计算实例。 每个计算实例都包括一个预加载了 SDK 和笔记本示例存储库的专用笔记本服务器。
  • 在 Azure 机器学习工作室中选择“笔记本”选项卡。 在示例训练文件夹中，导航到以下目录，查找一个已完成且已展开的笔记本：how-to-use-azureml > ml-frameworks > scikit-learn > train-hyperparameter-tune-deploy-with-sklearn 文件夹。
  • 你可以使用示例训练文件夹中的预填充代码来完成本教程。

• 创建 Jupyter Notebook 服务器，并运行以下部分中的代码。

  • 安装 Azure 机器学习 SDK (>= 1.13.0)。
  • 创建工作区配置文件。

设置试验

本部分通过加载所需的 Python 包、初始化工作区、定义训练环境以及准备训练脚本来设置训练实验。

初始化工作区

Azure 机器学习工作区是服务的顶级资源。 它提供了一个集中的位置来处理创建的所有项目。 在 Python SDK 中，可以通过创建 workspace 对象来访问工作区项目。

根据在先决条件部分中创建的 config.json 文件创建工作区对象。

from azureml.core import Workspace

ws = Workspace.from_config()

准备脚本

在本教程中，已为你提供了训练脚本 train_iris.py。 实际上，你应该能够原样获取任何自定义训练脚本，并使用 Azure 机器学习运行它，而无需修改你的代码。

注意

• 提供的训练脚本展示了如何在脚本中使用 Run 对象将一些指标记录到 Azure 机器学习运行中。
• 提供的训练脚本使用了来自 iris = datasets.load_iris() 函数的示例数据。 若要使用和访问自己的数据，请参阅如何使用数据集进行训练，以便使数据在训练期间可用。

定义环境

若要定义封装训练脚本依赖项的 Azure 机器学习环境，可以定义自定义环境或使用和 Azure 机器学习特选环境。

使用特选环境

或者，如果不想定义你自己的环境，也可使用 Azure 机器学习提供的预生成的特选环境。

若要使用特选环境，可以改为运行以下命令：

from azureml.core import Environment

sklearn_env = Environment.get(workspace=ws, name='AzureML-Tutorial')

创建自定义环境

你还可以创建自己的自定义环境。 在 YAML 文件中定义 conda 依赖项；在本例中，该文件名为 conda_dependencies.yml。

dependencies:
  - python=3.7
  - scikit-learn
  - numpy
  - pip:
    - azureml-defaults

基于此 conda 环境规范创建 Azure 机器学习环境。 此环境将在运行时打包到 Docker 容器中。

from azureml.core import Environment

sklearn_env = Environment.from_conda_specification(name='sklearn-env', file_path='conda_dependencies.yml')

有关创建和使用环境的详细信息，请参阅在 Azure 机器学习中创建和使用软件环境。

配置和提交训练运行

创建 ScriptRunConfig

创建一个 ScriptRunConfig 对象，以指定训练作业的配置详细信息，包括训练脚本、要使用的环境，以及要在其上运行的计算目标。 如果在 arguments 参数中指定，训练脚本的任何自变量都将通过命令行传递。

下面的代码将配置一个 ScriptRunConfig 对象，用于提交在本地计算机上执行的作业。

from azureml.core import ScriptRunConfig

src = ScriptRunConfig(source_directory='.',
                      script='train_iris.py',
                      arguments=['--kernel', 'linear', '--penalty', 1.0],
                      environment=sklearn_env)

如果要改为在远程群集上运行作业，则可以为 ScriptRunConfig 的 compute_target 参数指定所需的计算目标。

from azureml.core import ScriptRunConfig

compute_target = ws.compute_targets['<my-cluster-name>']
src = ScriptRunConfig(source_directory='.',
                      script='train_iris.py',
                      arguments=['--kernel', 'linear', '--penalty', 1.0],
                      compute_target=compute_target,
                      environment=sklearn_env)

提交运行

from azureml.core import Experiment

run = Experiment(ws,'Tutorial-TrainIRIS').submit(src)
run.wait_for_completion(show_output=True)

警告

Azure 机器学习通过复制整个源目录来运行训练脚本。 如果你有不想上传的敏感数据，请使用 .ignore 文件或不将其包含在源目录中。 改为使用 Azure 机器学习数据集来访问数据。

在运行执行过程中发生的情况

执行运行时，会经历以下阶段：

• 准备：根据所定义的环境创建 docker 映像。 将映像上传到工作区的容器注册表，缓存以用于后续运行。 还会将日志流式传输到运行历史记录，可以查看日志以监视进度。 如果改为指定特选环境，则会使用支持该特选环境的缓存映像。

• 缩放：如果 Batch AI 群集执行运行所需的节点多于当前可用节点，则群集将尝试纵向扩展。

• 正在运行：将脚本文件夹中的所有脚本上传到计算目标，装载或复制数据存储，然后执行 script。 将 stdout 和 ./logs 文件夹中的输出流式传输到运行历史记录，即可将其用于监视运行。

• 后期处理：将运行的 ./outputs 文件夹复制到运行历史记录。

保存并注册模型

训练模型后，可以将其保存并注册到工作区。 凭借模型注册，可以在工作区中存储模型并对其进行版本控制，从而简化模型管理和部署。

将以下代码添加到训练脚本 train_iris.py 以保存模型。

import joblib

joblib.dump(svm_model_linear, 'model.joblib')

使用以下代码将模型注册到工作区。 通过指定参数 model_framework、model_framework_version 和 resource_configuration，无代码模型部署将可供使用。 无代码模型部署允许你通过已注册模型直接将模型部署为 Web 服务，ResourceConfiguration 对象定义 Web 服务的计算资源。

from azureml.core import Model
from azureml.core.resource_configuration import ResourceConfiguration

model = run.register_model(model_name='sklearn-iris', 
                           model_path='outputs/model.joblib',
                           model_framework=Model.Framework.SCIKITLEARN,
                           model_framework_version='0.19.1',
                           resource_configuration=ResourceConfiguration(cpu=1, memory_in_gb=0.5))

部署

可采用与 Azure 机器学习中任何其他已注册模型完全相同的方式部署你刚才注册的模型。 部署指南包含有关注册模型的部分，但由于你已有一个已注册的模型，因而可以直接跳到[创建计算目标 how-to-deploy-and-where.md#choose-a-compute-target) 进行部署。

（预览版）无代码模型部署

重要

此功能目前处于公开预览状态。 此预览版在提供时没有附带服务级别协议，我们不建议将其用于生产工作负荷。 某些功能可能不受支持或者受限。

有关详细信息，请参阅 Microsoft Azure 预览版补充使用条款。

还可以为 scikit-learn 使用无代码部署功能（预览版）来代替传统的部署路线。 所有内置 scikit-learn 模型类型都支持无代码模型部署。 通过如上所示使用 model_framework、model_framework_version 和 resource_configuration 参数注册你的模型，可以简单地使用 deploy() 静态函数来部署模型。

web_service = Model.deploy(ws, "scikit-learn-service", [model])

注意

这些依赖项包含在预建的 scikit-learn 推理容器中。

    - azureml-defaults
    - inference-schema[numpy-support]
    - scikit-learn
    - numpy

完整的操作指南更深入地介绍了 Azure 机器学习。

后续步骤

在本文中，你训练并注册了一个 scikit-learn 模型，并了解了部署选项。 有关 Azure 机器学习的详细信息，请参阅以下其他文章。

• 在训练期间跟踪运行指标
• 优化超参数