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使用 Jupyter Notebook (v1) 探索 Azure 机器学习

  • 项目

适用于：Python SDK azureml v1

Azure 机器学习笔记本存储库包含 Azure 机器学习 Python SDK (v1) 示例。 这些 Jupyter 笔记本的作用是帮助你浏览 SDK，并充当你自己的机器学习项目的模型。 在此存储库中，可在“tutorials”文件夹中找到教程笔记本，在“how-to-use-azureml”文件夹中找到特定于功能的笔记本。

本文介绍如何从以下环境访问该存储库：

  • Azure 机器学习计算实例
  • 自带笔记本服务器
  • 数据科学虚拟机

若要开始使用示例，最简单的方法是完成创建入门所需的资源。 完成后，你就有了一个预先装载了 SDK 和 Azure 机器学习笔记本存储库的专用笔记本服务器。 不需下载，也不需安装。

若要查看示例笔记本，请执行以下操作：1. 登录工作室并在必要时选择你的工作区。 1. 选择“笔记本”。 1. 选择“示例”选项卡。使用“SDK v1”文件夹获取使用 Python SDK v1 的示例。

选项 2：在自己的笔记本服务器上访问

若要自带笔记本服务器进行本地开发，请在你的计算机上执行以下步骤。

  1. 按照 Azure 机器学习 SDK 中的说明安装适用于 Python 的 Azure 机器学习 SDK (v1)

  2. 创建 Azure 机器学习工作区。

  3. 编写一个配置文件文件 (aml_config/config.json)。

  4. 克隆机器学习笔记本存储库。

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

  5. 从包含克隆的目录中启动笔记本服务器。

    jupyter notebook

这些说明会安装快速入门和教程笔记本所需的基础 SDK 包。 其他示例笔记本可能需要安装额外组件。 有关详细信息，请参阅安装适用于 Python 的 Azure 机器学习 SDK。

选项 3：在 DSVM 上访问

Data Science Virtual Machine (DSVM) 是专为研究数据科学而构建的自定义 VM 映像。 如果创建 DSVM，则会为你安装和配置 SDK 和笔记本服务器。 但是，你仍然需要创建工作区并克隆示例存储库。

  1. 创建 Azure 机器学习工作区。

  2. 使用下述方法之一，添加工作区配置文件：

    下载 config.json 的屏幕截图。

  3. 在添加了配置文件的目录中，克隆机器学习笔记本存储库。

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

  4. 从目录启动笔记本服务器，该目录现在包含克隆和配置文件。

    jupyter notebook

后续步骤

浏览 MachineLearningNotebooks 存储库，了解 Azure 机器学习可以执行的操作。

有关 GitHub 示例项目和示例的详细信息，请参阅以下存储库：