教學課程：建立開始使用所需的資源
在本教學課程中，您將建立開始使用 Azure 機器學習 所需的資源。
- 工作區。 若要使用 Azure 機器學習，您必須先有工作區。 工作區是檢視及管理您所建立之所有成品和資源的中心位置。
- 計算 實例。 計算實例是預先設定的雲端運算資源，可用來定型、自動化、管理及追蹤機器學習模型。 計算實例是開始使用 Azure 機器學習 SDK 和 CLIS 的最快速方式。 您將在其餘教學課程中使用它來執行 Jupyter Notebook 和 Python 腳本。
在本教學課程中，您將在 Azure Machine Learning 工作室 中建立資源。 如需建立工作區的詳細資訊，請參閱 建立工作區。 如需建立計算實例的詳細資訊，請參閱 建立計算實例。
這段影片示範如何在 Azure Machine Learning 工作室 中建立工作區和計算實例。 下列各節也會說明這些步驟。
必要條件
- 具有有效訂用帳戶的 Azure 帳戶。 免費建立帳戶。
建立工作區
工作區是機器學習活動的最上層資源，提供集中位置來檢視和管理您在使用 Azure 機器學習 時建立的成品。
如果您已經有工作區，請略過本節並繼續建立 計算實例。
如果您還沒有工作區，請立即建立工作區：
選取 [建立工作區]
提供下列資訊來設定新的工作區：
欄位 描述 工作區名稱 輸入可識別工作區的唯一名稱。 名稱在整個資源群組中必須是唯一的。 使用容易重新叫用的名稱，並區別於其他人所建立的工作區。 工作區名稱不區分大小寫。 訂用帳戶 選取您要使用的 Azure 訂用帳戶。 資源群組 使用您訂用帳戶中現有的資源群組，或輸入名稱來建立新的資源群組。 資源群組會保存 Azure 解決方案的相關資源。 您需要 參與者 或 擁有者 角色才能使用現有的資源群組。 如需存取的詳細資訊，請參閱管理 Azure 機器學習 工作區的存取權。 區域 選取最接近使用者和數據資源的 Azure 區域，以建立您的工作區。 選取 [建立 ] 以建立工作區
注意
這會建立工作區以及所有必要的資源。 如果您想要重複使用資源，例如 儲存體 帳戶、Azure Container Registry、Azure KeyVault 或 Application Insights，請改用 Azure 入口網站。
建立運算執行個體
您將使用 計算實例 ，在其餘教學課程中執行 Jupyter Notebook 和 Python 腳本。 如果您還沒有計算實例，請立即建立一個：
在左側導覽中，選取 [筆記本]。
選取 頁面中間的 [建立計算 ]。
提示
只有在工作區中還沒有計算實例時，您才會看到此選項。
提供名稱。 保留第一頁上的所有預設值。
保留頁面其餘部分的預設值。
選取 建立。
工作室的快速導覽
Studio 是 Azure 機器學習 的入口網站。 此入口網站結合包容性數據科學平臺的無程式代碼和程式代碼優先體驗。
檢閱左側導覽列上 Studio 的部分：
Studio 的 [撰寫] 區段包含多種方式，可開始建立機器學習模型。 您可以：
- Notebooks 區 段可讓您建立 Jupyter Notebook、複製範例筆記本，以及執行筆記本和 Python 腳本。
- 自動化 ML 會逐步引導您建立機器學習模型，而不需要撰寫程式代碼。
- 設計 工具可讓您使用預先建置的元件來建置模型。
Studio 的 [ 資產 ] 區段可協助您追蹤您在執行作業時建立的資產。 如果您有新的工作區，這些區段目前沒有任何內容。
Studio 的 [管理] 區段可讓您建立和管理連結至工作區的計算和外部服務。 您也可以在其中建立及管理 數據標籤 專案。
從範例筆記本學習
使用 Studio 中提供的範例筆記本，協助您瞭解如何定型和部署模型。 其他許多文章和教學課程都會參考它們。
- 在左側導覽中，選取 [筆記本]。
- 在頂端，選取 [ 範例]。
- 針對顯示目前版本的 SDK v2 範例，使用 SDK v2 資料夾中的筆記本。
- 這些筆記本是只讀的，而且會定期更新。
- 當您開啟筆記本時，請選取頂端的 [ 複製此筆記本 ] 按鈕，將筆記本複本和任何相關聯的檔案新增至您自己的檔案。 系統會在 [檔案] 區段中為您建立具有筆記本的新資料夾。
建立新的筆記本
當您從 範例複製筆記本時，會將複本新增至您的檔案，您可以開始執行或修改它。 許多教學課程都會鏡像這些範例筆記本。
但您也可以建立新的空白筆記本，然後將教學課程中的程式代碼複製/貼到筆記本中。 若要這麼做︰
仍在 [ 筆記本] 區 段中，選取 [ 檔案 ] 以返回您的檔案，
選取 + 以新增檔案。
選取 [ 建立新檔案]。
清除資源
如果您打算立即繼續進行其他教學課程，請跳至 後續步驟。
停止計算實例
如果您現在不會使用它，請停止計算實例：
- 在 Studio 的左側，選取 [ 計算]。
- 在頂端索引標籤中，選取 [ 計算實例]
- 選取清單中的計算實例。
- 在頂端工具列上，選取 [ 停止]。
刪除所有資源
重要
您所建立的資源可用來作為其他 Azure Machine Learning 教學課程和操作說明文章的先決條件。
如果不打算使用您建立的任何資源，請刪除以免產生任何費用：
在 Azure 入口網站中，選取最左邊的 [資源群組]。
從清單中，選取您所建立的資源群組。
選取 [刪除資源群組]。
輸入資源群組名稱。 接著選取刪除。
下一步
您現在有 Azure 機器學習 工作區，其中包含要用於開發環境的計算實例。
繼續瞭解如何使用計算實例在 Azure 機器學習 雲端中執行筆記本和腳本。
使用計算實例搭配下列教學課程來定型和部署模型。
| 教學課程 | 描述 |
|---|---|
| 在 Azure 機器學習 中上傳、存取及探索您的數據 | 將大型數據儲存在雲端中，並從筆記本和腳本擷取數據 |
| 雲端工作站上的模型開發 | 開始原型設計和開發機器學習模型 |
| 在 Azure 機器學習 中定型模型 | 深入探討定型模型的詳細數據 |
| 將模型部署為在線端點 | 深入瞭解部署模型的詳細數據 |
| 建立生產機器學習管線 | 將完整的機器學習工作分割成多步驟工作流程。 |