Kennismaken met Azure Machine Learning door middel van Jupyter-notebooks

VAN TOEPASSING OP: Python SDK azure-ai-ml v2 (huidige)

De opslagplaats AzureML-Examples bevat de nieuwste (v2) Azure Machine Learning Python CLI- en SDK-voorbeelden. Zie het leesmij-bestand voor informatie over de verschillende voorbeeldtypen.

In dit artikel wordt beschreven hoe u toegang kunt krijgen tot de opslagplaats vanuit de volgende omgevingen:

  • Azure Machine Learning-rekeninstantie
  • Uw eigen computercapaciteit
  • Datawetenschap virtuele machine (DSVM)

U kunt ook door codevoorbeelden bladeren voor meer voorbeelden.

De eenvoudigste manier om aan de slag te gaan met de voorbeelden is door het aanmaken van middelen te voltooien. Wanneer u klaar bent, hebt u een toegewezen notebookserver vooraf geladen met de SDK en de Azure Machine Learning Notebooks-opslagplaats. U hoeft niets te downloaden of te installeren.

Voorbeeldnotitieblokken bekijken:

  1. Meld u aan bij Studio en selecteer indien nodig uw werkruimte.
  2. Kies Notitieblokken.
  3. Selecteer het tabblad Voorbeelden . Gebruik de map SDK v2 voor voorbeelden met behulp van Python SDK v2.
  4. Open het notitieboek dat u wilt uitvoeren. Selecteer Kloon dit notitieblok om een kopie te maken in uw werkruimtebestandsdeling. Deze actie kopieert het notebook, samen met eventuele afhankelijke resources, naar de bestandsopslag in uw project.

Optie 2: Toegang op uw eigen notebookserver

Als u uw eigen notebookserver wilt gebruiken voor lokale ontwikkeling, volgt u deze stappen op uw computer.

  1. Gebruik de instructies in de Azure Machine Learning SDK om de Azure Machine Learning SDK (v2) voor Python te installeren

  2. Een Azure Machine Learning-werkruimte maken.

  3. Kloon de opslagplaats AzureML-Examples.

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

  4. Start de notebookserver vanuit de map met uw kloon.

    jupyter notebook

In deze instructies worden de basis-SDK-pakketten geïnstalleerd die nodig zijn voor de quickstart- en zelfstudienotebooks. Voor andere voorbeeldnotebooks moet u mogelijk extra onderdelen installeren. Zie De Azure Machine Learning-SDK voor Python installeren voor meer informatie.

Optie 3: Toegang op een DSVM

De Data Science Virtual Machine (DSVM) is een aangepaste VM-installatiekopie (virtuele machine) die speciaal is gebouwd voor het uitvoeren van data science. Als u een DSVM maakt, worden de SDK- en notebookserver voor u geïnstalleerd en geconfigureerd. U moet echter nog steeds een werkruimte maken en de voorbeeldopslagplaats klonen.

  1. Een Azure Machine Learning-werkruimte maken

  2. Kloon de opslagplaats AzureML-Examples.

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

  3. Start de notebookserver vanuit de map die de kloon bevat.

    jupyter notebook

Verbinding maken met een werkruimte

Sommige voorbeelden gebruiken MLClient.from_config() om verbinding te maken met een werkruimte. Voordat deze voorbeelden werken, hebt u een configuratiebestand in een map nodig op het pad naar het voorbeeld.

Azure Machine Learning maakt voor je het configuratiebestand op de compute-instantie. Als u de code op uw eigen notebookserver of DSVM wilt gebruiken, maakt u het configuratiebestand handmatig. Gebruik een van de volgende methoden:

  • Schrijf een configuratiebestand (aml_config/config.json) in de hoofdmap van de gekloonde opslagplaats.

  • Download het configuratiebestand voor de werkruimte:

    • Meld u aan bij Azure Machine Learning Studio.
    • Selecteer uw werkruimte-instellingen in de rechterbovenhoek.
    • Selecteer Configuratiebestand downloaden.
    • Plaats het bestand in de hoofdmap van de gekloonde opslagplaats.

    Schermopname van het downloaden van config.json.

Verken de opslagplaats AzureML-Examples om te ontdekken wat Azure Machine Learning kan doen.

Zie https://github.com/Azure/mlops-v2voor meer voorbeelden van MLOps.

Probeer deze handleidingen:

  • Last updated on