إعادة إنشاء تجربة استوديو (كلاسيكية) في Azure التعلم الآلي

  • مقالة
  • قراءة خلال 4 دقائق

هام

سينتهي دعم Machine Learning Studio (classic) في 31 أغسطس 2024. نوصي بالانتقال إلى zure Machine Learning بحلول ذلك التاريخ.

اعتبارا من 1 ديسمبر 2021، لن تتمكن من إنشاء موارد استوديو التعلم الآلي (كلاسيكية) جديدة (مساحة العمل وخطة خدمة الويب). حتى 31 أغسطس 2024، يمكنك الاستمرار في استخدام تجارب استوديو التعلم الآلي (الكلاسيكية) الحالية وخدمات الويب.

يتم الآن استبعاد وثائق ML Studio (classic) وقد لا يتم تحديثها في المستقبل.

في هذه المقالة، ستتعرف على كيفية إعادة إنشاء تجربة ML Studio (كلاسيكية) في Azure التعلم الآلي. لمزيد من المعلومات حول الترحيل من Studio (كلاسيكي)، راجع مقالة نظرة عامة على الترحيل.

تشبه تجارب الاستوديو (الكلاسيكية) خطوط الأنابيب في Azure التعلم الآلي. ومع ذلك ، في Azure التعلم الآلي يتم إنشاء خطوط الأنابيب على نفس الواجهة الخلفية التي تعمل على تشغيل SDK. هذا يعني أن لديك خيارين لتطوير التعلم الآلي: مصمم السحب والإفلات أو SDKs التي تعتمد على التعليمات البرمجية أولا.

لمزيد من المعلومات حول إنشاء خطوط أنابيب باستخدام SDK، راجع ما هي خطوط أنابيب Azure التعلم الآلي.

المتطلبات الأساسية

إعادة بناء خط الأنابيب

بعد ترحيل مجموعة البيانات إلى Azure التعلم الآلي، تصبح جاهزا لإعادة إنشاء تجربتك.

في Azure التعلم الآلي، يسمى الرسم البياني المرئي مسودة خط أنابيب. في هذا القسم، يمكنك إعادة إنشاء تجربتك الكلاسيكية كمسودة خط أنابيب.

  1. انتقل إلى استوديو Azure التعلم الآلي (ml.azure.com)

  2. في جزء التنقل الأيمن، حدد Designerوحدات>نمطية سهلة الاستخدام تم إنشاؤها مسبقاScreenshot showing how to create a new pipeline draft.

  3. أعد إنشاء تجربتك يدويا باستخدام مكونات المصمم.

    راجع جدول تعيين الوحدات النمطية للعثور على وحدات بديلة. تحتوي العديد من الوحدات الأكثر شعبية في Studio (الكلاسيكية) على إصدارات متطابقة في المصمم.

    هام

    إذا كانت تجربتك تستخدم الوحدة النمطية تنفيذ البرنامج النصي R، فستحتاج إلى تنفيذ خطوات إضافية لترحيل تجربتك. لمزيد من المعلومات، راجع ترحيل الوحدات النمطية R Script.

  4. ضبط المعلمات.

    حدد كل وحدة نمطية واضبط المعلمات في لوحة إعدادات الوحدة النمطية على اليمين. استخدم المعلمات لإعادة إنشاء وظائف تجربة Studio (الكلاسيكية). لمزيد من المعلومات حول كل وحدة نمطية، راجع مرجع الوحدة النمطية.

إرسال تشغيل والتحقق من النتائج

بعد إعادة إنشاء تجربة Studio (الكلاسيكية)، حان الوقت لإرسال تشغيل خط أنابيب.

يتم تنفيذ تشغيل خط أنابيب على هدف حساب متصل بمساحة العمل الخاصة بك. يمكنك تعيين هدف حوسبة افتراضي لخط الأنابيب بأكمله، أو يمكنك تحديد أهداف الحوسبة على أساس كل وحدة نمطية.

بمجرد إرسال تشغيل من مسودة خط أنابيب، فإنه يتحول إلى تشغيل خط أنابيب. يتم تسجيل كل تشغيل لخط الأنابيب وتسجيله في Azure التعلم الآلي.

لتعيين هدف حساب افتراضي لخط الأنابيب بأكمله:

  1. حدد رمزGear icon in the designer الترس بجوار اسم خط الأنابيب.
  2. حدد تحديد هدف الحساب.
  3. حدد حوسبة موجودة، أو قم بإنشاء حوسبة جديدة باتباع الإرشادات التي تظهر على الشاشة.

الآن بعد تعيين هدف الحوسبة الخاص بك، يمكنك إرسال تشغيل خط أنابيب:

  1. في أعلى اللوحة، حدد إرسال.

  2. حدد إنشاء جديد لإنشاء تجربة جديدة.

    تنظم التجارب خطوط أنابيب مماثلة تعمل معا. إذا قمت بتشغيل التدفق عدة مرات، يمكنك تحديد نفس التجربة لعمليات التشغيل المتتالية. هذا مفيد للتسجيل والتتبع.

  3. أدخل اسم تجربة. ثم حدد إرسال.

    قد يستغرق التشغيل الأول ما يصل إلى 20 دقيقة. نظرا لأن إعدادات الحوسبة الافتراضية لها حد أدنى لحجم العقدة يبلغ 0 ، يجب على المصمم تخصيص الموارد بعد الخمول. تستغرق عمليات التشغيل المتتالية وقتا أقل ، نظرا لأن العقد مخصصة بالفعل. لتسريع وقت التشغيل، يمكنك إنشاء موارد حوسبة بحد أدنى لحجم العقدة يبلغ 1 أو أكبر.

بعد انتهاء التشغيل ، يمكنك التحقق من نتائج كل وحدة:

  1. انقر بزر الماوس الأيمن فوق الوحدة النمطية التي تريد رؤية مخرجاتها.

  2. حدد إما مرئي أو عرض الإخراج أو عرض السجل.

    • التصور: معاينة مجموعة بيانات النتائج.
    • عرض الإخراج: افتح رابطا إلى موقع تخزين الإخراج. استخدم هذا لاستكشاف الإخراج أو تنزيله.
    • عرض السجل: عرض سجلات برامج التشغيل والنظام. استخدم 70_driver_log للاطلاع على المعلومات المتعلقة بالبرنامج النصي الذي أرسله المستخدم مثل الأخطاء والاستثناءات.

هام

تستخدم مكونات المصمم مصدر مفتوح حزم Python لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي. ومع ذلك ، يستخدم Studio (الكلاسيكي) مكتبة C # داخلية من Microsoft. لذلك ، قد تختلف نتيجة التنبؤ بين المصمم والاستوديو (الكلاسيكي).

حفظ النموذج المدرب لاستخدامه في خط أنابيب آخر

في بعض الأحيان قد ترغب في حفظ النموذج المدرب في خط أنابيب واستخدام النموذج في خط أنابيب آخر لاحقا. في Studio (الكلاسيكي) ، يتم حفظ جميع الطرز المدربة في فئة "النماذج المدربة" في قائمة الوحدات النمطية. في المصمم ، يتم تسجيل النماذج المدربة تلقائيا كمجموعة بيانات ملف باسم تم إنشاؤه بواسطة النظام. يتبع اصطلاح التسمية نمط "MD - اسم مسودة خط الأنابيب - اسم المكون - معرف النموذج المدرب".

لإعطاء نموذج مدرب اسما ذا معنى، يمكنك تسجيل مخرجات مكون نموذج القطاركمجموعة بيانات ملف. أعطه الاسم الذي تريده ، على سبيل المثال نموذج الانحدار الخطي.

Screenshot showing how to save trained model.

يمكنك العثور على النموذج المدرب في فئة "مجموعة البيانات" في قائمة المكونات أو البحث عنه بالاسم. ثم قم بتوصيل النموذج المدرب بمكون نموذج النتيجة لاستخدامه للتنبؤ.

Screenshot showing how to find trained model.

الخطوات التالية

في هذه المقالة، تعلمت كيفية إعادة إنشاء تجربة Studio (كلاسيكية) في Azure التعلم الآلي. الخطوة التالية هي إعادة إنشاء خدمات الويب في Azure التعلم الآلي.

راجع المقالات الأخرى في سلسلة ترحيل Studio (الكلاسيكية):

  1. نظرة عامة على الترحيل.
  2. ترحيل مجموعة البيانات.
  3. أعد إنشاء خط أنابيب تدريب استوديو (كلاسيكي).
  4. إعادة إنشاء خدمة ويب Studio (كلاسيكية).
  5. دمج خدمة ويب Azure التعلم الآلي مع تطبيقات العميل.
  6. ترحيل تنفيذ البرنامج النصي R.