Share via

Prozkoumání služby Azure Machine Učení s využitím poznámkových bloků Jupyter (v1)

  • Článek

PLATÍ PRO:Python SDK azureml v1

Úložiště Azure Machine Učení Notebooks zahrnuje ukázky sady Azure Machine Učení Python SDK (v1). Tyto poznámkové bloky Jupyter jsou navržené tak, aby vám pomohly prozkoumat sadu SDK a sloužit jako modely pro vaše vlastní projekty strojového učení. V tomto úložišti najdete poznámkové bloky kurzů ve složce kurzů a poznámkových blocích specifických pro funkce ve složce how-to-use-azureml .

V tomto článku se dozvíte, jak přistupovat k úložištím z následujících prostředí:

  • Výpočetní instance Azure Machine Learningu
  • Používání vlastního serveru poznámkového bloku
  • Data Science Virtual Machine

Nejjednodušší způsob, jak začít s ukázkami, je dokončit vytváření prostředků, které potřebujete, abyste mohli začít. Po dokončení budete mít vyhrazený server poznámkového bloku předem načtený se sadou SDK a úložištěm Azure Machine Učení Notebooks. Nejsou potřeba žádné soubory ke stažení ani instalace.

Pokud chcete zobrazit ukázkové poznámkové bloky: 1. Přihlaste se do studia a v případě potřeby vyberte svůj pracovní prostor. 1. Vyberte Poznámkové bloky. 1. Vyberte kartu Ukázky . Příklady s využitím sady Python SDK v1 použijte ve složce SDK v1 .

Možnost 2: Přístup k vlastnímu serveru poznámkových bloků

Pokud chcete pro místní vývoj použít vlastní server poznámkového bloku, postupujte podle těchto kroků na počítači.

  1. Podle pokynů v sadě Azure Machine Učení SDK nainstalujte sadu Azure Machine Učení SDK (v1) pro Python.

  2. Vytvořte pracovní prostor azure machine Učení.

  3. Zapište konfigurační soubor (aml_config/config.json).

  4. Naklonujte úložiště poznámkových bloků Učení počítače.

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

  5. Spusťte server poznámkového bloku z adresáře obsahujícího váš klon.

    jupyter notebook

Tyto pokyny nainstalují základní balíčky SDK potřebné pro rychlý start a poznámkové bloky kurzů. Další ukázkové poznámkové bloky můžou vyžadovat instalaci dalších komponent. Další informace najdete v tématu Instalace sady Azure Machine Učení SDK pro Python.

Možnost 3: Přístup k dsVM

Data Science Virtual Machine (DSVM) je přizpůsobená image virtuálního počítače vytvořená speciálně pro účely datových věd. Pokud vytvoříte DSVM, sada SDK a server poznámkového bloku se nainstalují a nakonfigurují za vás. Přesto budete muset vytvořit pracovní prostor a naklonovat ukázkové úložiště.

  1. Vytvořte pracovní prostor azure machine Učení.

  2. Přidejte konfigurační soubor pracovního prostoru pomocí některé z těchto metod:

    Screenshot of download config.json.

  3. Z adresáře, do kterého jste přidali konfigurační soubor, naklonujte úložiště Machine Učení Notebooks.

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

  4. Spusťte server poznámkového bloku z adresáře, který teď obsahuje klon a konfigurační soubor.

    jupyter notebook

Další kroky

Prozkoumejte úložiště Machine Učení Notové knihy a zjistěte, co může Azure Machine Učení dělat.

Další ukázkové projekty a příklady GitHubu najdete v těchto úložišti: