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Erkunden von Azure Machine Learning mit Jupyter Notebook-Instanzen (v1)

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GILT FÜR:Python SDK azureml v1

Das Notebookrepository für Azure Machine Learning enthält die neuesten Python-SDK-Beispiele (v1) für Azure Machine Learning. Diese Jupyter-Notebooks helfen Ihnen dabei, sich mit dem SDK vertraut zu machen, und fungieren als Modelle für Ihre eigenen Machine Learning-Projekte. In diesem Repository finden Sie Tutorialnotebooks im Ordner tutorials und featurespezifische Notebooks im Ordner how-to-use-azureml.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie aus den folgenden Umgebungen auf die Repositorys zugreifen:

  • Azure Machine Learning-Computeinstanz
  • Eigener Notebookserver
  • Virtueller Computer für Data Science

Den einfachsten Einstieg in die Verwendung der Beispiele ist das Durchführen von Erstellen von Ressourcen für die ersten Schritte. Nach Ausführung der entsprechenden Schritte verfügen Sie über einen dedizierten Notebookserver mit vorab geladenem SDK und dem Notebooks-Repository von Azure Machine Learning. Ganz ohne Downloads oder Installation.

Anzeigen von Beispielnotebooks: 1. Melden Sie sich bei Studio an, und wählen Sie Ihren Arbeitsbereich bei Bedarf aus. 1. Wählen Sie Notebooks aus. 1. Wählen Sie die Registerkarte Beispiele aus. Verwenden Sie den SDK v1-Ordner für Beispiele mit Python SDK v1.

Option 2: Zugriff auf Ihren eigenen Notebookserver

Falls Sie für die lokale Entwicklung einen eigenen Notebookserver verwenden möchten, gehen Sie auf Ihrem Computer wie folgt vor:

  1. Installieren Sie das Azure Machine Learning SDK (v1) für Python gemäß den Anweisungen unter Azure Machine Learning SDK.

  2. Erstellen Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich.

  3. Schreiben Sie eine Konfigurationsdatei (aml_config/config.json).

  4. Klonen Sie das Notebooks-Repository von Machine Learning.

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

  5. Starten Sie den Notebook-Server über das Verzeichnis, das Ihren Klon enthält.

    jupyter notebook

Mit diesen Schritten werden die erforderlichen SDK-Basispakete für die Schnellstart- und Tutorialnotebooks installiert. Für andere Beispielnotebooks müssen ggf. zusätzliche Komponenten installiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Install the Azure Machine Learning SDK for Python (Installieren des Azure Machine Learning SDK für Python).

Option 3: Zugriff auf einen DSVM

Data Science Virtual Machine (DSVM) ist ein benutzerdefiniertes VM-Image, das speziell für Data Science erstellt wurde. Wenn Sie eine DSVM-Instanz erstellen, werden das SDK und der Notebookserver für Sie installiert und konfiguriert. Sie müssen jedoch noch einen Arbeitsbereich erstellen und das Beispielrepository klonen.

  1. Erstellen Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich.

  2. Fügen Sie mit einer der folgenden Methoden eine Konfigurationsdatei für den Arbeitsbereich hinzu:

    • Wählen Sie oben rechts in Azure Machine Learning Studio Ihre Arbeitsbereichseinstellungen aus, und wählen Sie dann Konfigurationsdatei herunterladen aus.

    Screenshot of download config.json.

    • Erstellen Sie einen neuen Arbeitsbereich, indem Sie den im Notebook configuration.ipynb enthaltenen Code verwenden.

  3. Klonen Sie das Notebooks-Repository von Machine Learning aus dem Verzeichnis, in das Sie die Konfigurationsdatei hinzugefügt haben.

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

  4. Starten Sie den Notebook-Server über das Verzeichnis, das nun den Klon und die Konfigurationsdatei enthält.

    jupyter notebook

Nächste Schritte

Erkunden Sie das Repository MachineLearningNotebooks, um die Möglichkeiten von Azure Machine Learning zu entdecken.

Weitere GitHub-Beispielprojekte und -Beispiele finden Sie in diesen Repositorys: