Tutorial: Machen Sie sich mit den ersten Schritten mit Azure Machine Learning in Jupyter Notebooks vertraut.Tutorial: Get started with Azure Machine Learning in Jupyter Notebooks

In diesem Tutorial führen Sie die Schritte zum Einstieg in Azure Machine Learning mit Jupyter Notebooks in einer verwalteten cloudbasierten Arbeitsstation (Compute-Instanz) aus.In this tutorial, you complete the steps to get started with Azure Machine Learning by using Jupyter Notebooks on a managed cloud-based workstation (compute instance). Dieses Tutorial ist Voraussetzung für alle weiteren Jupyter Notebook-Tutorials.This tutorial is a precursor to all other Jupyter Notebook tutorials.

In diesem Tutorial führen Sie Folgendes durch:In this tutorial, you:

  • Erstellen eines Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs für weitere Jupyter Notebook-TutorialsCreate an Azure Machine Learning workspace to use in other Jupyter Notebook tutorials.
  • Klonen Sie das Tutorial-Notebook in Ihrem Ordner im Arbeitsbereich.Clone the tutorials notebook to your folder in the workspace.
  • Erstellen einer cloudbasierten Compute-Instanz, in der das Azure Machine Learning Python SDK installiert und vorkonfiguriert istCreate a cloud-based compute instance with the Azure Machine Learning Python SDK installed and preconfigured.

Wenn Sie kein Azure-Abonnement besitzen, können Sie ein kostenloses Konto erstellen, bevor Sie beginnen.If you don’t have an Azure subscription, create a free account before you begin. Probieren Sie die kostenlose oder kostenpflichtige Version von Azure Machine Learning noch heute aus.Try the free or paid version of Azure Machine Learning today.

Erstellen eines ArbeitsbereichsCreate a workspace

Ein Azure Machine Learning-Arbeitsbereich ist eine grundlegende Cloudressource zum Experimentieren, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.An Azure Machine Learning workspace is a foundational resource in the cloud that you use to experiment, train, and deploy machine learning models. Er verknüpft Ihr Azure-Abonnement und Ihre Ressourcengruppe mit einem einfach nutzbaren Objekt im Dienst.It ties your Azure subscription and resource group to an easily consumed object in the service.

Springen Sie zu Klonen eines Notebook-Ordners, wenn Sie bereits über einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich verfügen.Skip to Clone a notebook folder if you already have an Azure Machine Learning workspace.

Es gibt viele Möglichkeiten, einen Arbeitsbereich zu erstellen.There are many ways to create a workspace. In diesem Tutorial erstellen Sie einen Arbeitsbereich über das Azure-Portal, einer webbasierten Konsole zum Verwalten Ihrer Azure-Ressourcen.In this tutorial, you create a workspace via the Azure portal, a web-based console for managing your Azure resources.

  1. Melden Sie sich mit den Anmeldeinformationen für Ihr Azure-Abonnement beim Azure-Portal an.Sign in to the Azure portal by using the credentials for your Azure subscription.

  2. Wählen Sie im Azure-Portal oben links die Option + Ressource erstellen aus.In the upper-left corner of the Azure portal, select + Create a resource.

    Screenshot: Option „Ressource erstellen“.

  3. Suchen Sie mithilfe der Suchleiste Machine Learning.Use the search bar to find Machine Learning.

  4. Wählen Sie Machine Learning aus.Select Machine Learning.

  5. Wählen Sie im Bereich Machine Learning die Option Erstellen aus, um zu beginnen.In the Machine Learning pane, select Create to begin.

  6. Geben Sie die folgenden Informationen an, um den neuen Arbeitsbereich zu konfigurieren:Provide the following information to configure your new workspace:

    FeldField BESCHREIBUNGDescription
    ArbeitsbereichnameWorkspace name Geben Sie einen eindeutigen Namen ein, der Ihren Arbeitsbereich identifiziert.Enter a unique name that identifies your workspace. In diesem Beispiel verwenden wir docs-ws.In this example, we use docs-ws. Namen müssen in der Ressourcengruppe eindeutig sein.Names must be unique across the resource group. Verwenden Sie einen Namen, der leicht zu merken ist und sich von den von anderen Benutzern erstellten Arbeitsbereichen unterscheidet.Use a name that's easy to recall and to differentiate from workspaces created by others.
    SubscriptionSubscription Wählen Sie das gewünschte Azure-Abonnement aus.Select the Azure subscription that you want to use.
    Resource groupResource group Verwenden Sie eine vorhandene Ressourcengruppe in Ihrem Abonnement, oder geben Sie einen Namen ein, um eine neue Ressourcengruppe zu erstellen.Use an existing resource group in your subscription, or enter a name to create a new resource group. Eine Ressourcengruppe enthält verwandte Ressourcen für eine Azure-Lösung.A resource group holds related resources for an Azure solution. In diesem Beispiel verwenden wir docs-aml.In this example, we use docs-aml.
    LocationLocation Wählen Sie den Standort aus, der Ihren Benutzern und den Datenressourcen am nächsten ist, um Ihren Arbeitsbereich zu erstellen.Select the location closest to your users and the data resources to create your workspace.
    Arbeitsbereichs-EditionWorkspace edition Wählen Sie Basic als Arbeitsbereichstyp für dieses Tutorial aus.Select Basic as the workspace type for this tutorial. Der Arbeitsbereichstyp bestimmt die Features, auf die Sie zugreifen können, sowie die entsprechenden Preise.The workspace type determines the features to which you'll have access and pricing. Alles in diesem Tutorial kann entweder mit einem Basic- oder Enterprise-Arbeitsbereich ausgeführt werden.Everything in this tutorial can be performed with either a Basic or Enterprise workspace.
  7. Wenn die Konfiguration des Arbeitsbereichs abgeschlossen ist, wählen Sie Überprüfen + erstellen aus.After you're finished configuring the workspace, select Review + Create.

    Warnung

    Die Erstellung des Arbeitsbereichs in der Cloud kann einige Minuten dauern.It can take several minutes to create your workspace in the cloud.

    Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird eine Erfolgsmeldung zur Bereitstellung angezeigt.When the process is finished, a deployment success message appears.

  8. Um den neuen Arbeitsbereich anzuzeigen, wählen Sie Zu Ressource wechseln aus.To view the new workspace, select Go to resource.

Wichtig

Notieren Sie sich Ihren Arbeitsbereich und Ihr Abonnement.Take note of your workspace and subscription. Sie benötigen diese Informationen, um sicherzustellen, dass Sie Ihr Experiment an der richtigen Stelle erstellen.You'll need this information to ensure you create your experiment in the right place.

Ausführen eines Notebooks in Ihrem ArbeitsbereichRun a notebook in your workspace

Azure Machine Learning enthält einen cloudbasierten Notebook-Server in Ihrem Arbeitsbereich als vorkonfigurierte Umgebung ohne Installation.Azure Machine Learning includes a cloud notebook server in your workspace for an install-free and preconfigured experience. Verwenden Sie Ihre eigene Umgebung, wenn Sie Ihre Umgebung, Pakete und Abhängigkeiten lieber selbst gestalten möchten.Use your own environment if you prefer to have control over your environment, packages, and dependencies.

Sehen Sie sich das folgende Video an, oder führen Sie die angegebenen detaillierten Schritte aus, um das Notebook für das Tutorial über Ihren Arbeitsbereich zu klonen und auszuführen.Follow along with this video or use the detailed steps to clone and run the tutorial notebook from your workspace.

Klonen eines Notebook-OrdnersClone a notebook folder

Sie führen die folgenden Schritte zum Einrichten und Ausführen des Experiments in Azure Machine Learning Studio aus.You complete the following experiment setup and run steps in Azure Machine Learning studio. Diese konsolidierte Benutzeroberfläche umfasst Tools für maschinelles Lernen zur Durchführung von Data Science-Szenarien für Datenwissenschaftler aller Qualifikationsstufen.This consolidated interface includes machine learning tools to perform data science scenarios for data science practitioners of all skill levels.

  1. Melden Sie sich bei Azure Machine Learning Studio an.Sign in to Azure Machine Learning studio.

  2. Wählen Sie Ihr Abonnement und den erstellten Arbeitsbereich aus.Select your subscription and the workspace you created.

  3. Wählen Sie links Notebooks aus.On the left, select Notebooks.

  4. Wählen Sie oben die Registerkarte Beispiele aus.At the top, select the Samples tab.

  5. Öffnen Sie den Ordner Python.Open the Python folder.

  6. Öffnen Sie den Ordner mit Versionsnummer.Open the folder with a version number on it. Diese Zahl stellt die aktuelle Version des Python SDK dar.This number represents the current release for the Python SDK.

  7. Wählen Sie rechts vom Ordner Tutorials die Auslassungspunkte ( ... ) und anschließend Klonen aus.Select the ... button at the right of the tutorials folder, and then select Clone.

    Screenshot: Klonen des Ordners „Tutorials“

  8. Eine Liste der Ordner mit den einzelnen Benutzern wird angezeigt, die auf den Arbeitsbereich zugreifen.A list of folders shows each user who accesses the workspace. Wählen Sie Ihren Ordner aus, um den Ordner Tutorials dort zu klonen.Select your folder to clone the tutorials folder there.

Öffnen des geklonten NotebooksOpen the cloned notebook

  1. Öffnen Sie den Ordner Tutorials, den Sie im Abschnitt Benutzerdateien geschlossen haben.Open the tutorials folder that was closed into your User files section.

    Wichtig

    Im Ordner Beispiele können Notebooks angezeigt, aber nicht ausgeführt werden.You can view notebooks in the samples folder but you can't run a notebook from there. Öffnen Sie zum Ausführen eines Notebooks die geklonte Version des Notebooks unbedingt im Abschnitt Benutzerdateien.To run a notebook, make sure you open the cloned version of the notebook in the User Files section.

  2. Wählen Sie die Datei tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb im Ordner tutorials/image-classification-mnist-data aus.Select the tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb file in your tutorials/image-classification-mnist-data folder.

    Screenshot: Öffnen des Ordners „Tutorials“

  3. Wählen Sie auf der oberen Leiste eine Computeinstanz aus, die zum Ausführen des Notebooks verwendet werden soll.On the top bar, select a compute instance to use to run the notebook. Diese virtuellen Computer werden mit allen Komponenten vorkonfiguriert, die Sie zum Ausführen von Azure Machine Learning benötigen.These virtual machines (VMs) are preconfigured with everything you need to run Azure Machine Learning.

  4. Werden keine virtuellen Computer gefunden, wählen Sie + Hinzufügen aus, um den virtuellen Computer mit der Compute-Instanz zu erstellen.If no VMs are found, select + Add to create the compute instance VM.

    1. Befolgen Sie diese Regeln, wenn Sie eine VM erstellen:When you create a VM, follow these rules:

      • Ein Name ist erforderlich, und das Feld darf nicht leer sein.A name is required, and the field can't be empty.
      • Der Name muss unter allen vorhandenen Compute-Instanzen in der Azure-Region des Arbeitsbereichs oder der Compute-Instanz eindeutig sein (ohne Beachtung der Groß-/Kleinschreibung).The name must be unique (in a case-insensitive fashion) across all existing compute instances in the Azure region of the workspace or compute instance. Sie erhalten eine Warnung, wenn der von Ihnen gewählte Name nicht eindeutig ist.You'll get an alert if the name you choose isn't unique.
      • Gültige Zeichen sind Groß- und Kleinbuchstaben, Ziffern (0 bis 9) und Bindestriche (-).Valid characters are uppercase and lowercase letters, numbers 0 to 9, and the dash character (-).
      • Der Name muss zwischen 3 und 24 Zeichen lang sein.The name must be between 3 and 24 characters long.
      • Der Name muss mit einem Buchstaben beginnen (nicht mit einer Ziffer oder einem Bindestrich).The name should start with a letter, not a number or a dash character.
      • Wenn ein Bindestrich im Namen verwendet wird, muss darauf mindestens ein Buchstabe folgen.If a dash character is used, it must be followed by at least one letter after the dash. „Test-“, „test-0“ und „test-01“ sind beispielsweise ungültig, während „test-a0“ und „test-0a“ gültige Namen sind.For example, Test-, test-0, test-01 are invalid, while test-a0, test-0a are valid instances.
    2. Wählen Sie die VM-Größe aus den verfügbaren Optionen aus.Select the VM size from the available choices. Für die Tutorials ist die Standard-VM eine gute Wahl.For the tutorials, the default VM is a good choice.

    3. Klicken Sie anschließend auf Erstellen.Then select Create. Das Einrichten Ihres virtuellen Computers dauert ungefähr fünf Minuten.It can take approximately five minutes to set up your VM.

  5. Wenn der virtuelle Computer verfügbar ist, wird er auf der oberen Symbolleiste angezeigt.When the VM is available, it appears in the top toolbar. Sie können das Notebook jetzt entweder über Alle ausführen auf der Symbolleiste oder unter Verwendung von UMSCHALT+EINGABE in den Codezellen des Notebooks ausführen.You can now run the notebook by using either Run all in the toolbar or Shift+Enter in the code cells of the notebook.

Wenn Sie über benutzerdefinierte Widgets verfügen oder die Verwendung von Jupyter oder JupyterLab bevorzugen, wählen Sie ganz rechts das Dropdownmenü Jupyter aus.If you have custom widgets or prefer to use Jupyter or JupyterLab, select the Jupyter drop-down list on the far right. Wählen Sie dann Jupyter oder JupyterLab aus.Then select Jupyter or JupyterLab. Das neue Browserfenster wird geöffnet.The new browser window opens.

Nächste SchritteNext steps

Nachdem Sie eine Entwicklungsumgebung eingerichtet haben, fahren Sie mit dem Trainieren eines Modells in einer Jupyter Notebook-Instanz fort.Now that you have a development environment set up, continue on to train a model in a Jupyter Notebook.

Falls Sie mit keinen der anderen Tutorials fortfahren möchten, beenden Sie den virtuellen Computer für den cloudbasierten Notebook-Server, wenn Sie ihn gerade nicht verwenden, um Kosten zu sparen:If you don't plan on following any other tutorials now, stop the cloud notebook server VM when you aren't using it to reduce cost.

Sollten Sie eine Compute-Instanz oder eine Notebook-VM verwendet haben, beenden Sie die VM, wenn Sie sie nicht verwenden, um Kosten zu sparen.If you used a compute instance or Notebook VM, stop the VM when you aren't using it to reduce cost.

  1. Wählen Sie in Ihrem Arbeitsbereich die Option Compute aus.In your workspace, select Compute.

  2. Wählen Sie die VM in der Liste aus.From the list, select the VM.

  3. Wählen Sie Stop (Beenden) aus.Select Stop.

  4. Wenn Sie bereit sind, den Server erneut zu verwenden, wählen Sie Starten aus.When you're ready to use the server again, select Start.