Oktatóanyag: Az első lépésekhez szükséges erőforrások létrehozása

Ebben az oktatóanyagban az Azure Machine Tanulás használatához szükséges erőforrásokat fogja létrehozni.

  • Munkaterület. Az Azure Machine Tanulás használatához először munkaterületre lesz szüksége. A munkaterület az összes létrehozott összetevő és erőforrás megtekintésének és kezelésének központi helye.
  • Számítási példány. A számítási példány egy előre konfigurált felhőalapú számítási erőforrás, amellyel gépi tanulási modelleket taníthat be, automatizálhat, kezelhet és nyomon követheti. A számítási példány a leggyorsabb módja az Azure Machine Tanulás SDK-k és CLI-k használatának. A többi oktatóanyagban Jupyter-jegyzetfüzeteket és Python-szkripteket fog futtatni.

Ebben az oktatóanyagban az erőforrásokat az Azure Machine Tanulás Studióban fogja létrehozni. A munkaterületek létrehozásának további módjai: Munkaterület létrehozása. A számítási példányok létrehozásának további módjai: Számítási példány létrehozása.

Ez a videó bemutatja, hogyan hozhat létre munkaterületet és számítási példányt az Azure Machine Tanulás Studióban. A lépéseket az alábbi szakaszok is ismertetik.

Előfeltételek

Hozza létre a munkaterületet

A munkaterület a gépi tanulási tevékenységek legfelső szintű erőforrása, amely központosított helyet biztosít az Azure Machine Tanulás használatakor létrehozott összetevők megtekintéséhez és kezeléséhez.

Ha már van munkaterülete, hagyja ki ezt a szakaszt, és folytassa a számítási példány létrehozásával.

Ha még nincs munkaterülete, hozzon létre egyet most:

  1. Bejelentkezés az Azure Machine Tanulás Studióba

  2. Válassza a Munkaterület létrehozása lehetőséget

  3. Adja meg a következő információkat az új munkaterület konfigurálásához:

    Mező Leírás
    Munkaterület neve Adjon meg egy egyedi nevet, amely azonosítja a munkaterületet. A neveknek egyedinek kell lenniük az erőforráscsoportban. Olyan nevet használjon, amely könnyen visszahívható, és megkülönböztethető a mások által létrehozott munkaterületektől. A munkaterület neve nem érzéketlen.
    Előfizetés Válassza ki a használni kívánt Azure-előfizetést.
    Erőforráscsoport Az előfizetés valamelyik meglévő erőforráscsoportját használja, vagy adjon meg egy nevet új erőforráscsoport létrehozásához. Az erőforráscsoportok egy Azure-megoldáshoz kapcsolódó erőforrásokat tárolnak. Meglévő erőforráscsoport használatához közreműködői vagy tulajdonosi szerepkörre van szükség. A hozzáféréssel kapcsolatos további információkért tekintse meg az Azure Machine-Tanulás-munkaterülethez való hozzáférés kezelését ismertető témakört.
    Régió Válassza ki a felhasználókhoz legközelebbi Azure-régiót és az adaterőforrásokat a munkaterület létrehozásához.
  4. A munkaterület létrehozásához válassza a Létrehozás lehetőséget

Feljegyzés

Ez létrehoz egy munkaterületet az összes szükséges erőforrással együtt. Ha újra fel szeretné használni az erőforrásokat, például a Tárfiókot, az Azure Container Registryt, az Azure KeyVaultot vagy az Application Elemzések, használja inkább az Azure Portalt.

Számítási példány létrehozása

A számítási példány használatával Jupyter-jegyzetfüzeteket és Python-szkripteket fog futtatni a többi oktatóanyagban. Ha még nincs számítási példánya, hozzon létre egyet most:

  1. A bal oldali navigációs sávon válassza a Jegyzetfüzetek lehetőséget.

  2. Válassza a Számítás létrehozása lehetőséget a lap közepén.

    Screenshot shows create compute in the middle of the screen.

    Tipp.

    Ez a beállítás csak akkor jelenik meg, ha még nem rendelkezik számítási példánysal a munkaterületen.

  3. Adjon meg egy nevet. Tartsa meg az összes alapértelmezett beállítást az első oldalon.

  4. Tartsa meg a lap többi részének alapértelmezett értékeit.

  5. Válassza a Létrehozás lehetőséget.

Rövid bemutató a stúdióról

A studio az Azure Machine Tanulás webes portálja. Ez a portál kód nélküli és kódelső funkciókat kombinál egy befogadó adatelemzési platformhoz.

Tekintse át a stúdió bal oldali navigációs sávjának részeit:

  • A stúdió Szerzői szakasza több módszert is tartalmaz a gépi tanulási modellek létrehozásának megkezdésére. A következőket teheti:

    • A Jegyzetfüzetek szakasz lehetővé teszi Jupyter-jegyzetfüzetek létrehozását, mintajegyzetfüzetek másolását, valamint jegyzetfüzetek és Python-szkriptek futtatását.
    • Az automatizált gépi tanulás végigvezeti önt egy gépi tanulási modell létrehozásán kód írása nélkül.
    • Tervező segítségével előre összeállított összetevők használatával készíthet modelleket.
  • A stúdió Eszközök szakasza segít nyomon követni a feladatok futtatása során létrehozott eszközöket. Ha új munkaterülete van, ezen szakaszok egyikében sem szerepel még semmi.

  • A stúdió Kezelés szakasza lehetővé teszi a munkaterülethez csatolt számítási és külső szolgáltatások létrehozását és kezelését. Itt hozhat létre és kezelhet adatcímkéző projektet is.

Screenshot of Azure Machine Learning studio.

Tudnivalók a mintajegyzetfüzetekből

A studióban elérhető mintajegyzetfüzetek segítségével megtudhatja, hogyan taníthat be és helyezhet üzembe modelleket. Ezekre számos más cikkben és oktatóanyagban hivatkozunk.

  1. A bal oldali navigációs sávon válassza a Jegyzetfüzetek lehetőséget.
  2. A tetején válassza a Minták lehetőséget.

Screenshot shows sample notebooks.

  • Használjon jegyzetfüzeteket az SDK v2 mappájában olyan példákhoz, amelyek az SDK aktuális verzióját mutatják, v2.
  • Ezek a jegyzetfüzetek írásvédettek, és rendszeres időközönként frissülnek.
  • Amikor megnyit egy jegyzetfüzetet, a felül található Jegyzetfüzet klónozása gombot választva hozzáadhatja a jegyzetfüzet másolatát és a kapcsolódó fájlokat a saját fájljaihoz. A Fájlok szakaszban létrejön egy új mappa a jegyzetfüzettel.

Új jegyzetfüzet létrehozása

Ha a mintákból klónozza a jegyzetfüzetet, a rendszer másolatot ad a fájlokról, és elkezdheti futtatni vagy módosítani. Számos oktatóanyag tükrözni fogja ezeket a mintajegyzetfüzeteket.

Létrehozhat azonban egy új, üres jegyzetfüzetet, majd másolhat/beilleszthet kódot egy oktatóanyagból a jegyzetfüzetbe. Ehhez tegye a következőket:

  1. A Jegyzetfüzetek szakaszban válassza a Fájlok lehetőséget a fájlokhoz való visszatéréshez,

  2. Válassza ki + a fájlok hozzáadásához.

  3. Válassza az Új fájl létrehozása lehetőséget.

    Screenshot shows how to create a new file.

Az erőforrások eltávolítása

Ha most más oktatóanyagokra szeretne továbblépni, ugorjon a Következő lépésekre.

Számítási példány leállítása

Ha most nem fogja használni, állítsa le a számítási példányt:

  1. A stúdió bal oldalán válassza a Számítás lehetőséget.
  2. A felső lapokban válassza a Számítási példányok lehetőséget
  3. Válassza ki a számítási példányt a listában.
  4. A felső eszköztáron válassza a Leállítás lehetőséget.

Az összes erőforrás törlése

Fontos

A létrehozott erőforrások előfeltételként használhatók más Azure Machine-Tanulás oktatóanyagokhoz és útmutatókhoz.

Ha nem tervezi használni a létrehozott erőforrások egyikét sem, törölje őket, hogy ne járjon költséggel:

  1. Az Azure Portalon válassza az Erőforráscsoportok lehetőséget a bal szélen.

  2. A listából válassza ki a létrehozott erőforráscsoportot.

  3. Válassza az Erőforráscsoport törlése elemet.

    Screenshot of the selections to delete a resource group in the Azure portal.

  4. Adja meg az erőforráscsoport nevét. Ezután válassza a Törlés elemet.

Következő lépések

Most már rendelkezik egy Azure Machine Tanulás-munkaterülettel, amely a fejlesztési környezethez használandó számítási példányt tartalmazza.

A továbbiakban megtudhatja, hogyan futtathat jegyzetfüzeteket és szkripteket a számítási példány használatával az Azure Machine Tanulás felhőben.

A számítási példányt az alábbi oktatóanyagokkal taníthatja be és helyezheti üzembe a modelleket.

Oktatóanyag Leírás
Adatok feltöltése, elérése és feltárása az Azure Machine Tanulás Nagy méretű adatok tárolása a felhőben, és lekérése jegyzetfüzetekből és szkriptekből
Modellfejlesztés felhőbeli munkaállomáson Gépi tanulási modellek prototípus-készítése és fejlesztése
Modell betanítása az Azure Machine Tanulás Ismerkedés a modell betanításának részleteivel
Modell üzembe helyezése online végpontként Ismerkedés a modell üzembe helyezésének részleteivel
Éles gépi tanulási folyamatok létrehozása Teljes gépi tanulási feladat felosztása többhelyes munkafolyamatra.