Esempi sulle Data Science Virtual Machine di Azure

Articolo
05/08/2024

Una data science Macchine virtuali (DSVM) di Azure include un set completo di codice di esempio. Questi esempi includono notebook Jupyter e script in linguaggi come Python e R.

Nota

Per altre informazioni su come eseguire notebook di Jupyter nelle macchine virtuali di data science, vedere la sezione Access Jupyter .

Prerequisiti

Per eseguire questi esempi, è necessario disporre di una data science virtual machine Ubuntu di cui è stato effettuato il provisioning.

Esempi disponibili

Categoria di esempi	Descrizione	Ubicazioni
Linguaggio di programmazione di Python	Esempi che illustrano come connettersi agli archivi dati cloud basati su Azure e come usare gli scenari di Azure Machine Learning. Linguaggio di programmazione di Python	`~notebooks`
Linguaggio di programmazione di Julia	Fornisce una descrizione dettagliata del tracciato e di Deep Learning in Julia. Spiega come chiamare C e Python da Julia. Linguaggio di programmazione di Julia	Windows: `~notebooks/Julia_notebooks` Linux: `~notebooks/julia`
Azure Machine Learning	Illustra come creare modelli di Machine Learning e Deep Learning con Machine Learning. Distribuire i modelli ovunque. Usare le funzionalità automatizzate di Machine Learning e l'ottimizzazione intelligente degli iperparametri. Usare la gestione dei modelli e il training distribuito. Machine Learning	`~notebooks/AzureML`
Notebook PyTorch	Esempi di Deep Learning che usano reti neurali basate su PyTorch. I livelli dei notebook vanno dallo scenario per principianti agli scenari avanzati. Notebook PyTorch	`~notebooks/Deep_learning_frameworks/pytorch`
TensorFlow	Vari esempi e tecniche di rete neurale implementati con il framework TensorFlow. TensorFlow	`~notebooks/Deep_learning_frameworks/tensorflow`
H2O	Esempi basati su Python che usano H2O per numerosi scenari di problemi reali. H2O	`~notebooks/h2o`
Linguaggio di programmazione di SparkML	Esempi che usano le funzionalità del toolkit Apache Spark MLLib tramite pySpark e MMLSpark: Microsoft Machine Learning per Apache Spark in Apache Spark 2.x. Linguaggio di programmazione di SparkML	`~notebooks/SparkML/pySpark` `~notebooks/MMLSpark`
XGBoost	Esempi standard di Machine Learning in XGBoost, ad esempio classificazione e regressione. XGBoost	Windows: `\dsvm\samples\xgboost\demo`

Accesso a Jupyter

Per accedere a Jupyter, selezionare l'icona Jupyter sul desktop o nel menu dell'applicazione. È anche possibile accedere a Jupyter in un'edizione Linux di una DSVM. Per l'accesso remoto da un Web browser, visitare https://<Full Domain Name or IP Address of the DSVM>:8000 Ubuntu.

Per aggiungere eccezioni e rendere disponibile l'accesso a Jupyter tramite un browser, usare queste indicazioni:

Abilitare l’eccezione di Jupyter