Zelfstudie: Aan de slag met de Azure Machine Learning in Jupyter NotebooksTutorial: Get started with Azure Machine Learning in Jupyter Notebooks

In deze zelfstudie voert u de stappen uit om aan de slag te gaan met de Azure Machine Learning met behulp van Jupyter Notebooks op een beheerd werkstation in de cloud (rekenproces).In this tutorial, you complete the steps to get started with the Azure Machine Learning using Jupyter Notebooks on a managed cloud-based workstation (compute instance). Deze zelfstudie is een voorloper van alle andere Jupyter Notebook-zelfstudies.This tutorial is a precursor to all other Jupyter Notebook tutorials.

In deze zelfstudie hebt u:In this tutorial, you:

  • Maak een Azure Machine Learning-werkruimte om in andere Jupyter Notebook-zelfstudies te gebruiken.Create an Azure Machine Learning Workspace to use in other Jupyter Notebook tutorials.
  • Kloon het zelfstudie-notebook naar uw map in de werkruimte.Clone the tutorials notebook to your folder in the workspace.
  • Maak een cloudgebaseerd rekenproces met de Python SDK voor Azure Machine Learning geïnstalleerd en vooraf geconfigureerd.Create a cloud-based compute instance with Azure Machine Learning Python SDK installed and pre-configured.

Als u nog geen Azure-abonnement hebt, maakt u een gratis account voordat u begint.If you don’t have an Azure subscription, create a free account before you begin. Probeer vandaag nog de gratis of betaalde versie van Azure Machine Learning.Try the free or paid version of Azure Machine Learning today.

Een werkruimte makenCreate a workspace

Een Azure Machine Learning-werkruimte is een basisblok in de cloud dat u gebruikt voor het experimenteren, trainen en implementeren van 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. De klasse bindt uw Azure-abonnement en resourcegroep aan een eenvoudig te verbruiken object in de service.It ties your Azure subscription and resource group to an easily consumed object in the service.

U maakt een werkruimte via de Azure-portal, een webconsole om uw Azure-resources te beheren.You create a workspace via the Azure portal, a web-based console for managing your Azure resources.

  1. Meld u aan bij Azure Portal met behulp van de referenties voor uw Azure-abonnement.Sign in to Azure portal by using the credentials for your Azure subscription.

  2. Selecteer in de linkerbovenhoek van Azure Portal + een resource maken.In the upper-left corner of Azure portal, select + Create a resource.

    Een nieuwe resource maken

  3. Gebruik de zoek balk om machine learningte vinden.Use the search bar to find Machine Learning.

  4. Selecteer machine learning.Select Machine Learning.

  5. Selecteer in het deel venster machine learning de optie maken om te beginnen.In the Machine Learning pane, select Create to begin.

  6. Geef de volgende informatie op om uw nieuwe werk ruimte te configureren:Provide the following information to configure your new workspace:

    VeldField BeschrijvingDescription
    Naam van de werkruimteWorkspace name Voer een unieke naam in die uw werk ruimte identificeert.Enter a unique name that identifies your workspace. In dit voor beeld gebruiken we docs-WS.In this example, we use docs-ws. De namen moeten uniek zijn in de resource groep.Names must be unique across the resource group. Gebruik een naam die gemakkelijk kan worden ingetrokken en om onderscheid te maken tussen werk ruimten die door anderen zijn gemaakt.Use a name that's easy to recall and to differentiate from workspaces created by others.
    AbonnementSubscription Selecteer het Azure-abonnement dat u wilt gebruiken.Select the Azure subscription that you want to use.
    ResourcegroepResource group Gebruik een bestaande resourcegroep in uw abonnement of voer een naam in om een nieuwe resourcegroep te maken.Use an existing resource group in your subscription or enter a name to create a new resource group. Een resource groep bevat gerelateerde resources voor een Azure-oplossing.A resource group holds related resources for an Azure solution. In dit voor beeld gebruiken we docs-AML.In this example, we use docs-aml.
    LocatieLocation Selecteer de locatie die het dichtst bij uw gebruikers ligt en de gegevens bronnen om uw werk ruimte te maken.Select the location closest to your users and the data resources to create your workspace.
    Werkruimte editieWorkspace edition Selecteer Basic als het werkruimte type voor deze zelf studie.Select Basic as the workspace type for this tutorial. Het type werk ruimte (Basic & Enter prise) bepaalt de functies waartoe u toegang hebt en de prijzen.The workspace type (Basic & Enterprise) determines the features to which you’ll have access and pricing. Alles in deze zelf studie kan worden uitgevoerd met een Basic-of ENTER prise-werk ruimte.Everything in this tutorial can be performed with either a Basic or Enterprise workspace.
  7. Nadat u klaar bent met het configureren van de werk ruimte, selecteert u controleren + maken.After you are finished configuring the workspace, select Review + Create.

    Waarschuwing

    Het kan enkele minuten duren om uw werk ruimte in de cloud te maken.It can take several minutes to create your workspace in the cloud.

    Wanneer het proces is voltooid, wordt een bericht over een geslaagde implementatie weer gegeven.When the process is finished, a deployment success message appears.

  8. Als u de nieuwe werk ruimte wilt weer geven, selecteert u Ga naar resource.To view the new workspace, select Go to resource.

Belangrijk

Noteer uw werkruimte en abonnement.Take note of your workspace and subscription. U hebt deze nodig om ervoor te zorgen dat u uw experiment op de juiste plek aanmaakt.You'll need these to ensure you create your experiment in the right place.

Notebook uitvoeren in uw werkruimteRun notebook in your workspace

Azure Machine Learning bevat een cloudnotebook-server in uw werkruimte voor een installatieloze en vooraf geconfigureerde ervaring.Azure Machine Learning includes a cloud notebook server in your workspace for an install-free and pre-configured experience. Gebruik uw eigen omgeving als u liever controle over uw omgeving, pakketten en afhankelijkheden hebt.Use your own environment if you prefer to have control over your environment, packages and dependencies.

Volg deze video of gebruik de gedetailleerde stappen hieronder om de zelfstudienotebook te klonen en uit te voeren vanuit uw werkruimte.Follow along with this video or use the detailed steps below to clone and run the tutorial notebook from your workspace.

Een notebook-map klonenClone a notebook folder

U doorloopt de volgende stappen voor het voorbereiden en uitvoeren van het experiment in Azure Machine Learning Studio, een geconsolideerde interface met hulpmiddelen voor machine learning waar gegevenswetenschappers, ongeacht hun vaardigheidsniveaus, scenario's kunnen uitvoeren.You complete the following experiment set-up and run steps in Azure Machine Learning studio, a consolidated interface that includes machine learning tools to perform data science scenarios for data science practitioners of all skill levels.

  1. Meld u aan bij Azure Machine Learning Studio.Sign in to Azure Machine Learning studio.

  2. Selecteer uw abonnement en de werkruimte die u heeft gemaakt.Select your subscription and the workspace you created.

  3. Selecteer Notebooks aan de linkerkant.Select Notebooks on the left.

  4. Selecteer het tabblad Voorbeelden bovenaan.Select the Samples tab at the top.

  5. Open de map Python.Open the Python folder.

  6. Open de map met een versienummer erop.Open the folder with a version number on it. Dit nummer vertegenwoordigt de huidige release voor de Python SDK.This number represents the current release for the Python SDK.

  7. Selecteer ... rechts van de map zelfstudies en selecteer vervolgens Klonen.Select the "..." at the right of the tutorials folder and then select Clone.

    Map Zelfstudies klonen

  8. Er wordt een lijst met mappen weergegeven, die elke gebruiker toont die toegang tot de werkruimte heeft.A list of folders displays showing each user who accesses the workspace. Selecteer uw map om de map Zelfstudies daar te klonen.Select your folder to clone the tutorials folder there.

Het gekloonde notebook openenOpen the cloned notebook

  1. Open de map Zelfstudies die zojuist naar uw sectie Gebruikersbestanden is gekloond.Open the tutorials folder that was just closed into your User files section.

    Belangrijk

    U kunt notebooks bekijken in de map Voorbeelden, maar u kunt een notebook niet uitvoeren vandaaruit.You can view notebooks in the samples folder but you cannot run a notebook from there. Als u een notebook wilt uitvoeren, moet u de gekloonde versie van het notebook in de sectie Gebruikersbestanden openen.In order to run a notebook, make sure you open the cloned version of the notebook in the User Files section.

  2. Selecteer het bestand tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb in de map tutorials/image-classification-mnist-data.Select the tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb file in your tutorials/image-classification-mnist-data folder.

    Map Zelfstudies openen

  3. Selecteer in de bovenste balk een rekenproces om te gebruiken voor het uitvoeren van het notebook.On the top bar, select a compute instance to use to run the notebook. Deze VM’s zijn vooraf geconfigureerd met alles wat u nodig hebt om Azure Machine Learning uit te voeren.These VMs are pre-configured with everything you need to run Azure Machine Learning.

  4. Als er geen VM’s zijn gevonden, selecteert u + Toevoegen om de rekenproces-VM te maken.If no VMs are found, select + Add to create the compute instance VM.

    1. Volg deze regels wanneer u een VM maakt:When you create a VM, follow these rules:

      • De naam is verplicht en mag niet leeg zijn.Name is required and can't be empty.
      • De naam moet uniek zijn (en is hoofdlettergevoelig) voor alle bestaande rekenprocessen in de Azure-regio van de werkruimte/het rekenproces.Name needs to be unique (in a case insensitive fashion) across all existing compute instances in the Azure region of the workspace/compute instance. U krijgt een waarschuwing als de naam die u kiest niet uniek is.You'll get an alert if the name you choose is not unique.
      • Geldige tekens zijn hoofdletters, kleine letters, cijfers (0 t/m 9) en een streepje (-).Valid characters are upper and lower case letters, numbers (0 to 9), and dash character (-).
      • De naam moet tussen de 3 en 24 tekens lang zijn.Name must be between 3 and 24 characters long.
      • De naam moet met een letter beginnen (niet met een cijfer of streepje).Name should start with a letter (not a number or a dash character).
      • Als er een streepje wordt gebruikt, moet dit worden gevolgd door ten minste één letter.If dash character is used, then it needs to be followed by at least one letter after the dash. Voorbeeld: Test-, test-0 en test-01 zijn ongeldig, maar test-a0 en test-0a zijn geldig.Example: Test-, test-0, test-01 are invalid, while test-a0, test-0a are valid instances.
    2. Selecteer de Virtual Machine-grootte in de beschikbare keuzes.Select the Virtual Machine size from the available choices. Voor de zelfstudies is de standaard-VM een goede keuze.For the tutorials, the default VM is a good choice.

    3. Selecteer vervolgens Maken.Then select Create. Het kan ongeveer 5 minuten duren voordat uw VM is voorbereid.It can take approximately 5 minutes to set up your VM.

  5. Zodra de VM beschikbaar is, wordt deze in de bovenste werkbalk weergegeven.Once the VM is available it will be displayed in the top toolbar. U kunt het notebook nu uitvoeren door Alles uitvoeren op de werkbalk te gebruiken of door Shift+Enter in de codecellen van het notebook te gebruiken.You can now run the notebook either by using Run all in the toolbar, or by using Shift+Enter in the code cells of the notebook.

Als u aangepaste widgets hebt of liever Jupyter/JupyterLab gebruikt, selecteert u de vervolgkeuzelijst Jupyter helemaal rechts en selecteert u vervolgens Jupyter of JupyterLab.If you have custom widgets or prefer using Jupyter/JupyterLab select the Jupyter drop down on the far right, then select Jupyter or JupyterLab. Het nieuwe browservenster wordt geopend.The new browser window will be opened.

Volgende stappenNext steps

Nu u een ontwikkelomgeving hebt ingesteld, gaat u verder met het trainen van een model in een Jupyter Notebook:Now that you have a development environment set up, continue on to train a model in a Jupyter Notebook:

Als u nu niet van plan bent om andere zelfstudies te volgen, moet u de VM van de cloudnotebook-server stoppen wanneer u deze niet gebruikt, om de kosten te verlagen:If you do not plan on following any other tutorials now, you should stop the cloud notebook server VM when you are not using it to reduce cost:

Als u een reken instantie of een notebook-VM hebt gebruikt, stopt u de virtuele machine wanneer u deze niet gebruikt om de kosten te verlagen.If you used a compute instance or Notebook VM, stop the VM when you are not using it to reduce cost.

  1. Selecteer Computein uw werk ruimte.In your workspace, select Compute.

  2. Selecteer de VM in de lijst.From the list, select the VM.

  3. Selecteer stoppen.Select Stop.

  4. Wanneer u klaar bent om de server opnieuw te gebruiken, selecteert u starten.When you're ready to use the server again, select Start.