Tutorial: Introdução ao Azure Machine Learning em Jupyter NotebooksTutorial: Get started with Azure Machine Learning in Jupyter Notebooks

Neste tutorial, você conclui as etapas para começar a usar o Azure Machine Learning usando o Jupyter Notebooks em uma estação de trabalho gerenciada baseada em nuvem (instância de computação).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). Este tutorial é um precursor para todos os outros tutoriais de Jupyter Notebook.This tutorial is a precursor to all other Jupyter Notebook tutorials.

Neste tutorial, você:In this tutorial, you:

  • Criará um workspace do Azure Machine Learning para uso em outros tutoriais do Jupyter Notebook.Create an Azure Machine Learning workspace to use in other Jupyter Notebook tutorials.
  • Clonar o notebook de tutoriais em sua pasta no workspace.Clone the tutorials notebook to your folder in the workspace.
  • Criará uma instância de computação baseada em nuvem com o SDK do Python do Azure Machine Learning instalado e pré-configurado.Create a cloud-based compute instance with the Azure Machine Learning Python SDK installed and preconfigured.

Se você não tiver uma assinatura do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.If you don’t have an Azure subscription, create a free account before you begin. Experimente hoje mesmo a versão gratuita ou paga do Azure Machine Learning.Try the free or paid version of Azure Machine Learning today.

Criar um workspaceCreate a workspace

Um Workspace do Azure Machine Learning é o recurso fundamental na nuvem que você usa para experimentar, treinar e implantar modelos de machine learning.An Azure Machine Learning workspace is a foundational resource in the cloud that you use to experiment, train, and deploy machine learning models. Ele vincula sua assinatura do Azure e o grupo de recursos a um objeto facilmente consumido no serviço.It ties your Azure subscription and resource group to an easily consumed object in the service.

Caso você já tenha um Workspace do Azure Machine Learning, vá para Clonar uma pasta do notebook.Skip to Clone a notebook folder if you already have an Azure Machine Learning workspace.

Há muitas maneiras de criar um workspace.There are many ways to create a workspace. Neste tutorial, você cria um workspace pelo portal do Azure, um console baseado na Web para gerenciar os seus recursos do Azure.In this tutorial, you create a workspace via the Azure portal, a web-based console for managing your Azure resources.

  1. Entre no portal do Microsoft Azure usando as credenciais de assinatura do Azure.Sign in to the Azure portal by using the credentials for your Azure subscription.

  2. No canto superior esquerdo do Portal do Azure, selecione + Criar um recurso.In the upper-left corner of the Azure portal, select + Create a resource.

    Uma captura de tela que mostra a opção Criar um recurso.

  3. Use a barra de pesquisa para localizar Machine Learning.Use the search bar to find Machine Learning.

  4. Selecione Machine Learning.Select Machine Learning.

  5. No painel Machine Learning, selecione Criar para começar.In the Machine Learning pane, select Create to begin.

  6. Forneça as informações a seguir para configurar o novo workspace:Provide the following information to configure your new workspace:

    CampoField DESCRIÇÃODescription
    Nome do workspaceWorkspace name Insira um nome único que identifique seu workspace.Enter a unique name that identifies your workspace. Para este exemplo, usamos docs-ws.In this example, we use docs-ws. Os nomes devem ser únicos em todo o grupo de recursos.Names must be unique across the resource group. Use um nome que seja fácil de lembrar e diferenciar de workspaces criados por outras pessoas.Use a name that's easy to recall and to differentiate from workspaces created by others.
    SubscriptionSubscription Selecione a assinatura do Azure que você deseja usar.Select the Azure subscription that you want to use.
    Resource groupResource group Use um grupo de recursos existente na sua assinatura ou insira um nome para criar um novo grupo de recursos.Use an existing resource group in your subscription, or enter a name to create a new resource group. Um grupo de recursos mantém os recursos relacionados a uma solução do Azure.A resource group holds related resources for an Azure solution. Para este exemplo, usamos docs-aml.In this example, we use docs-aml.
    LocationLocation Selecione a localização mais próxima aos usuários e recursos de dados para criar o workspace.Select the location closest to your users and the data resources to create your workspace.
    Edição do WorkspaceWorkspace edition Selecione Basic como o tipo de workspace para este tutorial.Select Basic as the workspace type for this tutorial. O tipo de workspace determinará os preços e os recursos aos quais você terá acesso.The workspace type determines the features to which you'll have access and pricing. Todo o conteúdo deste tutorial pode ser realizado com um workspace Basic ou Enterprise.Everything in this tutorial can be performed with either a Basic or Enterprise workspace.
  7. Depois de concluir a configuração do workspace, clique em Examinar + Criar.After you're finished configuring the workspace, select Review + Create.

    Aviso

    Pode levar vários minutos para criar seu workspace na nuvem.It can take several minutes to create your workspace in the cloud.

    Quando o processo é finalizado, será exibida uma mensagem de êxito da implantação.When the process is finished, a deployment success message appears.

  8. Para exibir o novo workspace, selecione Ir para o recurso.To view the new workspace, select Go to resource.

Importante

Anote seu workspace e sua assinatura.Take note of your workspace and subscription. Você precisará dessas informações para criar o experimento no local certo.You'll need this information to ensure you create your experiment in the right place.

Executar um notebook em seu workspaceRun a notebook in your workspace

O Azure Machine Learning inclui um servidor de notebook de nuvem em seu workspace para uma experiência pré-configurada sem necessidade de instalação.Azure Machine Learning includes a cloud notebook server in your workspace for an install-free and preconfigured experience. Use seu ambiente se preferir ter controle sobre ele e sobre pacotes e dependências.Use your own environment if you prefer to have control over your environment, packages, and dependencies.

Acompanhe o tutorial com este vídeo ou use as etapas detalhadas para clonar e executar o notebook do tutorial em seu workspace.Follow along with this video or use the detailed steps to clone and run the tutorial notebook from your workspace.

Clonar uma pasta do notebookClone a notebook folder

Conclua as etapas de instalação e execução de teste a seguir no Estúdio do Azure Machine Learning.You complete the following experiment setup and run steps in Azure Machine Learning studio. Essa interface consolidada inclui ferramentas de machine learning para executar cenários de ciência de dados para profissionais de ciência de dados de todos os níveis de habilidade.This consolidated interface includes machine learning tools to perform data science scenarios for data science practitioners of all skill levels.

  1. Entre no Estúdio do Azure Machine Learning.Sign in to Azure Machine Learning studio.

  2. Selecione a assinatura e o workspace criado.Select your subscription and the workspace you created.

  3. À esquerda, selecione Notebooks.On the left, select Notebooks.

  4. Na parte superior, selecione a guia Amostras.At the top, select the Samples tab.

  5. Abra a pasta Python.Open the Python folder.

  6. Abra a pasta com um número de versão.Open the folder with a version number on it. Esse número representa a versão atual do SDK do Python.This number represents the current release for the Python SDK.

  7. Selecione o botão ... à direita da pasta tutorials e, em seguida, selecione Clonar.Select the ... button at the right of the tutorials folder, and then select Clone.

    Captura de tela que mostra a pasta Clonar tutoriais.

  8. Uma lista de pastas mostra cada usuário que acessa o workspace.A list of folders shows each user who accesses the workspace. Selecione sua pasta para clonar a pasta tutoriais lá.Select your folder to clone the tutorials folder there.

Abrir o notebook clonadoOpen the cloned notebook

  1. Abra a pasta tutoriais que foi fechada na seção Arquivos do usuário.Open the tutorials folder that was closed into your User files section.

    Importante

    Você pode exibir notebooks na pasta samples, mas não pode executar um notebook partindo dela.You can view notebooks in the samples folder but you can't run a notebook from there. Para executar um notebook, abra a versão clonada do notebook na seção Arquivos do Usuário.To run a notebook, make sure you open the cloned version of the notebook in the User Files section.

  2. Selecione o arquivo img-classification-part1-training.ipynb na pasta tutorials/image-classification-mnist-data.Select the img-classification-part1-training.ipynb file in your tutorials/image-classification-mnist-data folder.

    Captura de tela que mostra a pasta Abrir tutoriais.

  3. Na barra superior, selecione uma instância de computação a ser usada para executar o notebook.On the top bar, select a compute instance to use to run the notebook. Essas VMs (máquinas virtuais) são pré-configuradas com tudo o que você precisa para executar o Azure Machine Learning.These virtual machines (VMs) are preconfigured with everything you need to run Azure Machine Learning.

  4. Se nenhuma VM for encontrada, selecione + Adicionar para criar a VM da instância de computação.If no VMs are found, select + Add to create the compute instance VM.

    1. Ao criar uma VM, siga estas regras:When you create a VM, follow these rules:

      • O nome é obrigatório e não pode ficar vazio.A name is required, and the field can't be empty.
      • O nome precisa ser exclusivo (sem diferenciar maiúsculas de minúsculas) em todas as instâncias de computação existentes na região do Azure do workspace ou da instância de computação.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. Você receberá um alerta se o nome escolhido não for exclusivo.You'll get an alert if the name you choose isn't unique.
      • Os caracteres válidos são letras maiúsculas e minúsculas, números de 0 a 9 e caractere de traço (-).Valid characters are uppercase and lowercase letters, numbers 0 to 9, and the dash character (-).
      • O nome precisa ter entre 3 e 24 caracteres.The name must be between 3 and 24 characters long.
      • O nome deve começar com uma letra, não um número nem um caractere de traço.The name should start with a letter, not a number or a dash character.
      • Se for usado um caractere de traço, ele precisará ser seguido por pelo menos uma letra após o traço.If a dash character is used, it must be followed by at least one letter after the dash. Por exemplo, Teste-, teste-0, teste-01 são inválidos, enquanto teste-a0, teste-0a são instâncias válidas.For example, Test-, test-0, test-01 are invalid, while test-a0, test-0a are valid instances.
    2. Selecione o tamanho da VM nas opções disponíveis.Select the VM size from the available choices. Para os tutoriais, a VM padrão é uma boa opção.For the tutorials, the default VM is a good choice.

    3. Em seguida, selecione Criar.Then select Create. Pode levar aproximadamente cinco minutos para a VM ser configurada.It can take approximately five minutes to set up your VM.

  5. Quando a VM estiver disponível, ela será exibida na barra de ferramentas superior.When the VM is available, it appears in the top toolbar. Agora você pode executar o notebook usando Executar tudo na barra de ferramentas ou Shift + Enter nas células de código do notebook.You can now run the notebook by using either Run all in the toolbar or Shift+Enter in the code cells of the notebook.

Caso você tenha widgets personalizados ou prefira usar o Jupyter ou o JupyterLab, selecione a lista suspensa do Jupyter na extrema direita.If you have custom widgets or prefer to use Jupyter or JupyterLab, select the Jupyter drop-down list on the far right. Em seguida, selecione Jupyter ou JupyterLab.Then select Jupyter or JupyterLab. A nova janela do navegador é aberta.The new browser window opens.

Próximas etapasNext steps

Agora que você tem um ambiente de desenvolvimento configurado, continue para treinar um modelo em um Jupyter Notebook.Now that you have a development environment set up, continue on to train a model in a Jupyter Notebook.

Se você não planeja seguir nenhum outro tutorial por enquanto, interrompa a VM do servidor de notebook na nuvem quando não estiver usando para reduzir o custo.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.

Caso tenha usado uma instância de computação ou uma VM do Notebook, interrompa a VM quando ela não estiver sendo usada para reduzir o custo.If you used a compute instance or Notebook VM, stop the VM when you aren't using it to reduce cost.

  1. No workspace, selecione Computação.In your workspace, select Compute.

  2. Selecione a VM na lista.From the list, select the VM.

  3. Selecione Interromper.Select Stop.

  4. Quando estiver pronto para usar o servidor novamente, selecione Iniciar.When you're ready to use the server again, select Start.