Tutorial: Introdução à criação de seu primeiro experimento do ML com o SDK do PythonTutorial: Get started creating your first ML experiment with the Python SDK

Neste tutorial, você concluirá as etapas de ponta a ponta para começar a usar o SDK Azure Machine Learning Python em execução em notebooks Jupyter.In this tutorial, you complete the end-to-end steps to get started with the Azure Machine Learning Python SDK running in Jupyter notebooks. Este tutorial é a parte um de uma série de tutoriais de duas partese aborda a configuração e instalação do ambiente Python, bem como a criação de um espaço de trabalho para gerenciar seus experimentos e modelos de aprendizado de máquina.This tutorial is part one of a two-part tutorial series, and covers Python environment setup and configuration, as well as creating a workspace to manage your experiments and machine learning models. A parte dois baseia isso para treinar vários modelos de aprendizado de máquina e apresentar o processo de gerenciamento de modelos usando o portal do Azure e o SDK.Part two builds on this to train multiple machine learning models and introduce the model management process using both the Azure portal and the SDK.

Neste tutorial:In this tutorial, you:

  • Crie um Workspace do Azure Machine Learning a ser usado no próximo tutorial.Create an Azure Machine Learning Workspace to use in the next tutorial.
  • Crie uma VM do Jupyter Notebook baseada em nuvem com o SDK do Python Azure Machine Learning instalado e pré-configurado.Create a cloud-based Jupyter notebook VM with Azure Machine Learning Python SDK installed and pre-configured.

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 a versão gratuita ou paga do Azure Machine Learning hoje.Try the free or paid version of Azure Machine Learning today.

Criar uma área de trabalhoCreate a workspace

Um espaço de trabalho Azure Machine Learning é um recurso fundamental na nuvem que você usa para experimentar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina.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 SDK.It ties your Azure subscription and resource group to an easily consumed object in the SDK. Se você já tiver um espaço de trabalho Azure Machine Learning, pule para a próxima seção.If you already have an Azure Machine Learning workspace, skip to the next section. Caso contrário, crie um agora.Otherwise, create one now.

  1. Entre no portal do Azure usando as credenciais para a assinatura do Azure que você usa.Sign in to the Azure portal by using the credentials for the Azure subscription you use.

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

    Criar um novo recurso

  3. Use a barra de pesquisa para localizar Machine Learning espaço de trabalho de serviço.Use the search bar to find Machine Learning service workspace.

  4. Selecione Machine Learning espaço de trabalho de serviço.Select Machine Learning service workspace.

  5. No painel Machine Learning espaço de trabalho do serviço , selecione criar para começar.In the Machine Learning service workspace pane, select Create to begin.

  6. Forneça as seguintes informações para configurar seu novo espaço de trabalho:Provide the following information to configure your new workspace:

    CampoField DescriçãoDescription
    Nome da área de trabalhoWorkspace name Insira um nome exclusivo que identifique seu espaço de trabalho.Enter a unique name that identifies your workspace. Neste exemplo, usamos docs-WS.In this example, we use docs-ws. Os nomes devem ser exclusivos em todo o grupo de recursos.Names must be unique across the resource group. Use um nome que seja fácil de lembrar e diferencie os espaços de trabalho criados por outras pessoas.Use a name that's easy to recall and to differentiate from workspaces created by others.
    SubscriptionSubscription Selecione a subscrição do Azure que pretende utilizar.Select the Azure subscription that you want to use.
    Resource groupResource group Use um grupo de recursos existente em 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 contém recursos relacionados para uma solução do Azure.A resource group holds related resources for an Azure solution. Neste exemplo, usamos docs-AML.In this example, we use docs-aml.
    LocationLocation Selecione o local mais próximo de seus usuários e os recursos de dados para criar seu espaço de trabalho.Select the location closest to your users and the data resources to create your workspace.
  7. Depois de concluir a configuração do espaço de trabalho, selecione criar.After you are finished configuring the workspace, select Create.

    Aviso

    Pode levar alguns minutos para criar seu espaço de trabalho na nuvem.It can take a several minutes to create your workspace in the cloud.

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

  8. Para exibir o novo espaço de trabalho, selecione ir para o recurso.To view the new workspace, select Go to resource.

Criar um servidor de notebook de nuvemCreate a cloud notebook server

Este exemplo usa o servidor de bloco de anotações de nuvem em seu espaço de trabalho para uma experiência de instalação desconfigurada e gratuita.This example uses the cloud notebook server in your workspace for an install-free and pre-configured experience. Use seu próprio ambiente se preferir ter controle sobre seu ambiente, pacotes e dependências.Use your own environment if you prefer to have control over your environment, packages and dependencies.

No seu espaço de trabalho, você cria um recurso de nuvem para começar a usar o Jupyter notebooks.From your workspace, you create a cloud resource to get started using Jupyter notebooks. Esse recurso é uma máquina virtual Linux baseada em nuvem pré-configurada com tudo o que você precisa para executar Azure Machine Learning.This resource is a cloud-based Linux virtual machine pre-configured with everything you need to run Azure Machine Learning.

  1. Abra seu espaço de trabalho no portal do Azure.Open your workspace in the Azure portal. Se você não tiver certeza de como localizar seu espaço de trabalho no portal, consulte como localizar seu espaço de trabalho.If you're not sure how to locate your workspace in the portal, see how to find your workspace.

  2. Na página do seu espaço de trabalho no portal do Azure, selecione VMs do notebook à esquerda.On your workspace page in the Azure portal, select Notebook VMs on the left.

  3. Selecione + novo para criar uma VM de notebook.Select +New to create a notebook VM.

    Selecionar nova VM

  4. Forneça um nome para sua VM.Provide a name for your VM.

    • O nome da VM do seu bloco de anotações deve ter entre 2 e 16 caracteres.Your Notebook VM name must be between 2 to 16 characters. Os caracteres válidos são letras, dígitos e caractere.Valid characters are letters, digits, and the - character.
    • O nome também deve ser exclusivo em toda a sua assinatura do Azure.The name must also be unique across your Azure subscription.
  5. Em seguida, selecione Criar.Then select Create. Pode levar um tempo para configurar sua VM.It can take a moment to set up your VM.

  6. Aguarde até que o status seja alterado para em execução.Wait until the status changes to Running. Depois que a VM estiver em execução, use a seção de VMs do notebook para iniciar a interface da Web do Jupyter.After your VM is running, use the Notebook VMs section to launch the Jupyter web interface.

  7. Selecione Jupyter na coluna URI para sua VM.Select Jupyter in the URI column for your VM.

    Iniciar o servidor do Jupyter Notebook

    O link inicia o servidor do bloco de anotações e abre a página da Web do Jupyter notebook em uma nova guia do navegador. Esse link funcionará apenas para a pessoa que cria a VM.The link starts your notebook server and opens the Jupyter notebook webpage in a new browser tab. This link will only work for the person who creates the VM. Cada usuário do espaço de trabalho deve criar sua própria VM.Each user of the workspace must create their own VM.

Passos SeguintesNext steps

Neste tutorial, você concluiu estas tarefas:In this tutorial, you completed these tasks:

  • Criou um espaço de trabalho Azure Machine Learning.Created an Azure Machine Learning workspace.
  • Criou e configurou um servidor de bloco de anotações de nuvem em seu espaço de trabalho.Created and configured a cloud notebook server in your workspace.

Na parte dois do tutorial, você executa o código tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb para treinar um modelo de aprendizado de máquina.In part two of the tutorial you run the code in tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb to train a machine learning model.

Importante

Se você não planejar a seguinte parte 2 deste tutorial ou quaisquer outros tutoriais, deverá interromper a VM do servidor do bloco de anotações de nuvem quando não estiver usando-a para reduzir o custo.If you do not plan on following part 2 of this tutorial or any other tutorials, you should stop the cloud notebook server VM when you are not using it to reduce cost.