Что такое рабочая область Машинного обучения Azure?

Рабочая область — это ресурс верхнего уровня для Машинное обучение Azure, предоставляющий централизованное место для работы со всеми артефактами, создаваемыми при использовании Машинное обучение Azure. Рабочая область хранит историю всех учебных запусков, включая журналы, метрики, выходные данные и моментальные снимки сценариев. Используйте эти сведения для выбора обучающего запуска с оптимальной моделью.

Получив модель, вы регистрируете ее в рабочей области. Затем вы используете зарегистрированную модель и скрипты оценки для развертывания в службе "экземпляры контейнеров Azure", "служба Kubernetes Azure" или в виде массива шлюзов (FPGA), поддерживающего использование полей, в качестве конечной точки HTTP на основе протокола RESTFUL. Также можно развернуть модель на Azure IoT Edge устройстве в виде модуля.

Классификация

Таксономия рабочей области показана на следующей схеме:

Таксономия рабочей области

На схеме показаны следующие компоненты рабочей области.

  • Рабочая область может содержать машинное обучение Azureные экземпляры вычислений, облачные ресурсы, настроенные с помощью среды Python, необходимой для запуска машинное обучение Azure.

  • Роли пользователей позволяют предоставлять общий доступ к рабочей области другим пользователям, командам или проектам.

  • Целевые объекты вычислений используются для выполнения экспериментов.

  • При создании рабочей области также создаются связанные ресурсы .

  • Эксперименты — это обучающие программы, которые используются для построения моделей.

  • Конвейеры — это многократно используемые рабочие процессы для обучения и повторного обучения модели.

  • Наборы данных помогают в управлении данными, используемыми для обучения модели и создания конвейера.

  • После создания модели, которую необходимо развернуть, необходимо создать зарегистрированную модель.

  • Используйте зарегистрированную модель и Скрипт оценки для создания конечной точки развертывания.

Средства для взаимодействия с рабочей областью

Вы можете взаимодействовать с рабочей областью следующими способами:

Важно!

Средства, отмеченные ниже (Предварительная версия), сейчас доступны в общедоступной предварительной версии. Предварительная версия предоставляется без соглашения об уровне обслуживания и не рекомендована для производственных рабочих нагрузок. Некоторые функции могут не поддерживаться или их возможности могут быть ограничены. Дополнительные сведения см. в статье Дополнительные условия использования предварительных выпусков Microsoft Azure.

Машинное обучение с рабочей областью

Задачи машинного обучения считывают и (или) записывают артефакты в рабочую область.

  • Запуск эксперимента для обучения модели — записывает результаты выполнения эксперимента в рабочую область.
  • Использование автоматического ML для обучения модели — записывает результаты обучения в рабочую область.
  • Зарегистрируйте модель в рабочей области.
  • Развертывание модели. использует зарегистрированную модель для создания развертывания.
  • Создание и запуск рабочих процессов с возможностью повторного использования.
  • Просмотр артефактов машинного обучения, таких как эксперименты, конвейеры, модели, развертывания.
  • Отслеживание и мониторинг моделей.

Управление рабочей областью

Вы также можете выполнять следующие задачи по управлению рабочими областями:

Задача управления рабочей областью Портал Студия Пакет SDK для Python или пакет SDK для R CLI VS Code
Создание рабочей области
Управление доступом к рабочей области
Создание ресурсов вычислений и управление ими
Создание виртуальной машины записной книжки

Предупреждение

Перемещение рабочей области Машинного обучения Azure в другую подписку или перемещение главной подписки на новый клиент не поддерживается. Это может привести к ошибкам.

Создание рабочей области

Существует несколько способов создания рабочей области.

Примечание

В имени рабочей области не учитывается регистр.

Связанные ресурсы

При создании новой рабочей области она автоматически создает несколько ресурсов Azure, которые используются в рабочей области:

  • Учетная запись хранения Azure. используется в качестве хранилища данных по умолчанию для рабочей области. Здесь также хранятся записные книжки Jupyter, которые используются с Машинное обучение Azureными экземплярами для вычислений.

    Важно!

    По умолчанию учетная запись хранения является учетной записью общего назначения v1. Его можно Обновить до версии v2 общего назначения после создания рабочей области. Не включайте иерархическое пространство имен в учетной записи хранения после обновления до общего назначения версии 2.

    Чтобы использовать существующую учетную запись хранения Azure, она не может быть учетной записью Premium (Premium_LRS и Premium_GRS). Он также не может иметь иерархическое пространство имен (используется с Azure Data Lake Storage 2-го поколения). Ни хранилище класса Premium, ни иерархическое пространство имен не поддерживаются в учетной записи хранения по умолчанию рабочей области. Вы можете использовать хранилище класса Premium или иерархическое пространство имен с учетными записями хранения, отличными от стандартных .

  • Реестр контейнеров Azure: регистрирует контейнеры DOCKER, используемые во время обучения и при развертывании модели. Чтобы сократить затраты, запись контроля доступа выполняется с отложенной загрузкой до создания образов развертывания.

  • Azure Application Insights: хранит сведения о мониторинге моделей.

  • Azure Key Vault: хранит секреты, используемые целевыми объектами вычислений и другими важными сведениями, необходимыми для рабочей области.

Примечание

Вместо этого можно использовать существующие экземпляры ресурсов Azure при создании рабочей области с помощью пакета SDK для Python, пакета SDK Rили интерфейса командной строки машинное обучение Azure с помощью шаблона ARM.

Что случилось с выпуском Enterprise Edition

По состоянию на сентябрь 2020 все возможности, которые были доступны в рабочих областях Enterprise Edition, теперь также доступны в рабочих областях выпуска Basic Edition. Новые корпоративные рабочие области больше не могут быть созданы. Любой вызов пакета SDK, интерфейса командной строки или Azure Resource Manager, использующий sku параметр, будет продолжать работать, но Базовая рабочая область будет подготовлена к работе.

Начиная с 21 декабря, все рабочие области Enterprise Edition будут автоматически установлены на Базовый выпуск с такими же возможностями. Во время этого процесса простоя не произойдет. С 1 января 2021 г. выпуск Enterprise будет формально прекращен.

В обоих выпусках клиенты несут ответственность за потребление ресурсов Azure и не обязаны платить за Машинное обучение Azure. Дополнительные сведения см. на странице цен на машинное обучение Azure .

Дальнейшие действия

Чтобы быстро начать работу с Машинным обучением Azure, изучите следующие статьи: