Руководство по началу работы с Машинным обучением Azure в Jupyter NotebookTutorial: Get started with Azure Machine Learning in Jupyter Notebooks

В рамках изучения этого учебника вы выполните действия, чтобы приступить к работе с Машинным обучением Azure с помощью Jupyter Notebook на управляемой облачной рабочей станции (вычислительный экземпляр).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). Этот учебник является основой для всех других учебников по Jupyter Notebook.This tutorial is a precursor to all other Jupyter Notebook tutorials.

Изучив это руководство, вы:In this tutorial, you:

  • создадите рабочую область Машинного обучения Azure для использования в других учебниках по Jupyter Notebook;Create an Azure Machine Learning workspace to use in other Jupyter Notebook tutorials.
  • выполните клонирование записной книжки с учебниками в папку в рабочей области;Clone the tutorials notebook to your folder in the workspace.
  • создадите облачный вычислительный экземпляр с предварительно установленным и настроенным пакетом SDK Машинного обучения Azure для Python.Create a cloud-based compute instance with the Azure Machine Learning Python SDK installed and preconfigured.

Если у вас еще нет подписки Azure, создайте бесплатную учетную запись Azure, прежде чем начинать работу.If you don’t have an Azure subscription, create a free account before you begin. Опробуйте бесплатную или платную версию Машинного обучения Azure уже сегодня.Try the free or paid version of Azure Machine Learning today.

Создание рабочей областиCreate a workspace

Рабочая область машинного обучения Azure — это основной ресурс в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения.An Azure Machine Learning workspace is a foundational resource in the cloud that you use to experiment, train, and deploy machine learning models. Она связывает подписку и группу ресурсов Azure с легко используемым объектом в службе.It ties your Azure subscription and resource group to an easily consumed object in the service.

Если у вас уже есть рабочая область машинного обучения Azure, перейдите к разделу Клонирование папки записной книжки.Skip to Clone a notebook folder if you already have an Azure Machine Learning workspace.

Существует много способов создания рабочей области.There are many ways to create a workspace. В этом руководстве показано, как создать рабочую область с помощью портала Azure, веб-консоли для управления ресурсами Azure.In this tutorial, you create a workspace via the Azure portal, a web-based console for managing your Azure resources.

  1. Войдите на портал Azure с помощью учетных данных вашей подписки Azure.Sign in to the Azure portal by using the credentials for your Azure subscription.

  2. В верхнем левом углу окна портала Azure щелкните + Создать ресурс.In the upper-left corner of the Azure portal, select + Create a resource.

    Снимок экрана: действие "Создать ресурс".

  3. С помощью строки поиска выполните поиск по запросу Машинное обучение.Use the search bar to find Machine Learning.

  4. Выберите Машинное обучение.Select Machine Learning.

  5. В области Машинное обучение выберите Создать.In the Machine Learning pane, select Create to begin.

  6. Укажите следующие сведения для настройки новой рабочей области:Provide the following information to configure your new workspace:

    ПолеField DescriptionDescription
    имя рабочей области.Workspace name Введите уникальное имя для идентификации рабочей области.Enter a unique name that identifies your workspace. В этом примере мы используем docs-ws.In this example, we use docs-ws. Имена должны быть уникальными в группе ресурсов.Names must be unique across the resource group. Используйте имя, которое позволит легко запомнить рабочую область и отличить ее от областей, созданных другими пользователями.Use a name that's easy to recall and to differentiate from workspaces created by others.
    SubscriptionSubscription Выберите подписку Azure, которую нужно использовать.Select the Azure subscription that you want to use.
    группа ресурсов.Resource group Используйте группу ресурсов, которая есть в подписке, или введите имя, чтобы создать группу ресурсов.Use an existing resource group in your subscription, or enter a name to create a new resource group. Группа ресурсов содержит связанные ресурсы для решения Azure.A resource group holds related resources for an Azure solution. В этом примере мы используем docs-aml.In this example, we use docs-aml.
    LocationLocation Выберите ближайшее к пользователям и ресурсам данных расположение, чтобы создать рабочую область.Select the location closest to your users and the data resources to create your workspace.
    Выпуск рабочей областиWorkspace edition Выберите Базовый в качестве типа рабочей области для этого учебника.Select Basic as the workspace type for this tutorial. Тип рабочей области определяет возможности, к которым у вас есть доступ, и цены.The workspace type determines the features to which you'll have access and pricing. Все, что описывается в этом учебнике, можно выполнять с помощью рабочей области как уровня "Базовый", так и уровня "Корпоративный".Everything in this tutorial can be performed with either a Basic or Enterprise workspace.
  7. После окончания настройки рабочей области выберите Просмотр и создание.After you're finished configuring the workspace, select Review + Create.

    Предупреждение

    Создание рабочей области в облаке может занять несколько минут.It can take several minutes to create your workspace in the cloud.

    По завершении процесса появится сообщение об успешном развертывании.When the process is finished, a deployment success message appears.

  8. Чтобы просмотреть новую рабочую область, выберите Перейти к ресурсу.To view the new workspace, select Go to resource.

Важно!

Запишите рабочую область и подписку.Take note of your workspace and subscription. Эта информация понадобится вам для того, чтобы создать эксперимент в нужном месте.You'll need this information to ensure you create your experiment in the right place.

Запуск записной книжки в рабочей областиRun a notebook in your workspace

Машинное обучение Azure включает в себя облачный сервер записной книжки в вашей рабочей области в качестве предварительно настроенного интерфейса, не требующего установки.Azure Machine Learning includes a cloud notebook server in your workspace for an install-free and preconfigured experience. Используйте собственную среду, если вы предпочитаете контролировать среду, пакеты и зависимости.Use your own environment if you prefer to have control over your environment, packages, and dependencies.

Просмотрите следующее видео или выполните подробные инструкции, чтобы клонировать и запустить записную книжку учебника из рабочей области.Follow along with this video or use the detailed steps to clone and run the tutorial notebook from your workspace.

Клонирование папки записной книжкиClone a notebook folder

Выполните следующие действия по настройке эксперимента и выполните шаги в Студии машинного обучения.You complete the following experiment setup and run steps in Azure Machine Learning studio. Этот объединенный интерфейс включает в себя средства машинного обучения для выполнения сценариев обработки и анализа данных для специалистов по анализу с любым уровнем квалификации.This consolidated interface includes machine learning tools to perform data science scenarios for data science practitioners of all skill levels.

  1. Войдите в Студию машинного обучения Azure.Sign in to Azure Machine Learning studio.

  2. Выберите свою подписку и рабочую область, которую создали.Select your subscription and the workspace you created.

  3. Выберите Записные книжки слева.On the left, select Notebooks.

  4. В верхней части экрана перейдите на вкладку Примеры.At the top, select the Samples tab.

  5. Откройте папку Python.Open the Python folder.

  6. Откройте папку с номером версии.Open the folder with a version number on it. Это число представляет текущий выпуск пакета SDK для Python.This number represents the current release for the Python SDK.

  7. Нажмите кнопку ... справа от папки Учебники, а затем выберите Клонировать.Select the ... button at the right of the tutorials folder, and then select Clone.

    Снимок экрана, на котором показана папка клонированных учебников.

  8. В списке папок отображается каждый пользователь, обращающийся к рабочей области.A list of folders shows each user who accesses the workspace. Выберите свою папку для клонирования папки Учебник.Select your folder to clone the tutorials folder there.

Открытие клонированной записной книжкиOpen the cloned notebook

  1. Откройте папку Учебники, которую вы закрыли в разделе Файлы пользователей.Open the tutorials folder that was closed into your User files section.

    Важно!

    Вы можете просматривать записные книжки в папке Примеры, но запускать их оттуда нельзя.You can view notebooks in the samples folder but you can't run a notebook from there. Для запуска записной книжки обязательно откройте клонированную версию записной книжки в разделе Пользовательские файлы.To run a notebook, make sure you open the cloned version of the notebook in the User Files section.

  2. Выберите файл img-classification-part1-training.ipynb в своей папке tutorials/image-classification-mnist-data.Select the img-classification-part1-training.ipynb file in your tutorials/image-classification-mnist-data folder.

    Снимок экрана, на котором показана папка "Открытые учебники".

  3. На верхней панели выберите экземпляр для вычислений для запуска записной книжки.On the top bar, select a compute instance to use to run the notebook. Эти виртуальные машины предварительно настроены со всем необходимым для запуска Машинного обучения Azure.These virtual machines (VMs) are preconfigured with everything you need to run Azure Machine Learning.

  4. Если виртуальные машины не найдены, выберите + Добавить, чтобы создать виртуальную машину для вычислительных операций.If no VMs are found, select + Add to create the compute instance VM.

    1. При создании виртуальной машины следуйте правилам:When you create a VM, follow these rules:

      • Необходимо указать имя, и поле не может быть пустым.A name is required, and the field can't be empty.
      • Имя должно быть уникальным (без учета регистра) во всех существующих вычислительных экземплярах в регионе Azure экземпляра рабочей области или вычислительной среды.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. Если выбранное имя не является уникальным, вы получите оповещение.You'll get an alert if the name you choose isn't unique.
      • Допускаются прописные и строчные буквы, цифры от 0 до 9 и символ "-".Valid characters are uppercase and lowercase letters, numbers 0 to 9, and the dash character (-).
      • Количество символов в имени должно быть от 3 до 24.The name must be between 3 and 24 characters long.
      • Имя должно начинаться с буквы (не цифры или тире).The name should start with a letter, not a number or a dash character.
      • Если в имени используется символ "-", за ним должна следовать хотя бы одна буква.If a dash character is used, it must be followed by at least one letter after the dash. Например, Test-, test-0, test-01 являются недопустимыми, а test-a0, test-0a — допустимыми экземплярами.For example, Test-, test-0, test-01 are invalid, while test-a0, test-0a are valid instances.
    2. Из доступных вариантов выберите размер виртуальной машины.Select the VM size from the available choices. При работе с учебниками рекомендуется использовать виртуальную машину по умолчанию.For the tutorials, the default VM is a good choice.

    3. Щелкните Создать.Then select Create. Настройка виртуальной машины может занять около 5 минут.It can take approximately five minutes to set up your VM.

  5. Когда виртуальная машина будет доступна, она появится на верхней панели инструментов.When the VM is available, it appears in the top toolbar. Теперь записную книжку можно запустить с помощью значка Запустить все на панели инструментов или с помощью комбинации клавиш Shift+Enter в ячейках кода записной книжки.You can now run the notebook by using either Run all in the toolbar or Shift+Enter in the code cells of the notebook.

Если у вас есть пользовательские мини-приложения или вы предпочитаете использовать Jupyter и JupyterLab, в раскрывающемся списке справа выберите Jupyter.If you have custom widgets or prefer to use Jupyter or JupyterLab, select the Jupyter drop-down list on the far right. Затем выберите Jupyter или JupyterLab.Then select Jupyter or JupyterLab. Откроется новое окно браузера.The new browser window opens.

Дальнейшие действияNext steps

Теперь, когда вы настроили среду разработки, продолжайте обучение модели в Jupyter Notebook.Now that you have a development environment set up, continue on to train a model in a Jupyter Notebook.

Если вы сейчас не планируете выполнять инструкции из других учебников, остановите работу неиспользуемой виртуальной машины сервера облачной записной книжки, чтобы снизить затраты.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.

Если вы использовали вычислительный экземпляр или виртуальную машину для записных книжек, завершите работу неиспользуемой виртуальной машины, чтобы сократить расходы.If you used a compute instance or Notebook VM, stop the VM when you aren't using it to reduce cost.

  1. В своей рабочей области выберите Вычисление.In your workspace, select Compute.

  2. Выберите пользователя из списка.From the list, select the VM.

  3. Выберите Остановить.Select Stop.

  4. Когда вам снова понадобится использовать сервер, выберите Запустить.When you're ready to use the server again, select Start.