Руководство по Начало работы по созданию эксперимента Машинного обучения с помощью пакета SDK для PythonTutorial: Get started creating your first ML experiment with the Python SDK

Применимо к: даБазовый выпуск даКорпоративный выпуск                    (Обновление до выпуска "Корпоративный")APPLIES TO: yesBasic edition yesEnterprise edition                    (Upgrade to Enterprise edition)

В этом учебнике описан пошаговый стандартный процесс начала работы с пакетом SDK Машинного обучения Azure для Python, запущенным в Записных книжках 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. Этот учебник является первой частью цикла из двух частей. В этой части рассматривается установка и настройка среды Python, а также создание рабочей области для управления экспериментами и моделями машинного обучения.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. Вторая часть основана на этом учебнике. В ней показано, как обучить несколько моделей машинного обучения и управлять моделями с использованием студии машинного обучения Azure и пакета SDK.Part two builds on this to train multiple machine learning models and introduce the model management process using both Azure Machine Learning studio and the SDK.

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

  • создадите рабочую область машинного обучения Azure для работы со следующим руководством;Create an Azure Machine Learning Workspace to use in the next tutorial.
  • выполните клонирование записной книжки с учебниками в папку в рабочей области;Clone the tutorials notebook to your folder in the workspace.
  • создадите облачный экземпляр для вычислений с предварительно установленным и настроенным пакетом SDK Машинного обучения Azure для Python.Create a cloud-based compute instance with Azure Machine Learning Python SDK installed and pre-configured.

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.

Вы создаете рабочую область с помощью портала Azure, веб-консоли для управления ресурсами Azure.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 Azure portal by using the credentials for your Azure subscription.

  2. На портале Azure вверху слева щелкните + Создать ресурс.In the upper-left corner of Azure portal, select + Create a resource.

    Создать новый 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 уже 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 ("Базовый" и "Корпоративный") определяет возможности, к которым у вас есть доступ, и цены.The workspace type (Basic & Enterprise) 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 are 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. Они понадобятся вам для того, чтобы создать эксперимент в нужном месте.You'll need these to ensure you create your experiment in the right place.

Запуск записной книжки в рабочей областиRun notebook in your workspace

В этом учебнике в качестве предварительно настроенного интерфейса, не требующего установки, используется облачный сервер записных книжек в рабочей области.This tutorial uses the cloud notebook server in your workspace for an install-free and pre-configured 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 указанные ниже подробные инструкции, чтобы клонировать и запустить пример записной книжки из рабочей области.Follow along with this video or use the detailed steps below to clone and run the tutorial from your workspace.

Клонирование папки записной книжкиClone a notebook folder

Выполните следующие действия по настройке и выполнению эксперимента в студии машинного обучения Azure — объединенном интерфейсе, включающем в себя средства машинного обучения для выполнения сценариев обработки и анализа данных, основанных на всех уровнях навыков.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. 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 книжкислева.Select Notebooks on the left.

  4. Откройте папку с примерами.Open the Samples folder.

  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. Выберите папку "..." справа от папки Учебники, а затем выберите Клонировать.Select the "..." at the right of the tutorials folder and then select Clone.

    Клонирование папки

  8. В списке папок отображается каждый пользователь, обращающийся к рабочей области.A list of folders displays showing 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. В разделе Пользовательские файлы откройте папку и затем откройте клонированную папку учебники.Under User Files open your folder and then open the cloned tutorials folder.

    Открытие папки с учебниками

    Важно!

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

  2. Выберите файл tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb в папке tutorials/create-first-ml-experiment.Select the tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb file in your tutorials/create-first-ml-experiment folder.

  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 VMs are pre-configured with everything you need to run Azure Machine Learning. Вы можете выбрать виртуальную машину, созданную любым пользователем вашей рабочей области.You can select a VM created by any user of your workspace.

  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 укажите имя.When you create a VM, provide a name. Имя должно содержать от 2 до 16 символов.The name must be between 2 to 16 characters. Действительными символами являются буквы, цифры и символы. Они должны быть уникальными для всей подписки Azure.Valid characters are letters, digits, and the - character, and must also be unique across your Azure subscription.

    2. Из доступных вариантов выберите размер виртуальной машины.Select the Virtual Machine size from the available choices.

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

  5. После того как виртуальная машина будет доступна, она отобразится на верхней панели инструментов.Once the VM is available it will be displayed in the top toolbar. Теперь записную книжку можно запустить с помощью значка Run all (Запустить все) на панели инструментов или с помощью Shift+Enter в ячейках кода записной книжки.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.

Если у вас есть пользовательские мини-приложения или вы предпочитаете использовать Jupyter и JupyterLab, в раскрывающемся списке справа выберите Jupyter, а затем — Jupyter или 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. Откроется новое окно браузера.The new browser window will be opened.

Дальнейшие действияNext steps

В рамках этого учебника вы выполнили такие задачи:In this tutorial, you completed these tasks:

  • создали рабочую область Машинного обучения Azure;Created an Azure Machine Learning workspace.
  • создали и настроили облачный сервер записных книжек в рабочей области.Created and configured a cloud notebook server in your workspace.

Во второй части руководства вы выполните код в tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb для обучения модели машинного обучения.In part two of the tutorial you run the code in tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb to train a machine learning model.

Важно!

Если вы не планируете выполнять инструкции из второй части этого руководства или из других руководств, остановите работу неиспользуемой виртуальной машины сервера облачной записной книжки, чтобы снизить затраты.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.