Utforska Azure Machine Learning med Jupyter Notebooks

  • Artikel

GÄLLER FÖR: Python SDK azure-ai-ml v2 (aktuell)

Lagringsplatsen AzureML-Examples innehåller de senaste (v2) Azure Machine Learning Python CLI- och SDK-exemplen. Information om de olika exempeltyperna finns i readme.

Den här artikeln visar hur du kommer åt lagringsplatsen från följande miljöer:

  • Azure Machine Learning-beräkningsinstans
  • Din egen beräkningsresurs
  • Data Science Virtual Machine

Det enklaste sättet att komma igång med exemplen är att slutföra skapa resurser för att komma igång. När du är klar har du en dedikerad notebook-server som är förinstallerad med SDK:et och lagringsplatsen Azure Machine Learning Notebooks. Inga nedladdningar eller installation krävs.

Så här visar du exempelanteckningsböcker:

  1. Logga in i studio och välj din arbetsyta om det behövs.
  2. Välj Notebook-filer.
  3. Välj fliken Exempel. Använd mappen SDK v2 som exempel med Python SDK v2.
  4. Öppna anteckningsboken som du vill köra. Välj Klona anteckningsboken för att skapa en kopia i arbetsytans filresurs. Den här åtgärden kopierar anteckningsboken tillsammans med alla beroende resurser.

Alternativ 2: Åtkomst på din egen notebook-server

Om du vill ta med en egen notebook-server för lokal utveckling följer du de här stegen på datorn.

  1. Använd anvisningarna i Azure Machine Learning SDK för att installera Azure Machine Learning SDK (v2) för Python

  2. Skapa en Azure Machine Learning-arbetsyta.

  3. Klona lagringsplatsen AzureML-Examples.

    git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1

  4. Starta notebook-servern från katalogen som innehåller din klon.

    jupyter notebook

De här anvisningarna installerar de grundläggande SDK-paket som krävs för snabbstarts- och självstudieböckerna. Andra exempelanteckningsböcker kan kräva att du installerar extra komponenter. Mer information finns i Installera Azure Machine Learning SDK för Python.

Alternativ 3: Åtkomst på en DSVM

Data Science Virtual Machine (DSVM) är en anpassad VM-avbildning som skapats specifikt för datavetenskap. Om du skapar en DSVM installeras och konfigureras SDK och notebook-servern åt dig. Du måste dock fortfarande skapa en arbetsyta och klona exempellagringsplatsen.

  1. Skapa en Azure Machine Learning-arbetsyta.

  2. Klona lagringsplatsen AzureML-Examples.

    git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1

  3. Starta notebook-servern från katalogen som innehåller klonen.

    jupyter notebook

Anslut till en arbetsyta

Några av exemplen används MLClient.from_config() för att ansluta till en arbetsyta. För att dessa exempel ska fungera behöver du en konfigurationsfil i en katalog på sökvägen till exemplet.

Konfigurationsfilen skapas åt dig på Azure Machine Learning-beräkningsinstansen. Om du vill använda koden på din egen notebook-server eller DSVM skapar du konfigurationsfilen manuellt. Använd någon av följande metoder:

  • Skriv en konfigurationsfil (aml_config/config.json) i roten på den klonade lagringsplatsen.

  • Ladda ned konfigurationsfilen för arbetsytan:

    • Logga in på Azure Machine Learning-studio
    • Välj dina arbetsyteinställningar i det övre högra hörnet
    • Välj Ladda ned konfigurationsfil
    • Placera filen i roten på den klonade lagringsplatsen.

    Screenshot of download config.json.

Nästa steg

Utforska lagringsplatsen AzureML-Examples för att upptäcka vad Azure Machine Learning kan göra.

Fler exempel på MLOps finns i https://github.com/Azure/mlops-v2.

Prova de här självstudierna: