Öğretici: Python SDK ile ilk ML denemenizi oluşturmaya başlamaTutorial: Get started creating your first ML experiment with the Python SDK

Uygulama hedefi: YesBasic Edition EvetEnterprise edition                   (Enterprise Edition 'A yükseltme)APPLIES TO: yesBasic edition yesEnterprise edition                    (Upgrade to Enterprise edition)

Bu öğreticide, Jupyıter not defterlerinde çalışan Azure Machine Learning Python SDK 'sını kullanmaya başlamak için uçtan uca adımları tamamlarız.In this tutorial, you complete the end-to-end steps to get started with the Azure Machine Learning Python SDK running in Jupyter notebooks. Bu öğretici, iki bölümden oluşan bir öğretici serisinin bir parçasıdırve Python ortamı kurulumu ve yapılandırmasını ve denemeleri ve makine öğrenimi modellerinizi yönetmek için bir çalışma alanı oluşturmayı içerir.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. Birden çok makine öğrenimi modeli eğitmek ve hem Azure Machine Learning Studio hem de SDK kullanarak model yönetimi işlemini tanıtmak için bu Iki bölümden oluşan iki derleme.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.

Bu öğreticide şunları yaptınız:In this tutorial, you:

  • Sonraki öğreticide kullanmak üzere bir Azure Machine Learning çalışma alanı oluşturun.Create an Azure Machine Learning Workspace to use in the next tutorial.
  • Öğreticiler Not defterini çalışma alanındaki klasörünüze kopyalayın.Clone the tutorials notebook to your folder in the workspace.
  • Azure Machine Learning Python SDK yüklü ve önceden yapılandırılmış olan bulut tabanlı bir not defteri VM 'si oluşturun.Create a cloud-based Notebook VM with Azure Machine Learning Python SDK installed and pre-configured.

Azure aboneliğiniz yoksa başlamadan önce ücretsiz bir hesap oluşturun.If you don’t have an Azure subscription, create a free account before you begin. Azure Machine Learning ücretsiz veya ücretli sürümünü bugün deneyin.Try the free or paid version of Azure Machine Learning today.

Çalışma alanı oluşturmaCreate a workspace

Azure Machine Learning çalışma alanı, bulutta makine öğrenimi modellerini denemek, eğmek ve dağıtmak için kullandığınız temel bir kaynaktır.An Azure Machine Learning workspace is a foundational resource in the cloud that you use to experiment, train, and deploy machine learning models. Azure aboneliğiniz ve kaynak grubunuz, hizmette kolayca tüketilen bir nesne ile aynı olur.It ties your Azure subscription and resource group to an easily consumed object in the service.

Azure kaynaklarınızı yönetmek için Web tabanlı bir konsol olan Azure portal bir çalışma alanı oluşturursunuz.You create a workspace via the Azure portal, a web-based console for managing your Azure resources.

  1. Azure aboneliğinizin kimlik bilgilerini kullanarak Azure Portal için oturum açın.Sign in to Azure portal by using the credentials for your Azure subscription.

  2. Azure portal sol üst köşesinde + kaynak oluştur' u seçin.In the upper-left corner of Azure portal, select + Create a resource.

    Yeni kaynak oluşturma

  3. Machine Learningbulmak için arama çubuğunu kullanın.Use the search bar to find Machine Learning.

  4. Machine Learningseçin.Select Machine Learning.

  5. Başlamak için Machine Learning bölmesinde Oluştur ' u seçin.In the Machine Learning pane, select Create to begin.

  6. Yeni çalışma alanınızı yapılandırmak için aşağıdaki bilgileri sağlayın:Provide the following information to configure your new workspace:

    AlanField AçıklamaDescription
    Çalışma alanı adıWorkspace name Çalışma alanınızı tanımlayan benzersiz bir ad girin.Enter a unique name that identifies your workspace. Bu örnekte docs-WSkullanıyoruz.In this example, we use docs-ws. Adlar, kaynak grubu genelinde benzersiz olmalıdır.Names must be unique across the resource group. Başkaları tarafından oluşturulan çalışma alanlarını birbirinden ayırmak ve geri çekmek için kolay bir ad kullanın.Use a name that's easy to recall and to differentiate from workspaces created by others.
    AbonelikSubscription Kullanmak istediğiniz Azure aboneliğini seçin.Select the Azure subscription that you want to use.
    Kaynak grubuResource group Aboneliğinizde var olan bir kaynak grubunu kullanın veya yeni bir kaynak grubu oluşturmak için bir ad girin.Use an existing resource group in your subscription or enter a name to create a new resource group. Kaynak grubu, bir Azure çözümü için ilgili kaynakları barındırır.A resource group holds related resources for an Azure solution. Bu örnekte docs-AMLkullanılır.In this example, we use docs-aml.
    KonumLocation Çalışma alanınızı oluşturmak için kullanıcılarınıza en yakın konumu ve veri kaynaklarını seçin.Select the location closest to your users and the data resources to create your workspace.
    Çalışma alanı sürümüWorkspace edition Bu öğretici için çalışma alanı türü olarak temel ' yı seçin.Select Basic as the workspace type for this tutorial. Çalışma alanı türü (temel & Kurumsal), erişim ve fiyatlandırmaya sahip olduğunuz özellikleri belirler.The workspace type (Basic & Enterprise) determines the features to which you’ll have access and pricing. Bu öğreticideki her şey, temel veya kurumsal çalışma alanıyla gerçekleştirilebilir.Everything in this tutorial can be performed with either a Basic or Enterprise workspace.
  7. Çalışma alanını yapılandırmayı tamamladıktan sonra, gözden geçir + oluştur' u seçin.After you are finished configuring the workspace, select Review + Create.

    Uyarı

    Çalışma alanınızı bulutta oluşturmak birkaç dakika sürebilir.It can take several minutes to create your workspace in the cloud.

    İşlem tamamlandığında, bir dağıtım başarı iletisi görüntülenir.When the process is finished, a deployment success message appears.

  8. Yeni çalışma alanını görüntülemek için Kaynağa Git' i seçin.To view the new workspace, select Go to resource.

Önemli

Çalışma alanınızı ve aboneliğinizibir yere göz atın.Take note of your workspace and subscription. Denemenizin doğru yerde oluşturulmasını sağlamak için bunlara ihtiyacınız olacaktır.You'll need these to ensure you create your experiment in the right place.

Not defteri klasörünü KopyalaClone a notebook folder

Bu örnek, bir yüklemeden ücretsiz ve önceden yapılandırılmış bir deneyim için çalışma alanınızdaki bulut Not defteri sunucusunu kullanır.This example uses the cloud notebook server in your workspace for an install-free and pre-configured experience. Ortamınız, paketler ve bağımlılıklarınız üzerinde denetim sahibi olmayı tercih ediyorsanız kendi ortamınızı kullanın.Use your own environment if you prefer to have control over your environment, packages and dependencies.

Tüm beceri seviyeleri için veri bilimi senaryoları gerçekleştirmek üzere Machine Learning araçları 'nı içeren birleştirilmiş bir arabirim olan Azure Machine Learning Studio 'da aşağıdaki deneme sürümü kurulumunu tamamlayıp adımları gerçekleştirin.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. Azure Machine Learning Studio'da oturum açın.Sign in to Azure Machine Learning studio.

  2. Aboneliğinizi ve oluşturduğunuz çalışma alanını seçin.Select your subscription and the workspace you created.

  3. Sol taraftaki not defterlerini seçin.Select Notebooks on the left.

  4. Örnekler klasörünü açın.Open the Samples folder.

  5. Python klasörünü açın.Open the Python folder.

  6. Klasörü üzerinde bir sürüm numarasıyla açın.Open the folder with a version number on it. Bu sayı, Python SDK 'sının geçerli sürümünü temsil eder.This number represents the current release for the Python SDK.

  7. Öğreticiler klasörünün sağ tarafındaki "..." öğesini seçin ve ardından Kopyala' yı seçin.Select the "..." at the right of the tutorials folder and then select Clone.

    Klasörü kopyala

  8. Çalışma alanına erişen her kullanıcıyı gösteren bir klasör listesi görüntülenir.A list of folders displays showing each user who accesses the workspace. Öğreticiler klasörünü kopyalamak için klasörünüzü seçin.Select your folder to clone the tutorials folder there.

kopyalanan Not defterini açmak Open the cloned notebook

  1. Kullanıcı dosyaları altında klasörünüzü açın ve kopyalanan öğreticiler klasörünü açın.Under User Files open your folder and then open the cloned tutorials folder.

    Öğreticiler klasörünü aç

    Önemli

    Not defterlerini örnekler klasöründe görüntüleyebilirsiniz, ancak buradan Not defteri çalıştıramazsınız.You can view notebooks in the samples folder but you cannot run a notebook from there. Bir not defteri çalıştırmak için, Kullanıcı dosyaları bölümünde Not defterinin kopyalanmış sürümünü çalıştırdığınızdan emin olun.In order to run a notebook, make sure you open the cloned version of the notebook in the User Files section.

  2. Öğreticiler klasörünüzdeki öğretici-1-deneme-SDK-eğitme. ipynb dosyasını seçin.Select the tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb file in your tutorials folder.

  3. Üstteki çubukta, Not defterini çalıştırmak için kullanılacak bir not defteri sanal makinesi seçin.On the top bar, select a Notebook VM to use to run the notebook. Bu VM 'Ler Azure Machine Learning çalıştırmanız gereken her şey ile önceden yapılandırılmıştır.These VMs are pre-configured with everything you need to run Azure Machine Learning. Çalışma alanınızın herhangi bir kullanıcısı tarafından oluşturulan bir VM 'yi seçebilirsiniz.You can select a VM created by any user of your workspace.

  4. VM bulunamazsa, sanal makineyi oluşturmak için + VM Ekle ' yi seçin.If no VMs are found, select + Add VM to create the VM.

    1. Bir VM oluşturduğunuzda, bir ad sağlayın.When you create a VM, provide a name. Ad, 2 ila 16 karakter arasında olmalıdır.The name must be between 2 to 16 characters. Geçerli karakterler harfler, rakamlar ve-karakterdir ve ayrıca Azure aboneliğinizde benzersiz olmalıdır.Valid characters are letters, digits, and the - character, and must also be unique across your Azure subscription.

    2. Ardından Oluştur’u seçin.Then select Create. VM 'nizi ayarlamak yaklaşık 5 dakika sürebilir.It can take approximately 5 minutes to set up your VM.

  5. VM kullanılabilir olduktan sonra, üst araç çubuğunda görüntülenir.Once the VM is available it will be displayed in the top toolbar. Artık Not defterini, araç çubuğunda Tümünü Çalıştır ' ı kullanarak veya Not defterinin kod hücrelerinde SHIFT + enter ' u kullanarak çalıştırabilirsiniz.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.

Sonraki adımlarNext steps

Bu öğreticide, şu görevleri tamamladınız:In this tutorial, you completed these tasks:

  • Azure Machine Learning çalışma alanı oluşturuldu.Created an Azure Machine Learning workspace.
  • Çalışma alanınızda bir bulut Not defteri sunucusu oluşturulup yapılandırıldı.Created and configured a cloud notebook server in your workspace.

Öğreticinin ikinci bölümünde , makine öğrenimi modelini eğitmek için tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb kodu çalıştırırsınız.In part two of the tutorial you run the code in tutorial-1st-experiment-sdk-train.ipynb to train a machine learning model.

Önemli

Bu öğreticinin veya diğer öğreticilerin 2. bölümünü planlamıyorsanız, maliyeti azaltmak için kullanmadığınız durumlarda bulut Not defteri sunucu VM 'sini durdurmanız gerekir.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.