Управление ресурсами машинного обучения Azure с помощью расширения VS Code (предварительная версия)

В этой статье объясняется, как управлять ресурсами машинного обучения Azure с помощью расширения Visual Studio Code.

Предварительные условия

• Подписка Azure. Если у вас ее нет, зарегистрируйтесь для использования бесплатной или платной версии службы "Машинное обучение Azure"
• Visual Studio Code. Если у вас его нет, см. статью "Настройка Visual Studio Code".
• Расширение Машинного обучения Azure. Сведения о настройке расширения см. в статье "Настройка рабочего стола Visual Studio Code" с помощью расширения Машинного обучения Azure.

Создание ресурсов

Самый быстрый способ создания ресурсов — использовать панель инструментов расширения.

1. Откройте представление Машинного обучения Azure на панели действий.
2. Выберите подписку Azure в разделе "Машинное обучение".
3. Выберите +, чтобы выбрать ваш ресурс из раскрывающегося списка.
4. Настройте файл спецификации. Требуемые сведения зависят от типа ресурса, который вы хотите создать.
5. Выберите AzureML: выполнять YAML в строке меню или щелкните правой кнопкой мыши на файле спецификации.

Кроме того, создать ресурс можно с помощью палитры команд:

1. Откройте палитру команд, выбрав "Просмотреть > палитру команд".
2. Введите > Azure ML: Create <RESOURCE-TYPE> в текстовое поле. Замените RESOURCE-TYPE типом ресурса, который необходимо создать.
3. Настройте файл спецификации.
4. Откройте палитру команд, выбрав "Просмотреть > палитру команд".
5. Введите > Azure ML: Create Resource в текстовое поле.

Версии ресурсов

Некоторые ресурсы, такие как среды и модели, позволяют вносить изменения в ресурс и хранить разные версии.

Чтобы получить версию ресурса, выполните указанные ниже действия.

1. Используйте существующий файл спецификации, с помощью которого создан ресурс, или создайте новый файл спецификации в рамках процесса создания ресурса.
2. Увеличьте номер версии в шаблоне.
3. Выберите AzureML: выполнять YAML в строке меню или щелкните правой кнопкой мыши на файле спецификации.

Если имя обновленного ресурса совпадает с именем предыдущей версии, Машинное обучение Azure распознает изменения и создает новую версию.

Рабочие области

Дополнительные сведения см. в статье "Что такое рабочая область машинного обучения Azure"?

Создание рабочей области

1. В представлении Машинного обучения Azure щелкните правой кнопкой мыши узел подписки и выберите "Создать рабочую область".
2. Появится файл спецификации. Настройте файл спецификации.
3. Выберите AzureML: выполнять YAML в строке меню или щелкните правой кнопкой мыши на файле спецификации.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Create workspace с палитры команд.

Удалить рабочую область

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Правой кнопкой щелкните рабочую область, которую нужно удалить.
3. Выберите, нужно ли удалить:
   • Только рабочую область. При выборе этого варианта удаляется только рабочая область ресурса Azure. Группа ресурсов, учетные записи хранения и другие ресурсы, к которым подключена рабочая область, по-прежнему находятся в Azure.
   • В том числе связанные ресурсы. При выборе этого варианта удаляется рабочая область и все ресурсы, связанные с ней.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Remove workspace с палитры команд.

Хранилища данных

В настоящее время расширение поддерживает хранилища данных следующих типов:

• Большой двоичный объект Azure
• Azure Data Lake 1-го поколения
• Azure Data Lake 2-го поколения
• Файл Azure

Создание хранилища данных

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области, под которым вы хотите создать хранилище данных.
3. Щелкните правой кнопкой мыши узел хранилища данных и выберите "Создать хранилище данных".
4. Выберите тип хранилища данных.
5. Появится файл спецификации. Настройте файл спецификации.
6. Выберите AzureML: выполнять YAML в строке меню или щелкните правой кнопкой мыши на файле спецификации.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Create datastore с палитры команд.

Управление хранилищем данных

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Datastores (Хранилища данных) в рабочей области.
4. Щелкните правой кнопкой мыши хранилище данных, которое вы хотите:
   • Отмена регистрации хранилища данных. Удаляет хранилище данных из рабочей области.
   • Просмотр хранилища данных: отображение параметров хранилища данных только для чтения

Кроме того, можно использовать соответственно команды > Azure ML: Unregister datastore и > Azure ML: View datastore с палитры команд.

Среды

Дополнительные сведения см. в статье о Машинное обучение Azure средах?

Создать окружение

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области, под которым вы хотите создать хранилище данных.
3. Щелкните правой кнопкой мыши узел "Среды" и выберите "Создать среду".
4. Появится файл спецификации. Настройте файл спецификации.
5. Выберите AzureML: выполнять YAML в строке меню или щелкните правой кнопкой мыши на файле спецификации.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Create environment с палитры команд.

Просмотр конфигураций среды

Чтобы просмотреть зависимости и конфигурации для конкретной среды в расширении, выполните следующие действия:

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Environments.
4. Щелкните правой кнопкой мыши среду, которую вы хотите просмотреть, и выберите "Просмотреть среду".

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: View environment с палитры команд.

Создание задания

Самый быстрый способ создания задания — щелкнуть значок "Создать задание" на панели действий расширения.

С помощью узлов ресурсов в представлении Машинного обучения Azure:

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Щелкните правой кнопкой мыши узел "Задания " в рабочей области и выберите "Создать задание".
4. Выберите тип задания.
5. Появится файл спецификации. Настройте файл спецификации.
6. Выберите AzureML: выполнять YAML в строке меню или щелкните правой кнопкой мыши на файле спецификации.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Create job с палитры команд.

Просмотр сведений

Чтобы просмотреть задание в Студии машинного обучения Azure, выполните указанные ниже действия.

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел Задачи в рабочей области.
3. Щелкните правой кнопкой мыши задание, которое вы хотите просмотреть, и выберите "Просмотреть задание" в Студии.
4. Появится запрос на открытие URL-адреса задания в Студии машинного обучения Azure. Выберите Открыть.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: View Experiment in Studio соответственно в палитре команд.

Отслеживание хода выполнения заданий

При выполнении задания может потребоваться просмотреть его ход выполнения. Чтобы отслеживать ход выполнения задания в студии Azure Machine Learning с помощью расширения:

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел Задачи в рабочей области.
3. Разверните узел задания, ход выполнения которого необходимо отслеживать.
4. Щелкните задание правой кнопкой мыши и выберите Просмотреть задание в Студии.
5. Появится запрос на открытие URL-адреса задания в Студии машинного обучения Azure. Выберите Открыть.

Скачивание журналов заданий и выходных данных

После завершения задания может потребоваться скачать журналы и ресурсы, такие как модель, созданная в рамках задания.

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел Задачи в рабочей области.
3. Разверните узел задания, для которого требуется скачать журналы и выходные данные.
4. Щелкните правой кнопкой мыши по заданию:
   • Чтобы скачать выходные данные, выберите Download output (Скачать выходные данные).
   • Чтобы скачать журналы, выберите Download logs (Скачать журналы).

Кроме того, можно использовать соответственно команды > Azure ML: Download outputs и > Azure ML: Download logs с палитры команд.

Вычислительные операции

Дополнительные сведения см. в статье "Что такое вычислительный экземпляр Машинного обучения Azure"?

Создание вычислительного экземпляра

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Compute (Вычисления).
4. Щелкните правой кнопкой мыши элемент экземпляры вычислений в рабочей области и выберите Создать экземпляр вычислений.
5. Появится файл спецификации. Настройте файл спецификации.
6. Выберите AzureML: выполнять YAML в строке меню или щелкните правой кнопкой мыши на файле спецификации.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Create compute instance с палитры команд.

Подключение к вычислительному экземпляру

Сведения об использовании вычислительного экземпляра в качестве среды разработки или удаленного сервера Jupyter см. в статье Подключение к вычислительному экземпляру.

Остановка или перезапуск вычислительного экземпляра

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Compute instances (Вычислительные экземпляры) в узле Compute (Вычисления).
4. Щелкните правой кнопкой мыши вычислительный экземпляр, который необходимо остановить или перезапустить, и выберите "Остановить вычислительный экземпляр " или "Перезапустить вычислительный экземпляр " соответственно.

Кроме того, можно использовать соответственно команды > Azure ML: Stop compute instance и Restart compute instance с палитры команд.

Просмотр конфигурации вычислительного узла.

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Compute instances (Вычислительные экземпляры) в узле Compute (Вычисления).
4. Щелкните правой кнопкой мыши вычислительный экземпляр, который требуется проверить, и выберите пункт "Просмотреть свойства вычислительного экземпляра".

Кроме того, можно использовать команду AzureML: View compute instance properties с палитры команд.

Удаление вычислительного экземпляра

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Compute instances (Вычислительные экземпляры) в узле Compute (Вычисления).
4. Щелкните правой кнопкой мыши вычислительный экземпляр, который требуется удалить, и выберите пункт "Удалить вычислительный экземпляр".

Кроме того, можно использовать команду AzureML: Delete compute instance с палитры команд.

Вычислительные кластеры

Дополнительные сведения см. в разделе "Обучение целевых объектов вычислений".

Создание вычислительного кластера

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Compute (Вычисления).
4. Щелкните правой кнопкой мыши узел вычислительных кластеров в рабочей области и выберите "Создать вычислительный кластер".
5. Появится файл спецификации. Настройте файл спецификации.
6. Выберите AzureML: выполнять YAML в строке меню или щелкните правой кнопкой мыши на файле спецификации.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Create compute cluster с палитры команд.

Просмотр конфигурации вычислений

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Вычислительные кластеры в узле Вычисления.
4. Щелкните правой кнопкой мыши вычислительные ресурсы, которые вы хотите просмотреть, и выберите "Просмотреть свойства вычислений".

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: View compute properties с палитры команд.

Удаление вычислительного кластера

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Вычислительные кластеры в узле Вычисления.
4. Щелкните правой кнопкой мыши вычислительные ресурсы, которые требуется удалить, и выберите пункт "Удалить вычислительный кластер".

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Delete compute cluster с палитры команд.

Кластеры вывода

Дополнительные сведения см. в разделе целевых объектов вычислений для вывода.

Управление кластерами вывода

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Inference clusters внутри вашего узла Compute.
4. Щелкните правой кнопкой мыши нужные вычислительные ресурсы:
   • Просмотр параметров вычислительных ресурсов: представлена (или отображается) конфигурационная информация, доступная только для чтения, о подключенных вычислительных ресурсах.
   • Отключение вычислений. Отсоединяет вычислительные ресурсы от рабочей области.

Кроме того, можно использовать соответственно команды > Azure ML: View compute properties и > Azure ML: Detach compute с палитры команд.

Удаление кластеров вывода

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Attached computes (Подключенные вычислительные ресурсы) в узле Compute (Вычисления).
4. Щелкните правой кнопкой мыши вычислительные ресурсы, которые требуется удалить, и выберите пункт "Удалить вычисления".

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Delete compute с палитры команд.

Подключенные вычислительные ресурсы

Дополнительные сведения см. в разделе "Неуправляемые вычисления".

Управление подключенным вычислительным ресурсом

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Разверните узел Attached computes (Подключенные вычислительные ресурсы) в узле Compute (Вычисления).
4. Щелкните правой кнопкой мыши нужные вычислительные ресурсы:
   • Просмотр параметров вычислительных ресурсов: представлена (или отображается) конфигурационная информация, доступная только для чтения, о подключенных вычислительных ресурсах.
   • Отключение вычислений. Отсоединяет вычислительные ресурсы от рабочей области.

Кроме того, можно использовать соответственно команды > Azure ML: View compute properties и > Azure ML: Detach compute с палитры команд.

Модели

Создание модели

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Щелкните правой кнопкой мыши узел "Модели" в рабочей области и выберите "Создать модель".
4. Появится файл спецификации. Настройте файл спецификации.
5. Щелкните правой кнопкой мыши файл спецификации и выберите AzureML: Выполнить YAML.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Create model с палитры команд.

Просмотр свойств модели

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел Models в рабочей области.
3. Щелкните правой кнопкой мыши модель, свойства которой нужно просмотреть и выбрать свойства модели представления. В редакторе откроется файл, содержащий свойства модели.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: View model properties с палитры команд.

Скачивание модели

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел Models в рабочей области.
3. Кликните правой кнопкой мыши модель, которую вы хотите скачать, и выберите Загрузить файл модели.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Download model file с палитры команд.

Удаление модели

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел Models в рабочей области.
3. Щелкните правой кнопкой мыши модель, которую вы хотите удалить, и выберите "Удалить модель".
4. Появится предложение подтвердить, что вы хотите удалить модель. Нажмите OK.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Delete model с палитры команд.

Конечные точки

Создать конечную точку

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел рабочей области.
3. Щелкните правой кнопкой мыши узел "Модели" в рабочей области и выберите "Создать конечную точку".
4. Выберите тип конечной точки.
5. Появится файл спецификации. Настройте файл спецификации.
6. Выберите AzureML: выполнять YAML в строке меню или щелкните правой кнопкой мыши на файле спецификации.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Create endpoint с палитры команд.

Удаление конечной точки

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел Endpoints в рабочей области.
3. Щелкните правой кнопкой мыши развертывание, которое нужно удалить, и выберите Удалить конечную точку.
4. Появится запрос подтвердить, что вы хотите удалить службу. Нажмите OK.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: Delete online endpoint с палитры команд.

Просмотр свойств конечной точки

Помимо создания и удаления развертываний, можно просматривать и изменять параметры, связанные с развертыванием.

1. Разверните узел подписки, содержащий рабочую область.
2. Разверните узел Endpoints в рабочей области.
3. Щелкните правой кнопкой мыши развертывание, которым вы хотите управлять, а затем выберите Просмотреть свойства конечной точки.

Кроме того, можно использовать команду > Azure ML: View online endpoint properties с палитры команд.

Следующий шаг