Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ:
Пакет SDK для Python azure-ai-ml версии 2 (current)
Репозиторий AzureML-Examples содержит последние (версии 2) примеры CLI Python для Машинного обучения Azure и пакета SDK. Дополнительные сведения о различных типах примеров можно найти в файле README.
В этой статье показано, как получить доступ к репозиторию из следующих сред:
- Вычислительный экземпляр Машинного обучения Azure
- Собственный вычислительный ресурс
- Виртуальная машина для обработки и анализа данных
Вы также можете просмотреть примеры кода для получения дополнительных примеров.
Вариант 1. Доступ на вычислительном экземпляре Машинного обучения Azure (рекомендуется)
Самый простой способ начать работу с примерами — завершить создание ресурсов для начала работы. По завершении у вас есть выделенный сервер для ноутбуков, предварительно загруженный SDK и репозиторием блокнотов Azure Machine Learning. Вам не нужно скачивать или устанавливать ничего.
Чтобы просмотреть примеры записных книжек, выполните приведенные ниже действия.
- Войдите в студию и, если необходимо, выберите рабочую область.
- Выберите Записные книжки.
- Перейдите на вкладку Примеры. Используйте папку SDK версии 2 для примеров с использованием Python SDK версии 2.
- Откройте ноутбук, который хотите запустить. Выберите клонировать эту записную книжку , чтобы создать копию в общей папке рабочей области. Это действие копирует записную книжку вместе с любыми зависимыми ресурсами в хранилище файлов в проекте.
Вариант 2. Доступ на собственном сервере записных книжек
Если вы хотите использовать собственный ноутбук-сервер для локальной разработки, выполните следующие шаги на вашем компьютере.
Чтобы установить пакет SDK (версии 2) службы "Машинное обучение Azure" для Python, выполните инструкции из этой статьи
Создайте рабочую область Машинного обучения Azure.
Клонируйте репозиторий примеров AzureML.
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1Запустите сервер записных книжек из каталога, содержащего ваш клон.
jupyter notebook
Следуя этим инструкциям, вы установите основные пакеты SDK, необходимые для начала работы и учебных ноутбуков. Другие примеры ноутбуков могут потребовать установки дополнительных компонентов. См. подробнее об установке пакета SDK Машинного обучения Azure для Python.
Вариант 3. Доступ на DSVM
Виртуальная машина для обработки и анализа данных (DSVM) — это настраиваемый образ виртуальной машины, созданный специально для обработки и анализа данных. Если вы создаете DSVM, сервер записных книжек и пакет SDK автоматически устанавливаются и настраиваются для вас. Однако вам по-прежнему нужно создать рабочую область и клонировать образец репозитория.
Клонируйте репозиторий AzureML-Examples.
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1Запустите сервер записной книжки из каталога, содержащего клон.
jupyter notebook
Подключение к рабочей области
В некоторых примерах используется MLClient.from_config() для подключения к рабочей области. Для работы этих примеров требуется файл конфигурации в каталоге по пути к образцу.
Машинное обучение Azure создает файл конфигурации для вас в вычислительном экземпляре. Чтобы использовать код на вашем собственном сервере Jupyter или DSVM, создайте файл конфигурации вручную. Для этого можно использовать один из следующих методов:
Напишите файл конфигурации (aml_config/config.json) в корне клонированного репозитория.
Скачайте файл конфигурации рабочей области:
- Войдите в Студию машинного обучения Azure.
- Выберите параметры рабочей области в правом верхнем углу.
- Выберите "Скачать файл конфигурации".
- Поместите файл в корневой каталог клонированного репозитория.
Связанные ресурсы
Изучите репозиторий AzureML-Examples, чтобы узнать, что Машинное обучение Azure может сделать.
Дополнительные примеры MLOps см. в разделе https://github.com/Azure/mlops-v2.
Попробуйте эти руководства: