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Erkunden Sie Azure Machine Learning mit Jupyter Notebooks

GILT FÜR: Python SDK azure-ai-ml v2 (aktuell)

Das Repository AzureML-Examples enthält die neuesten (v2) Azure Machine Learning Python CLI- und SDK-Beispiele. Informationen zu den verschiedenen Beispieltypen finden Sie in der Infodatei.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie von den folgenden Umgebungen aus auf das Repository zugreifen:

  • Azure Machine Learning-Computeinstanz
  • Ihre eigene Computeressource
  • Data Science Virtuelle Maschine (DSVM)

Sie können sich auch weitere Codebeispiele ansehen.

Der einfachste Weg, mit den Beispielen zu beginnen, ist Ressourcen für den Einstieg erstellen. Wenn Sie fertig sind, verfügen Sie über einen dedizierten Notizbuchserver, der mit dem SDK und dem Azure Machine Learning Notebooks-Repository vorinstalliert ist. Sie müssen nichts herunterladen oder installieren.

So zeigen Sie Beispielnotebooks an:

  1. Melden Sie sich bei Studio an, und wählen Sie Ihren Arbeitsbereich aus, falls erforderlich.
  2. Wählen Sie Notebooks aus.
  3. Wählen Sie die Registerkarte Beispiele aus. Verwenden Sie den SDK v2-Ordner für Beispiele mit Python SDK v2.
  4. Öffnen Sie das Notebook, das Sie ausführen möchten. Wählen Sie Dieses Notebook klonen aus, um eine Kopie in Ihrer Arbeitsbereichsdateifreigabe zu erstellen. Diese Aktion kopiert das Notebook zusammen mit allen abhängigen Ressourcen in den Dateispeicher in Ihrem Projekt.

Option 2: Zugriff auf Ihren eigenen Notebookserver

Wenn Sie Ihren eigenen Notizbuchserver für die lokale Entwicklung mitbringen möchten, führen Sie die folgenden Schritte auf Ihrem Computer aus.

  1. Installieren Sie das Azure Machine Learning SDK (v2) für Python gemäß den Anweisungen unter Azure Machine Learning SDK.

  2. Erstellen Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich.

  3. Klonen Sie das Repository „AzureML-Examples“.

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

  4. Starten Sie den Notebook-Server über das Verzeichnis, das Ihren Klon enthält.

    jupyter notebook

Mit diesen Schritten werden die erforderlichen SDK-Basispakete für die Schnellstart- und Tutorialnotebooks installiert. Für andere Beispielnotebooks müssen möglicherweise zusätzliche Komponenten installiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Install the Azure Machine Learning SDK for Python (Installieren des Azure Machine Learning SDK für Python).

Option 3: Zugriff in einen DSVM

Der Data Science Virtual Machine (DSVM) ist ein angepasstes VM-Image ( Virtual Machine), das speziell für data Science erstellt wurde. Wenn Sie eine DSVM-Instanz erstellen, werden das SDK und der Notebookserver für Sie installiert und konfiguriert. Sie müssen jedoch noch einen Arbeitsbereich erstellen und das Beispielrepository klonen.

  1. Erstellen Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich.

  2. Klonen Sie das Repository „AzureML-Examples“.

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

  3. Starten Sie den Notebookserver aus dem Verzeichnis, das den Klon enthält.

    jupyter notebook

Stellen Sie eine Verbindung zu einem Arbeitsbereich her.

In einigen Beispielen wird MLClient.from_config() verwendet, um eine Verbindung mit einem Arbeitsbereich herzustellen. Damit diese Beispiele funktionieren, benötigen Sie eine Konfigurationsdatei in einem Verzeichnis im Pfad zum Beispiel.

Azure Machine Learning erstellt die Konfigurationsdatei für Sie in der Computeinstanz. Wenn Sie den Code auf Ihrem eigenen Notebookserver oder DSVM verwenden möchten, erstellen Sie die Konfigurationsdatei manuell. Verwenden Sie eine der folgenden beiden Methoden:

  • Schreiben Sie eine Konfigurationsdatei (aml_config/config.json) im Stammverzeichnis Ihres geklonten Repositorys.

  • Laden Sie die Arbeitsbereichskonfigurationsdatei herunter:

    • Melden Sie sich bei Azure Machine Learning Studio an.
    • Wählen Sie ihre Arbeitsbereichseinstellungen oben rechts aus.
    • Wählen Sie "Konfigurationsdatei herunterladen" aus.
    • Platzieren Sie die Datei im Stammverzeichnis Ihres geklonten Repositorys.

    Screenshot: Download von config.json.

Erkunden Sie das Repository AzureML-Examples, um die Möglichkeiten von Azure Machine Learning zu entdecken.

Weitere Beispiele für MLOps finden Sie unter https://github.com/Azure/mlops-v2.

Probieren Sie diese Tutorials aus:

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