Erkunden sie Azure Machine Learning mit Jupyter-Notizbüchern (v1)

GILT FÜR:Azure Machine Learning SDK v1 für Python

Das Repository Azure Machine Learning Notebooks enthält Azure Machine Learning Python SDK(v1)-Beispiele. Diese Jupyter-Notebooks helfen Ihnen dabei, sich mit dem SDK vertraut zu machen, und fungieren als Modelle für Ihre eigenen Machine Learning-Projekte. In diesem Repository finden Sie Tutorialnotebooks im Ordner tutorials und featurespezifische Notebooks im Ordner how-to-use-azureml.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie aus den folgenden Umgebungen auf die Repositorys zugreifen:

• Azure Machine Learning Computeinstanz
• Eigener Notebookserver
• Data Science Virtual Machine

Option 1: Zugriff auf die Azure Machine Learning Computeinstanz (empfohlen)

Den einfachsten Einstieg in die Verwendung der Beispiele ist das Durchführen von Erstellen von Ressourcen für die ersten Schritte. Nach Abschluss des Vorgangs verfügen Sie über einen dedizierten Notizbuchserver, der mit dem SDK und dem Azure Machine Learning-Repository für Notizbücher vorinstalliert ist. Ganz ohne Downloads oder Installation.

Anzeigen von Beispielnotebooks: 1. Melden Sie sich bei Studio an, und wählen Sie Ihren Arbeitsbereich bei Bedarf aus. 1. Wählen Sie Notebooks aus. 1. Wählen Sie die Registerkarte Samples aus. Verwenden Sie den Ordner SDK v1 für Beispiele mit Python SDK v1.

Option 2: Zugriff auf Ihren eigenen Notebookserver

Falls Sie für die lokale Entwicklung einen eigenen Notebookserver verwenden möchten, gehen Sie auf Ihrem Computer wie folgt vor:

1. Verwenden Sie die Anweisungen unter Azure Machine Learning SDK zum Installieren des Azure Machine Learning SDK (v1) für Python

2. Erstellen Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich.

3. Schreiben Sie eine Konfigurationsdatei (aml_config/config.json).

4. Klonen Sie das Machine-Learning-Notebooks-Repository.

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

5. 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 ggf. zusätzliche Komponenten installiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Install the Azure Machine Learning SDK for Python.

Option 3: Zugriff auf einen DSVM

Das Data Science Virtual Machine (DSVM) ist ein angepasstes VM-Image, 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. Create an Azure Machine Learning workspace.

2. Fügen Sie mit einer der folgenden Methoden eine Konfigurationsdatei für den Arbeitsbereich hinzu:

   • Wählen Sie in Azure Machine Learning studio Ihre Arbeitsbereichseinstellungen oben rechts aus, und wählen Sie dann Download config file aus.

   

   • Erstellen Sie einen neuen Arbeitsbereich mithilfe von Code im Notizbuch configuration.ipynb.

3. Klonen Sie das Notebooks-Repository von Machine Learning aus dem Verzeichnis, in das Sie die Konfigurationsdatei hinzugefügt haben.

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

4. Starten Sie den Notebook-Server über das Verzeichnis, das nun den Klon und die Konfigurationsdatei enthält.

   jupyter notebook
   

Nächste Schritte

Erkunden Sie das Repository MachineLearningNotebooks, um zu erfahren, was Azure Machine Learning tun können.

Weitere GitHub Beispielprojekte und Beispiele finden Sie in den folgenden Repositorys:

• Microsoft/MLOps
• Microsoft/MLOpsPython