Explorar Azure Machine Learning com Jupyter Notebooks (v1)

APLICA-SE A:Azure Machine Learning SDK v1 para Python

Importante

Este artigo fornece informações sobre como usar o SDK do Azure Machine Learning v1. O SDK v1 foi preterido a partir de 31 de março de 2025. O suporte para ele terminará em 30 de junho de 2026. Você pode instalar e usar o SDK v1 até essa data. Seus fluxos de trabalho existentes usando o SDK v1 continuarão a operar após a data de fim do suporte. No entanto, eles podem ficar expostos a riscos de segurança ou a alterações interruptivas em caso de mudanças na arquitetura do produto.

Recomendamos que você faça a transição para o SDK v2 antes de 30 de junho de 2026. Para obter mais informações sobre o SDK v2, consulte O que é Azure Machine Learning CLI e Python SDK v2? e a referência SDK v2.

Dica

Procurando exemplos atuais? O repositório de exemplos Azure ML contém notebooks para SDK v2 (azure-ai-ml), que é o SDK suportado ativamente.

O repositório Azure Machine Learning Notebooks inclui Azure Machine Learning Python exemplos de SDK (v1). Esses Jupyter notebooks foram projetados para ajudar você a explorar o SDK e servem como modelos para seus projetos de machine learning. Neste repositório, você encontrará notebooks do tutorial na pasta tutoriais e notebooks específicos do recurso na pasta how-to-use-azureml.

Este artigo mostra como acessar os repositórios nos seguintes ambientes:

  • Instância de Computação do Azure Machine Learning
  • Trazer seu próprio servidor de notebook
  • Máquina Virtual de Ciência de Dados

A maneira mais fácil de começar a usar os exemplos é concluir o tutorialCriar os recursos necessários para começar. Depois de concluído, você terá um servidor de notebook dedicado pré-carregado com o SDK e o repositório Azure Machine Learning Notebooks. Não há necessidade de downloads nem de instalação.

Para exibir notebooks de exemplo: 1. Entre no estúdio e selecione seu workspace, se necessário. 1. Selecione Notebooks. 1. Selecione a guia Samples. Use a pasta SDK v1 para obter exemplos usando Python SDK v1.

Opção 2: acesso no seu próprio servidor de notebook

Caso deseje trazer seu próprio servidor de notebook para desenvolvimento local, siga essas etapas em seu computador.

  1. Use as instruções fornecidas no Azure Machine Learning SDK para instalar o Azure Machine Learning SDK (v1) para Python.

  2. Criar um Workspace do Azure Machine Learning.

  3. Escreva um arquivo de configuração (aml_config/config.json).

  4. Clone o repositório Machine Learning Notebooks.

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

  5. Inicie o servidor de notebook no diretório que contém o clone.

    jupyter notebook

Essas instruções instalam os pacotes base do SDK necessários para o início rápido e os notebooks do tutorial. Outros notebooks de exemplo podem exigir a instalação de componentes extras. Para obter mais informações, consulte Instale o SDK do Azure Machine Learning para Python.

Opção 3: acesso em uma DSVM

O Máquina Virtual de Ciência de Dados (DSVM) é uma imagem de VM personalizada criada especificamente para fazer ciência de dados. Se você criar uma DSVM, o SDK e o servidor de notebook serão instalados e configurados para você. No entanto, você ainda precisará criar um workspace e clonar o repositório de exemplo.

  1. Criar um Workspace do Azure Machine Learning.

  2. Adicione um arquivo de configuração do workspace usando qualquer um destes métodos:

    Captura de tela do download do config.json.

  3. No diretório em que você adicionou o arquivo de configuração, clone o repositório Machine Learning Notebooks.

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

  4. Inicie o servidor de notebook no diretório, que agora contém o clone e o arquivo de configuração.

    jupyter notebook

Próximas etapas

Explore o repositório MachineLearningNotebooks para descobrir o que Azure Machine Learning pode fazer.

Para mais projetos de exemplo e amostras do GitHub, veja estes repositórios:

  • Last updated on