Konfigurera en Python-utvecklingsmiljö för Azure Machine Learning

GÄLLER FÖR: Python SDK azure-ai-ml v2 (aktuell)

Lär dig hur du konfigurerar en Python-utvecklingsmiljö för Azure Machine Learning.

I följande tabell visas varje utvecklingsmiljö som beskrivs i den här artikeln, tillsammans med för- och nackdelar.

Den här artikeln innehåller även ytterligare användningstips för följande verktyg:

• Jupyter Notebooks: Om du redan använder Jupyter Notebooks har SDK några extrafunktioner som du bör installera.

• Visual Studio Code: Om du använder Visual Studio Code innehåller Azure Machine Learning-tillägget språkstöd för Python och funktioner för att göra det mycket enklare och mer produktivt att arbeta med Azure Machine Learning.

Förutsättningar

• Azure Machine Learning-arbetsyta. Om du inte har någon kan du skapa en Azure Machine Learning-arbetsyta via mallarna Azure Portal, Azure CLI och Azure Resource Manager.

Endast lokal och DSVM: Skapa en konfigurationsfil för arbetsytan

Konfigurationsfilen för arbetsytan är en JSON-fil som talar om för SDK hur du kommunicerar med din Azure Machine Learning-arbetsyta. Filen heter config.json och har följande format:

{
    "subscription_id": "<subscription-id>",
    "resource_group": "<resource-group>",
    "workspace_name": "<workspace-name>"
}

Den här JSON-filen måste finnas i katalogstrukturen som innehåller dina Python-skript eller Jupyter Notebooks. Den kan finnas i samma katalog, en underkatalog med namnet.azureml*, eller i en överordnad katalog.

Använd metoden om MLClient.from_config du vill använda den här filen från koden. Den här koden läser in informationen från filen och ansluter till din arbetsyta.

Skapa en konfigurationsfil för arbetsytan i någon av följande metoder:

• Azure Machine Learning Studio

  Ladda ned filen:

  1. Logga in på Azure Machine Learning-studio
  2. I det övre högra Azure Machine Learning-studio verktygsfältet väljer du namnet på arbetsytan.
  3. Välj länken Ladda ned konfigurationsfil.

  

• Python-SDK för Azure Machine Learning

  Skapa ett skript för att ansluta till din Azure Machine Learning-arbetsyta. Se till att ersätta subscription_id,resource_group och workspace_name med din egen.

  GÄLLER FÖR: Python SDK azure-ai-ml v2 (aktuell)

  #import required libraries
  from azure.ai.ml import MLClient
  from azure.identity import DefaultAzureCredential
  
  #Enter details of your Azure Machine Learning workspace
  subscription_id = '<SUBSCRIPTION_ID>'
  resource_group = '<RESOURCE_GROUP>'
  workspace = '<AZUREML_WORKSPACE_NAME>'
  
  #connect to the workspace
  ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, workspace)
  

Lokal dator eller fjärrmiljö för virtuell dator

Du kan konfigurera en miljö på en lokal dator eller en virtuell fjärrdator, till exempel en Azure Machine Learning-beräkningsinstans eller Datavetenskap virtuell dator.

Så här konfigurerar du en lokal utvecklingsmiljö eller en fjärransluten virtuell dator:

1. Skapa en virtuell Python-miljö (virtualenv, conda).

   Kommentar

   Även om det inte krävs rekommenderar vi att du använder Anaconda eller Miniconda för att hantera virtuella Python-miljöer och installera paket.

   Viktigt!

   Om du använder Linux eller macOS och använder ett annat gränssnitt än bash (till exempel zsh) kan du få fel när du kör vissa kommandon. Du kan undvika det här problemet genom att använda bash kommandot för att starta ett nytt bash-gränssnitt och köra kommandona där.

2. Aktivera den nya virtuella Python-miljön.

3. Installera Azure Machine Learning Python SDK.

4. Om du vill konfigurera din lokala miljö att använda din Azure Machine Learning-arbetsyta skapar du en konfigurationsfil för arbetsytan eller använder en befintlig.

Nu när du har konfigurerat din lokala miljö är du redo att börja arbeta med Azure Machine Learning. Se Självstudie: Azure Machine Learning på en dag för att komma igång.

Jupyter Notebook

När du kör en lokal Jupyter Notebook-server rekommenderar vi att du skapar en IPython-kernel för din virtuella Python-miljö. Detta säkerställer det förväntade beteendet för kernel- och paketimport.

1. Aktivera miljöspecifika IPython-kernels

   conda install notebook ipykernel
   

2. Skapa en kernel för din virtuella Python-miljö. Ersätt <myenv> med namnet på din virtuella Python-miljö.

   ipython kernel install --user --name <myenv> --display-name "Python (myenv)"
   

3. Starta Jupyter Notebook-servern

Visual Studio-koden

Så här använder du Visual Studio Code för utveckling:

1. Installera Visual Studio Code.
2. Installera Tillägget Azure Machine Learning Visual Studio Code (förhandsversion).

När du har installerat Visual Studio Code-tillägget använder du det för att:

• Hantera dina Azure Machine Learning-resurser
• Ansluta till en Azure Machine Learning-beräkningsinstans
• Felsöka onlineslutpunkter lokalt
• Distribuera tränade modeller.

Azure Machine Learning-beräkningsinstans

Azure Machine Learning-beräkningsinstansen är en säker, molnbaserad Azure-arbetsstation som ger dataforskare en Jupyter Notebook-server, JupyterLab och en fullständigt hanterad maskininlärningsmiljö.

Det finns inget att installera eller konfigurera för en beräkningsinstans.

Skapa en när som helst inifrån din Azure Machine Learning-arbetsyta. Ange bara ett namn och ange en typ av virtuell Azure-dator. Prova nu med Skapa resurser för att komma igång.

Mer information om beräkningsinstanser, inklusive hur du installerar paket, finns i Skapa en Azure Machine Learning-beräkningsinstans.

Förutom en Jupyter Notebook-server och JupyterLab kan du använda beräkningsinstanser i den integrerade notebook-funktionen i Azure Machine Learning-studio.

Du kan också använda Tillägget Azure Machine Learning Visual Studio Code för att ansluta till en fjärrberäkningsinstans med VS Code.

Data Science Virtual Machine

Den Datavetenskap virtuella datorn är en anpassad virtuell datoravbildning som du kan använda som utvecklingsmiljö. Den är utformad för data science-arbete som är förkonfigurerade verktyg och programvara som:

• Paket som TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost och Azure Machine Learning SDK
• Populära datavetenskapsverktyg som Spark Standalone och Drill
• Azure-verktyg som Azure CLI, AzCopy och Storage Explorer
• Integrerade utvecklingsmiljöer (IDE:er) som Visual Studio Code och PyCharm
• Jupyter Notebook Server

En mer omfattande lista över verktygen finns i guiden Datavetenskap VM-verktyg.

Så här använder du den Datavetenskap virtuella datorn som utvecklingsmiljö:

1. Skapa en Datavetenskap virtuell dator med någon av följande metoder:

   • Använd Azure Portal för att skapa en Ubuntu eller Windows DSVM.

   • Skapa en Datavetenskap virtuell dator med arm-mallar.

   • Använda Azure CLI

     Om du vill skapa en virtuell Ubuntu-Datavetenskap virtuell dator använder du följande kommando:

     # create a Ubuntu Data Science VM in your resource group
     # note you need to be at least a contributor to the resource group in order to execute this command successfully
     # If you need to create a new resource group use: "az group create --name YOUR-RESOURCE-GROUP-NAME --location YOUR-REGION (For example: westus2)"
     az vm create --resource-group YOUR-RESOURCE-GROUP-NAME --name YOUR-VM-NAME --image microsoft-dsvm:linux-data-science-vm-ubuntu:linuxdsvmubuntu:latest --admin-username YOUR-USERNAME --admin-password YOUR-PASSWORD --generate-ssh-keys --authentication-type password
     

     Om du vill skapa en Windows DSVM använder du följande kommando:

     # create a Windows Server 2016 DSVM in your resource group
     # note you need to be at least a contributor to the resource group in order to execute this command successfully
     az vm create --resource-group YOUR-RESOURCE-GROUP-NAME --name YOUR-VM-NAME --image microsoft-dsvm:dsvm-windows:server-2016:latest --admin-username YOUR-USERNAME --admin-password YOUR-PASSWORD --authentication-type password
     

2. Skapa en conda-miljö för Azure Machine Learning SDK:

   conda create -n py310 python=310
   

3. När miljön har skapats aktiverar du den och installerar SDK:et

   conda activate py310
   pip install azure-ai-ml azure-identity
   

4. Om du vill konfigurera den Datavetenskap virtuella datorn så att den använder din Azure Machine Learning-arbetsyta skapar du en konfigurationsfil för arbetsytan eller använder en befintlig.

   Dricks

   Precis som i lokala miljöer kan du använda Visual Studio Code och Azure Machine Learning Visual Studio Code-tillägget för att interagera med Azure Machine Learning.

   Mer information finns i Datavetenskap Virtuella datorer.

Nästa steg

• Träna och distribuera en modell på Azure Machine Learning med MNIST-datauppsättningen.
• Se Azure Machine Learning SDK för Python-referens.