Azure Machine Learning SDK for Python をインストールする

この記事では、SDK のさまざまなインストール オプションについて説明します。

前提条件

• Python がインストール バージョン 3.7 以降。 azureml-automl パッケージの場合は、バージョン 3.7 または 3.8 のみを使用します。
• pip がインストールされている

既定のインストール

azureml-core を使用してください。

pip install azureml-core

その後、特定のジョブに必要なその他のパッケージをすべてインストールします。

インストールのアップグレード

以前のバージョンをアップグレードします。

pip install --upgrade azureml-core

バージョンの確認

SDK のバージョンを確認します。

pip show azureml-core

環境内のすべてのパッケージを表示するには、次のようにします。

pip list

Python で SDK バージョンを表示することもできますが、このバージョンにはマイナー バージョンは含まれていません。

import azureml.core
print(azureml.core.VERSION)

Azure Machine Learning service の開発環境を構成する方法の詳細については、開発環境の構成に関するページを参照してください。

その他の azureml パッケージ

SDK には、インストール可能な他の多くのオプション パッケージが含まれています。 これらには、すべてのユースケースに必要なわけではない依存関係が含まれるため、環境の肥大を回避するために、既定のインストールには組み込まれていません。 次の表は、パッケージ、そのユース ケース、インストール、更新、およびバージョン チェックのコマンドの概要を示しています。

上記のパッケージの詳細については、pypi での AzureML を参照してください。

その他のユースケース ガイダンス

ご自身のユースケースが以下に示されている場合は、ガイダンスと推奨される操作に注意してください。

トラブルシューティング

• Pip のインストール: 依存関係が単一行インストールと一貫性を持つ保証はありません。

  これは pip の既知の制限であり、単一行としてインストールするときに、機能する依存関係競合回避モジュールがないことが原因です。 pip によって参照されるのは、最初の固有の依存関係のみです。

  次のコードでは、azureml-datadrift と azureml-train-automl の両方が単一行の pip インストールを使用してインストールされます。

    pip install azureml-datadrift, azureml-train-automl
  

  この例で、azureml-datadrift にはバージョン > 1.0 が必要で、azureml-train-automl にはバージョン < 1.2 が必要であるとします。 azureml-datadrift の最新バージョンが 1.3 の場合、古いバージョンの azureml-train-automl パッケージ要件に関係なく、両方のパッケージが 1.3 にアップグレードされます。

  パッケージに適切なバージョンがインストールされていることを確認するには、次のコードのように複数行を使用してインストールします。 pip は次の行呼び出しの一部として明示的にダウングレードされるため、ここでは順序は問題になりません。 そのため、適切なバージョンの依存関係が適用されます。

     pip install azureml-datadrift
     pip install azureml-train-automl 
  

• azureml-train-automl-client をインストールする際に、説明パッケージのインストールが保証されていない:

  モデルの説明を有効にして、リモートの AutoML 実行を行うと、"Please install azureml-explain-model package for model explanations (モデルの説明のために azureml-explain-model パッケージをインストールしてください)" というエラー メッセージが表示されます。これは既知の問題です。 回避策として、次のいずれかの手順に従います。

  1. azureml-explain-model をローカルでインストールします。

      pip install azureml-explain-model
  

  2. AutoML 構成で model_explainability=False を渡すことによって、説明機能を完全に無効にします。

      automl_config = AutoMLConfig(task = 'classification',
                             path = '.',
                             debug_log = 'automated_ml_errors.log',
                             compute_target = compute_target,
                             run_configuration = aml_run_config,
                             featurization = 'auto',
                             model_explainability=False,
                             training_data = prepped_data,
                             label_column_name = 'Survived',
                             **automl_settings)
  

• Panda エラー: 通常、AutoML 実験中に表示されます。

  pip を使用して手動で環境を設定すると、サポートされていないパッケージ バージョンがインストールされるため、(特に pandas の) エラーが表示される場合があります。

  たとえば、ModuleNotFoundError: No module named 'pandas.core.internals.managers'; 'pandas.core.internals' is not a package のように指定します。

  このようなエラーを回避するには、automl_setup.cmd を使用して AutoML SDK をインストールしてください。

  1. Anaconda プロンプトを開き、一連のサンプル ノートブックの GitHub リポジトリをクローンします。

  git clone https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks.git
  

  2. cd を使用して、サンプル ノートブックが抽出された how-to-use-azureml/automated-machine-learning フォルダーに移動し、次のように実行します。

  automl_setup
  

• KeyError: ローカル コンピューティングまたは Azure Databricks クラスターで AutoML を実行すると、'ブランド' になる

  SDK 1.7.0 以前を使用して 2020 年 6 月 10 日より後に新しい環境を作成した場合、py-cpuinfo パッケージの更新によって、トレーニングがこのエラーで失敗することがあります。 (2020 年 6 月 10 日以前に作成された環境は影響を受けません。これは、キャッシュされたトレーニング イメージが使用されるため、リモート コンピューティングで実行される実験と同様です)。この問題を回避するには、次の 2 つの手順のいずれかを実行します。

  • SDK のバージョンを 1.8.0 以降に更新します (これにより、py-cpuinfo も 5.0.0 にダウングレードされます)。

    pip install --upgrade azureml-sdk[automl]
    

  • インストールされている py-cpuinfo のバージョンを 5.0.0 にダウングレードします。

    pip install py-cpuinfo==5.0.0
    

• エラー メッセージ: [Cannot uninstall 'PyYAML']\('PyYAML' をアンインストールできません\)

  Azure Machine Learning SDK for Python: PyYAML は、 distutils インストールされたプロジェクトです。 したがって、部分的なアンインストールが行われた場合、それに属しているファイルを正確に判別できません。 このエラーを無視して SDK のインストールを続行するには、次を使用します。

  pip install --upgrade azureml-sdk[notebooks,automl] --ignore-installed PyYAML
  

• Azure Machine Learning SDK のインストールが例外で失敗する: ModuleNotFoundError: 'ruamel' または 'ImportError: no module named ruamel.yaml'

  この問題は、Python 用 Azure Machine Learning SDK のすべてのリリース バージョンの conda ベース環境で、最新の pip (>20.1.1) に Python 用 Azure Machine Learning SDK をインストールしたときに発生します。 次の回避策を参照してください。

  • conda ベース環境に Python SDK をインストールしないでください。代わりに conda 環境を作成し、新しく作成されたユーザー環境に SDK をインストールします。 最新の pip は、その新しい conda 環境で動作します。

  • Docker でイメージを作成するときに、conda ベース環境から切り替えることができない場合は、pip<=20.1.1 を Docker ファイルにピン留めしてください。

  conda install -c r -y conda python=3.8 pip=20.1.1
  

次のステップ

次の手順を試して、Azure Machine Learning service の Python 用 SDK の使用方法を学習してください。

1. Azure Machine Learnin Python SDK の概要を読んで、コード サンプルでの主要なクラスと設計パターンを確認します。
2. Azure Machine Learning の Python 概要チュートリアルに従って、実験とモデルの作成を開始します。