Gerenciar recursos do Azure Machine Learning usando a Extensão Visual Studio Code (versão prévia)

Saiba como gerenciar recursos do Azure Machine Learning usando a extensão VS Code.

Pré-requisitos

• Assinatura do Azure. Caso não tenha uma, inscreva-se para experimentar a versão paga ou gratuita do Azure Machine Learning.
• Visual Studio Code. Se você não tiver, instale-o.
• Extensão do Azure Machine Learning. Para configurar a extensão, siga o Guia de instalação da extensão Azure Machine Learning do VS Code.

Criar recursos

A maneira mais rápida de criar recursos é usando a barra de ferramentas da extensão.

1. Abra a exibição do Azure Machine Learning.
2. Selecione + na barra de atividades.
3. Escolha o recurso na lista suspensa.
4. Configure o arquivo de especificação. As informações necessárias dependem do tipo de recurso que você deseja criar.
5. Clique com o botão direito do mouse no arquivo de especificação e selecione Azure ML: executar YAML.

Como alternativa, você pode criar um recurso usando a paleta de comandos:

1. Abra a paleta de comandos em Exibir > Paleta de Comandos
2. Insira > Azure ML: Create <RESOURCE-TYPE> na caixa de texto. Substitua RESOURCE-TYPE pelo tipo de recurso que você deseja criar.
3. Configure o arquivo de especificação.
4. Abra a paleta de comandos em Exibir > Paleta de Comandos
5. Insira > Azure ML: Create Resource na caixa de texto.

Recursos de versão

Alguns recursos, como ambientes e modelos, permitem que você faça alterações em um recurso e armazene as diferentes versões.

Para realizar controle de versão de um recurso:

1. Use o arquivo de especificação existente que criou o recurso ou siga o processo de criação de recursos para criar um arquivo de especificação.
2. Incremente o número de versão no modelo.
3. Clique com o botão direito do mouse no arquivo de especificação e selecione Azure ML: executar YAML.

Desde que o nome do recurso atualizado seja o mesmo que a versão anterior, o Azure Machine Learning coleta as alterações e cria uma versão.

Workspaces

Para saber mais, confira workspaces.

Criar um workspace

1. Na exibição do Azure Machine Learning, clique com o botão direito do mouse no nó da assinatura e selecione Criar Workspace.
2. Um arquivo de especificação é exibido. Configure o arquivo de especificação.
3. Clique com o botão direito do mouse no arquivo de especificação e selecione Azure ML: executar YAML.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Create Workspace na paleta de comandos.

Remover o workspace

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Clique com o botão direito do mouse no workspace que você deseja remover.
3. Selecione se deseja remover:
   • Somente o workspace: esta opção exclui somente o recurso do workspace do Azure. O grupo de recursos, as contas de armazenamento e quaisquer outros recursos aos quais o workspace foi associado ainda permanecem no Azure.
   • Com recursos associados: esta opção exclui o eworkspace e todos os recursos associados a ele.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Remove Workspace na paleta de comandos.

Armazenamentos de dados

Atualmente, a extensão é compatível com os seguintes tipos de armazenamento de dados:

• Blob do Azure
• Azure Data Lake Gen 1
• Azure Data Lake Gen 2
• Arquivos do Azure

Criar um repositório de dados

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace em que você deseja criar o armazenamento de dados.
3. Clique com o botão direito do mouse no nó Armazenamentos de dados e selecione Criar Armazenamento de Dados.
4. Escolha o tipo de armazenamento de dados.
5. Um arquivo de especificação é exibido. Configure o arquivo de especificação.
6. Clique com o botão direito do mouse no arquivo de especificação e selecione Azure ML: executar YAML.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Create Datastore na paleta de comandos.

Administrar o armazenamento de dados

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó do Armazenamento de dados dentro do seu workspace.
4. Clique com o botão direito do mouse no armazenamento de dados no qual você deseja:
   • Cancelar o Registro do Armazenamento de Dados. Remove o armazenamento de dados do seu workspace.
   • Exibir Armazenamento de Dados. Exibe configurações somente leitura do armazenamento de dados

Como alternativa, use os comandos > Azure ML: Unregister Datastore e > Azure ML: View Datastore, respectivamente, na paleta de comandos.

Ambientes

Para saber mais, confira ambientes.

Criar ambiente

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace em que você deseja criar o armazenamento de dados.
3. Clique com o botão direito do mouse no nó Ambientes e selecione Criar Ambiente.
4. Um arquivo de especificação é exibido. Configure o arquivo de especificação.
5. Clique com o botão direito do mouse no arquivo de especificação e selecione Azure ML: executar YAML.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Create Environment na paleta de comandos.

Exibir configurações de ambiente

Para exibir as dependências e as configurações de um ambiente específico na extensão:

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Ambientes.
4. Clique com o botão direito do mouse no ambiente que você deseja exibir e selecione Exibir Ambiente.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: View Environment na paleta de comandos.

Criar trabalho

A maneira mais rápida de criar um trabalho é clicando no ícone Criar Trabalho na barra de atividades da extensão.

Usando os nós de recurso na exibição do Azure Machine Learning:

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Clique com o botão direito do mouse no nó Experimentos no workspace e selecione Criar Trabalho.
4. Escolha o seu tipo de trabalho.
5. Um arquivo de especificação é exibido. Configure o arquivo de especificação.
6. Clique com o botão direito do mouse no arquivo de especificação e selecione Azure ML: executar YAML.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Create Job na paleta de comandos.

Exibir trabalho

Para exibir o seu trabalho no Estúdio do Azure Machine Learning:

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó Experimentos dentro de seu workspace.
3. Clique com o botão direito do mouse no experimento que deseja exibir e selecione Exibir Experimento no Estúdio.
4. Um prompt é exibido, solicitando que abra o URL do experimento no Estúdio do Azure Machine Learning. Selecione Abrir.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: View Experiment in Studio, respectivamente, na paleta de comandos.

Monitorar progresso de trabalhos

Enquanto estiver executando o seu trabalho, talvez você queira acompanhar o progresso dele. Para acompanhar o progresso de um trabalho no Estúdio do Azure Machine Learning a partir da extensão:

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó Experimentos dentro de seu workspace.
3. Expanda o nó do trabalho que deseja acompanhar.
4. Clique com o botão direito do mouse no trabalho e selecione Exibir Trabalho no Studio.
5. Um prompt é exibido, solicitando que abra o URL do trabalho no Estúdio do Azure Machine Learning. Selecione Abrir.

Baixar registros e saídas de trabalho

Quando um trabalho for concluído, talvez você queira baixar os logs e os ativos, como o modelo gerado como parte de um trabalho.

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó Experimentos dentro de seu workspace.
3. Expanda o nó de trabalho no que você deseja baixar logs e saídas.
4. Clique com o botão direito do mouse no trabalho:
   • Para baixar as saídas, selecione Baixar saídas.
   • Para baixar os logs, selecione Baixar logs.

Como alternativa, use os comandos > Azure ML: Download Outputs e > Azure ML: Download Logs, respectivamente, na paleta de comandos.

Instâncias de computação

Para saber mais, consulte instâncias de computação.

Criar uma instância de computação

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Computação.
4. Clique com o botão direito do mouse no nó Instâncias de computação no seu workspace e selecione Criar Computação.
5. Um arquivo de especificação é exibido. Configure o arquivo de especificação.
6. Clique com o botão direito do mouse no arquivo de especificação e selecione Azure ML: executar YAML.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Create Compute na paleta de comandos.

Conectar-se a uma instância de computação

Para usar uma instância de computação como um ambiente de desenvolvimento ou um servidor Jupyter remoto, confira Conectar-se a uma instância de computação.

Parar ou reiniciar instância de computação

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Instâncias de Computação dentro do nó de Computação.
4. Clique com o botão direito do mouse na instância de computação que deseja parar ou reiniciar e selecione Parar a Instância de Computação ou Reiniciar a Instância de Computação, respectivamente.

Como alternativa, use os comandos > Azure ML: Stop Compute instance e Restart Compute instance, respectivamente, na paleta de comandos.

Exibir configuração da instância de computação

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Instâncias de Computação dentro do nó de Computação.
4. Clique com o botão direito do mouse na instância de computação que deseja inspecionar e selecione Exibir Propriedades da Instância de Computação.

Como alternativa, use o comando AzureML: View Compute instance Properties na paleta de comandos.

Excluir instância de computação

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Instâncias de Computação dentro do nó de Computação.
4. Clique com o botão direito do mouse na instância de computação que deseja excluir e selecione Excluir Instância de Computação.

Como alternativa, use o comando AzureML: Delete Compute instance na paleta de comandos.

Clusters de cálculo

Para obter mais informações, confira treinamento dos destinos de computação.

Criar um cluster de cálculo

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Computação.
4. Clique com o botão direito do mouse no nó Clusters de cálculo no seu workspace e selecione Criar Computação.
5. Um arquivo de especificação é exibido. Configure o arquivo de especificação.
6. Clique com o botão direito do mouse no arquivo de especificação e selecione Azure ML: executar YAML.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Create Compute na paleta de comandos.

Exibir configuração de computação

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Clusters de cálculo dentro do seu nó Computação.
4. Clique com o botão direito do mouse na computação que deseja exibir e selecione Exibir Propriedades da Computação.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: View Compute Properties na paleta de comandos.

Excluir um cluster de cálculo

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Clusters de cálculo dentro do seu nó Computação.
4. Clique com o botão direito do mouse na computação que deseja excluir e selecione Remover Computação.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Remove Compute na paleta de comandos.

Clusters de inferência

Para obter mais informações, confira destinos de computação para inferência.

Gerenciar clusters de inferência

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Clusters de inferência dentro do seu nó Computação.
4. Clique com o botão direito do mouse na computação na qual você deseja:
   • Exibir as Propriedades de Computação. Exibe dados de configuração somente leitura sobre a sua computação anexada.
   • Desanexar a Computação. Desanexa a computação do workspace.

Como alternativa, use os comandos > Azure ML: View Compute Properties e > Azure ML: Detach Compute, respectivamente, na paleta de comandos.

Excluir clusters de inferência

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Computações anexada dentro do nó Computação.
4. Clique com o botão direito do mouse na computação que deseja excluir e selecione Remover Computação.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Remove Compute na paleta de comandos.

Computação anexada

Para obter mais informações, confira computação não gerenciada.

Gerenciar computação anexada

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Expanda o nó Computações anexada dentro do nó Computação.
4. Clique com o botão direito do mouse na computação na qual você deseja:
   • Exibir as Propriedades de Computação. Exibe dados de configuração somente leitura sobre a sua computação anexada.
   • Desanexar a Computação. Desanexa a computação do workspace.

Como alternativa, use os comandos > Azure ML: View Compute Properties e > Azure ML: Detach Compute, respectivamente, na paleta de comandos.

Modelos

Criar modelo

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Clique com o botão direito do mouse no nó Modelos no workspace e selecione Criar Modelo.
4. Um arquivo de especificação é exibido. Configure o arquivo de especificação.
5. Clique com o botão direito do mouse no arquivo de especificação e selecione Azure ML: executar YAML.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Create Model na paleta de comandos.

Exibir propriedades do modelo

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó Modelos dentro de seu workspace.
3. Clique com o botão direito do mouse no modelo cujas propriedades deseja exibir e selecione Exibir Propriedades do Modelo. Um arquivo é aberto no editor, contendo as propriedades do modelo.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: View Model Properties na paleta de comandos.

Baixar o modelo

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó Modelos dentro de seu workspace.
3. Clique com botão direito do mouse no modelo que deseja baixar e selecione Baixar Arquivo do Modelo.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Download Model File na paleta de comandos.

Excluir um modelo

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó Modelos dentro de seu workspace.
3. Clique com o botão direito do mouse no modelo que deseja excluir e selecione Excluir.
4. Um prompt é exibido confirmando se você deseja remover o modelo. Selecione OK.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Remove Model na paleta de comandos.

Pontos de extremidade

Criar ponto de extremidade

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó do workspace.
3. Clique com o botão direito do mouse no nó Modelos no workspace e selecione Criar Ponto de Extremidade.
4. Escolha o tipo de ponto de extremidade.
5. Um arquivo de especificação é exibido. Configure o arquivo de especificação.
6. Clique com o botão direito do mouse no arquivo de especificação e selecione Azure ML: executar YAML.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Create Endpoint na paleta de comandos.

Excluir o ponto de extremidade

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó Ponto de extremidade dentro de seu workspace.
3. Clique com o botão direito do mouse na implantação que deseja remover e selecione Remover Serviço.
4. Um prompt é exibido confirmando que deseja remover o serviço. Selecione OK.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Remove Service na paleta de comandos.

Exibir propriedades do serviço

Além de criar e excluir implantações, você pode exibir e editar as configurações associadas às implantações.

1. Expanda o nó de assinatura que contém seu workspace.
2. Expanda o nó Ponto de extremidade dentro de seu workspace.
3. Clique com o botão direito do mouse na implantação que deseja gerenciar:
   • Para exibir as definições de configuração da implantação, selecione Exibir Propriedades do Serviço.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: View Service Properties na paleta de comandos.

Próximas etapas

Treine um modelo de classificação de imagem usando a extensão VS Code.