Explorar o Azure Machine Learning com Jupyter Notebooks

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APLICA-SE A: SDK do Python azure-ai-ml v2 (atual)

O repositório AzureML-Examples inclui os exemplos mais recentes (v2) da CLI e do SDK do Python do Azure Machine Learning. Para obter informações sobre os vários tipos de exemplo, consulte o leiame.

Este artigo mostra como acessar o repositório nos seguintes ambientes:

  • Instância de computação do Azure Machine Learning
  • Seu próprio recurso de computação
  • DSVM (Máquina Virtual de Ciência de Dados)

Você também pode procurar exemplos de código para obter mais exemplos.

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

Para exibir notebooks de exemplo:

  1. Entre no estúdio e selecione seu workspace, se necessário.
  2. Selecione Notebooks.
  3. Selecione a guia Exemplos. Use a pasta SDK v2 para obter exemplos usando o SDK v2 do Python.
  4. Abra o notebook que você deseja executar. Selecione Clonar este notebook para criar uma cópia no compartilhamento de arquivos do workspace. Essa ação copia o notebook, juntamente com todos os recursos dependentes, para o armazenamento de arquivos em seu projeto.

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 em SDK do Azure Machine Learning para instalar o SDK do Azure Machine Learning (v2) para Python

  2. Criar um Workspace do Azure Machine Learning.

  3. Clone o repositório AzureML-Examples.

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

  4. 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, confira Instalar o SDK do Azure Machine Learning para Python.

Opção 3: acesso em uma DSVM

A DSVM (Máquina Virtual de Ciência de Dados) é uma imagem de VM (máquina virtual) personalizada, especificamente criada para 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 precisa criar um workspace e clonar o repositório de exemplo.

  1. Criar um workspace do Azure Machine Learning.

  2. Clone o repositório AzureML-Examples.

    git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git **depth 1

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

    jupyter notebook

Conectar-se a um workspace

Alguns dos exemplos usam MLClient.from_config() para se conectar a um workspace. Para que esses exemplos funcionem, será necessário ter um arquivo de configuração em um diretório no caminho para o exemplo.

O arquivo de configuração é criado para você na instância de computação do Azure Machine Learning. Para usar o código em seu próprio servidor de notebook ou DSVM, crie o arquivo de configuração manualmente. Use um dos seguintes métodos:

  • Escreva um arquivo de arquivo de configuração (aml_config/config.json) na raiz do repositório clonado.

  • Faça download do arquivo de configuração do workspace:

    • Entre no Estúdio do Azure Machine Learning
    • Selecione as configurações do workspace no canto superior direito
    • Selecione Baixar arquivo de configuração
    • Coloque o arquivo na raiz do repositório clonado.

    Captura de tela do download do config.json.

Explore o repositório AzureML-Examples para descobrir o que o Azure Machine Learning pode fazer.

Para mais exemplos de MLOps, consulte https://github.com/Azure/mlops-v2.

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