Python için Azure Machine Learning SDK'sını yükleme

Bu makale, SDK için farklı yükleme seçeneklerine yönelik bir kılavuzdur.

Önkoşullar

• Python 3.7 veya sonraki bir sürümü yükledi . azureml-automl paketleri için yalnızca 3.7 veya 3.8 sürümünü kullanın.
• pip yüklü

Varsayılan yükleme

azureml-core adresini kullanın.

pip install azureml-core

Ardından, belirli bir işiniz için gereken diğer paketleri yükleyin.

Yükseltme yüklemesi

Önceki bir sürümü yükseltin:

pip install --upgrade azureml-core

Sürümü denetle

SDK sürümünüzü doğrulayın:

pip show azureml-core

Ortamınızdaki tüm paketleri görmek için:

pip list

Sdk sürümünü Python'da da gösterebilirsiniz, ancak bu sürüm ikincil sürümü içermez.

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

Azure Machine Learning hizmeti için geliştirme ortamınızı yapılandırma hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Geliştirme ortamınızı yapılandırma.

Diğer azureml paketleri

SDK, yükleyebileceğiniz birçok isteğe bağlı paket daha içerir. Bunlar, tüm kullanım örnekleri için gerekli olmayan bağımlılıkları içerir, bu nedenle ortamı şişirmemek için varsayılan yüklemeye dahil değildir. Aşağıdaki tabloda paketleri, bunların kullanım örnekleri ve yüklenecek komut, güncelleştirme ve sürüm denetimi özetlenmiştir.

Yukarıdaki paketler hakkında daha fazla bilgi için bkz . pypi üzerinde AzureML.

Ek kullanım örneği kılavuzu

Kullanım örneğiniz aşağıda açıklanıyorsa kılavuza ve önerilen eylemlere dikkat edin.

Sorun giderme

• Pip Yüklemesi: Bağımlılıkların tek satırlı yüklemeyle tutarlı olacağı garanti değildir:

  Tek bir satır olarak yüklediğinizde işlevli bir bağımlılık çözümleyicisi olmadığından bu, pip'in bilinen bir sınırlamasıdır. İlk benzersiz bağımlılık, baktığı tek bağımlılıktır.

  Aşağıdaki kodda azureml-datadrift ve azureml-train-automl her ikisi de tek satırlı pip yüklemesi kullanılarak yüklenir.

    pip install azureml-datadrift, azureml-train-automl
  

  Bu örnekte 1.0 sürümünün > ve 1.2 sürümünün < gerekli olduğunu düşünelim azureml-datadrift azureml-train-automl. En son sürümü 1.3 ise, eski bir sürüm azureml-datadrift için paket gereksinimi ne olursa olsun azureml-train-automl her iki paket de 1.3'e yükseltilir.

  Paketleriniz için uygun sürümlerin yüklendiğinden emin olmak için aşağıdaki kodda olduğu gibi birden çok satır kullanarak yükleyin. Pip bir sonraki satır çağrısının bir parçası olarak açıkça eski sürüme geçeceğinden sipariş burada sorun oluşturmaz. Bu nedenle, uygun sürüm bağımlılıkları uygulanır.

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

• azureml-train-automl-client yüklenirken açıklama paketinin yüklenmesi garanti edilmiyor:

  Model açıklaması etkin bir uzak AutoML çalıştırması çalıştırırken "Model açıklamaları için lütfen azureml-explain-model paketini yükleyin" hata iletisini görürsünüz. Bu bilinen bir sorundur. Geçici çözüm olarak aşağıdaki adımlardan birini izleyin:

  1. azureml-explain-model'i yerel olarak yükleyin.

      pip install azureml-explain-model
  

  2. AutoML yapılandırmasında model_explainability=False değerini geçirerek açıklanabilirlik özelliğini tamamen devre dışı bırakın.

      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 hataları: Genellikle AutoML Denemesi sırasında görülür:

  Pip kullanarak ortamınızı el ile ayarlarken, desteklenmeyen paket sürümlerinin yüklenmesi nedeniyle hatalarla karşılaşabilirsiniz (özellikle pandas'tan).

  Örneğin ModuleNotFoundError: No module named 'pandas.core.internals.managers'; 'pandas.core.internals' is not a package

  Bu tür hataları önlemek için lütfen automl_setup.cmd kullanarak AutoML SDK'sını yükleyin:

  1. Bir Anaconda istemi açın ve bir dizi örnek not defteri için GitHub deposunu kopyalayın.

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

  2. örnek not defterlerinin ayıklandığı ve çalıştırıldığı how-to-use-azureml/automated-machine-learning klasörüne cd:

  automl_setup
  

• KeyError: Yerel işlemde veya Azure Databricks kümesinde AutoML çalıştırırken 'marka'.

  10 Haziran 2020'de SDK 1.7.0 veya daha önceki bir sürüm kullanılarak yeni bir ortam oluşturulduysa, py-cpuinfo paketindeki bir güncelleştirme nedeniyle eğitim bu hatayla başarısız olabilir. (10 Haziran 2020 veya öncesinde oluşturulan ortamlar, önbelleğe alınmış eğitim görüntüleri kullanıldığından denemelerin uzak işlemde çalıştırıldığı gibi etkilenmez.) Bu sorunu geçici olarak çözmek için aşağıdaki iki adımdan birini uygulayın:

  • SDK sürümünü 1.8.0 veya sonraki bir sürüme güncelleştirin (bu, py-cpuinfo'nun 5.0.0 sürümüne de indirgilmiştir):

    pip install --upgrade azureml-sdk[automl]
    

  • Yüklü py-cpuinfo sürümünü 5.0.0'a düşürun:

    pip install py-cpuinfo==5.0.0
    

• Hata iletisi: 'PyYAML' kaldırılamıyor

  Python için Azure Machine Learning SDK'sı: PyYAML yüklü bir distutils projedir. Bu nedenle, kısmi bir kaldırma varsa, hangi dosyaların bu dosyaya ait olduğunu doğru bir şekilde belirleyemiyoruz. Bu hatayı yoksayarak SDK'yı yüklemeye devam etmek için şunu kullanın:

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

• Azure Machine Learning SDK yüklemesi şu özel durumla başarısız oluyor: ModuleNotFoundError: 'ruamel' veya 'ImportError: ruamel.yaml adlı modül yok'

  Bu sorunla Python için Azure Machine Learning SDK'sının tüm yayımlanan sürümleri için conda temel ortamında en son pip'e (>20.1.1) Python için Azure Machine Learning SDK'sının yüklenmesiyle karşılaşılıyor. Aşağıdaki geçici çözümlere bakın:

  • Python SDK'sını conda temel ortamına yüklemekten kaçının, bunun yerine conda ortamınızı oluşturun ve SDK'yı yeni oluşturulan kullanıcı ortamına yükleyin. En son pip, bu yeni conda ortamında çalışmalıdır.

  • Conda temel ortamından geçiş yapamayacağınız docker'da görüntü oluşturmak için lütfen docker dosyasına pip<=20.1.1 sabitleyin.

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

Sonraki adımlar

Python için Azure Machine Learning hizmet SDK'sını kullanmayı öğrenmek için aşağıdaki sonraki adımları deneyin:

1. Kod örnekleriyle temel sınıflar ve tasarım desenleri hakkında bilgi edinmek için Azure Machine Learnin Python SDK'sına genel bakış makalesini okuyun.
2. Denemeler ve modeller oluşturmaya başlamak için Azure Machine Learning Python Kullanmaya Başlama öğreticisini izleyin.