Azure Machine Learning Notebooks 使用教程

2024-09-13 03:40:18作者：董灵辛Dennis

1. 项目介绍

Azure Machine Learning Notebooks 是一个开源项目，旨在为数据科学家和机器学习工程师提供一个交互式的环境，用于开发、训练和部署机器学习模型。该项目基于 Jupyter Notebooks，集成了 Azure Machine Learning 服务，使得用户可以在云端进行高效的机器学习实验和模型管理。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下依赖：

Python 3.6 或更高版本
Azure Machine Learning SDK

你可以通过以下命令安装 Azure Machine Learning SDK：

pip install azureml-sdk

2.2 创建工作区

首先，你需要在 Azure 上创建一个 Machine Learning 工作区。你可以使用 Azure CLI 或者通过 Azure 门户手动创建。

az ml workspace create -w <workspace-name> -g <resource-group>

2.3 克隆项目

克隆 Azure Machine Learning Notebooks 项目到本地：

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

2.4 运行示例 Notebook

打开 Jupyter Notebook 并运行示例 Notebook：

jupyter notebook

在 Jupyter Notebook 界面中，导航到 how-to-use-azureml 目录，选择一个示例 Notebook 并运行。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 数据准备

在机器学习项目中，数据准备是一个关键步骤。Azure Machine Learning Notebooks 提供了丰富的工具和示例，帮助你进行数据清洗、特征工程和数据集管理。

3.2 模型训练

使用 Azure Machine Learning 的自动化机器学习功能，你可以快速训练多个模型并选择最佳模型。以下是一个简单的示例：

from azureml.train.automl import AutoMLConfig

automl_config = AutoMLConfig(
    task='classification',
    primary_metric='accuracy',
    training_data=train_data,
    label_column_name='label',
    n_cross_validations=5
)

3.3 模型部署

训练完成后，你可以将模型部署为 REST API 服务，供其他应用程序调用。以下是一个部署示例：

from azureml.core.model import Model
from azureml.core.webservice import AciWebservice

model = Model.register(model_path="model.pkl",
                       model_name="my_model",
                       workspace=ws)

aci_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)

service = Model.deploy(workspace=ws,
                       name="my-service",
                       models=[model],
                       deployment_config=aci_config,
                       overwrite=True)

service.wait_for_deployment(show_output=True)