Découvrir le studio

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Le moyen le plus simple et le plus intuitif d’interagir avec l’espace de travail Azure Machine Learning consiste à utiliser le studio.

Azure Machine Learning studio est un portail web qui fournit une vue d’ensemble de l’ensemble des composants et ressources disponibles dans l’espace de travail.

Accéder au studio

Une fois l’espace de travail Azure Machine Learning créé, vous pouvez accéder à Azure Machine Learning studio de deux manières courantes :

  • Lancez le studio à partir de la page Vue d’ensemble de la ressource de l’espace de travail Azure Machine Learning dans le portail Azure.
  • Accédez directement au studio en vous connectant à https://ml.azure.com à l’aide des informations d’identification associées à votre abonnement Azure.

Une fois votre espace de travail ouvert dans Azure Machine Learning studio, un menu s’affiche dans la barre latérale.

Diagram of different hyperparameter values resulting in different models by performing hyperparameter tuning.

Le menu montre les actions possibles dans le studio :

  • Auteur : créez de nouveaux travaux pour effectuer l’apprentissage et le suivi d’un modèle Machine Learning.
  • Ressources : créez et passez en revue les ressources que vous utilisez lors de l’apprentissage des modèles.
  • Gérer : créez et gérez les ressources dont vous avez besoin pour l’apprentissage des modèles.

Même si vous pouvez utiliser chaque outil à tout moment, le studio est idéal pour une expérimentation rapide ou lorsque vous souhaitez explorer vos travaux passés.

Par exemple, utilisez le studio si vous souhaitez vérifier la bonne exécution de votre pipeline. Ou lorsqu’un travail de pipeline a échoué, vous pouvez utiliser le studio pour accéder aux journaux et examiner les messages d’erreur.

Pour les tâches plus répétitives ou celles que vous souhaitez automatiser, l’interface Azure CLI ou le kit de développement logiciel (SDK) Python sont plus adaptés, car ces outils permettent de définir vos tâches dans du code.