Azure Machine Learning のために Python 開発環境をセットアップする

[アーティクル]
09/03/2024

適用対象: Python SDK azure-ai-ml v2 (現行)

Azure Machine Learning のために Python 開発環境を構成する方法について説明します。

次の表では、この記事で説明されている各開発環境と、その長所および短所を示します。

環境	長所	短所
ローカル環境	開発環境と依存関係を完全に制御できます。任意のビルドツール、環境、または IDE を使用できます。	始めるのに時間がかかります。必要な SDK パッケージをインストールする必要があり、環境がまだない場合はそれもインストールする必要があります。
Data Science Virtual Machine (DSVM)	クラウドベースのコンピューティングインスタンスに似ていますが (Python はプレインストールされています)、その他の一般的なデータサイエンスおよび機械学習ツールがプレインストールされています。簡単にスケーリングし、他のカスタムツールやワークフローと組み合わせることができます。	クラウドベースのコンピューティングインスタンスと比較して、作業の開始に時間がかかります。
Azure Machine Learning コンピューティングインスタンス	最も簡単に始められる方法です。この SDK は既にワークスペース VM にインストールされており、ノートブックのチュートリアルは事前に複製され、実行準備ができています。	開発環境と依存関係を制御することはできません。 Linux VM では追加コストが発生します (VM を使用していない場合は料金を回避するために停止できます)。価格の詳細を参照してください。

この記事では、次のツールに関する追加の使用ヒントについても説明します。

Jupyter Notebook: Jupyter Notebooks を既に使用している場合、SDK にはインストールすべきいくつかの追加機能があります。
Visual Studio Code: Visual Studio Code を使用する場合、Azure Machine Learning 拡張機能には、Python の言語サポートに加えて、Azure Machine Learning の使いやすさと生産性を高めるための機能が含まれています。

前提条件

Azure Machine Learning ワークスペース。 Azure Machine Learning ワークスペースがない場合は、Azure portal、Azure CLI、Azure Resource Manager テンプレートを使用して作成できます。

ローカルおよび DSVM のみ:ワークスペース構成ファイルを作成する

ワークスペース構成ファイルは、Azure Machine Learning ワークスペースと通信する方法を SDK に示す JSON ファイルです。ファイルの名前は config.json で、形式は次のとおりです。

{
    "subscription_id": "<subscription-id>",
    "resource_group": "<resource-group>",
    "workspace_name": "<workspace-name>"
}

この JSON ファイルは、Python スクリプトまたは Jupyter Notebook を含むディレクトリ構造内にある必要があります。このファイルは、同じディレクトリ内、.azureml* という名前のサブディレクトリ内、または親ディレクトリ内に置くことができます。

コードからこのファイルを使用するには、MLClient.from_config メソッドを使用します。このコードは、ファイルから情報を読み込み、ワークスペースに接続します。

次のいずれかの方法で、ワークスペース構成ファイルを作成します。

Azure Machine Learning Studio

ファイルをダウンロードする:
1. Azure Machine Learning Studio にサインインします。
2. 右上にある Azure Machine Learning スタジオツールバーで、ワークスペース名を選びます。
3. [構成ファイルのダウンロード] リンクを選択します。

Azure Machine Learning Python SDK

Azure Machine Learning ワークスペースに接続するスクリプトを作成します。必ず subscription_id、resource_group、workspace_name を独自の値に置き換えてください。

適用対象: Python SDK azure-ai-ml v2 (現行)

#import required libraries
from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

#Enter details of your Azure Machine Learning workspace
subscription_id = '<SUBSCRIPTION_ID>'
resource_group = '<RESOURCE_GROUP>'
workspace = '<AZUREML_WORKSPACE_NAME>'

#connect to the workspace
ml_client = MLClient(DefaultAzureCredential(), subscription_id, resource_group, workspace)

ローカルコンピューターまたはリモート VM 環境

ローカルコンピューターまたはリモート仮想マシン (Azure Machine Learning コンピューティングインスタンスや Data Science VM など) に環境をセットアップすることができます。

ローカルの開発環境またはリモート VM を構成するには:

Python 仮想環境を作成します (virtualenv、conda)。

Note

必須ではありませんが、Python 仮想環境の管理とパッケージのインストールのためには、Anaconda または Miniconda を使用することが推奨されます。

重要

Linux または macOS 上で Bash 以外のシェル (例: zsh) を使用している場合、一部のコマンドを実行するとエラーが発生する可能性があります。この問題を回避するには、bash コマンドを使用して新しい Bash シェルを開始し、そこでコマンドを実行します。
新しく作成された Python 仮想環境をアクティブにします。
Azure Machine Learning Python SDK をインストールします。
Azure Machine Learning ワークスペースを使用するようにローカル環境を構成するには、ワークスペース構成ファイルを作成するか、既存のものを使用します。

ローカル環境をセットアップしたので、Azure Machine Learning の操作を開始する準備ができました。使用を開始するには、「チュートリアル: 1 日でわかる Azure Machine Learning」を参照してください。

Jupyter Notebooks

ローカル Jupyter Notebook サーバーを実行する場合は、Python 仮想環境用の IPython カーネルを作成することが推奨されます。これは、予期されるカーネルおよびパッケージのインポート動作が確実に行われるようにするのに役立ちます。

環境固有の IPython カーネルを有効にします
```
conda install notebook ipykernel
```
Python 仮想環境用のカーネルを作成します。 <myenv> は必ず、Python 仮想環境の名前に置き換えてください。
```
ipython kernel install --user --name <myenv> --display-name "Python (myenv)"
```
Jupyter Notebook を起動します

ヒント

ノートブックの例については、AzureML-Examples リポジトリを参照してください。 SDK の例は、/sdk/python の下にあります。たとえば、構成ノートブックの例があります。

Visual Studio Code

開発に Visual Studio Code を使用するには

Visual Studio Code をインストールします。
Visual Studio Code の Azure Machine Learning 拡張機能 (プレビュー) をインストールします。

Visual Studio Code 拡張機能をインストールしたら、次の用途に使用します。

Azure Machine Learning コンピューティングインスタンス

Azure Machine Learning のコンピューティングインスタンスは、セキュリティで保護された、クラウドベースの Azure ワークステーションであり、データサイエンティストに、Jupyter Notebook サーバー、JupyterLab、フルマネージドの機械学習環境を提供します。

コンピューティングインスタンスのためにインストールまたは構成すべきものはありません。

Azure Machine Learning ワークスペース内から、いつでも作成できます。名前を指定し、Azure VM の種類を指定するだけです。「作業を開始するために必要なリソースを作成する」を参照して、今すぐお試しください。

パッケージのインストール方法など、コンピューティングインスタンスの詳細については、「Azure Machine Learning コンピューティングインスタンスを作成する」を参照してください。

ヒント

未使用のコンピューティングインスタンスに対する課金が発生しないようにするには、アイドリングからのシャットダウンを有効にします。

コンピューティングインスタンスは、Jupyter Notebook サーバーと JupyterLab に加えて、Azure Machine Learning スタジオの内部に統合されたノートブック機能で使用できます。

また、VS Code を使用してリモートコンピューティングインスタンスに接続するために、Azure Machine Learning Visual Studio Code 拡張機能を使用することもできます。

データサイエンス仮想マシン

Data Science VM は、開発環境として使用できる、カスタマイズされた仮想マシン (VM) イメージです。これはデータサイエンス作業向けに設計されていて、以下のようなツールとソフトウェアが事前に構成されています。

TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、XGBoost、Azure Machine Learning SDK などのパッケージ
Spark スタンドアロンや Drill などの一般的なデータサイエンスツール
Azure CLI、AzCopy、Storage Explorer などの Azure ツール
Visual Studio Code や PyCharm などの統合開発環境 (IDE)
Jupyter Notebook Server

ツールの包括的な一覧については、Data Science VM ツールガイドに関する記事を参照してください。

重要

Data Science VM をトレーニングまたは推論ジョブのためのコンピューティング先として使用する予定の場合は、Ubuntu のみがサポートされます。

Data Science VM を開発環境として使用するには:

以下のいずれかの方法を使用して Data Science VM を作成します。

Azure portal を使用して、Ubuntu または Windows DSVM を作成します。
ARM テンプレートを使用して Data Science VM を作成します。

Azure CLI の使用

Ubuntu Data Science VM を作成するには、次のコマンドを使用します。

# create a Ubuntu Data Science VM in your resource group
# note you need to be at least a contributor to the resource group in order to execute this command successfully
# If you need to create a new resource group use: "az group create --name YOUR-RESOURCE-GROUP-NAME --location YOUR-REGION (For example: westus2)"
az vm create --resource-group YOUR-RESOURCE-GROUP-NAME --name YOUR-VM-NAME --image microsoft-dsvm:linux-data-science-vm-ubuntu:linuxdsvmubuntu:latest --admin-username YOUR-USERNAME --admin-password YOUR-PASSWORD --generate-ssh-keys --authentication-type password

Windows DSVM を作成するには、次のコマンドを使用します。

# create a Windows Server 2016 DSVM in your resource group
# note you need to be at least a contributor to the resource group in order to execute this command successfully
az vm create --resource-group YOUR-RESOURCE-GROUP-NAME --name YOUR-VM-NAME --image microsoft-dsvm:dsvm-windows:server-2016:latest --admin-username YOUR-USERNAME --admin-password YOUR-PASSWORD --authentication-type password

Azure Machine Learning SDK 用の conda 環境を作成します。
```
conda create -n py310 python=310
```
環境の作成が完了したら、その環境をアクティブにし、SDK をインストールします。
```
conda activate py310
pip install azure-ai-ml azure-identity
```
Azure Machine Learning ワークスペースを使用するように Data Science VM を構成するには、ワークスペース構成ファイルを作成するか、既存のものを使用します。

ヒント

ローカル環境と同様に、Visual Studio Code と、Visual Studio Code の Azure Machine Learning 拡張機能を使用して、Azure Machine Learning を操作できます。

詳細については、「Data Science Virtual Machines」を参照してください。

次のステップ

MNIST データセットを使用して Azure Machine Learning でモデルをトレーニングおよびデプロイします。
Azure Machine Learning SDK for Python のリファレンスに関するページを参照してください。

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Azure Machine Learning のために Python 開発環境をセットアップする

前提条件

ローカルおよび DSVM のみ:ワークスペース構成ファイルを作成する

ローカルコンピューターまたはリモート VM 環境

Jupyter Notebooks

Visual Studio Code

Azure Machine Learning コンピューティングインスタンス

データサイエンス仮想マシン

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その他のリソース

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