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Jupyter Notebook を使用した Azure Machine Learning について調べます

  • [アーティクル]

適用対象: Python SDK azure-ai-ml v2 (現行)

AzureML-Examples リポジトリには、最新の (v2) Azure Machine Learning Python CLI と SDK のサンプルが含まれています。 さまざまな種類の例については、readme を参照してください。

この記事では、次の環境からこのリポジトリにアクセスする方法を示します。

  • Azure Machine Learning コンピューティング インスタンス
  • 独自のコンピューティング リソース
  • データ サイエンス仮想マシン (DSVM)

その他の例について、コード サンプルを参照することもできます。

サンプルで作業を開始する最も簡単な方法は、作業を開始するためのリソースを作成する方法に関するページを完了することです。 完了すると、SDK と Azure Machine Learning Notebooks リポジトリが事前に読み込まれた専用のノートブック サーバーが用意されます。 ダウンロードやインストールは必要ありません。

ノートブックの例を表示するには、次のようにします。

  1. スタジオにサインインして、必要に応じてワークスペースを選びます。
  2. [Notebooks] を選択します。
  3. [サンプル] タブを選びます。Python SDK v2 を使う例については、SDK v2 フォルダーを使います。
  4. 実行するノートブックを開きます。 [このノートブックを複製する] を選択して、ワークスペース ファイル共有にコピーを作成します。 この操作により、ノートブックと依存リソースがプロジェクト内のファイル ストレージにコピーされます。

オプション 2: 独自のノートブック サーバーでアクセスする

ローカル開発に独自の Notebook サーバーを使用するには、コンピューターで次の手順に従ってください。

  1. Azure Machine Learning SDK に関するページの手順を使用して、Azure Machine Learning SDK (v2) for Python をインストールします

  2. Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。

  3. AzureML-Examples リポジトリをクローンします。

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

  4. クローンを含むディレクトリからノートブック サーバーを起動します。

    jupyter notebook

これらの手順では、クイック スタートとチュートリアルのノートブックに必要な基本 SDK パッケージがインストールされます。 その他のサンプル ノートブックでは、追加のコンポーネントのインストールが必要な場合があります。 詳細については、「Install the Azure Machine Learning SDK for Python (Azure Machine Learning SDK for Python をインストールする)」を参照してください。

オプション 3: DSVM でアクセスする

Data Science Virtual Machine (DSVM) とは、データ サイエンスの実行専用に構築されたカスタマイズ済み仮想マシン (VM) イメージです。 DSVM を作成すると、SDK と Notebook サーバーがユーザーのためにインストールされて構成されます。 ただし、その場合も、ワークスペースを作成し、サンプル リポジトリを複製する必要があります。

  1. Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。

  2. AzureML-Examples リポジトリを複製します。

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

  3. クローンを含むディレクトリからノートブック サーバーを起動します。

    jupyter notebook

ワークスペースに接続する

一部のサンプルでは、MLClient.from_config() を使用してワークスペースに接続します。 これらのサンプルが動作するには、サンプルへのパス上のディレクトリ内に構成ファイルが必要です。

この構成ファイルは、Azure Machine Learning コンピューティング インスタンスに自動的に作成されます。 独自のノートブック サーバーまたは DSVM でコードを使用するには、構成ファイルを手動で作成します。 次のいずれかの方法を使用します。

  • 複製したリポジトリのルートに構成ファイル (aml_config/config.json) を書き込みます。

  • ワークスペース構成ファイルをダウンロードします。

    • Azure Machine Learning Studio にサインインします。
    • 右上にあるワークスペースの設定を選択します
    • [構成ファイルをダウンロードする] を選択します
    • このファイルを、複製したリポジトリのルートに配置します。

    config.json のダウンロードのスクリーンショット。

AzureML-Examples リポジトリを調べて、Azure Machine Learning でできることを理解する。

MLOps の追加の例について、https://github.com/Azure/mlops-v2 を参照する。

以下のチュートリアルを試します: