Een lab instellen dat is gericht op deep learning in natuurlijke taalverwerking met behulp van Azure Lab Services
Belangrijk
Azure Lab Services wordt op 28 juni 2027 buiten gebruik gesteld. Zie de handleiding voor buitengebruikstelling voor meer informatie.
Notitie
Dit artikel verwijst naar functies die beschikbaar zijn in labplannen, waardoor labaccounts zijn vervangen.
In dit artikel leest u hoe u een lab instelt dat is gericht op Deep Learning in Natural Language Processing (NLP) met behulp van Azure Lab Services. NLP is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) waarmee computers met mogelijkheden voor vertaling, spraakherkenning en andere mogelijkheden voor taalbegrip mogelijk zijn.
Studenten die een NLP-klasse nemen, krijgen een virtuele Linux-machine (VM) om te leren hoe ze neurale netwerkalgoritmen toepassen. De algoritmen leren studenten deep learning-modellen te ontwikkelen die worden gebruikt voor het analyseren van geschreven menselijke taal.
Labconfiguratie
Als u dit lab wilt instellen, hebt u een Azure-abonnement en lab-account nodig om aan de slag te gaan. Als u geen Azure-abonnement hebt, maakt u een gratis account voordat u begint.
Zodra u een Azure-abonnement hebt, kunt u een nieuw labplan maken in Azure Lab Services. Zie de zelfstudie over het instellen van een labplan voor meer informatie over het maken van een nieuw labplan. U kunt ook een bestaand labplan gebruiken.
Instellingen voor labplannen
Schakel de instellingen in die worden beschreven in de onderstaande tabel voor het labplan. Zie het artikel over het opgeven van Marketplace-installatiekopieën die beschikbaar zijn voor labmakers voor meer informatie over het inschakelen van Marketplace-installatiekopieën.
| Instelling labplan | Instructies |
|---|---|
| Marketplace-installatiekopieën | Schakel de installatiekopie Datawetenschap Virtual Machine for Linux (Ubuntu) in. |
Labinstellingen
Zie Zelfstudie: Een lab instellen voor instructies voor het maken van een lab. Gebruik de volgende instellingen bij het maken van het lab:
| Labinstellingen | Weergegeven als |
|---|---|
| Grootte van virtuele machine (VM) | Kleine GPU (compute). Deze grootte is het meest geschikt voor rekenintensieve en netwerkintensieve toepassingen, zoals kunstmatige intelligentie en Deep Learning. |
| VM-installatiekopieën | Datawetenschap virtuele machine voor Linux (Ubuntu). Deze afbeelding biedt deep learning-frameworks en hulpprogramma's voor machine learning en gegevenswetenschap. Zie Wat bevat de DSVM om de volledige lijst met geïnstalleerde hulpprogramma's op deze installatiekopieën weer te geven. |
| Verbinding met extern bureaublad inschakelen | Schakel desgewenst de verbinding met extern bureaublad inschakelen in. De Datawetenschap-installatiekopieën zijn al geconfigureerd voor het gebruik van X2Go, zodat docenten en leerlingen/studenten verbinding kunnen maken via een extern bureaublad met gui. X2Go vereist niet dat de instelling Verbinding met extern bureaublad inschakelen is ingeschakeld. |
| Instellingen voor virtuele machines van sjabloon | Kies desgewenst Een installatiekopieën van een virtuele machine gebruiken zonder aanpassingen. Als u labplannen gebruikt en de DSVM beschikt over alle hulpprogramma's die uw klas nodig heeft, kunt u de aanpassingsstap voor sjablonen overslaan. |
Belangrijk
U wordt aangeraden de X2Go te gebruiken met de Datawetenschap-installatiekopieën. Als u er echter voor kiest om RDP te gebruiken, moet u verbinding maken met de Linux-VM met behulp van SSH en de RDP- en GUI-pakketten installeren voordat u het lab publiceert. Vervolgens kunnen leerlingen/studenten verbinding maken met de Virtuele Linux-machine met behulp van RDP later. Zie Grafisch extern bureaublad inschakelen voor Virtuele Linux-machines voor meer informatie.
Configuratie van sjablooncomputer
De Datawetenschap virtuele machine voor Linux-installatiekopie biedt de benodigde frameworks en hulpprogramma's voor deep learning die vereist zijn voor dit type klasse. Als u een installatiekopieën van een virtuele machine zonder aanpassing hebt gekozen bij het maken van het lab, wordt de mogelijkheid om de sjabloonmachine aan te passen uitgeschakeld. U kunt het lab publiceren wanneer u klaar bent.
Conclusie
In dit artikel wordt u begeleid bij de stappen voor het maken van een lab voor de klasse Natuurlijke taalverwerking. U kunt een vergelijkbare instelling gebruiken voor andere deep learning-klassen.
Volgende stappen
De sjabloonafbeelding kan nu worden gepubliceerd naar het lab. Zie De sjabloon-VM publiceren voor meer informatie.
Zie de volgende artikelen tijdens het instellen van uw lab: