Exemplos em Máquinas Virtuais de Ciência de Dados do Azure

Artigo
09/01/2024

Uma DSVM (Máquinas Virtuais de Ciência de Dados) do Azure inclui um conjunto abrangente de código de exemplo. Esses exemplos incluem notebooks Jupyter e scripts em linguagens como Python e R.

Nota

Para obter mais informações sobre como executar blocos de anotações Jupyter em suas máquinas virtuais de ciência de dados, visite a seção Access Jupyter .

Pré-requisitos

Para executar esses exemplos, você deve ter uma máquina virtual de ciência de dados do Ubuntu provisionada.

Amostras disponíveis

Categoria de amostras	Description	Localizações
Linguagem Python	Exemplos que explicam como se conectar com armazenamentos de dados em nuvem baseados no Azure e como trabalhar com cenários do Azure Machine Learning. Linguagem Python	`~notebooks`
Língua Julia	Fornece uma descrição detalhada da plotagem e aprendizagem profunda em Julia. Explica como chamar C e Python de Julia. Língua Julia	Windows: `~notebooks/Julia_notebooks` Linux: `~notebooks/julia`
Azure Machine Learning	Mostra como criar modelos de aprendizagem automática e aprendizagem profunda com o Machine Learning. Implante modelos em qualquer lugar. Use aprendizado de máquina automatizado e ajuste inteligente de hiperparâmetros. Use o gerenciamento de modelos e treinamento distribuído. Machine Learning	`~notebooks/AzureML`
Cadernos PyTorch	Exemplos de aprendizagem profunda que usam redes neurais baseadas em PyTorch. Os notebooks variam de cenários iniciantes a avançados. Cadernos PyTorch	`~notebooks/Deep_learning_frameworks/pytorch`
TensorFlow	Várias amostras de redes neurais e técnicas implementadas com a estrutura TensorFlow. TensorFlow	`~notebooks/Deep_learning_frameworks/tensorflow`
H2O	Exemplos baseados em Python que usam H2O para cenários de problemas do mundo real. H2O	`~notebooks/h2o`
Linguagem SparkML	Exemplos que usam recursos do kit de ferramentas Apache Spark MLLib, por meio do pySpark e MMLSpark: Microsoft Machine Learning for Apache Spark on Apache Spark 2.x. Linguagem SparkML	`~notebooks/SparkML/pySpark` `~notebooks/MMLSpark`
XGBoost	Exemplos de aprendizado de máquina padrão em XGBoost - por exemplo, classificação e regressão. XGBoost	Windows: `\dsvm\samples\xgboost\demo`

Acesso Jupyter

Para acessar o Jupyter, selecione o ícone do Jupyter na área de trabalho ou no menu do aplicativo. Você também pode acessar o Jupyter em uma edição Linux de uma DSVM. Para acesso remoto a partir de um navegador da web, visite https://<Full Domain Name or IP Address of the DSVM>:8000 no Ubuntu.

Para adicionar exceções e disponibilizar o acesso ao Jupyter por meio de um navegador, use estas diretrizes:

Ativar exceção Jupyter