Configurar um laboratório focado na aprendizagem profunda no processamento de linguagem natural utilizando os Serviços de Laboratório do Azure
Importante
O Azure Lab Services será descontinuado a 28 de junho de 2027. Para obter mais informações, consulte o guia de aposentadoria.
Nota
Este artigo faz referência a recursos disponíveis em planos de laboratório, que substituíram as contas de laboratório.
Este artigo mostra como configurar um laboratório focado na aprendizagem profunda no Processamento de Linguagem Natural (NLP) usando os Serviços de Laboratório do Azure. A PNL é uma forma de Inteligência Artificial (IA) que permite computadores com tradução, reconhecimento de fala e outras capacidades de compreensão linguística.
Os alunos que fazem uma aula de PNL obtêm uma máquina virtual (VM) Linux para aprender a aplicar algoritmos de rede neural. Os algoritmos ensinam os alunos a desenvolver modelos de aprendizagem profunda que são usados para analisar a linguagem humana escrita.
Configuração de laboratório
Para configurar este laboratório, você precisa de uma assinatura do Azure e uma conta de laboratório para começar. Se não tiver uma subscrição do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.
Depois de ter uma assinatura do Azure, você pode criar um novo plano de laboratório nos Serviços de Laboratório do Azure. Para obter mais informações sobre como criar um novo plano de laboratório, consulte o tutorial sobre como configurar um plano de laboratório. Você também pode usar um plano de laboratório existente.
Configurações do plano de laboratório
Habilite as configurações descritas na tabela abaixo para o plano de laboratório. Para obter mais informações sobre como habilitar imagens do marketplace, consulte o artigo sobre como especificar imagens do Marketplace disponíveis para criadores de laboratório.
| Configuração do plano de laboratório | Instruções |
|---|---|
| Imagens do Marketplace | Habilite a imagem da Máquina Virtual de Ciência de Dados para Linux (Ubuntu). |
Configurações de laboratório
Para obter instruções sobre como criar um laboratório, consulte Tutorial: Configurar um laboratório. Use as seguintes configurações ao criar o laboratório:
| Configurações de laboratório | Value |
|---|---|
| Tamanho da máquina virtual (VM) | GPU pequena (computação). Esse tamanho é mais adequado para aplicações de computação intensiva e de rede, como Inteligência Artificial e Deep Learning. |
| Imagem da VM | Máquina Virtual de Ciência de Dados para Linux (Ubuntu). Esta imagem fornece estruturas e ferramentas de aprendizagem profunda para aprendizagem automática e ciência de dados. Para exibir a lista completa de ferramentas instaladas nesta imagem, consulte O que a DSVM inclui?. |
| Ativar ligação ao ambiente de trabalho remoto | Opcionalmente, marque Ativar conexão de área de trabalho remota. A imagem de Ciência de Dados já está configurada para usar o X2Go para que professores e alunos possam se conectar usando uma área de trabalho remota GUI. O X2Go não requer que a definição Ativar ligação ao ambiente de trabalho remoto esteja ativada. |
| Configurações da máquina virtual do modelo | Opcionalmente, escolha Usar uma imagem de máquina virtual sem personalização. Se você estiver usando planos de laboratório e a DSVM tiver todas as ferramentas que sua classe exige, você poderá ignorar a etapa de personalização do modelo. |
Importante
Recomendamos que você use o X2Go com a imagem de Ciência de Dados. No entanto, se você optar por usar RDP, precisará se conectar à VM Linux usando SSH e instalar os pacotes RDP e GUI antes de publicar o laboratório. Em seguida, os alunos podem se conectar à VM Linux usando RDP mais tarde. Para obter mais informações, consulte Habilitar área de trabalho remota gráfica para VMs Linux.
Configuração da máquina de modelo
A imagem Data Science Virtual Machine for Linux fornece as estruturas e ferramentas de aprendizagem profunda necessárias para este tipo de classe. Se você escolher Usar uma imagem de máquina virtual sem personalização ao criar o laboratório, a capacidade de personalizar a máquina de modelo será desabilitada. Você pode publicar o laboratório quando estiver pronto.
Conclusão
Este artigo orientou você pelas etapas para criar um laboratório para a classe de Processamento de Linguagem Natural. Você pode usar uma configuração semelhante para outras classes de aprendizado profundo.
Próximos passos
A imagem do modelo agora pode ser publicada no laboratório. Para obter mais informações, consulte Publicar a VM de modelo.
Ao configurar seu laboratório, consulte os seguintes artigos: