Создание пользовательских курируемых сред Azure для PyTorch (ACPT) в Студия машинного обучения Azure
В этой статье вы узнаете, как создать настраиваемую среду в Машинном обучении Azure. Пользовательские среды позволяют расширять курируемые среды и добавлять преобразователи распознавания лиц (HF), наборы данных или устанавливать другие внешние пакеты с Машинное обучение Azure. Машинное обучение Azure предлагает создать новую среду с контекстом Docker, содержащим курированную среду ACPT в качестве базового образа и дополнительных пакетов поверх него.
Необходимые компоненты
Перед выполнением действий, описанных в этой статье, убедитесь, что выполнены следующие необходимые условия:
- Подписка Azure. Если у вас еще нет подписки Azure, создайте бесплатную учетную запись, прежде чем начинать работу. Попробуйте бесплатную или платную версию Машинного обучения Azure.
- Рабочая область Машинного обучения Azure. Если у вас ее нет, создайте ее по инструкциям, приведенным в кратком руководстве по созданию ресурсов рабочей области.
Переход к средам
В Студия машинного обучения Azure перейдите в раздел "Среды", выбрав параметр "Среды".
Переход к курируемым средам
Перейдите к курируемым средам и выполните поиск "acpt", чтобы получить список всех доступных курируемых сред ACPT. При выборе среды отображаются сведения о среде.
Получение сведений о курируемых средах
Чтобы создать настраиваемую среду, вам потребуется базовый репозиторий образов Docker, который можно найти в разделе "Описание" как Реестр контейнеров Azure. Скопируйте имя Реестр контейнеров Azure, которое используется позже при создании пользовательской среды.
Переход к пользовательским средам
Вернитесь и выберите вкладку "Пользовательские среды ".
Создание пользовательских сред
Выберите + Создать. В окне "Создать среду" назовите среду, описание и выберите "Создать новый контекст docker" в разделе "Выбор сред".
Вставьте имя образа Docker, скопированное ранее. Настройте среду, объявив базовый образ и добавьте все переменные env, которые вы хотите использовать, и пакеты, которые требуется включить.
Просмотрите параметры среды, при необходимости добавьте все теги и нажмите кнопку "Создать ", чтобы создать настраиваемую среду.
Вот и все! Теперь вы создали настраиваемую среду в Студия машинного обучения Azure и можете использовать ее для запуска моделей машинного обучения.
Следующие шаги
- Дополнительные сведения об объектах среды:
- Дополнительные сведения о моделях обучения см. в Машинное обучение Azure.
- Справочник по контейнеру Azure для PyTorch (ACPT)