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使用 Azure 机器学习 Python SDK (v1) 训练模型

适用于：Python SDK azureml v1

了解如何用 SDK v1 将 Azure 计算资源附加到 Azure 机器学习工作区。 然后，可以将这些资源用作机器学习任务中的训练和推理计算目标。

本文介绍如何将工作区设置为使用这些计算资源：

• 本地计算机
• 远程虚拟机
• Apache Spark 池（由 Azure Synapse Analytics 提供支持）
• Azure HDInsight
• Azure Batch
• Azure Databricks - 仅在机器学习管道中用作训练计算目标
• Azure Data Lake Analytics
• Azure 容器实例
• Azure 机器学习 Kubernetes

若要使用 Azure 机器学习管理的计算目标，请参阅：

• Azure 机器学习计算实例
• Azure 机器学习计算群集
• Azure Kubernetes 服务群集

重要

本文中标记为“预览”的项目前为公共预览版。 该预览版在提供时没有附带服务级别协议，建议不要将其用于生产工作负载。 某些功能可能不受支持或者受限。 有关详细信息，请参阅 Microsoft Azure 预览版补充使用条款。

先决条件

• Azure 机器学习工作区。 有关详细信息，请参阅创建工作区资源。

• 机器学习服务的 Azure CLI 扩展、Azure 机器学习 Python SDK 或 Azure 机器学习 Visual Studio Code 扩展。

限制

• 请勿在工作区中为同一计算创建多个同步附件。 例如，使用两个不同的名称将一个 Azure Kubernetes 服务群集附加到工作区。 每个新附件都会破坏先前存在的附件。

  如果要重新附加计算目标来实现某个目的（例如，更改 TLS 或其他群集配置设置），则必须先删除现有附件。

什么是计算目标？

使用 Azure 机器学习，可在不同的资源或环境（统称为计算目标）中训练模型。 计算目标可以是本地计算机，也可以是云资源，例如 Azure 机器学习计算、Azure HDInsight 或远程虚拟机。 还可以使用计算目标进行模型部署，如部署模型的位置和方式中所述。

本地计算机

使用本地计算机进行训练时，无需创建计算目标。 只需从本地计算机提交训练运行。

使用本地计算机进行推理时，必须安装 Docker。 若要执行部署，请使用 LocalWebservice.deploy_configuration() 来定义 Web 服务将使用的端口。 然后使用通过 Azure 机器学习部署模型中所述的常规部署流程。

远程虚拟机

Azure 机器学习还支持连接 Azure 虚拟机。 VM 必须是 Azure Data Science Virtual Machine (DSVM)。 此 VM 提供精选的工具和框架用于满足整个机器学习开发生命周期的需求。 有关如何将 DSVM 与 Azure 机器学习配合使用的详细信息，请参阅配置开发环境。

提示

建议使用 Azure 机器学习计算实例，而不是远程 VM。 它是一个完全托管的基于云的计算解决方案，专用于 Azure 机器学习。 有关详细信息，请参阅创建和管理 Azure 机器学习计算实例。

1. 创建：Azure 机器学习无法为你创建远程 VM。 你需要自行创建 VM，然后将其附加到 Azure 机器学习工作区。 要详细了解如何创建 DSVM，请参阅预配适用于 Linux (Ubuntu) 的 Data Science Virtual Machine。

   警告

   Azure 机器学习仅支持运行 Ubuntu 的虚拟机。 创建 VM 或选择现有 VM 时，必须选择使用 Ubuntu 的 VM。

   Azure 机器学习还要求虚拟机具有公共 IP 地址。

2. 附加：使用 Azure 机器学习工作室将 DSVM 附加到工作区。

   警告

   请勿在工作区中为同一 DSVM 创建多个同步附件。 每个新附件都会破坏先前存在的附件。

3. 配置：为 DSVM 计算目标创建运行配置。 Docker 与 conda 用于在 DSVM 上创建和配置训练环境。

   from azureml.core import ScriptRunConfig
   from azureml.core.environment import Environment
   from azureml.core.conda_dependencies import CondaDependencies
   
   # Create environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   
   # Specify the conda dependencies
   myenv.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(conda_packages=['scikit-learn'])
   
   # If no base image is explicitly specified the default CPU image "azureml.core.runconfig.DEFAULT_CPU_IMAGE" will be used
   # To use GPU in DSVM, you should specify the default GPU base Docker image or another GPU-enabled image:
   # myenv.docker.enabled = True
   # myenv.docker.base_image = azureml.core.runconfig.DEFAULT_GPU_IMAGE
   
   # Configure the run configuration with the Linux DSVM as the compute target and the environment defined above
   src = ScriptRunConfig(source_directory=".", script="train.py", compute_target=compute, environment=myenv) 
   

提示

如果要从工作区中删除（拆离）VM，请使用 RemoteCompute.detach() 方法。

Azure 机器学习不会为你删除 VM。 必须使用 Azure 门户、CLI 或适用于 Azure VM 的 SDK 手动删除 VM。

Apache Spark 池

通过 Azure Synapse Analytics 与 Azure 机器学习的集成（预览版），你可以附加由 Azure Synapse 提供支持的 Apache Spark 池，以进行交互式数据探索和准备。 借助这种集成，你可使用专用计算大规模地进行数据整理。 有关详细信息，请参阅如何附加由 Azure Synapse Analytics 提供支持的 Apache Spark 池。

Azure HDInsight

Azure HDInsight 是用于大数据分析的热门平台。 该平台提供的 Apache Spark 可用于训练模型。

1. 创建：Azure 机器学习无法为你创建 HDInsight 群集。 你需要自行创建群集，然后将其附加到 Azure 机器学习工作区。 有关详细信息，请参阅在 HDInsight 中创建 Spark 群集。

   警告

   Azure 机器学习要求 HDInsight 群集具有公共 IP 地址。

   创建群集时，必须指定 SSH 用户名和密码。 请记下这些值，因为在将 HDInsight 用作计算目标时需要用到这些值。

   创建群集后，使用主机名 <clustername>-ssh.azurehdinsight.net 连接到该群集，其中，<clustername> 是为该群集提供的名称。

2. 附加：使用 Azure 机器学习工作室将 HDInsight 群集附加到工作区。

   警告

   请勿在工作区中为同一 HDInsight 创建多个同步附件。 每个新附件都会破坏先前存在的附件。

3. 配置：为 HDI 计算目标创建运行配置。

   from azureml.core.runconfig import RunConfiguration
   from azureml.core.conda_dependencies import CondaDependencies
   
   
   # use pyspark framework
   run_hdi = RunConfiguration(framework="pyspark")
   
   # Set compute target to the HDI cluster
   run_hdi.target = hdi_compute.name
   
   # specify CondaDependencies object to ask system installing numpy
   cd = CondaDependencies()
   cd.add_conda_package('numpy')
   run_hdi.environment.python.conda_dependencies = cd
   

提示

如果要从工作区中删除（拆离）HDInsight 群集，请使用 HDInsightCompute.detach() 方法。

Azure 机器学习不会为你删除 HDInsight 群集。 必须使用 Azure 门户、CLI 或适用于 Azure HDInsight 的 SDK 将其手动删除。

Azure Batch

Azure Batch 用于在云中高效运行大规模并行高性能计算 (HPC) 应用程序。 可以在 Azure 机器学习管道中使用 AzureBatchStep 将作业提交到 Azure Batch 计算机池。

若要将 Azure Batch 附加为计算目标，必须使用 Azure 机器学习 SDK 并提供以下信息：

• Azure Batch 计算名称：在工作区中用于计算的易记名称
• Azure Batch 帐户名称：Azure Batch 帐户的名称
• 资源组：包含 Azure Batch 帐户的资源组。

以下代码演示如何将 Azure Batch 附加为计算目标：

from azureml.core.compute import ComputeTarget, BatchCompute
from azureml.exceptions import ComputeTargetException

# Name to associate with new compute in workspace
batch_compute_name = 'mybatchcompute'

# Batch account details needed to attach as compute to workspace
batch_account_name = "<batch_account_name>"  # Name of the Batch account
# Name of the resource group which contains this account
batch_resource_group = "<batch_resource_group>"

try:
    # check if the compute is already attached
    batch_compute = BatchCompute(ws, batch_compute_name)
except ComputeTargetException:
    print('Attaching Batch compute...')
    provisioning_config = BatchCompute.attach_configuration(
        resource_group=batch_resource_group, account_name=batch_account_name)
    batch_compute = ComputeTarget.attach(
        ws, batch_compute_name, provisioning_config)
    batch_compute.wait_for_completion()
    print("Provisioning state:{}".format(batch_compute.provisioning_state))
    print("Provisioning errors:{}".format(batch_compute.provisioning_errors))

print("Using Batch compute:{}".format(batch_compute.cluster_resource_id))

警告

请勿在工作区中为同一 Azure Batch 创建多个同步附件。 每个新附件都会破坏先前存在的附件。

Azure Databricks

Azure Databricks 是 Azure 云中基于 Apache Spark 的环境。 它可以用作 Azure 机器学习管道的计算目标。

重要

Azure 机器学习无法创建 Azure Databricks 计算目标。 而必须由你自行创建一个 Azure Databricks 工作区，然后将其附加到 Azure 机器学习工作区。 若要创建工作区资源，请参阅在 Azure Databricks 中运行 Spark 作业文档。

若要从不同 Azure 订阅附加 Azure Databricks 工作区，你（你的 Microsoft Entra 帐户）必须被授予 Azure Databricks 工作区的“参与者”角色。 查看 Azure 门户中的访问权限。

要将 Azure Databricks 附加为计算目标，请提供以下信息：

• Databricks 计算名称：要分配给此计算资源的名称。
• Databricks 工作区名称：Azure Databricks 工作区的名称。
• Databricks 访问令牌：用于对 Azure Databricks 进行身份验证的访问令牌。 若要生成访问令牌，请参阅身份验证文档。

以下代码演示如何使用 Azure 机器学习 SDK 将 Azure Databricks 附加为计算目标：

import os
from azureml.core.compute import ComputeTarget, DatabricksCompute
from azureml.exceptions import ComputeTargetException

databricks_compute_name = os.environ.get(
    "AML_DATABRICKS_COMPUTE_NAME", "<databricks_compute_name>")
databricks_workspace_name = os.environ.get(
    "AML_DATABRICKS_WORKSPACE", "<databricks_workspace_name>")
databricks_resource_group = os.environ.get(
    "AML_DATABRICKS_RESOURCE_GROUP", "<databricks_resource_group>")
databricks_access_token = os.environ.get(
    "AML_DATABRICKS_ACCESS_TOKEN", "<databricks_access_token>")

try:
    databricks_compute = ComputeTarget(
        workspace=ws, name=databricks_compute_name)
    print('Compute target already exists')
except ComputeTargetException:
    print('compute not found')
    print('databricks_compute_name {}'.format(databricks_compute_name))
    print('databricks_workspace_name {}'.format(databricks_workspace_name))
    print('databricks_access_token {}'.format(databricks_access_token))

    # Create attach config
    attach_config = DatabricksCompute.attach_configuration(resource_group=databricks_resource_group,
                                                           workspace_name=databricks_workspace_name,
                                                           access_token=databricks_access_token)
    databricks_compute = ComputeTarget.attach(
        ws,
        databricks_compute_name,
        attach_config
    )

    databricks_compute.wait_for_completion(True)

有关更详细的示例，请参阅 GitHub 上的 示例笔记本。

警告

请勿在工作区中为同一 Azure Databricks 创建多个同步附件。 每个新附件都会破坏先前存在的附件。

Azure Data Lake Analytics

Azure Data Lake Analytics 是 Azure 云中的大数据分析平台。 它可以用作 Azure 机器学习管道的计算目标。

使用该平台之前，请先创建 Azure Data Lake Analytics 帐户。 若要创建此资源，请参阅 Azure Data Lake Analytics 入门文档。

若要将 Data Lake Analytics 附加为计算目标，必须使用 Azure 机器学习 SDK 并提供以下信息：

• 计算名称：要分配给此计算资源的名称。
• 资源组：包含 Data Lake Analytics 帐户的资源组。
• 帐户名称：Data Lake Analytics 帐户名。

以下代码演示如何将 Data Lake Analytics 附加为计算目标：

import os
from azureml.core.compute import ComputeTarget, AdlaCompute
from azureml.exceptions import ComputeTargetException


adla_compute_name = os.environ.get(
    "AML_ADLA_COMPUTE_NAME", "<adla_compute_name>")
adla_resource_group = os.environ.get(
    "AML_ADLA_RESOURCE_GROUP", "<adla_resource_group>")
adla_account_name = os.environ.get(
    "AML_ADLA_ACCOUNT_NAME", "<adla_account_name>")

try:
    adla_compute = ComputeTarget(workspace=ws, name=adla_compute_name)
    print('Compute target already exists')
except ComputeTargetException:
    print('compute not found')
    print('adla_compute_name {}'.format(adla_compute_name))
    print('adla_resource_id {}'.format(adla_resource_group))
    print('adla_account_name {}'.format(adla_account_name))
    # create attach config
    attach_config = AdlaCompute.attach_configuration(resource_group=adla_resource_group,
                                                     account_name=adla_account_name)
    # Attach ADLA
    adla_compute = ComputeTarget.attach(
        ws,
        adla_compute_name,
        attach_config
    )

    adla_compute.wait_for_completion(True)

有关更详细的示例，请参阅 GitHub 上的 示例笔记本。

警告

请勿在工作区中为同一 ADLA 创建多个同步附件。 每个新附件都会破坏先前存在的附件。

提示

Azure 机器学习管道只能处理 Data Lake Analytics 帐户的默认数据存储中存储的数据。 如果需要处理的数据不在默认存储中，可以在训练之前使用 DataTransferStep 复制数据。

Azure 容器实例

Azure 容器实例 (ACI) 是在部署模型时动态创建的。 不能以任何其他方式创建 ACI 和将其附加到工作区。 有关详细信息，请参阅将模型部署到 Azure 容器实例。

Kubernetes

Azure 机器学习提供了用于为训练和推理附加你自己的 Kubernetes 群集的选项。 请参阅配置 Kubernetes 群集以进行 Azure 机器学习。

若要从工作区分离 Kubernetes 群集，请使用以下方法：

compute_target.detach()

警告

分离群集不会删除群集。 若要删除 Azure Kubernetes 服务群集，请参阅将 Azure CLI 与 AKS 配合使用。 若要删除已启用 Azure Arc 的 Kubernetes 群集，请参阅 Azure Arc 快速入门。

Notebook 示例

请参阅以下 Notebook，其中提供了有关使用各种计算目标进行训练的示例：

• how-to-use-azureml/training
• tutorials/img-classification-part1-training.ipynb

阅读使用 Jupyter 笔记本探索此服务一文，了解如何运行笔记本。

后续步骤

• 使用计算资源来配置并提交训练运行。
• 教程：训练和部署模型使用一个托管计算目标来训练模型。
• 若要构建更好的模型，请了解如何高效地优化超参数。
• 训练模型后，了解如何以及在何处部署模型。
• 通过 Azure 虚拟网络使用 Azure 机器学习