建立和使用計算實例
當您想要在筆記本中執行程式碼時，您可以選擇使用 azure Machine Learning 所管理 計算實例。 您可以使用 Azure 命令行介面 （CLI） 或 Python 軟體開發工具包 （SDK） 在 Azure Machine Learning Studio 中建立計算實例。
使用 Python SDK 建立計算實例
若要使用 Python SDK 建立計算實例，您可以使用下列程式代碼：
from azure.ai.ml.entities import ComputeInstance
ci_basic_name = "basic-ci-12345"
ci_basic = ComputeInstance(
name=ci_basic_name,
size="STANDARD_DS3_v2"
)
ml_client.begin_create_or_update(ci_basic).result()
若要瞭解 ComputeInstance 類別預期哪些參數，您可以檢閱 參考檔案。
注意
運算實例必須在 Azure 區域內具有唯一的名稱（例如在西歐）。 如果名稱已經存在，錯誤訊息會告訴您再次嘗試另一個名稱。
或者，您也可以使用腳本來建立計算實例。 使用文稿時，您可以確定任何必要的套件、工具或軟體都會自動安裝在計算上，而且您可以將任何存放庫複製到計算實例。 當您需要為多個使用者建立計算實例時，使用腳本可讓您為每個人建立一致的開發環境。
提示
深入瞭解 如何使用腳本自定義計算實例。
將計算實例指派給使用者
身為數據科學家，您可以將計算實例附加至筆記本，以在筆記本內執行數據格。 如果您想操作計算執行個體，該執行個體需要被指派給您作為使用者。
計算實例只能指派給 一個 用戶，因為計算實例無法處理平行工作負載。 當您建立新的計算實例時，如果您有適當的許可權，您可以將它指派給其他人。
將計算時間降至最低
當您在筆記本中主動處理程式碼時，您希望您的運算實例正在運行。 當您未執行任何程式代碼時，您希望停止計算實例以節省成本。
將計算實例指派給您時，您可以視需要啟動和停止計算實例。 您也可以將排程新增至計算實例，以在設定時間啟動或停止。 此外，您可以將計算設定為在閑置一段時間后自動關閉。
如果您安排計算實例在每天結束時自動停止，即使忘記手動停止，也能避免不必要的成本。
使用計算實例
若要使用計算實例，您需要可裝載筆記本的應用程式。 使用計算實例最簡單的選項是透過 Azure Machine Learning Studio 中的整合式筆記本體驗。
您可以偏好使用 Visual Studio Code，以更輕鬆地進行程式碼的原始檔控制。 如果您想要在 Visual Studio Code 中編輯和執行程式碼，您可以附加計算實例以遠端執行筆記本數據格。
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