Azure Machine Learning 示例项目安装与配置指南

Azure Machine Learning 示例项目安装与配置指南

azureml-examples Official community-driven Azure Machine Learning examples, tested with GitHub Actions. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/az/azureml-examples

1. 项目基础介绍

Azure Machine Learning 示例项目是一个官方社区驱动的开源项目，旨在提供一系列的示例和教程，帮助用户学习和使用 Azure Machine Learning (Azure ML) 服务和功能。该项目涵盖了从数据处理到模型训练、部署和监控的各个方面。

2. 主要编程语言

该项目主要使用以下编程语言：

• Python：用于编写机器学习模型和数据处理脚本。
• Jupyter Notebook：用于创建交互式文档，其中包含代码、文本和输出结果。
• Shell：用于编写自动化脚本和配置环境。

3. 关键技术和框架

项目使用的关键技术和框架包括：

• Azure Machine Learning SDK：用于与 Azure ML 服务交互的软件开发工具包。
• scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch：流行的机器学习框架，用于构建和训练模型。 -amlcompute：Azure ML 的计算目标，用于指定模型训练的计算资源。
• Azure Blob Storage：用于存储项目数据和模型。

4. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您已经完成了以下准备工作：

• 安装 Git：用于从 GitHub 克隆项目。
• 安装 Python：Python 3.6 或更高版本。
• 安装 Azure CLI：用于与 Azure 服务交互。
• 配置 Azure 订阅和资源：确保您有一个 Azure 订阅，并已创建必要的资源组、存储账户等。

5. 安装步骤

以下是基于 Windows 系统的详细安装步骤：

步骤 1：克隆项目

打开命令提示符（或 PowerShell），然后运行以下命令克隆项目：

git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git

步骤 2：安装依赖项

进入项目目录，然后安装 requirements.txt 文件中列出的 Python 包：

cd azureml-examples
pip install -r requirements.txt

步骤 3：配置 Azure CLI

确保 Azure CLI 已正确安装并配置。您可以通过运行以下命令来登录 Azure：

az login

按照提示输入您的 Azure 凭据。

步骤 4：设置 Azure ML 工作区

在 Azure CLI 中，设置您的 Azure ML 工作区配置：

az configure --name ml workspace --query "{workspace_name: name, workspace_value: value}" --output table

选择您的工作区，并记录下工作区名称和值。

步骤 5：运行示例

现在，您可以开始运行项目中的示例了。例如，运行一个 Jupyter Notebook：

cd tutorials
jupyter notebook azureml-in-a-day.ipynb

打开浏览器中显示的 Jupyter Notebook，开始您的学习之旅。

以上步骤为 Azure Machine Learning 示例项目的详细安装和配置指南。请按照这些步骤进行操作，以便成功设置并开始使用该项目。

azureml-examples Official community-driven Azure Machine Learning examples, tested with GitHub Actions. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/az/azureml-examples