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适用范围：Python SDK azure-ai-ml v2（最新版）

AzureML-Examples 存储库包含最新的 (v2) Azure 机器学习 Python CLI 和 SDK 示例。 有关各种示例类型的信息，请参阅自述文件。

本文介绍如何从以下环境访问该存储库：

  • Azure 机器学习计算实例
  • 你自己的计算资源
  • 数据科学虚拟机 (DSVM)

你还可以浏览代码示例来查看更多示例。

若要开始使用示例，最简单的方法是完成创建帮助入门的资源。 完成后，你就有了一个预先装载了 SDK 和 Azure 机器学习笔记本存储库的专用笔记本服务器。 不需下载，也不需安装。

要查看示例笔记本：

  1. 登录工作室，选择你的工作区（如果需要）。
  2. 选择“笔记本”。
  3. 选择“示例”选项卡。对于使用 Python SDK v2 的示例，使用“SDK v2”文件夹。
  4. 打开要运行的笔记本。 选择“克隆此笔记本”以在工作区文件共享中创建副本。 此操作会将笔记本以及任何依赖资源复制到项目中的文件存储。

选项 2：在自己的笔记本服务器上访问

若要自带笔记本服务器进行本地开发，请在你的计算机上执行以下步骤。

  1. 按照 Azure 机器学习 SDK 中的说明安装适用于 Python 的 Azure 机器学习 SDK (v2)

  2. 创建 Azure 机器学习工作区。

  3. 克隆 AzureML-Examples 存储库。

    git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1

  4. 从包含克隆的目录中启动笔记本服务器。

    jupyter notebook

这些说明会安装快速入门和教程笔记本所需的基础 SDK 包。 其他示例笔记本可能需要安装额外的组件。 有关详细信息，请参阅安装适用于 Python 的 Azure 机器学习 SDK。

选项 3：在 DSVM 上访问

Data Science Virtual Machine (DSVM) 是专为研究数据科学而构建的自定义虚拟机 (VM) 映像。 如果创建 DSVM，则会为你安装和配置 SDK 和笔记本服务器。 但是，你仍然需要创建工作区并克隆示例存储库。

  1. 创建 Azure 机器学习工作区。

  2. 克隆 AzureML-Examples 存储库。

    git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git **depth 1

  3. 从包含克隆的目录中启动笔记本服务器。

    jupyter notebook

连接到工作区

某些示例使用 MLClient.from_config() 连接到工作区。 若要使这些示例正常工作，需要在示例路径的某个目录中包含一个配置文件。

该配置文件是在 Azure 机器学习计算实例上创建的。 若要在你自己的笔记本服务器或 DSVM 上使用代码，请手动创建配置文件。 使用以下方法之一：

  • 在克隆存储库的根目录中编写一个配置文件 (aml_config/config.json)。

  • 下载工作区配置文件：

    • 登录到 Azure 机器学习工作室
    • 选择右上角的工作区设置
    • 选择“下载配置文件”
    • 将该文件置于克隆存储库的根目录中。

    下载 config.json 的屏幕截图。

浏览 AzureML-Examples 存储库，了解 Azure 机器学习可以执行的操作。

有关 MLOps 的更多示例，请参阅 https://github.com/Azure/mlops-v2。

试用以下教程：