Beberapa dari Anda mungkin membaca tentang Azure ML dan ekstensi untuk pertama kalinya - jangan khawatir, kami di sini untuk memberi tahu Anda lebih banyak tentangnya.
Azure ML adalah layanan pembelajaran mesin yang menyediakan berbagai alat bagi para ilmuwan data untuk membuat, melatih, dan menerapkan model. Ekstensi AML adalah alat pendamping yang memberikan pengalaman terpandu untuk membantu Anda membuat dan mengelola aset langsung dari VS Code. Ekstensi ini bertujuan untuk mengoptimalkan tugas-tugas seperti melakukan eksperimen, membuat target komputasi, dan mengelola lingkungan, tanpa harus beralih konteks dari editor ke browser. Pengguna ekstensi dapat bekerja di ruang kerja mereka dan berinteraksi dengan sumber daya inti AML mereka dengan pohon navigasi sederhana dan perintah klik-tayang.
Pelajari lebih lanjut tentang memulai Azure ML di sini... Jika Anda ingin bereksperimen dengan ekstensi, Anda dapat menginstalnya di sini dan membaca dokumentasi memulai di sini !
Integrasi dengan gudang data
Salah satu fitur baru yang kami rilis adalah dukungan untuk pendaftaran Datastore. Datastore adalah sumber daya AML yang memungkinkan Anda menyimpan informasi koneksi ke layanan penyimpanan Azure. Dengan Datastores, Anda tidak perlu lagi khawatir tentang menulis konektor penyimpanan khusus atau melakukan hard-coding informasi koneksi Anda sebagai variabel lingkungan, objek konfigurasi, atau string di sumber Anda.
Ekstensi AML saat ini mendukung jenis penyimpanan Azure Blob dan Berbagi File Azure. Untuk mempercepat pendaftaran, kami telah mengembangkan sekumpulan opsi masukan yang efisien, seperti secara otomatis mengambil kredensial kunci akun untuk mengautentikasi ke akun penyimpanan Azure Anda.
Daftarkan penyimpanan data melalui AML Extension Tree View
Integrasi Set Data
Ekstensi AML sekarang mendukung pembuatan kumpulan data tabular dan file. Set data dapat digunakan untuk menentukan konsumsi dari data di penyimpanan data Anda, sistem file lokal, atau lokasi jarak jauh; Benda-benda ini dapat digunakan selama eksperimen dan pelatihan.
Membuat tabel atau kumpulan data file menggunakan pohon ekstensi
Setelah Anda membuat kumpulan data tabel, Anda dapat menggunakan ekstensi untuk melihat pratinjau 50 baris pertama data Anda. Pratinjau kumpulan data saat ini mendukung pemfilteran dengan ekspresi sederhana (misalnya, telusuri langsung "str" di kolom baris, atau gunakan "> X" di kolom numerik).
Pratinjau Set Data Tabular dan Nilai Kolom Filter
Dalam rilis sebelumnya dari ekstensi AML, kami menambahkan dukungan untuk membantu Anda melatih model Andake Azure melalui eksperimen. Eksperimen terdiri dari skrip tutorial Anda, target komputasi yang ingin Anda kerjakan, dan lingkungan tempat Anda ingin bekerja (yaitu, paket Python harus diinstal). Dengan kumpulan data yang kami perkenalkan, kami mempermudah Anda untuk menggunakan kumpulan data ini dalam eksperimen Anda tanpa harus menulis kode AML SDK tambahan. Tepat sebelum mengirimkan eksperimen, Anda akan melihat file konfigurasi dengan link ke dataset Anda. Di dalam file, Anda hanya perlu memasukkan parameter skrip dan mekanisme lampiran yang akan digunakan untuk kumpulan data File, atau masukan bernama yang ingin Anda gunakan untuk kumpulan data Tabular.
Menggunakan set data dalam konfigurasi uji coba
Integrasi contoh komputasi
Instans Compute AML adalah mesin virtual terkelola yang dapat Anda siapkan dan gunakan untuk bereksperimen dengan ML. Dengan ekstensi VS Code, membuat dan mengelola instance komputasi ini menjadi lebih mudah! Anda dapat melihat semua contoh komputasi ruang kerja Anda dan memulai / menghentikan / memulai ulang menggunakan perintah di pohon. Dengan beberapa klik, Anda dapat membuat instance komputasi berkemampuan SSH, lalu mengikuti dokumentasi kami di editor untuk menghubungkannya dengan mudah melalui ekstensi VS Code Remote SSH.
Buat instance komputasi dan sambungkan dari VS Code
Perubahan antarmuka
Kami telah lama mendengar dari pengembang bahwa antarmuka ekstensi berbeda dari Azure ML Studio. Di GIF sebelumnya, Anda mungkin telah memperhatikan desain yang sangat konsisten dalam tampilan hierarki ekstensi. Kami telah memperbarui setiap node dengan ikon setara Studio dan mengganti nama / menyusun ulang jika perlu.