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DAY 18
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AI & Data

一起學習 Azure Machine Learning 系列 第 18

[DAY18] 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Workspace

DAY18 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Workspace

大家還記得我們在一開始學習 Azure Machine Learning(下稱 AML)的時候,建了一個 Workspace 嗎?如果忘記了的話可以回到這篇去閱讀。

我們那時候使用了圖形化介面,點一點就建立好我們 AML 的 Workspace。今天我們就來使用 SDK 建立 Workspace 吧!

在本地端的 VS Code 開發

  1. 打開你的 VS Code,我們先建立一個專門的虛擬環境給這個專案。我慣用 Anaconda,所以使用指令 conda create --name amlsdk python=3.7,這邊建議版本都 3.7 以上。然後用 source activate amlsdk 去啟用這個虛擬環境。

  2. 設定虛擬環境後,用輸入pip install azureml-sdk。需要等待一段時間。

  3. 安裝完成後,我們建立一個 .py檔,當然你要用 .ipynb檔也是可以的。

  4. 接著我們來建立 Workspace 吧!輸入下方程式碼!

from azureml.core import Workspace
ws = Workspace.create(name='您要的workspace名稱',
                      subscription_id='您的subscription_id',
                      resource_group='ironman-sdk', # 您的resource_group名稱
                      create_resource_group=True, # resource_group 不存在時,是否建立新的。
                      location='westus2' # 地點
                      )
  1. 接著會出現下圖的畫面,要你登入 Azure 的帳號以 authenticate。登入認證完成後,就會開始建立 Workspace 了,一樣需要等待一些時間。
    Build workspace with azure machine learning sdk

  2. 接著我們進到 Azure 的 Portal,可以看到我們剛剛新建的 Resource Group 已經建好了,相關的資源也都開起來了。如下圖。
    Build workspace with azure machine learning sdk

  3. 我們點進去 Workspace 裡,看到左上角有個 Download config.json,我們把 config 檔下載下來,然後放到剛剛那個用 VS Code 開啟的資料夾裡。
    Build workspace with azure machine learning sdk

  4. 我們可以看到 config.json 是長成這樣子的形式,我們可以透過這個 config.json 檔,從任何地方連進我們的 workspace 裡哦!

{
    "subscription_id": "",
    "resource_group": "",
    "workspace_name": ""
}
  1. 接著我們來連至剛剛建立好的 Workspace。透過 Config.json 來取得剛剛建立的 Workspace。
from azureml.core import Workspace
ws = Workspace.from_config() # 也可以放入 path string 當做參數哦!
print(ws.get_details()) # 用這個方式來取得 workspace 的詳細資訊

如果會印出一個 json,包含了這個 Workspace 的資訊,就代表我們已經成功透過 SDK 建立了 Workspace 啦!以後我們都是要用 from_config(),先來取得和 Workspace 的連線哦!

明天我們來用 SDK 建立 Datastore 吧!


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