Tutorial: Criar os recursos de que você precisa para começar

Neste tutorial, você criará os recursos necessários para começar a trabalhar com o Azure Machine Learning.

Neste tutorial, você criará seus recursos no Estúdio do Azure Machine Learning.

Você também pode criar um workspace usando o portal do Azure ou o SDK, a CLI, o Azure PowerShell ou a extensão do Visual Studio Code.

Para obter outras maneiras de criar uma instância de computação, consulte Criar uma instância de computação.

Este vídeo mostra como criar um workspace e uma instância de computação no Estúdio do Azure Machine Learning. As etapas também estão descritas nas seções abaixo.

Pré-requisitos

• Uma conta do Azure com uma assinatura ativa. Crie uma conta gratuitamente.

Criar o workspace

O workspace é o recurso de nível superior para as atividades de machine learning, fornecendo um local centralizado para exibir e gerenciar os artefatos que você cria ao usar o Azure Machine Learning.

Se você já tem um workspace, ignore esta seção e prossiga para Criar uma instância de computação.

Se você ainda não tem um workspace, crie um agora:

1. Entre no Estúdio do Azure Machine Learning.

2. Selecione Criar workspace.

3. Forneça as informações a seguir para configurar o novo workspace:

   Campo	Descrição
   Nome do workspace	Insira um nome único que identifique seu workspace. Os nomes devem ser exclusivos dentro do grupo de recursos. Use um nome que seja fácil de lembrar e diferenciar de workspaces criados por outras pessoas. O nome do workspace não diferencia maiúsculas de minúsculas.
   Nome amigável	Esse nome não é restrito pelas regras de nomenclatura do Azure. Você pode usar espaços e caracteres especiais nesse nome.
   Hub	Um hub permite agrupar workspaces relacionados e compartilhar recursos. Se você tiver acesso a um hub, selecione-o aqui. Se você não tiver acesso a um hub, deixe isso em branco.

4. Se você não selecionou um hub, forneça as configurações avançadas. Se você selecionou um hub, esses valores serão retirados do hub.

   Campo	Descrição
   Subscription	Selecione a assinatura do Azure que você deseja usar.
   Grupo de recursos	Use um grupo de recursos existente em sua assinatura ou insira um nome para criar um novo. Um grupo de recursos mantém os recursos relacionados a uma solução do Azure. Você precisa da função Colaborador ou Proprietário para usar um grupo de recursos existente. Para obter mais informações sobre o acesso, consulte Gerenciar acesso a um workspace do Azure Machine Learning.
   Região	Selecione a região do Azure mais próxima de seus usuários e dados para criar seu workspace.

5. Selecione Criar para criar o workspace.

Criar uma instância de computação

Você usa a instância de computação para executar notebooks Jupyter e scripts Python no restante dos tutoriais. Se você não tem uma instância de computação, crie uma agora:

1. Selecione o workspace.

2. No canto superior direito, selecione Novo.

3. Selecione a Instância de computação na lista.

   

4. Forneça um nome.

5. Mantenha os valores padrão para o restante da página, a menos que a política da sua organização exija configurações diferentes.

6. Selecione Examinar + criar.

7. Selecione Criar.

Tour rápido pelo estúdio

O estúdio é o portal da Web para o Azure Machine Learning. Ele combina experiências no-code e code first para obter uma plataforma de ciência de dados inclusiva.

Examine as partes do estúdio na barra de navegação à esquerda:

• A seção Criação do estúdio contém várias maneiras de começar a criar modelos de machine learning. Você pode:

  • Os notebooks permitem criar notebooks Jupyter, copiar notebooks de exemplo e executar notebooks e scripts Python.
  • O ML automatizado orienta você na criação de um modelo de machine learning sem codificação.
  • O Designer fornece uma opção do tipo "arrastar e soltar" para criar modelos usando componentes predefinidos.

• A seção Ativos ajuda você a acompanhar os ativos criados durante a execução de trabalhos. Em um novo workspace, essas seções ficam vazias.

• A seção Gerenciar permite que você crie e gerencie serviços externos e de computação vinculados ao seu workspace. Você também pode criar e gerenciar um projeto de Rotulagem de dados aqui.

Aprender com notebooks de exemplo

Use os notebooks de exemplo disponíveis no estúdio para saber como treinar e implantar modelos. Eles são referenciados em muitos dos outros artigos e tutoriais.

1. No painel de navegação à esquerda, selecione Notebooks.
2. Na parte superior, selecione Exemplos.

• Use notebooks na pasta SDK v2 para obter exemplos que usam o SDK atual (v2).
• Esses notebooks são somente leitura e são atualizados periodicamente.
• Ao abrir um notebook, selecione Clonar este notebook na parte superior para adicionar uma cópia e todos os arquivos associados aos seus Arquivos. Uma nova pasta é criada para você na seção Arquivos.

Criar um novo notebook

Quando você clona um notebook de Exemplos, uma cópia é adicionada aos seus arquivos e você pode começar a executá-lo ou modificá-lo. Muitos dos tutoriais espelham esses blocos de anotações de exemplo.

Você também pode criar um novo notebook vazio e, em seguida, copiar e colar o código de um tutorial nele. Para fazer isso:

1. Ainda na seção Notebooks, selecione Arquivos para voltar aos seus arquivos.

2. Selecione + para adicionar arquivos.

3. Selecione Criar arquivo.

   

Limpar os recursos

Se estiver planejando prosseguir agora para outros tutoriais, pule para a Próxima etapa.

Parar a instância de computação

Se não for usá-la agora, pare a instância de computação:

1. No estúdio, no menu à esquerda, selecione Computação.
2. Nas guias superiores, selecione Instâncias de computação.
3. Selecione a instância de computação na lista.
4. Na barra de ferramentas superior, selecione Parar.

Excluir todos os recursos

Se você não pretende usar nenhum dos recursos criados, exclua-os para não gerar custos:

1. No portal do Azure, na caixa de pesquisa, insira Grupos de recursos e selecione-o nos resultados.

2. Selecione o grupo de recursos que você criou por meio da lista.

3. Na página Visão geral, selecione Excluir grupo de recursos.

   

4. Insira o nome do grupo de recursos. Em seguida, selecione Excluir.

Próxima etapa

Agora você tem um workspace do Azure Machine Learning, que contém uma instância de computação para seu ambiente de desenvolvimento.

Continue para saber como usar a instância de computação para executar notebooks e scripts no Azure Machine Learning.

Use sua instância de computação com os tutoriais a seguir para treinar e implantar um modelo.

Quer começar imediatamente? Navegue pelas amostras de código.