قد يقرأ البعض منكم عن Azure ML والملحق لأول مرة - لا تقلق ، نحن هنا لنخبرك بالمزيد عنها.
Azure ML هي خدمة تعلم آلي تزود علماء البيانات بمجموعة غنية من الأدوات لإنشاء النماذج والتدريب عليها ونشرها. يعد AML Extension أداة مصاحبة توفر تجربة إرشادية لمساعدتك في إنشاء الأصول وإدارتها مباشرةً من VS Code. يهدف الامتداد إلى تحسين المهام مثل إجراء التجارب وإنشاء أهداف حسابية وإدارة البيئات ، دون الحاجة إلى تبديل السياق من محرر إلى متصفح. يمكن لمستخدمي الإضافات العمل في مساحات العمل الخاصة بهم والتفاعل مع موارد AML الأساسية الخاصة بهم من خلال شجرة تنقل بسيطة وأوامر النقر.
تعرف على المزيد حول بدء استخدام Azure ML هنا... إذا كنت ترغب في تجربة الامتداد ، يمكنك تثبيته هنا وقراءة وثائق البدء هنا !
التكامل مع مستودع البيانات
إحدى الميزات الجديدة التي أطلقناها هي دعم التسجيل في Datastore. Datastore هو مورد AML يسمح لك بتخزين معلومات الاتصال بخدمات تخزين Azure. مع Datastores ، لم يعد عليك القلق بشأن كتابة موصلات تخزين مخصصة أو ترميز معلومات الاتصال الخاصة بك كمتغيرات بيئة أو كائنات تكوين أو سلاسل في مصدرك.
يدعم ملحق AML حاليًا أنواع تخزين Azure Blob ومشاركة ملفات Azure. لتسريع التسجيل ، قمنا بتطوير مجموعة من خيارات الإدخال المبسطة ، مثل الحصول تلقائيًا على بيانات اعتماد مفتاح الحساب للمصادقة على حساب تخزين Azure الخاص بك.
قم بتسجيل مخزن بيانات عبر AML Extension Tree View
تكامل مجموعة البيانات
يدعم امتداد AML الآن إنشاء كل من مجموعات البيانات الجدولية والملفات. يمكن استخدام مجموعات البيانات لتحديد عنصر مستهلك من البيانات الموجودة في مخزن البيانات أو نظام الملفات المحلي أو الموقع البعيد ؛ يمكن استخدام هذه الأشياء أثناء التجارب والتدريب.
قم بإنشاء جدول أو مجموعة بيانات ملف باستخدام شجرة الامتداد
بمجرد إنشاء مجموعة بيانات الجدول ، يمكنك استخدام امتداد لمعاينة أول 50 صفًا من بياناتك. تدعم معاينة مجموعة البيانات حاليًا التصفية باستخدام تعبيرات بسيطة (على سبيل المثال ، ابحث مباشرةً عن "str" في عمود سلسلة ، أو استخدم "> X" في عمود رقمي).
معاينة مجموعات البيانات الجدولية وتصفية قيم العمود
في الإصدارات السابقة من امتداد AML ، أضفنا دعمًا لمساعدتك في تدريب النماذج الخاصة بكإلى Azure من خلال التجريب. تتكون التجارب من البرنامج التعليمي الخاص بك ، وهدف الحوسبة الذي تريد العمل عليه ، والبيئة التي تريد العمل فيها (أي حزم Python التي يجب تثبيتها). من خلال مجموعات البيانات التي قدمناها ، سهّلنا عليك استخدام مجموعات البيانات هذه في تجربتك دون الحاجة إلى كتابة كود AML SDK إضافي. قبل إرسال التجربة مباشرة ، يظهر لك ملف تكوين مع ارتباط إلى مجموعات البيانات الخاصة بك. في الملف ، تحتاج فقط إلى إدخال معلمة البرنامج النصي وآلية المرفقات لاستخدامها في مجموعة بيانات الملف ، أو الإدخال المسمى الذي ترغب في استخدامه لمجموعة البيانات الجدولية.
استخدام مجموعة بيانات في تكوين تشغيل تجريبي
تكامل مثيلات الحساب
تعد مثيلات حساب AML عبارة عن أجهزة افتراضية مدارة يمكنك إعدادها واستخدامها لتجربة ML. مع امتداد VS Code ، أصبح إنشاء حالات الحوسبة هذه وإدارتها أسهل! يمكنك عرض جميع مثيلات الحوسبة في مساحة العمل الخاصة بك وبدء / إيقاف / إعادة تشغيلها باستخدام الأوامر الموجودة في الشجرة. بنقرات قليلة ، يمكنك إنشاء مثيل حوسبة يدعم SSH ثم اتباع وثائقنا في المحرر للاتصال به بسهولة من خلال امتداد VS Code Remote SSH.
قم بإنشاء مثيل حساب واتصل به من VS Code
تغييرات الواجهة
لقد سمعنا من المطورين لفترة طويلة أن واجهة الامتداد مختلفة عن Azure ML Studio. في صور GIF السابقة ، ربما تكون قد لاحظت بالفعل تصميمًا متسقًا للغاية في عرض شجرة الامتداد. لقد قمنا بتحديث كل عقدة برموز Studio المكافئة وأعدنا تسميتها / إعادة ترتيبها عند الضرورة.