Azure云工作站上做Machine Learning模型开发

了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10 年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。

本文内容

了解如何在 Azure 机器学习云工作站上使用笔记本开发训练脚本。本教程涵盖入门所需的基础知识：

设置和配置云工作站。云工作站由 Azure 机器学习计算实例提供支持，该实例预配置了环境以支持各种模型开发需求。
使用基于云的开发环境。
使用 MLflow 跟踪模型指标，所有都是在笔记本中完成的。

先决条件

若要使用 Azure 机器学习，你首先需要一个工作区。如果没有工作区，请完成“创建开始使用所需的资源”以创建工作区并详细了解如何使用它。

从“笔记本”开始

工作区中的“笔记本”部分是开始了解 Azure 机器学习及其功能的好地方。在这里，可以连接到计算资源、使用终端，以及编辑和运行 Jupyter Notebook 和脚本。

登录到 Azure 机器学习工作室。
选择你的工作区（如果它尚未打开）。
在左侧导航中，选择“笔记本”。
如果没有计算实例，屏幕中间会显示“创建计算”。选择“创建计算”并填写表单。可以使用所有默认值。（如果已有计算实例，则会在该位置看到“终端”。本教程稍后会使用“终端”。）

设置用于原型制作的新环境（可选）

为使脚本运行，需要在配置了代码所需的依赖项和库的环境中工作。本部分可帮助你创建适合代码的环境。若要创建笔记本连接到的新 Jupyter 内核，请使用定义依赖项的 YAML 文件。

- 上传文件

上传的文件存储在 Azure 文件共享中，这些文件将装载到每个计算实例并在工作区中共享。

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1. 使用右上角的 下载原始文件 按钮，将此 conda 环境文件 [workstation_env.yml](github.com) 下载到计算机。
1. 选择“添加文件”，然后选择“上传文件”，将其上传到工作区。

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2. 选择“浏览并选择文件”。
3. 选择下载的 workstation_env.yml 文件。
4. 选择“上传”。

你将在“文件”选项卡的用户名文件夹下看到 workstation_env.yml 文件。请选择此文件以预览它，并查看它指定的依赖项。你将看到如下所示的内容：

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name: workstation_env
dependencies:
  - python=3.8
  - pip=21.2.4
  - scikit-learn=0.24.2
  - scipy=1.7.1
  - pandas>=1.1,<1.2
  - pip:
    - mlflow==2.4.1 
    - azureml-mlflow==1.51.0
    - psutil>=5.8,<5.9
    - ipykernel~=6.0
    - matplotlib

- 创建内核

现在，使用 Azure 机器学习终端基于 workstation_env.yml 文件创建新的 Jupyter 内核。

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1. 选择“终端”以打开终端窗口。 还可以从左侧命令栏打开终端：

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2. 如果计算实例已停止，请选择“启动计算”，并等待它运行。

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3. 计算运行后，终端中会显示一条欢迎消息，可以开始键入命令。
4. 查看当前的 conda 环境。 活动环境标有 *。

    conda env list

5. 如果为本教程创建了子文件夹，请立即运行 `cd` 转到该文件夹。
6. 根据提供的 conda 文件创建环境。 构建此环境需要几分钟时间。

    conda env create -f workstation_env.yml

7. 激活新环境。

    conda activate workstation_env

8. 验证正确的环境是否处于活动状态，再次查找标有 * 的环境。

    conda env list

9. 基于活动环境创建新的 Jupyter 内核。

    python -m ipykernel install --user --name workstation_env --display-name "Tutorial Workstation Env" 

10. 关闭终端窗口。

创建笔记本

选择“添加文件”，然后选择“创建新文件”。

将新笔记本命名为 develop-tutorial.ipynb（或输入首选名称）。
如果计算实例已停止，请选择“启动计算”，并等待它运行。

你将在右上角看到笔记本已连接到默认内核。如果创建了内核，请切换到使用 Tutorial Workstation Env 内核。

开发训练脚本

在本部分中，你将使用 UCI 数据集中准备好的测试和训练数据集开发一个 Python 训练脚本，用于预测信用卡默认付款。

此代码使用 sklearn 进行训练，使用 MLflow 来记录指标。

从可导入将在训练脚本中使用的包和库的代码开始。

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 import os
 import argparse
 import pandas as pd
 import mlflow
 import mlflow.sklearn
 from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
 from sklearn.metrics import classification_report
 from sklearn.model_selection import train_test_split

接下来，加载并处理此试验的数据。在本教程中，将从 Internet 上的一个文件读取数据。

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 # load the data
 credit_df = pd.read_csv(
     "https://azuremlexamples.blob.core.windows.net/datasets/credit_card/default_of_credit_card_clients.csv",
     header=1,
     index_col=0,
 )

 train_df, test_df = train_test_split(
     credit_df,
     test_size=0.25,
 )

准备好数据进行训练：

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 # Extracting the label column
 y_train = train_df.pop("default payment next month")

 # convert the dataframe values to array
 X_train = train_df.values

 # Extracting the label column
 y_test = test_df.pop("default payment next month")

 # convert the dataframe values to array
 X_test = test_df.values

添加代码以使用 MLflow 开始自动记录，以便可以跟踪指标和结果。 MLflow 具有模型开发的迭代性质，可帮助你记录模型参数和结果。请回顾这些运行，比较并了解模型的性能。这些日志还为你准备好从 Azure 机器学习中工作流的开发阶段转到训练阶段提供上下文。

代码语言：javascript复制

 # set name for logging
 mlflow.set_experiment("Develop on cloud tutorial")
 # enable autologging with MLflow
 mlflow.sklearn.autolog()

训练模型。

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 # Train Gradient Boosting Classifier
 print(f"Training with data of shape {X_train.shape}")

 mlflow.start_run()
 clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1)
 clf.fit(X_train, y_train)

 y_pred = clf.predict(X_test)

 print(classification_report(y_test, y_pred))
 # Stop logging for this model
 mlflow.end_run()

注意

可以忽略 mlflow 警告。你仍将获得需要跟踪的所有结果。

迭代

现在你已经有了模型结果，可能需要更改某些内容，然后重试。例如，请尝试其他分类器技术：

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# Train  AdaBoost Classifier
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

print(f"Training with data of shape {X_train.shape}")

mlflow.start_run()
ada = AdaBoostClassifier()

ada.fit(X_train, y_train)

y_pred = ada.predict(X_test)

print(classification_report(y_test, y_pred))
# Stop logging for this model
mlflow.end_run()

注意可以忽略 mlflow 警告。你仍将获得需要跟踪的所有结果。