WEBVTT

00:00:00.110 --> 00:00:02.910
>> Nous avons enfin
notre configuration de l’environnement

00:00:02.910 --> 00:00:05.220
dans le Cloud et localement.

00:00:05.220 --> 00:00:08.895
Nous avons notre machine-apprentissage
ressources sur Azure et

00:00:08.895 --> 00:00:11.040
Visual Studio Code a maintenant tous les

00:00:11.040 --> 00:00:13.365
des paquets et
extensions dont nous avons besoin,

00:00:13.365 --> 00:00:17.385
aiment Python, Jupyter Notebooks
et Azure Machine Learning.

00:00:17.385 --> 00:00:21.150
La prochaine étape consiste à s’assurer que
notre environnement local est en fait

00:00:21.150 --> 00:00:24.900
connecté à notre unique
ressources d’apprentissage automatique dans le Cloud.

00:00:24.900 --> 00:00:27.000
Comme toujours, n’oubliez pas que nous avons

00:00:27.000 --> 00:00:28.980
ressources supplémentaires liées à

00:00:28.980 --> 00:00:32.340
l’écran devant vous ou
dans la description ci-dessous.

00:00:32.340 --> 00:00:34.950
D’abord, je vais me diriger vers
l’apprentissage automatique

00:00:34.950 --> 00:00:36.960
ressource sur Azure et télécharger

00:00:36.960 --> 00:00:39.530
le fichier config qui obtient
généré automatiquement et

00:00:39.530 --> 00:00:42.325
l’enregistrer dans le même dossier que
J’ai mon cahier Jupyter.

00:00:42.325 --> 00:00:43.845
Maintenant, quand j’ouvre le code VS,

00:00:43.845 --> 00:00:45.405
Je peux voir ce dossier de config.

00:00:45.405 --> 00:00:48.290
C’est très simple qui
il suffit d’avoir mon id d’abonnement,

00:00:48.290 --> 00:00:50.770
groupe de ressources et nom de l’espace de travail.

00:00:50.770 --> 00:00:53.480
De Azureml-core, j’ai besoin de

00:00:53.480 --> 00:00:56.135
importer l’espace de travail
et des cours d’expérimentation.

00:00:56.135 --> 00:00:58.190
Maintenant, je vais créer
une variable locale qui

00:00:58.190 --> 00:01:00.335
pointez sur mon espace de travail sur Azure.

00:01:00.335 --> 00:01:03.240
Je vais utiliser le fichier config pour ça.

00:01:04.280 --> 00:01:07.025
Ensuite, je vais donner mon expérience

00:01:07.025 --> 00:01:11.880
un nom et le prochain je vais
pour créer une nouvelle expérience.

00:01:11.990 --> 00:01:14.000
Notez que vous pourriez obtenir

00:01:14.000 --> 00:01:17.540
une autre demande de
authentifier avec Azure.

00:01:17.970 --> 00:01:21.470
Si vous le faites, allez-y et faites-le.

00:01:21.630 --> 00:01:25.925
Ensuite, je vais
créer mon cluster CPU.

00:01:25.925 --> 00:01:28.460
Je veux que ce cluster CPU soit

00:01:28.460 --> 00:01:29.690
un apprentissage automatique Azure

00:01:29.690 --> 00:01:32.900
calculer et j’ai besoin d’avoir
l’accès à la cible de calcul.

00:01:32.900 --> 00:01:36.540
Importons les deux
ces classes d’abord,

00:01:37.520 --> 00:01:43.120
Je vais donner mon cluster CPU
un nom. Je vais garder les choses simples.

00:01:43.610 --> 00:01:48.065
Je vais créer un
configuration pour mes clusters CPU.

00:01:48.065 --> 00:01:50.330
Notamment, je veux
spécifiez la taille VM.

00:01:50.330 --> 00:01:53.430
Je vais juste choisir un
taille standard pour celui-ci.

00:01:53.450 --> 00:01:58.360
Ensuite, je vais créer
ma cible de calcul.

00:01:58.640 --> 00:02:01.700
Enfin, je suis en fait
va envoyer cela jusqu’à

00:02:01.700 --> 00:02:04.010
mon espace de travail dans Azure et

00:02:04.010 --> 00:02:06.260
spécifiquement, je veux
cette cellule pour continuer

00:02:06.260 --> 00:02:09.170
l’exécution jusqu’à ce qu’il soit
terminé dans Azure.

00:02:09.170 --> 00:02:12.930
Je vais utiliser l’attente
fonction d’achèvement.

00:02:14.840 --> 00:02:18.760
Créons notre cluster CPU.

00:02:20.510 --> 00:02:24.590
Un couple de choses soignées sur
c’est une fois qu’il est terminé,

00:02:24.590 --> 00:02:26.525
nous pouvons le voir en deux
différents endroits.

00:02:26.525 --> 00:02:30.010
L’un d’eux se trouve dans l’extension Azure
ici, dans Visual Studio Code.

00:02:30.010 --> 00:02:33.370
Si vous cliquez dessus et ouvrez
votre abonnement à l’au-de-là,

00:02:33.370 --> 00:02:35.950
vous devriez trouver votre
ressources d’apprentissage automatique

00:02:35.950 --> 00:02:39.110
et là-dedans, vous devriez trouver le
calculer que nous venons de créer.

00:02:39.110 --> 00:02:41.910
Voici mon cluster CPU.

00:02:42.050 --> 00:02:44.780
Vous pouvez également le trouver sur

00:02:44.780 --> 00:02:48.530
Azure en allant à la
ressources d’apprentissage automatique

00:02:48.530 --> 00:02:51.940
et en cliquant sur ''Compute'' vous allez

00:02:51.940 --> 00:02:54.200
être en mesure de trouver cette
sous forme de groupes de formation.

00:02:54.200 --> 00:02:56.060
Étant donné qu’il s’agit d’un cluster spécifiquement

00:02:56.060 --> 00:02:58.880
utilisé pour Azure Machine
Formation à l’apprentissage.

00:02:58.880 --> 00:03:02.100
Je pense que nous sommes prêts pour les données maintenant.