Alguns de vocês podem estar lendo sobre o Azure ML e a extensão pela primeira vez - não se preocupe, estamos aqui para contar mais sobre isso.
O Azure ML é um serviço de aprendizado de máquina que fornece aos cientistas de dados um rico conjunto de ferramentas para construir, treinar e implantar modelos. A extensão AML é uma ferramenta complementar que fornece uma experiência guiada para ajudá-lo a criar e gerenciar ativos diretamente do VS Code. A extensão visa otimizar tarefas como a realização de experimentos, criação de alvos computacionais e gerenciamento de ambientes, sem ter que alternar o contexto do editor para o navegador. Os usuários de extensão podem trabalhar em seus espaços de trabalho e interagir com seus recursos principais de AML com uma árvore de navegação simples e comandos de clique.
Saiba mais sobre como começar com o Azure ML aqui... Se você quiser experimentar a extensão, pode instalá-la aqui e ler a documentação de introdução aqui !
Integração com data warehouse
Um dos novos recursos que lançamos é o suporte para registro do Datastore. O Datastore é um recurso AML que permite armazenar informações de conexão com os serviços de armazenamento do Azure. Com o Datastores, você não precisa mais se preocupar em escrever conectores de armazenamento personalizados ou codificar suas informações de conexão como variáveis de ambiente, objetos de configuração ou strings em sua fonte.
A extensão AML atualmente oferece suporte a tipos de armazenamento de Blob do Azure e compartilhamento de arquivos do Azure. Para acelerar o registro, desenvolvemos um conjunto de opções de entrada simplificadas, como a obtenção automática de credenciais de chave de conta para autenticar sua conta de armazenamento do Azure.
Registre um armazenamento de dados via AML Extension Tree View
Integração do conjunto de dados
A extensão AML agora suporta a criação de conjuntos de dados tabulares e de arquivo. Os conjuntos de dados podem ser usados para determinar um consumível a partir dos dados em seu armazenamento de dados, sistema de arquivos local ou local remoto; Esses objetos podem ser usados durante experimentos e treinamento.
Criar uma tabela ou conjunto de dados de arquivo usando a árvore de extensão
Depois de criar um conjunto de dados de tabela, você pode usar uma extensão para visualizar as primeiras 50 linhas de seus dados. A visualização do conjunto de dados atualmente oferece suporte à filtragem com expressões simples (por exemplo, pesquise diretamente por "str" em uma coluna de string ou use "> X" em uma coluna numérica).
Visualizando conjuntos de dados tabulares e filtrando valores de coluna
Em versões anteriores da extensão AML, adicionamos suporte para ajudá-lo a treinar seus modelospara o Azure por meio de experimentação. Os experimentos consistem em seu script de tutorial, o destino de computação no qual deseja trabalhar e o ambiente em que deseja trabalhar (ou seja, quais pacotes Python devem ser instalados). Com os conjuntos de dados que apresentamos, tornamos mais fácil para você usar esses conjuntos de dados em seu experimento sem ter que escrever código AML SDK adicional. Antes de enviar o experimento, é mostrado um arquivo de configuração com um link para seus conjuntos de dados. No arquivo, você só precisa inserir um parâmetro de script e um mecanismo de anexo para usá-lo para o conjunto de dados do arquivo ou a entrada nomeada que você gostaria de usar para o conjunto de dados tabular.
Usando um conjunto de dados em uma configuração de execução piloto
Integração de instâncias de computação
As instâncias do Compute AML são máquinas virtuais gerenciadas que você pode configurar e usar para fazer experiências com ML. Com a extensão do VS Code, criar e gerenciar essas instâncias de computação ficou mais fácil! Você pode visualizar todas as instâncias de computação do seu espaço de trabalho e iniciar / parar / reiniciá-las usando comandos na árvore. Com alguns cliques, você pode criar uma instância de computação habilitada para SSH e, em seguida, seguir nossa documentação no editor para se conectar facilmente a ela por meio da extensão SSH remota do VS Code.
Crie uma instância de computação e conecte-se a ela a partir do VS Code
Mudanças de interface
Há muito tempo que ouvimos dos desenvolvedores que a interface de extensão é diferente do Azure ML Studio. Em GIFs anteriores, você já deve ter notado um design muito consistente na visualização em árvore da extensão. Atualizamos cada nó com ícones equivalentes do Studio e os renomeamos / reordenamos quando necessário.