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部署與使用 Azure Machine Learning

發布於 更新於
作者 Ned Hsu 7 分鐘閱讀

Azure Machine Learning (Azure ML) 是一個全面的機器學習服務，提供了一整套工具和服務來設計、訓練、部署和管理機器學習模型。以下是如何在 Azure 上部署和使用 Azure Machine Learning 的詳細步驟：

1. 設置 Azure Machine Learning 環境

創建 Azure Machine Learning 工作區

  1. 登錄 Azure Portal
  2. 創建新的工作區
    • 在左側菜單中選擇「創建資源」>「AI + 機器學習」>「Azure Machine Learning」。
    • 點擊「創建」，填寫所需的基本資訊（如訂閱、資源群組、工作區名稱和區域）。
    • 點擊「檢閱 + 創建」，然後「創建」來建立工作區。

2. 設定開發環境

使用 Azure Machine Learning Studio

  1. 進入 Azure Machine Learning Studio
    • 在 Azure Portal 中，導航到您創建的工作區並點擊「Machine Learning studio」。
  2. 創建實驗
    • 在 Azure Machine Learning Studio 中，您可以創建實驗來設計和訓練模型。點擊「實驗」並選擇「新建實驗」來開始。

使用 Jupyter Notebook

  1. 啟用 Jupyter Notebook
    • 在 Azure Machine Learning Studio 中，您可以啟用 Jupyter Notebook，這是進行機器學習實驗和編寫代碼的主要環境。
  2. 創建和執行 Notebook
    • 在 Notebook 中，您可以撰寫 Python 代碼來進行數據處理、特徵工程、模型訓練和評估。

3. 數據準備

上傳和處理數據

  1. 數據存儲
    • 將數據上傳到 Azure Blob Storage 或 Azure Data Lake Storage，以便在 Azure Machine Learning 工作區中訪問。
    • 在 Azure Machine Learning Studio 中，導航到「數據集」並創建新的數據集，指向您上傳的數據。
  2. 數據清理與轉換
    • 使用 Azure Machine Learning Studio 的數據處理功能或在 Jupyter Notebook 中撰寫代碼，進行數據清理和轉換。

4. 建立和訓練模型

選擇算法和框架

  1. 選擇算法
    • 在 Azure Machine Learning Studio 中選擇合適的算法進行模型訓練，例如分類、回歸或聚類算法。
  2. 使用機器學習框架
    • 您可以使用 TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn 等流行的機器學習框架進行模型訓練。在 Jupyter Notebook 中編寫代碼來使用這些框架進行模型訓練。

訓練模型

  1. 配置訓練環境
    • 在 Azure Machine Learning Studio 中，配置訓練環境，包括計算叢集、實驗設置和超參數調整。
  2. 運行實驗
    • 執行實驗來訓練模型，並監控訓練過程中的性能指標和日誌。

5. 模型評估和選擇

評估模型性能

  1. 測試和評估
    • 使用測試數據集對模型進行評估，並計算性能指標如準確率、召回率、F1 分數等。
  2. 模型比較
    • 比較不同模型的性能，以選擇最佳的模型進行部署。

6. 部署模型

部署模型為 Web 服務

  1. 創建推理環境
    • 在 Azure Machine Learning Studio 中，導航到「部署」並創建新的 Web 服務。
  2. 配置部署設定
    • 配置部署設定，包括計算資源（如 Azure Kubernetes Service、Azure Container Instances）和端點設置。
  3. 發佈 Web 服務
    • 發佈 Web 服務，將模型部署為 REST API，供應用程式或用戶端應用進行預測。

部署到邊緣設備

  1. 選擇邊緣部署選項
    • 如果需要，您也可以將模型部署到邊緣設備。Azure IoT Edge 提供了邊緣計算和模型部署的功能。
  2. 配置邊緣設備
    • 在 Azure IoT Hub 中配置邊緣設備，並將模型部署到這些設備上進行實時預測。

7. 監控和管理

監控模型性能

  1. 設定監控
    • 在 Azure Machine Learning Studio 中，設置監控來跟蹤模型的預測性能和使用情況。
  2. 查看日誌和指標
    • 查看模型的運行日誌和性能指標，以確保模型運行正常並及時調整。

模型管理和更新

  1. 版本管理
    • 管理模型版本，根據需要進行模型更新和重新部署。
  2. 再訓練
    • 根據新數據或性能變化，再訓練模型以保持準確性。

8. 結合其他 Azure 服務

Azure DevOps

  • CI/CD Pipeline：將 Azure Machine Learning 與 Azure DevOps 集成，實現自動化的機器學習工作流，從模型訓練到部署的全過程都可以自動化。

Azure Data Factory

  • 數據整合：使用 Azure Data Factory 整合和轉換數據，並將數據準備好以供 Azure Machine Learning 使用。

總結

Azure Machine Learning 提供了一個完整的機器學習平台，涵蓋從數據準備、模型訓練、評估到部署和監控的全過程。通過使用 Azure Machine Learning，您可以加速機器學習工作流，提升模型的準確性和性能，並輕鬆將 AI 功能整合到應用程式和服務中。

Software, Azure
Azure Cloud Service
本文章以 CC BY 4.0 授權