Azure Machine Learning 是微软提供的云平台,用于让开发人员和数据科学家轻松地构建、部署和管理机器学习模型。它提供了许多强大的功能,包括自动化机器学习、可视化构建和部署、实时预测和扩展性、多云集成等。Azure Machine Learning 还提供了一系列的 REST API,以便开发人员在自己的程序中调用机器学习操作。
npm 包 azure-arm-machinelearning 是官方提供的 Node.js 模块,用于与 Azure Machine Learning REST API 进行交互。本文将提供关于如何使用 azure-arm-machinelearning 前端类 npm 包的详细指南和示例代码。
步骤一:建立 Azure 帐户和 Azure Machine Learning 工作区
要使用 azure-arm-machinelearning 包,您需要有一个 Azure 帐户。如果您还没有 Azure 订阅,请前往 Azure 免费试用版 申请。一旦您申请了 Azure 订阅,您将可以创建 Azure Machine Learning 工作区,该工作区允许您管理机器学习模型、数据集和笔记本等。
步骤二:安装 azure-arm-machinelearning npm 包
在继续之前,请确保您已经安装了 Node.js。要安装 azure-arm-machinelearning npm 包,请打开命令提示符或终端窗口并输入以下命令:
npm install azure-arm-machinelearning
步骤三:使用 azure-arm-machinelearning 包
引入模块和认证设置
首先,您需要在您的代码中引入 azure-arm-machinelearning 模块并设置你的身份验证参数。身份验证参数包括你的订阅 ID、应用程序的客户端 ID、应用程序的访问密钥和 Azure Machine Learning 工作区的资源组名称和工作区名称。您可以从 Azure 门户中获取这些信息。
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创建机器学习工作者计算
在 Azure Machine Learning 中,机器学习工作者计算是指运行机器学习操作的虚拟机或容器。您可以使用使用 azure-arm-machinelearning 包创建或管理机器学习工作者计算。
以下示例代码演示如何使用 azure-arm-machinelearning 包创建新的机器学习工作者计算。
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创建新的数据集
在 Azure Machine Learning 中,数据集是指存储数据源的驻留位置或数据集引用。你可以使用 azure-arm-machinelearning 包在 Azure Machine Learning 中创建或管理数据集。
以下示例代码演示如何使用 azure-arm-machinelearning 包在 Azure Machine Learning 中创建新的数据集。
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创建新的计算环境
在 Azure Machine Learning 中,计算环境是指可调整的集群,可提供在训练期间运行脚本所需的资源和依赖项。使用 azure-arm-machinelearning 包可以创建和管理计算环境。
以下示例代码演示如何使用 azure-arm-machinelearning 包创建新的计算环境。
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结论
本文提供了关于如何使用 azure-arm-machinelearning 前端类 npm 包的指南和示例代码。使用此包,您可以轻松地与 Azure Machine Learning REST API 进行交互,并创建和管理 Azure Machine Learning 中的计算环境、数据集和机器学习工作者计算。为了更多关于 azure-arm-machinelearning 包的信息,请访问 npm azure-arm-machinelearning 官方文档。
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