{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "# クラウドでのデータサイエンス: \"Azure ML SDK\" の方法\n",
    "\n",
    "## はじめに\n",
    "\n",
    "このノートブックでは、Azure ML SDKを使用してモデルをトレーニング、デプロイ、そして消費する方法を学びます。\n",
    "\n",
    "事前準備:\n",
    "1. Azure MLワークスペースを作成しました。\n",
    "2. [心不全データセット](https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data)をAzure MLにロードしました。\n",
    "3. このノートブックをAzure ML Studioにアップロードしました。\n",
    "\n",
    "次のステップは以下の通りです:\n",
    "\n",
    "1. 既存のワークスペースで実験を作成する。\n",
    "2. コンピュートクラスターを作成する。\n",
    "3. データセットをロードする。\n",
    "4. AutoMLConfigを使用してAutoMLを設定する。\n",
    "5. AutoML実験を実行する。\n",
    "6. 結果を確認し、最適なモデルを取得する。\n",
    "7. 最適なモデルを登録する。\n",
    "8. 最適なモデルをデプロイする。\n",
    "9. エンドポイントを消費する。\n",
    "\n",
    "## Azure Machine Learning SDK固有のインポート\n"
   ],
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  {
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   "execution_count": null,
   "source": [
    "from azureml.core import Workspace, Experiment\n",
    "from azureml.core.compute import AmlCompute\n",
    "from azureml.train.automl import AutoMLConfig\n",
    "from azureml.widgets import RunDetails\n",
    "from azureml.core.model import InferenceConfig, Model\n",
    "from azureml.core.webservice import AciWebservice"
   ],
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  },
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   "source": [
    "## ワークスペースの初期化  \n",
    "保存された設定からワークスペースオブジェクトを初期化します。設定ファイルが .\\config.json に存在していることを確認してください。  \n"
   ],
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   "execution_count": null,
   "source": [
    "ws = Workspace.from_config()\n",
    "print(ws.name, ws.resource_group, ws.location, ws.subscription_id, sep = '\\n')"
   ],
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  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## Azure ML 実験を作成する\n",
    "\n",
    "先ほど初期化したワークスペース内に、'aml-experiment' という名前の実験を作成しましょう。\n"
   ],
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   "execution_count": null,
   "source": [
    "experiment_name = 'aml-experiment'\n",
    "experiment = Experiment(ws, experiment_name)\n",
    "experiment"
   ],
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  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## コンピュートクラスターを作成する\n",
    "AutoML の実行には、[コンピュートターゲット](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-azure-machine-learning-architecture#compute-target)を作成する必要があります。\n"
   ],
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  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "source": [
    "aml_name = \"heart-f-cluster\"\n",
    "try:\n",
    "    aml_compute = AmlCompute(ws, aml_name)\n",
    "    print('Found existing AML compute context.')\n",
    "except:\n",
    "    print('Creating new AML compute context.')\n",
    "    aml_config = AmlCompute.provisioning_configuration(vm_size = \"Standard_D2_v2\", min_nodes=1, max_nodes=3)\n",
    "    aml_compute = AmlCompute.create(ws, name = aml_name, provisioning_configuration = aml_config)\n",
    "    aml_compute.wait_for_completion(show_output = True)\n",
    "\n",
    "cts = ws.compute_targets\n",
    "compute_target = cts[aml_name]"
   ],
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  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## データ\n",
    "データセットをAzure MLにアップロードし、キーがデータセットと同じ名前であることを確認してください。\n"
   ],
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  },
  {
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   "execution_count": null,
   "source": [
    "key = 'heart-failure-records'\n",
    "dataset = ws.datasets[key]\n",
    "df = dataset.to_pandas_dataframe()\n",
    "df.describe()"
   ],
   "outputs": [],
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  },
  {
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   "source": [
    "## AutoML構成\n"
   ],
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  },
  {
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   "source": [
    "automl_settings = {\n",
    "    \"experiment_timeout_minutes\": 20,\n",
    "    \"max_concurrent_iterations\": 3,\n",
    "    \"primary_metric\" : 'AUC_weighted'\n",
    "}\n",
    "\n",
    "automl_config = AutoMLConfig(compute_target=compute_target,\n",
    "                             task = \"classification\",\n",
    "                             training_data=dataset,\n",
    "                             label_column_name=\"DEATH_EVENT\",\n",
    "                             enable_early_stopping= True,\n",
    "                             featurization= 'auto',\n",
    "                             debug_log = \"automl_errors.log\",\n",
    "                             **automl_settings\n",
    "                            )"
   ],
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  },
  {
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   "source": [
    "## AutoML 実行\n"
   ],
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    "remote_run = experiment.submit(automl_config)"
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    "RunDetails(remote_run).show()"
   ],
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  },
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    "best_run, fitted_model = remote_run.get_output()"
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   "execution_count": null,
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    "best_run.get_properties()"
   ],
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    "model_name = best_run.properties['model_name']\n",
    "script_file_name = 'inference/score.py'\n",
    "best_run.download_file('outputs/scoring_file_v_1_0_0.py', 'inference/score.py')\n",
    "description = \"aml heart failure project sdk\"\n",
    "model = best_run.register_model(model_name = model_name,\n",
    "                                description = description,\n",
    "                                tags = None)"
   ],
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  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## 最適なモデルをデプロイする\n",
    "\n",
    "以下のコードを実行して、最適なモデルをデプロイします。デプロイの状態は Azure ML ポータルで確認できます。このステップには数分かかる場合があります。\n"
   ],
   "metadata": {}
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "source": [
    "inference_config = InferenceConfig(entry_script=script_file_name, environment=best_run.get_environment())\n",
    "\n",
    "aciconfig = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores = 1,\n",
    "                                               memory_gb = 1,\n",
    "                                               tags = {'type': \"automl-heart-failure-prediction\"},\n",
    "                                               description = 'Sample service for AutoML Heart Failure Prediction')\n",
    "\n",
    "aci_service_name = 'automl-hf-sdk'\n",
    "aci_service = Model.deploy(ws, aci_service_name, [model], inference_config, aciconfig)\n",
    "aci_service.wait_for_deployment(True)\n",
    "print(aci_service.state)"
   ],
   "outputs": [],
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  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "source": [
    "## エンドポイントの利用\n",
    "以下の入力サンプルに入力を追加することができます。\n"
   ],
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  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "source": [
    "data = {\n",
    "    \"data\":\n",
    "    [\n",
    "        {\n",
    "            'age': \"60\",\n",
    "            'anaemia': \"false\",\n",
    "            'creatinine_phosphokinase': \"500\",\n",
    "            'diabetes': \"false\",\n",
    "            'ejection_fraction': \"38\",\n",
    "            'high_blood_pressure': \"false\",\n",
    "            'platelets': \"260000\",\n",
    "            'serum_creatinine': \"1.40\",\n",
    "            'serum_sodium': \"137\",\n",
    "            'sex': \"false\",\n",
    "            'smoking': \"false\",\n",
    "            'time': \"130\",\n",
    "        },\n",
    "    ],\n",
    "}\n",
    "\n",
    "test_sample = str.encode(json.dumps(data))"
   ],
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    "response = aci_service.run(input_data=test_sample)\n",
    "response"
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    "\n---\n\n**免責事項**:  \nこの文書は、AI翻訳サービス[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された文書を正式な情報源としてお考えください。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解釈について、当社は一切の責任を負いません。\n"
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