You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
325 lines
13 KiB
325 lines
13 KiB
{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"# ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್: \"ಅಜೂರ್ ಎಂಎಲ್ ಎಸ್ಡಿಕೆ\" ವಿಧಾನ\n",
|
|
"\n",
|
|
"## ಪರಿಚಯ\n",
|
|
"\n",
|
|
"ಈ ನೋಟ್ಬುಕ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅಜೂರ್ ಎಂಎಲ್ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆ ಮಾಡಲು ಅಜೂರ್ ಎಂಎಲ್ ಎಸ್ಡಿಕೆ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ.\n",
|
|
"\n",
|
|
"ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳು:\n",
|
|
"1. ನೀವು ಅಜೂರ್ ಎಂಎಲ್ ವರ್ಕ್ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೀರಿ.\n",
|
|
"2. ನೀವು [ಹಾರ್ಟ್ ಫೇಲ್ಯೂರ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್](https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data) ಅನ್ನು ಅಜೂರ್ ಎಂಎಲ್ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ.\n",
|
|
"3. ನೀವು ಈ ನೋಟ್ಬುಕ್ ಅನ್ನು ಅಜೂರ್ ಎಂಎಲ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ.\n",
|
|
"\n",
|
|
"ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು:\n",
|
|
"\n",
|
|
"1. ಇರುವ ವರ್ಕ್ಸ್ಪೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ರಚಿಸಿ.\n",
|
|
"2. ಒಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ರಚಿಸಿ.\n",
|
|
"3. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.\n",
|
|
"4. AutoMLConfig ಬಳಸಿ AutoML ಅನ್ನು ಸಂರಚಿಸಿ.\n",
|
|
"5. AutoML ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿ.\n",
|
|
"6. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ.\n",
|
|
"7. ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೋಂದಣಿ ಮಾಡಿ.\n",
|
|
"8. ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ.\n",
|
|
"9. ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.\n",
|
|
"\n",
|
|
"## ಅಜೂರ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ SDK-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಮದುಗಳು\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"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"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"## ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ\n",
|
|
"ಸ್ಥಿರಗೊಂಡ ಸಂರಚನೆಯಿಂದ ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. .\\config.json ನಲ್ಲಿ ಸಂರಚನಾ ಕಡತವು ಇರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"source": [
|
|
"ws = Workspace.from_config()\n",
|
|
"print(ws.name, ws.resource_group, ws.location, ws.subscription_id, sep = '\\n')"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"## Azure ML ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ರಚಿಸಿ\n",
|
|
"\n",
|
|
"ನಾವು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ವರ್ಕ್ಸ್ಪೇಸ್ನಲ್ಲಿ 'aml-experiment' ಎಂಬ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ರಚಿಸೋಣ.\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"source": [
|
|
"experiment_name = 'aml-experiment'\n",
|
|
"experiment = Experiment(ws, experiment_name)\n",
|
|
"experiment"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"## ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ರಚಿಸಿ\n",
|
|
"ನೀವು ನಿಮ್ಮ AutoML ರನ್ಗಾಗಿ [ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಗುರಿ](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-azure-machine-learning-architecture#compute-target) ರಚಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"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]"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"## ಡೇಟಾ\n",
|
|
"ನೀವು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು Azure ML ಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಕೀ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಅದೇ ಹೆಸರಾಗಿರಬೇಕು.\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"source": [
|
|
"key = 'heart-failure-records'\n",
|
|
"dataset = ws.datasets[key]\n",
|
|
"df = dataset.to_pandas_dataframe()\n",
|
|
"df.describe()"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"## AutoML ಸಂರಚನೆ\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"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",
|
|
" )"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"## AutoML ರನ್\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"source": [
|
|
"remote_run = experiment.submit(automl_config)"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"source": [
|
|
"RunDetails(remote_run).show()"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"## ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿ\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"source": [
|
|
"best_run, fitted_model = remote_run.get_output()"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"source": [
|
|
"best_run.get_properties()"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"source": [
|
|
"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)"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"## ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ\n",
|
|
"\n",
|
|
"ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಕೆಳಗಿನ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿ. ನಿಯೋಜನೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನೀವು Azure ML ಪೋರ್ಟಲ್ನಲ್ಲಿ ನೋಡಬಹುದು. ಈ ಹಂತಕ್ಕೆ ಕೆಲವು ನಿಮಿಷಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು.\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": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"## ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ\n",
|
|
"ನೀವು ಕೆಳಗಿನ ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾದರಿಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು.\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"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))"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"source": [
|
|
"response = aci_service.run(input_data=test_sample)\n",
|
|
"response"
|
|
],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"---\n\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\n**ಅಸ್ವೀಕಾರ**: \nಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"orig_nbformat": 4,
|
|
"language_info": {
|
|
"name": "python"
|
|
},
|
|
"coopTranslator": {
|
|
"original_hash": "af42669556d5dc19fc4cc3866f7d2597",
|
|
"translation_date": "2025-12-19T17:10:35+00:00",
|
|
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/notebook.ipynb",
|
|
"language_code": "kn"
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 2
|
|
} |