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
12 KiB
325 lines
12 KiB
{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"# క్లౌడ్లో డేటా సైన్స్: \"Azure ML SDK\" విధానం\n",
|
|
"\n",
|
|
"## పరిచయం\n",
|
|
"\n",
|
|
"ఈ నోట్బుక్లో, Azure ML SDK ఉపయోగించి మోడల్ను శిక్షణ ఇవ్వడం, డిప్లాయ్ చేయడం మరియు వినియోగించడం ఎలా చేయాలో నేర్చుకుంటాము.\n",
|
|
"\n",
|
|
"ముందస్తు అవసరాలు:\n",
|
|
"1. మీరు ఒక Azure ML వర్క్స్పేస్ సృష్టించారు.\n",
|
|
"2. మీరు [హార్ట్ ఫెయిల్యూర్ డేటాసెట్](https://www.kaggle.com/andrewmvd/heart-failure-clinical-data) ను Azure ML లో లోడ్ చేశారు.\n",
|
|
"3. మీరు ఈ నోట్బుక్ను Azure ML స్టూడియోలో అప్లోడ్ చేశారు.\n",
|
|
"\n",
|
|
"తదుపరి దశలు:\n",
|
|
"\n",
|
|
"1. ఉన్న వర్క్స్పేస్లో ఒక ఎక్స్పెరిమెంట్ సృష్టించండి.\n",
|
|
"2. ఒక కంప్యూట్ క్లస్టర్ సృష్టించండి.\n",
|
|
"3. డేటాసెట్ను లోడ్ చేయండి.\n",
|
|
"4. AutoMLConfig ఉపయోగించి AutoML ను కాన్ఫిగర్ చేయండి.\n",
|
|
"5. AutoML ఎక్స్పెరిమెంట్ను నడపండి.\n",
|
|
"6. ఫలితాలను పరిశీలించి ఉత్తమ మోడల్ను పొందండి.\n",
|
|
"7. ఉత్తమ మోడల్ను రిజిస్టర్ చేయండి.\n",
|
|
"8. ఉత్తమ మోడల్ను డిప్లాయ్ చేయండి.\n",
|
|
"9. ఎండ్పాయింట్ను వినియోగించండి.\n",
|
|
"\n",
|
|
"## Azure మెషీన్ లెర్నింగ్ SDK-స్పెసిఫిక్ ఇంపోర్ట్స్\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": [
|
|
"## Initialize Workspace\n",
|
|
"నిర్వహించబడిన కాన్ఫిగరేషన్ నుండి వర్క్స్పేస్ ఆబ్జెక్ట్ను ప్రారంభించండి. .\\config.json వద్ద కాన్ఫిగ్ ఫైల్ ఉన్నదని నిర్ధారించుకోండి.\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 ప్రయోగం సృష్టించండి\n",
|
|
"\n",
|
|
"మనం ఇప్పుడే ప్రారంభించిన వర్క్స్పేస్లో 'aml-experiment' అనే ప్రయోగాన్ని సృష్టిద్దాం.\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": [
|
|
"## కంప్యూట్ క్లస్టర్ సృష్టించండి\n",
|
|
"మీ AutoML రన్ కోసం మీరు ఒక [కంప్యూట్ టార్గెట్](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-azure-machine-learning-architecture#compute-target) సృష్టించాలి.\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": [
|
|
"## Data\n",
|
|
"మీరు డేటాసెట్ను Azure ML కు అప్లోడ్ చేసినట్లు మరియు కీ డేటాసెట్ పేరుతోనే ఉన్నదని నిర్ధారించుకోండి.\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": [
|
|
"## ఆటోఎంఎల్ కాన్ఫిగరేషన్\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": [
|
|
"## ఆటోఎంఎల్ రన్\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": [
|
|
"## ఉత్తమ మోడల్ను సేవ్ చేయండి\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": [
|
|
"## ఉత్తమ మోడల్ను అమలు చేయండి\n",
|
|
"\n",
|
|
"ఉత్తమ మోడల్ను అమలు చేయడానికి క్రింది కోడ్ను నడపండి. మీరు Azure ML పోర్టల్లో అమలులో ఉన్న స్థితిని చూడవచ్చు. ఈ దశ కొంత సమయం తీసుకోవచ్చు.\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": [
|
|
"## ఎండ్పాయింట్ను వినియోగించండి\n",
|
|
"క్రింది ఇన్పుట్ నమూనాకు మీరు ఇన్పుట్లు జోడించవచ్చు.\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**అస్పష్టత**: \nఈ పత్రాన్ని AI అనువాద సేవ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, ఆటోమేటెడ్ అనువాదాల్లో పొరపాట్లు లేదా తప్పిదాలు ఉండవచ్చు. అసలు పత్రం దాని స్వదేశీ భాషలోనే అధికారిక మూలంగా పరిగణించాలి. ముఖ్యమైన సమాచారానికి, ప్రొఫెషనల్ మానవ అనువాదం సిఫార్సు చేయబడుతుంది. ఈ అనువాదం వాడకంలో ఏర్పడిన ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుదారితీసే అర్థాలు కోసం మేము బాధ్యత వహించము.\n<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"orig_nbformat": 4,
|
|
"language_info": {
|
|
"name": "python"
|
|
},
|
|
"coopTranslator": {
|
|
"original_hash": "af42669556d5dc19fc4cc3866f7d2597",
|
|
"translation_date": "2025-12-19T17:09:39+00:00",
|
|
"source_file": "5-Data-Science-In-Cloud/19-Azure/notebook.ipynb",
|
|
"language_code": "te"
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 2
|
|
} |