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Azure机器学习服务概览

Azure机器学习服务是MicrosoftAzure平台上的一个全面的机器学习解决方案，它提供了从数据准备、模型训练、模型部署到模型管理的端到端服务。无论是数据科学家、机器学习工程师还是业务分析师，Azure机器学习服务都提供了丰富的工具和API，以满足不同角色的需求。

1数据准备

Azure机器学习服务支持从各种数据源（如AzureBlob存储、AzureSQL数据库、AzureCosmosDB等）读取数据。数据可以是结构化的，如CSV或SQL数据库中的表格数据，也可以是非结构化的，如文本、图像或视频数据。服务还提供了数据清洗、预处理和特征工程的工具，以确保数据的质量和适用性。

2模型训练

Azure机器学习服务提供了多种模型训练的方法，包括使用PythonSDK进行自定义训练、使用自动机器学习进行模型选择和超参数优化，以及使用预训练的模型进行微调。以下是一个使用PythonSDK训练线性回归模型的示例：

#导入必要的库

fromazureml.coreimportWorkspace,Dataset,Experiment

fromazureml.train.automlimportAutoMLConfig

importpandasaspd

#创建工作空间

ws=Workspace.from_config()

#加载数据集

dataset=Dataset.get_by_name(ws,name=diabetes)

#创建实验

experiment=Experiment(ws,name=diabetes-experiment)

#配置自动机器学习

automl_config=AutoMLConfig(task=regression,

primary_metric=normalized_root_mean_squared_error,

training_data=dataset,

label_column_name=Y,

n_cross_validations=5)

#开始训练

remote_run=experiment.submit(automl_config)

remote_run.wait_for_completion()

#获取最佳模型

best_run,fitted_model=remote_run.get_output()

在这个示例中，我们使用了Azure机器学习服务的自动机器学习功能来训练一个线性回归模型，数据集是一个糖尿病数据集，目标是预测糖尿病患者的病情严重程度。

3模型部署

一旦模型训练完成，Azure机器学习服务提供了将模型部署为Web服务的功能，这样模型就可以在生产环境中被实时或批量调用。模型可以部署在AzureKubernetes服务（AKS）上，以实现高可用性和可扩展性。以下是一个部署模型的示例：

#导入必要的库

fromazureml.coreimportModel,Environment,Workspace

fromazureml.core.modelimportInferenceConfig

fromazureml.core.webserviceimportAciWebservice

#创建工作空间

ws=Workspace.from_config()

#注册模型

model=Model.register(model_path=outputs/diabetes_model.pkl,

model_name=diabetes_model,

workspace=ws)

#创建环境

env=Environment.from_conda_specification(name=diabetes_env,

file_path=diabetes_env.yml)

#创建推理配置

inference_config=InferenceConfig(entry_script=score.py,

environment=env)