установить пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python.

В этой статье приводятся инструкции для разных вариантов установки пакета SDK.

Необходимые компоненты

• Python установленная версия 3.7 или более поздняя. Для пакетов azureml-automl используйте только версию 3.7 или 3.8.
• Установленный компонент PIP.

Установка по умолчанию

Используйте azureml-core.

pip install azureml-core

Затем установите другие пакеты, необходимые для конкретного задания.

Установка обновления

Обновление предыдущей версии:

pip install --upgrade azureml-core

Проверка версии

Проверьте версию пакета SDK:

pip show azureml-core

Чтобы просмотреть все пакеты в среде, сделайте следующее:

pip list

Вы также можете отобразить версию пакета SDK в Python, но эта версия не включает дополнительный номер версии.

import azureml.core
print(azureml.core.VERSION)

Дополнительные сведения о настройке среды разработки для Службы машинного обучения Azure см. в этой статье.

Другие пакеты azureml

Пакет SDK содержит множество других необязательных пакетов, которые можно установить. К ним относятся зависимости, которые не являются обязательными для всех сценариев использования, поэтому они не включены в пакет установки по умолчанию, чтобы избежать раздувания среды. В следующей таблице описаны пакеты , их варианты использования и команда для установки, обновления и проверки версии.

Дополнительные сведения о приведенных выше пакетах см. на этой странице.

Дополнительные рекомендации по сценариям использования

Если ваш сценарий использования описан ниже, следуйте инструкциям и рекомендуемым действиям.

Устранение неполадок

• Установка pip — не гарантируется согласованность зависимостей при установке с одной строкой:

  Это известное ограничение pip, так как в нем отсутствует действующий сопоставитель зависимостей при установке с одной строкой. Он учитывает только первую уникальную зависимость.

  В следующем коде azureml-datadrift и azureml-train-automl устанавливаются с помощью установки pip с одной строкой.

    pip install azureml-datadrift, azureml-train-automl
  

  Для этого примера предположим, что azureml-datadrift требуется версия > 1.0, а azureml-train-automl — версия < 1.2. Если последняя версия azureml-datadrift — 1.3, оба пакета обновляются до 1.3, независимо от требований пакета azureml-train-automl для более старой версии.

  Чтобы гарантировать установку соответствующих версий для пакетов, выполните установку с помощью нескольких строк, как в следующем коде. Порядок здесь не имеет значения, так как pip явно выполняет переход на более раннюю версию в следующем вызове строки. Поэтому применяются соответствующие зависимости версий.

     pip install azureml-datadrift
     pip install azureml-train-automl 
  

• Пакет объяснений может быть не установлен при установке azureml-train-automl-client:

  При выполнении удаленного запуска AutoML с включенным объяснением модели вы увидите сообщение об ошибке "Please install azureml-explain-model package for model explanations" (Установите azureml-explain-model package для объяснений модели). Это известная проблема. В качестве временного решения выполните одно из следующих действий:

  1. Установите azureml-explain-model локально.

      pip install azureml-explain-model
  

  2. Полностью отключите функцию объяснений, передав model_explainability=False в конфигурацию AutoML.

      automl_config = AutoMLConfig(task = 'classification',
                             path = '.',
                             debug_log = 'automated_ml_errors.log',
                             compute_target = compute_target,
                             run_configuration = aml_run_config,
                             featurization = 'auto',
                             model_explainability=False,
                             training_data = prepped_data,
                             label_column_name = 'Survived',
                             **automl_settings)
  

• Ошибки Panda: обычно возникают в ходе эксперимента AutoML:

  При настройке среды вручную с помощью pip вы можете заместить ошибки (особенно от pandas) из-за установки неподдерживаемых версий пакета.

  Например: ModuleNotFoundError: No module named 'pandas.core.internals.managers'; 'pandas.core.internals' is not a package

  Чтобы предотвратить такие ошибки, установите пакет SDK для AutoML с помощью automl_setup.cmd:

  1. Откройте запрос Anaconda и клонируйте репозиторий GitHub для набора примеров записных книжек.

  git clone https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks.git
  

  2. Перейдите в папку how-to-use-azureml/automated-machine-learning, в которую извлекаются примеры записных книжек, и выполните следующее:

  automl_setup
  

• KeyError: "brand" при выполнении AutoML на локальном компьютере или в кластере Azure Databricks

  Если новая среда была создана после 10 июня 2020 г. с использованием пакета SDK 1.7.0 или более ранней версии, обучение может завершиться с этой ошибкой из-за обновления в пакете py-cpuinfo. (Среды, созданные 10 июня 2020 г. или до 10 июня 2020 г., не затрагиваются, так как эксперименты выполняются на удаленных вычислительных ресурсах, так как используются кэшированные образы обучения.) Чтобы обойти эту проблему, выполните одно из следующих двух действий.

  • Выполните обновление пакета SDK до версии 1.8.0 или более поздней (это также приведет к понижению версии py-cpuinfo до 5.0.0):

    pip install --upgrade azureml-sdk[automl]
    

  • Понизьте установленную версию py-cpuinfo до 5.0.0:

    pip install py-cpuinfo==5.0.0
    

• Сообщение об ошибке: не удается удалить "PyYAML"

  Пакет SDK Машинного обучения Azure для Python: PyYAML — это установленный distutils проект. Поэтому невозможно точно определить, какие файлы принадлежат ему в случае частичного удаления. Чтобы продолжить установку SDK игнорируя эту ошибку, используйте:

  pip install --upgrade azureml-sdk[notebooks,automl] --ignore-installed PyYAML
  

• Сбой установки пакета SDK Машинного обучения Azure с исключением ModuleNotFoundError (Отсутствует модуль с именем "ruamel") или ImportError (Отсутствует модуль с именем ruamel.yaml)

  Эта проблема возникает при установке пакета SDK Машинного обучения Azure для Python на последней версии pip (>20.1.1) в базовой среде conda для всех выпущенных версий пакета SDK Машинного обучения Azure для Python. См. следующие решения:

  • Избегайте установки пакета SDK для Python в базовой среде conda. Вместо этого создайте среду conda и установите пакет SDK на созданную среду пользователя. Последняя версия pip должна работать с новой средой conda.

  • Для создания образов Docker, в которых невозможно отключиться от базовой среды conda, закрепите pip<=20.1.1 в Dockerfile.

  conda install -c r -y conda python=3.8 pip=20.1.1
  

Следующие шаги

Попробуйте выполнить следующие шаги, чтобы узнать, как использовать пакет SDK Службы машинного обучения Azure для Python:

1. Сведения об основных класса их конструктивных шаблонах с примерами кода см. в обзоре пакета SDK Машинного обучения Azure для Python.
2. Ознакомьтесь с учебником по началу работы с Машинным обучением Azure с Python, чтобы начать создавать эксперименты и модели.