Azure Machine Learning services Samples

docs.microsoft.com には、かなりの数のサンプルがあります。 幾つか、そこに無いものをこちらに置いておきます。

Azure Macine Learning services サンプルコード: https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/service/samples-notebooks

事前準備

1. Azure の Subscription を作成

   Azure Machine Learning を利用するために必要です。

   無料トライアル: https://azure.microsoft.com/ja-jp/free/

2. Azure Machine Learning workspace の作成

   Jupyter Notebook で、0.config.ipynb を実行します。

   Azure の Subscriptionを作成後、執筆時点 (2019/10/07)では、このコードから Workspace を作成してください。Azure Portal から Workspace を作成すると、CPU / GPU のデフォルトの AmlCompute が設定されないため、幾つかのサンプルコードが動作しないためです。勿論、作成した AmlCompute 名を直接クエリすれば、動作します。

   参考: Azure Machine Learning service ワークスペースを作成する:

   https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/service/setup-create-workspace

3. Jupyter Notebook から、Azure Machine Learning 参照のための設定

   Azure Portal から 構成ファイル である config.json をダウンロードして、この Notebook のルート直下にUploadします。

   参考: 構成ファイルをダウンロードする

   https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/service/how-to-manage-workspace#download-a-configuration-file

1. MNIST HyperParameter Turning by HyperDrive using Keras with TensorFlow

• train-hyperparameter-tune-deploy-with-keras.ipynb

  Azure Machine Learning の Hyperparameters Turning を使ったサンプル。 HyperDrive は、Automated Machine Learning の機能と切り離して利用ができます。執筆時点 (2019/7/3) 時点だと、Automated Machine Learning は、Deep Learning には使えないため、単独のサンプルとして。

2. Keras to ONNX for WindowsML

• train-hyperparameter-with-keras-for-WindowsML.ipynb

  WindowsML は、Windows 10 / Windows 2019 での推論実行に特化した WindowsのAPIです。ONNX のみをサポートしています。 ここでは、自身で学習・作成した keras のモデルを、WindowsML で実行できる形式に変換します。

3. Text classification using AutoML with BERT featurization in Japanese

• auto-ml-classification-text-dnn.ipynb

  AutoML は Modelの学習における feature engineering, Hyper-parameter Turning, Job management などをまとめて行ってくれる機能になります。

  その中でも、テキスト・文字列 のデータがあった際に Featurization Embedding を BiLSTMあるいは 'BERT'を使って行ってくれる機能があります。

4. Deploy AutoML model to Azure Functions (Preview)

• AML-AzureFunctionsPackager.ipynb

  Azure Functions に Azure Machine Learning で管理されているモデルを Docker Container 化をしてデプロイするサンプルです。

5. REST API Client for AutoML Model deployment via Portal to ACI

• Program.cs

  Auto ML を使って作成し、ACIに展開したモデル。それを、C#から呼び出すサンプルです。

6. AutoML GUI deploy Probability

• scoring_file_v_1_0_0.py

  Auto ML を使って作成し、ACIに展開する際に、Probability (確度)の数字を出力するサンプルです。

7. HyperParameter Turning by HyperDrive using PyTorch Lightning

• ImageClassification-hyperparameterTune-PyTorchLightning.ipynb

  Azure Machine Learning の Hyperparameters Turning を使ったサンプル。PyTorch Lightning での Image Classification。Fine Tuning/Transfer Learning 前提で。

参考

Azure Machine Learning Services ドキュメント:

https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/service/