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Azure Machine Learning：ML 模型开发与部署

好的，各位观众老爷，各位技术大咖，以及各位对Azure Machine Learning跃跃欲试的小伙伴们，欢迎来到“Azure Machine Learning：ML 模型开发与部署”的专场脱口秀！我是你们的导游兼段子手，今天咱们就一起扒一扒Azure Machine Learning的底裤，看看它到底有多么的性感，哦不，强大！😎

开场白：人工智能的诗与远方，以及Azure的船票

人工智能（AI）这个词，听起来是不是特别高大上？感觉像是科幻电影里的场景，机器人管家，自动驾驶汽车，甚至还有能跟你谈人生的AI伴侣。没错，AI确实很厉害，它就像一把神奇的钥匙，能打开无数扇通往未来的大门。

但是！理想很丰满，现实很骨感。要实现这些酷炫的功能，光有美好的愿景是不够的，你还需要：

  1. 数据：这是燃料，没有数据，AI就是一辆没油的跑车，只能趴窝。
  2. 算法：这是引擎，决定了你的跑车跑得有多快，多稳。
  3. 算力：这是动力，没有足够的算力，再好的引擎也带不动。
  4. 平台：这是赛道，一个好的平台能让你事半功倍，加速前进。

而Azure Machine Learning，就是Azure提供的一张通往人工智能诗与远方的船票！它集成了数据、算法、算力，以及各种工具，让你在一个平台上就能完成ML模型的开发、训练、部署和管理，省时省力，简直是懒人福音！🎉

第一幕：Azure Machine Learning的前世今生，以及它的七十二变

Azure Machine Learning（简称Azure ML），它不是横空出世的孙悟空，而是经过多年的沉淀和进化。你可以把它想象成一个不断升级的变形金刚，每一次进化都变得更加强大，更加智能。

  • Azure ML Studio (Classic)：这是它的第一个形态，一个基于浏览器的拖拽式界面，适合入门级玩家。就像玩乐高一样，你可以把不同的模块拖到画布上，连接起来，就能构建一个ML模型。
  • Azure Machine Learning SDK v1 & CLI v1：这是它的第二个形态，一个基于Python的SDK和命令行工具，适合进阶玩家。你可以用代码来控制整个ML流程，更加灵活，更加强大。
  • Azure Machine Learning SDK v2 & CLI v2：这是它的第三个形态，也是目前最新的形态，一个更加现代化、更加企业级的平台。它引入了许多新的概念，例如Components, Pipelines, Environments等，让ML流程更加模块化、可复用、可维护。

Azure ML的功能就像孙悟空的七十二变，它可以：

  • 数据准备：清洗、转换、探索你的数据，让它们变得更加干净、更加有用。
  • 模型训练：支持各种主流的ML框架，例如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等，你可以用自己喜欢的框架来训练模型。
  • 模型评估：评估你的模型的性能，看看它是否足够好。
  • 模型部署：将你的模型部署到云端或边缘设备，让它真正发挥作用。
  • 模型监控：监控你的模型的性能，及时发现并解决问题。
  • 自动化ML (AutoML)：自动帮你选择最佳的算法和超参数，让你不再为调参而烦恼。
  • Responsible AI：帮助你构建负责任的AI，确保你的模型是公平、可解释、安全的。

第二幕：Azure Machine Learning的核心概念，以及它们的爱恨情仇

要玩转Azure ML，你需要了解一些核心概念，它们就像是舞台上的演员，各司其职，共同完成一场精彩的演出。

概念 解释 角色
Workspace 这是你的工作空间，所有与ML相关的资源都放在这里。你可以把它想象成一个项目文件夹，里面包含了你的数据、代码、模型等。 舞台
Compute 这是你的计算资源，用于训练和部署模型。你可以选择不同的计算类型，例如CPU, GPU, FPGA等，根据你的需求来选择。 演员的训练场，也可能是演员登台表演的舞台。
Environment 这是你的运行环境，包含了你的代码依赖、操作系统、Python版本等。你可以使用预定义的Environment，也可以自定义Environment。 演员的服装，妆容，道具等，确保演员能正常发挥。
Datastore 这是你的数据存储，用于存储你的数据。你可以使用Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage, Azure SQL Database等作为你的Datastore。 剧本，演员需要根据剧本进行表演。
Dataset 这是你的数据集合，指向你的Datastore中的数据。你可以创建TableDataset或FileDataset，根据你的数据类型来选择。 演员需要背诵的台词，演员需要理解台词的含义，才能更好地表演。
Model 这是你的模型，是经过训练后的结果。你可以注册你的模型，并部署到云端或边缘设备。 演员的表演，是最终呈现给观众的结果。
Component 这是你的组件，是可重用的代码块，例如数据预处理、模型训练、模型评估等。你可以将多个Component组合成一个Pipeline。 舞台上的一个场景，可以重复使用，例如一个餐厅场景，可以在不同的剧目中使用。
Pipeline 这是你的流水线，是将多个Component连接起来的流程。你可以使用Pipeline来自动化你的ML流程，例如数据准备、模型训练、模型评估、模型部署等。 整个剧目的流程，包含了多个场景，每个场景都有不同的演员和剧情。
Endpoint 这是你的端点，用于接收请求并返回预测结果。你可以创建Online Endpoint或Batch Endpoint，根据你的需求来选择。 观众席，观众可以通过观众席来观看演员的表演。

这些概念之间有着千丝万缕的联系，它们相互依赖，相互协作，共同构建了一个完整的ML生态系统。就像一部精彩的电影，需要导演、演员、编剧、摄影师等共同努力才能完成。

第三幕：Azure Machine Learning的实战演练，以及避坑指南

理论讲再多，不如撸起袖子干一场。接下来，我们就来一个Azure ML的实战演练，带你一步一步地构建一个简单的ML模型。

案例：预测房价

假设我们有一份包含房屋面积、卧室数量、地理位置等信息的房价数据集，我们的目标是构建一个ML模型，能够根据这些信息预测房价。

步骤1：创建Workspace

首先，我们需要创建一个Azure ML Workspace。你可以通过Azure Portal或Azure CLI来创建Workspace。

  • Azure Portal：在Azure Portal中搜索“Machine Learning”，然后点击“创建”，按照提示填写相关信息即可。

  • Azure CLI：使用以下命令创建Workspace：

    az ml workspace create -g <resource-group> -n <workspace-name> -l <location>

步骤2：创建Compute

接下来，我们需要创建一个Compute，用于训练我们的模型。你可以选择不同的Compute类型，例如CPU, GPU, FPGA等。这里我们选择CPU Compute。

  • Azure Portal：在Azure ML Studio中，点击“Compute”，然后点击“创建”，按照提示填写相关信息即可。

  • Azure CLI：使用以下命令创建Compute：

    az ml compute create -g <resource-group> -n <compute-name> --type amlcompute --size Standard_DS3_v2 --min-instances 0 --max-instances 1

步骤3：创建Datastore和Dataset

我们需要创建一个Datastore，指向我们的数据存储。然后，我们需要创建一个Dataset，指向Datastore中的数据。

  • Azure Portal：在Azure ML Studio中，点击“Data”，然后点击“创建”，按照提示填写相关信息即可。

  • Azure CLI：首先，创建Datastore：

    az ml datastore create -g <resource-group> -n <datastore-name> --file-system <file-system> --account-name <account-name> --account-key <account-key>

    然后，创建Dataset：

    az ml dataset create -g <resource-group> -n <dataset-name> --file <path-to-data> --type tabular --header true --delimiter ','

步骤4：创建Environment

我们需要创建一个Environment，包含了我们的代码依赖、操作系统、Python版本等。

  • Azure Portal：在Azure ML Studio中，点击“Environments”，然后点击“创建”，按照提示填写相关信息即可。

  • Azure CLI：使用以下命令创建Environment：

    az ml environment create -g <resource-group> -n <environment-name> --image mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04:latest --conda-file conda.yaml

    其中，conda.yaml文件包含了我们的代码依赖：

    name: housing-env
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.8
  - scikit-learn
  - pandas

步骤5：创建Component

我们需要创建几个Component，例如数据预处理、模型训练、模型评估等。

  • 数据预处理Component：

    # preprocess.py
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

def preprocess_data(input_data, output_train, output_test):
    df = pd.read_csv(input_data)
    X = df.drop('price', axis=1)
    y = df['price']
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    train_df = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)
    test_df = pd.concat([X_test, y_test], axis=1)
    train_df.to_csv(output_train, index=False)
    test_df.to_csv(output_test, index=False)

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--input_data", type=str)
    parser.add_argument("--output_train", type=str)
    parser.add_argument("--output_test", type=str)
    args = parser.parse_args()
    preprocess_data(args.input_data, args.output_train, args.output_test)

    使用以下命令创建Component：

    az ml component create -g <resource-group> -n preprocess --type command --code ./preprocess.py --command "python preprocess.py --input_data ${{inputs.input_data}} --output_train ${{outputs.output_train}} --output_test ${{outputs.output_test}}" --inputs input_data=uri_file --outputs output_train=uri_folder,output_test=uri_folder --environment azureml:<environment-name>

  • 模型训练Component：

    # train.py
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import joblib

def train_model(input_train, output_model):
    df = pd.read_csv(input_train)
    X = df.drop('price', axis=1)
    y = df['price']
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)
    joblib.dump(model, output_model)

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--input_train", type=str)
    parser.add_argument("--output_model", type=str)
    args = parser.parse_args()
    train_model(args.input_train, args.output_model)

    使用以下命令创建Component：

    az ml component create -g <resource-group> -n train --type command --code ./train.py --command "python train.py --input_train ${{inputs.input_train}} --output_model ${{outputs.output_model}}" --inputs input_train=uri_folder --outputs output_model=uri_folder --environment azureml:<environment-name>

  • 模型评估Component：

    # evaluate.py
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import joblib

def evaluate_model(input_test, input_model, output_metrics):
    df = pd.read_csv(input_test)
    X = df.drop('price', axis=1)
    y = df['price']
    model = joblib.load(input_model)
    y_pred = model.predict(X)
    mse = mean_squared_error(y, y_pred)
    with open(output_metrics, "w") as f:
        f.write(f"MSE: {mse}")

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--input_test", type=str)
    parser.add_argument("--input_model", type=str)
    parser.add_argument("--output_metrics", type=str)
    args = parser.parse_args()
    evaluate_model(args.input_test, args.input_model, args.output_metrics)

    使用以下命令创建Component：

    az ml component create -g <resource-group> -n evaluate --type command --code ./evaluate.py --command "python evaluate.py --input_test ${{inputs.input_test}} --input_model ${{inputs.input_model}} --output_metrics ${{outputs.output_metrics}}" --inputs input_test=uri_folder,input_model=uri_folder --outputs output_metrics=uri_file --environment azureml:<environment-name>

步骤6：创建Pipeline

我们需要将这些Component连接起来，创建一个Pipeline。

# pipeline.py
from azure.ai.ml import MLClient, Input, Output
from azure.ai.ml.dsl import pipeline
from azure.identity import DefaultAzureCredential

# Get the MLClient
credential = DefaultAzureCredential()
ml_client = MLClient.from_config(credential=credential)

# Get the components
preprocess_component = ml_client.components.get(name="preprocess", version="1")
train_component = ml_client.components.get(name="train", version="1")
evaluate_component = ml_client.components.get(name="evaluate", version="1")

@pipeline()
def housing_pipeline(input_data):
    preprocess = preprocess_component(input_data=input_data)
    train = train_component(input_train=preprocess.outputs.output_train)
    evaluate = evaluate_component(input_test=preprocess.outputs.output_test, input_model=train.outputs.output_model)
    return {}

pipeline_job = housing_pipeline(input_data=Input(type="uri_file", path="azureml:<dataset-name>"))

# Submit the pipeline job
pipeline_job = ml_client.jobs.create_or_update(
    pipeline_job, experiment_name="housing_experiment"
)

print(pipeline_job)

步骤7：部署模型

最后，我们需要将我们的模型部署到云端或边缘设备。

  • 在线部署：创建一个Online Endpoint，用于接收实时请求。

    from azure.ai.ml.entities import ManagedOnlineEndpoint, ManagedOnlineDeployment

endpoint = ManagedOnlineEndpoint(
    name="housing-endpoint",
    description="Online endpoint for housing price prediction",
    auth_mode="key",
    public_network_access="enabled",
)

ml_client.online_endpoints.begin_create_or_update(endpoint).result()

deployment = ManagedOnlineDeployment(
    name="housing-deployment",
    endpoint_name="housing-endpoint",
    model="azureml:<model-name>",
    instance_type="Standard_DS3_v2",
    instance_count=1,
)

ml_client.online_deployments.begin_create_or_update(deployment).result()

ml_client.online_endpoints.update(
    name="housing-endpoint", traffic={"housing-deployment": 100}
)

  • 批量部署：创建一个Batch Endpoint，用于批量预测。

    from azure.ai.ml.entities import BatchEndpoint, BatchDeployment

endpoint = BatchEndpoint(
    name="housing-batch-endpoint",
    description="Batch endpoint for housing price prediction",
)

ml_client.batch_endpoints.begin_create_or_update(endpoint).result()

deployment = BatchDeployment(
    name="housing-batch-deployment",
    endpoint_name="housing-batch-endpoint",
    model="azureml:<model-name>",
    instance_type="Standard_DS3_v2",
    instance_count=1,
)

ml_client.batch_deployments.begin_create_or_update(deployment).result()

ml_client.batch_endpoints.update(
    name="housing-batch-endpoint", traffic={"housing-batch-deployment": 100}
)

避坑指南

  • 版本问题：Azure ML SDK和CLI的版本更新很快，一定要注意版本兼容性问题。
  • 权限问题：确保你的Azure账号有足够的权限访问Azure ML资源。
  • 资源限制：Azure订阅有一定的资源限制，例如Compute数量，存储容量等，要注意合理规划资源。
  • 环境配置：环境配置是ML开发中的一个重要环节，一定要确保你的代码依赖和操作系统版本兼容。
  • 数据质量：数据质量是ML模型性能的关键，一定要对数据进行清洗、转换和探索，确保数据质量。

第四幕：Azure Machine Learning的未来展望，以及你的机会

Azure Machine Learning的未来是充满希望的，它将朝着更加自动化、更加智能化、更加企业级的方向发展。

  • AutoML的进化：AutoML将变得更加强大，能够自动选择最佳的算法和超参数，甚至还能自动生成特征。
  • Responsible AI的普及：Responsible AI将成为ML开发的标配，帮助你构建公平、可解释、安全的AI。
  • Edge Computing的融合：Azure ML将更加深入地与Edge Computing融合，让你能够将ML模型部署到边缘设备，实现低延迟、高效率的AI应用。
  • No-Code/Low-Code的趋势：Azure ML将提供更多的No-Code/Low-Code工具，让更多的人能够参与到ML开发中来。

而对于你来说，掌握Azure Machine Learning，就意味着掌握了未来。你可以：

  • 成为一名ML工程师：使用Azure ML构建各种ML模型，解决实际问题。
  • 成为一名数据科学家：使用Azure ML进行数据分析和挖掘，发现数据中的价值。
  • 成为一名AI架构师：使用Azure ML设计和构建AI解决方案，推动企业的数字化转型。

结尾：结束语，以及彩蛋

好了，各位观众老爷，今天的“Azure Machine Learning：ML 模型开发与部署”专场脱口秀就到这里了。希望今天的分享能够让你对Azure Machine Learning有一个更深入的了解，并激发你对AI的热情。

记住，AI不是遥不可及的黑科技，而是触手可及的工具。只要你愿意学习，愿意实践，你也能成为一名AI高手！💪

彩蛋：

  • Azure Machine Learning Studio 有一个很酷的功能，叫做“Designer”，你可以通过拖拽的方式构建ML模型，就像玩乐高一样。
  • Azure Machine Learning 支持多种编程语言，例如Python, R, Java等，你可以用自己喜欢的语言来开发ML模型。
  • Azure Machine Learning 有一个庞大的社区，你可以在社区里找到各种资源和支持。

最后，祝各位在AI的道路上越走越远，早日实现财富自由！💰

感谢大家的观看，我们下期再见！👋

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