Erkunden sie das Studio

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Die einfachste und intuitivste Methode zur Interaktion mit dem Azure Machine Learning-Arbeitsbereich ist die Verwendung des Studio.

Das Azure Machine Learning Studio ist ein Webportal, das einen Überblick über alle Ressourcen und Vermögenswerte im Arbeitsbereich bietet.

Zugreifen auf das Studio

Nachdem Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich erstellt haben, gibt es zwei gängige Methoden für den Zugriff auf das Azure Machine Learning Studio:

  • Starten Sie das Studio auf der Seite Übersicht der Azure Machine Learning-Arbeitsbereichsressource im Azure-Portal.
  • Navigieren Sie direkt zum Studio, indem Sie sich bei https://ml.azure.com mit den Anmeldeinformationen anmelden, die Ihrem Azure-Abonnement zugeordnet sind.

Wenn Sie Ihren Arbeitsbereich im Azure Machine Learning Studio geöffnet haben, wird in der Randleiste ein Menü angezeigt.

Diagramm mit unterschiedlichen Hyperparameterwerten, was zu verschiedenen Modellen führt, indem Hyperparameter-Optimierung durchgeführt wird.

Das Menü zeigt, was Sie im Studio tun können:

  • Erstellen: Erstellen Sie neue Aufträge zum Trainieren und Nachverfolgen eines Machine Learning-Modells.
  • Ressourcen: Erstellen und Überprüfen von Ressourcen, die Sie bei Schulungsmodellen verwenden.
  • Verwalten: Erstellen und verwalten Sie Ressourcen, die Sie zum Trainieren von Modellen benötigen.

Obwohl Sie jedes Tool jederzeit verwenden können, eignet sich das Studio ideal für schnelle Experimente oder wenn Sie Ihre früheren Aufträge erkunden möchten.

Verwenden Sie beispielsweise das Studio, wenn Sie überprüfen möchten, ob Ihre Pipeline erfolgreich ausgeführt wurde. Oder wenn ein Pipelineauftrag fehlgeschlagen ist, können Sie das Studio verwenden, um zu den Protokollen zu navigieren und die Fehlermeldungen zu überprüfen.

Für sich wiederholende Aufgaben oder Aufgaben, die Sie automatisieren möchten, ist das Azure CLI- oder Python-SDK besser geeignet, da Sie mit diesen Tools Ihre Arbeit im Code definieren können.