使用 Azure 實驗室服務，設定以深度學習自然語言處理為主的實驗室

重要

Azure Lab Services 將於 2027 年 6 月 28 日淘汰。如需詳細資訊，請參閱退休指南。

注意

本文參考實驗室方案中可用的功能，這些功能取代了實驗室帳戶。

本文將說明如何使用 Azure 實驗室服務，設定專注於自然語言處理 (NLP) 中深度學習的實驗室。 NLP 是一種人工智慧 (AI) 形式，可讓電腦具有翻譯、語音辨識和其他語言理解功能。

參加 NLP 課程的學生會得到一部 Linux 虛擬機器 (VM)，以了解如何套用神經網路演算法。這些演算法會教導學生開發深度學習模型，這些模型用於分析撰寫的人類語言。

實驗室組態

若要設定此實驗室，您將需要 Azure 訂用帳戶和實驗室帳戶才能開始。如果您沒有 Azure 訂用帳戶，請在開始之前建立免費帳戶。

在擁有 Azure 訂用帳戶後，您就可以在 Azure 實驗室服務中建立新的實驗室計畫。如需建立新實驗室計劃的詳細資訊，請參閱如何設定實驗室計劃的教學課程。您也可以使用現有的實驗室方案。

為實驗室方案啟用下表所列的設定。如需如何啟用市集映射的詳細資訊，請參閱如何指定實驗室建立者可用的 Marketplace 映射一文。

實驗室計畫設定	使用說明
市集圖片	啟用適用於 Linux (Ubuntu) 的資料科學虛擬機器映像。

如需如何建立實驗室的指示，請參閱教學課程：設定實驗室。建立實驗室時，請使用下列設定：

實驗室設定	值
虛擬機器 (VM) 大小	小型 GPU（計算）。此大小最適用於計算密集型及網路密集型應用程式，例如人工智慧及深度學習。
虛擬機映像	適用於Linux的數據科學虛擬機（Ubuntu）。此圖像提供用於機器學習和資料科學的深度學習框架和工具。若要檢視此映像上已安裝工具的完整清單，請參閱 DSVM 包含什麼？。
啟用遠端桌面連線	選擇性地核取 [啟用遠端桌面連線]。資料科學映像已設為使用 X2Go，讓教師和學生皆可使用 GUI 遠端桌面進行連線。 X2Go 不需要啟用 [啟用遠端桌面連線] 設定。
範本虛擬機器設定	或者，選擇 [使用虛擬機器映像而不自訂]。如果您使用實驗室計劃，且 DSVM 具有類別所需的所有工具，您可以略過範本自定義步驟。

重要

我們建議您使用 X2Go 搭配資料科學映像檔。不過，如果您選擇改用 RDP，則必須使用 SSH 連線到 Linux VM，並在發佈實驗室之前安裝 RDP 和 GUI 套件。接著，學生後續可使用 RDP 連線至 Linux VM。如需詳細資訊，請參閱啟用Linux VM的圖形化遠端桌面。

適用於 Linux 的資料科學虛擬機器映像會提供這類課程所需的必要深度學習架構和工具。如果您在建立實驗室時選擇 [使用虛擬機器映像而不自訂]，則會停用自訂範本機器的能力。您可以在準備好時發佈實驗室。

本文帶您了解如何為自然語言處理課程建立實驗室。您可以針對其他深度學習課程使用類似的設定。

範本映像現在可以發佈至實驗室。如需詳細資訊，請參閱發佈範本 VM。

當您設定實驗室時，請參閱下列文章：