Azure机器学习 CLI: Difference between revisions

Latest revision as of 08:38, 7 May 2025

1. Azure 机器学习 CLI 初学者指南

简介

Azure 机器学习 (Azure ML) 是一种云服务，旨在帮助数据科学家和开发人员构建、训练和部署机器学习模型。虽然 Azure ML 提供了一个强大的图形用户界面 (GUI) – Azure 机器学习工作室 – 但对于自动化、脚本编写和持续集成/持续交付 (CI/CD) 管道来说，命令行界面 (CLI) 至关重要。本文旨在为初学者提供关于 Azure 机器学习 CLI 的全面介绍，涵盖其安装、基本命令、常见用例以及与二元期权交易策略的潜在类比，帮助理解其运作方式。虽然 Azure ML 本身与金融交易无关，但其核心概念 – 模型构建、训练、评估和部署 – 可以类比于制定和执行交易策略，并利用数据分析进行风险管理。

什么是 Azure 机器学习 CLI？

Azure 机器学习 CLI 是一个跨平台的命令行工具，允许您使用命令来管理 Azure ML 资源。它提供了一种以编程方式与 Azure ML 进行交互的方式，这对于自动化任务、构建可重复的工作流程以及将 ML 操作集成到更大的 CI/CD 管道中至关重要。类似于金融交易中的算法交易，CLI 允许您定义明确的步骤并自动执行它们，减少人为错误并提高效率。

安装 Azure 机器学习 CLI

安装 Azure 机器学习 CLI 的方法取决于您的操作系统。

**Windows:** 使用 `pip` 包管理器。首先，确保您已安装 Python 和 `pip`。然后，在命令提示符或 PowerShell 中运行以下命令：

``` pip install azure-cli-ml ```

**Linux/macOS:** 同样使用 `pip`。确保您已安装 Python 和 `pip`，然后在终端中运行：

``` pip install azure-cli-ml ```

安装完成后，您可能需要登录到您的 Azure 帐户：

``` az login ```

这将打开一个浏览器窗口，您需要使用您的 Azure 凭据登录。

基本命令

以下是一些常用的 Azure 机器学习 CLI 命令：

`az ml account`: 用于管理 Azure ML 帐户。
`az ml workspace`: 用于创建、管理和删除 Azure ML 工作区。Azure 工作区是 Azure ML 的主要资源，用于组织和管理您的项目。
`az ml job`: 用于创建、提交和管理机器学习作业。
`az ml model`: 用于注册、管理和部署机器学习模型。
`az ml dataset`: 用于创建、管理和访问数据集。
`az ml component`: 用于创建和管理可重用的组件。
`az ml pipeline`: 用于创建和管理机器学习管道。

创建 Azure 机器学习工作区

工作区是 Azure ML 的核心容器。使用以下命令创建一个：

``` az ml workspace create -n <工作区名称> -g <资源组名称> -l <位置> ```

`<工作区名称>`: 您想要为工作区指定的名称。
`<资源组名称>`: 一个包含 Azure 资源的逻辑容器。
`<位置>`: Azure 区域（例如，eastus、westeurope）。

数据集管理

数据集是机器学习模型训练的基础。Azure ML CLI 允许您创建和管理数据集。

**创建数据集:**

``` az ml dataset create -f <数据文件路径> -n <数据集名称> -t <数据集类型> ```

`<数据文件路径>`: 包含数据的文件的路径。
`<数据集名称>`: 您想要为数据集指定的名称。
`<数据集类型>`: 数据集类型（例如，tabular、file）。

**查看数据集:**

``` az ml dataset show -n <数据集名称> ```

**注册数据集:** 注册数据集使其可以在训练作业中使用。

``` az ml dataset register -n <数据集名称> -p <数据文件路径> --type <数据集类型> ```

训练模型

训练模型是机器学习过程的核心。Azure ML CLI 允许您提交训练作业。

**提交训练作业:**

``` az ml job create --file <训练脚本路径> --compute-name <计算目标名称> --dataset-name <数据集名称> ```

`<训练脚本路径>`: 包含训练代码的脚本的路径。
`<计算目标名称>`: 用于运行训练作业的计算目标（例如，CPU 集群、GPU 集群）。计算目标是 Azure ML 中用于执行训练作业的计算资源。
`<数据集名称>`: 用于训练模型的数据集名称。

模型管理

训练完成后，您需要管理模型。Azure ML CLI 允许您注册和部署模型。

**注册模型:**

``` az ml model register -n <模型名称> -p <模型路径> ```

`<模型名称>`: 您想要为模型指定的名称。
`<模型路径>`: 包含训练好的模型的文件的路径。

**部署模型:**

``` az ml model deploy -n <部署名称> -m <模型名称> --compute-name <计算目标名称> ```

`<部署名称>`: 您想要为部署指定的名称。
`<模型名称>`: 您想要部署的模型的名称。
`<计算目标名称>`: 用于部署模型的计算目标。

管道管理

机器学习管道是一种将多个步骤组合成一个自动化工作流程的方法。Azure ML CLI 允许您创建和管理管道。

**创建管道:** 使用 YAML 文件定义管道。
**提交管道作业:**

``` az ml pipeline job create --file <管道 YAML 文件路径> ```

`<管道 YAML 文件路径>`: 包含管道定义的 YAML 文件的路径。

与二元期权交易的类比

虽然 Azure ML 本身与金融交易无关，但我们可以将其核心概念类比于二元期权交易：

**数据集:** 类似于历史价格数据和技术指标，为模型提供输入。
**模型:** 类似于交易策略，根据输入数据预测结果（例如，价格上涨或下跌）。
**训练:** 类似于回测，使用历史数据调整策略参数以优化其性能。
**评估:** 类似于风险评估，评估策略的潜在回报和风险。
**部署:** 类似于实盘交易，将策略应用于实际市场。
**管道:** 类似于自动化交易系统，自动执行交易策略。

例如，训练一个模型来预测二元期权的结果就像训练一个分类器来预测价格是上涨还是下跌。训练数据包括历史价格数据、技术指标和新闻情绪等。模型经过训练后，可以将其部署到实盘交易环境中，根据其预测自动执行交易。就像评估希腊字母 (Delta, Gamma, Theta, Vega) 来衡量期权风险一样，我们需要评估模型的性能指标，例如准确率、召回率和 F1 分数。

进阶技巧

**使用 YAML 文件:** 使用 YAML 文件来定义 Azure ML 资源，可以提高可重复性和可维护性。
**利用 Azure DevOps:** 将 Azure ML CLI 与 Azure DevOps 集成，可以实现 CI/CD 管道自动化。
**探索 Azure ML SDK:** Azure ML SDK 提供了一个更灵活和强大的方式来与 Azure ML 进行交互。
**理解超参数调优**: 优化模型的性能需要调整模型的超参数。Azure ML 提供了各种超参数调优工具。
**监控和日志记录**: 跟踪训练作业和模型的性能，以便及时发现和解决问题。使用 Azure Monitor 进行监控。
**版本控制**: 使用 Git 等版本控制系统来管理您的代码和配置文件。
**数据验证**: 在训练模型之前，验证数据的质量和完整性。

故障排除

**权限问题:** 确保您具有访问 Azure ML 资源的必要权限。
**依赖关系问题:** 确保您的环境中已安装所有必要的依赖关系。
**网络问题:** 确保您的计算机可以连接到 Azure。
**日志分析**: 检查 Azure ML 日志以获取错误消息和诊断信息。
**社区支持**: 查阅 Azure ML 文档和社区论坛以获取帮助。

结论

Azure 机器学习 CLI 是一个强大的工具，可以帮助您自动化和简化机器学习工作流程。通过理解其基本命令和概念，您可以构建、训练和部署机器学习模型，并将其应用于各种领域，包括金融交易，虽然需要谨慎对待类比，但其核心思想 – 数据驱动的决策 – 是共通的。掌握 Azure ML CLI 将极大地提高您的数据科学和机器学习效率。记住，持续学习和实践是成为 Azure ML 专家的关键。了解动量指标、相对强弱指标和布林带等技术分析工具，可以帮助您更好地理解数据，并构建更有效的模型。同时，也要关注成交量分析，以评估市场的流动性和趋势强度。

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