Azure 机器学习 CLI

1. Azure 机器学习 CLI 初学者指南

简介

Azure 机器学习 CLI (命令行界面) 是一个强大的工具，允许数据科学家和机器学习工程师通过命令行与 Azure 机器学习服务交互。它提供了一种自动化、可重复和可版本控制的构建、训练、部署和管理机器学习模型的方式。对于习惯于使用命令行工具的开发者来说，CLI 比 Azure 机器学习工作室提供更高的灵活性和控制力。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、核心概念、常用命令以及最佳实践。

前提条件

在开始使用 Azure 机器学习 CLI 之前，您需要满足以下前提条件：

一个有效的 Azure 订阅。
安装 Azure CLI。 Azure CLI 是 Azure 机器学习 CLI 的基础，因此必须先安装它。
一个 Azure 机器学习工作区。您需要在 Azure 订阅中创建一个工作区，才能使用 Azure 机器学习 CLI。
Python 环境 (推荐 Python 3.7 或更高版本)。
了解基本的机器学习概念，例如模型训练、评估和部署。
对命令行界面的基本了解。

安装 Azure 机器学习 CLI

安装 Azure 机器学习 CLI 的方法有多种：

1. **通过 pip 安装:** 这是最常用的安装方法。

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

2. **通过 conda 安装:** 如果您使用 conda 管理 Python 环境，可以使用以下命令安装：

   ```bash
   conda install -c conda-forge azure-cli-ml
   ```

3. **更新 Azure 机器学习 CLI:** 要确保您使用的是最新版本的 CLI，可以使用以下命令：

   ```bash
   pip install --upgrade azure-cli-ml
   ```

安装完成后，您可以通过运行以下命令验证安装是否成功：

```bash az ml --version ```

核心概念

了解以下核心概念对于有效使用 Azure 机器学习 CLI 至关重要：

**工作区 (Workspace):** Azure 机器学习工作区是用于管理所有 Azure 机器学习资源的中心位置。它包含计算资源、数据集、模型、实验等。
**计算目标 (Compute Target):** 计算目标是用于运行机器学习工作负载的计算资源。常见的计算目标包括 Azure 虚拟机、Azure 机器学习计算实例和 Azure Kubernetes 服务。
**数据集 (Dataset):** 数据集用于存储和管理机器学习模型训练和评估所需的数据。 Azure 机器学习支持多种数据集类型，包括 Tabular Dataset、File Dataset和 Stream Dataset。
**环境 (Environment):** 环境定义了运行机器学习代码所需的软件依赖项和配置。 Azure 机器学习允许您创建自定义环境或使用预定义的 Conda 环境。
**实验 (Experiment):** 实验代表机器学习模型的训练运行。每个实验都包含一个或多个 Run，每个 Run 记录了模型的训练过程和结果。
**模型 (Model):** 模型是机器学习算法训练后的结果。 Azure 机器学习允许您注册、版本控制和部署模型。
**Run:** Run 是一个实验中单个训练过程的实例。 Run 记录了代码、数据、环境和结果。

常用命令

以下是一些常用的 Azure 机器学习 CLI 命令：

**`az ml workspace`:** 用于管理 Azure 机器学习工作区。

   *   `az ml workspace create`: 创建新的工作区。
   *   `az ml workspace show`: 显示工作区的详细信息。
   *   `az ml workspace list`: 列出所有工作区。

**`az ml compute`:** 用于管理计算目标。

   *   `az ml compute create`: 创建新的计算目标。
   *   `az ml compute show`: 显示计算目标的详细信息。
   *   `az ml compute list`: 列出所有计算目标。

**`az ml dataset`:** 用于管理数据集。

   *   `az ml dataset create`: 创建新的数据集。
   *   `az ml dataset show`: 显示数据集的详细信息。
   *   `az ml dataset list`: 列出所有数据集。

**`az ml environment`:** 用于管理环境。

   *   `az ml environment create`: 创建新的环境。
   *   `az ml environment show`: 显示环境的详细信息。
   *   `az ml environment list`: 列出所有环境。

**`az ml job`:** 用于提交和管理机器学习任务。

   *   `az ml job create`: 创建新的机器学习任务。
   *   `az ml job show`: 显示任务的详细信息。
   *   `az ml job list`: 列出所有任务。

**`az ml model`:** 用于管理模型。

   *   `az ml model register`: 注册新的模型。
   *   `az ml model show`: 显示模型的详细信息。
   *   `az ml model list`: 列出所有模型。

示例：训练一个简单的模型

以下是一个使用 Azure 机器学习 CLI 训练简单模型的示例：

1. **创建计算目标:**

   ```bash
   az ml compute create --name mycompute --type cpu-cluster --min-nodes 0 --max-nodes 2
   ```

2. **创建环境:**

   ```bash
   az ml environment create --name myenv --python-version 3.8 --conda-dependencies scikit-learn pandas
   ```

3. **创建训练脚本 (train.py):**

   ```python
   # train.py
   import pandas as pd
   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   import joblib

   # 加载数据
   data = pd.read_csv('data.csv')

   # 分割数据
   X = data.drop('target', axis=1)
   y = data['target']
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

   # 训练模型
   model = LogisticRegression()
   model.fit(X_train, y_train)

   # 保存模型
   joblib.dump(model, 'model.pkl')
   ```

4. **创建提交配置 (submit.yml):**

   ```yaml
   # submit.yml
   compute: mycompute
   environment: myenv
   script: train.py
   data: data.csv
   ```

5. **提交训练任务:**

   ```bash
   az ml job create --file submit.yml
   ```

最佳实践

**使用版本控制:** 使用 Git 等版本控制系统来跟踪您的 CLI 脚本和配置文件。
**模块化您的代码:** 将您的 CLI 脚本分解为更小的、可重用的模块。
**使用配置文件:** 使用配置文件来存储常用的参数，例如工作区名称和计算目标名称。
**使用环境变量:** 使用环境变量来存储敏感信息，例如 API 密钥和密码。
**记录您的任务:** 详细记录您的机器学习任务，包括代码、数据、环境和结果。
**监控您的任务:** 使用 Azure 机器学习工作室或 CLI 来监控您的机器学习任务的进度和性能。
**利用自动化:** 使用 Azure DevOps 或 GitHub Actions 等工具来自动化您的机器学习流程。
**了解技术分析的重要性:** 即使在机器学习领域，理解市场趋势和成交量分析，例如移动平均线和相对强弱指数，也可以帮助你更好地理解数据并构建更有效的模型。
**风险管理:** 与二元期权类似，机器学习模型也存在风险，例如过拟合和欠拟合。必须进行适当的风险管理，例如使用交叉验证和正则化技术。
**关注成交量变化:** 数据量（成交量）的突然变化可能表明市场条件或数据质量的改变，需要及时调整模型。
**利用布林带进行异常检测:** 在数据预处理阶段，可以使用布林带等技术来检测异常值，提高模型精度。
**考虑支撑位和阻力位的影响:** 数据中的支撑位和阻力位可能影响模型的预测结果，需要在特征工程中加以考虑。
**学习 K线图分析:** K线图可以提供有关价格变动的重要信息，有助于理解数据模式。
**掌握 MACD 指标:** MACD 指标可以帮助识别趋势变化，用于模型特征选择。
**了解 RSI 指标:** RSI 指标可以帮助判断市场超买或超卖状态，用于数据过滤。
**关注期权希腊字母的概念:** 在机器学习中，可以借鉴期权希腊字母的概念来评估模型风险和敏感性。
**使用蒙特卡洛模拟进行预测:** 蒙特卡洛模拟可以用于预测模型的不确定性，并进行风险评估。
**优化资金管理策略:** 在模型部署和应用过程中，需要制定合理的资金管理策略，以最大化收益并降低风险。
**进行回测分析:** 使用历史数据对模型进行回测，评估其性能和可靠性。

结论

Azure 机器学习 CLI 是一个功能强大且灵活的工具，可用于构建、训练、部署和管理机器学习模型。通过了解其核心概念、常用命令和最佳实践，您可以充分利用 CLI 的优势，加速您的机器学习项目。记住，持续学习和实践是掌握 Azure 机器学习 CLI 的关键。

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