Configura tu Entorno Python para Azure Machine Learning

Summary

Sources

learn.microsoft.comlearn.microsoft.comlearn.microsoft.comlearn.microsoft.com

Configurar un entorno de desarrollo de Python para Azure Machine Learning es un paso fundamental para cualquier persona interesada en programar machine learning con Python. Este proceso implica preparar las herramientas y configuraciones necesarias para desarrollar, probar y desplegar modelos de aprendizaje automático en la plataforma de Azure. La importancia de tener un entorno de desarrollo bien configurado no puede subestimarse. Un entorno adecuado no solo facilita el trabajo diario de un científico de datos, sino que también asegura que todos los componentes necesarios estén disponibles y correctamente configurados. Esto garantiza que los modelos de machine learning se puedan entrenar y ejecutar de manera eficiente y sin problemas. Existen diversas opciones para configurar un entorno de desarrollo para Azure Machine Learning. Estas incluyen entornos locales, máquinas virtuales de ciencia de datos, y las instancias de proceso de Azure Machine Learning. Cada uno de estos entornos tiene sus propias ventajas y desventajas. Por ejemplo, un entorno local ofrece control total sobre las dependencias y herramientas, pero puede tomar más tiempo configurar y mantener. En cambio, las instancias de proceso de Azure Machine Learning vienen preconfiguradas con el SDK de Azure y otras herramientas necesarias, lo que facilita el inicio rápido, aunque puede implicar costos adicionales y menos control sobre las configuraciones. Herramientas como Jupyter Notebook y Visual Studio Code son esenciales para trabajar con estos entornos. Jupyter Notebook permite la creación de notebooks interactivos, que son útiles para experimentar y visualizar los resultados de los modelos. Visual Studio Code, con su extensión de Azure Machine Learning, proporciona un entorno de desarrollo integrado con soporte para Python y características específicas para trabajar con Azure. Además, es crucial crear un archivo de configuración del área de trabajo, conocido como config.json, que ayuda al SDK de Azure Machine Learning a comunicarse con el área de trabajo de Azure. Este archivo contiene información esencial como el ID de suscripción, el grupo de recursos y el nombre del área de trabajo. En resumen, contar con un entorno de desarrollo de Python bien configurado para Azure Machine Learning es esencial para optimizar los flujos de trabajo de machine learning. Esto incluye seleccionar el tipo de entorno adecuado, configurar las herramientas necesarias y asegurarse de que todos los componentes estén correctamente instalados y configurados. Al considerar los diferentes tipos de entornos de desarrollo disponibles para Azure Machine Learning, es esencial entender las características y casos de uso específicos de cada uno. Estos entornos incluyen entornos locales, máquinas virtuales de ciencia de datos (DSVM) y las instancias de proceso de Azure Machine Learning. Cada uno de estos ofrece diferentes ventajas y desventajas, ajustándose a distintas necesidades y preferencias de los desarrolladores. Primero, se encuentran los entornos locales. Estos son ideales para aquellos que buscan un control total sobre su entorno de desarrollo y las dependencias asociadas. En un entorno local, se puede elegir cualquier herramienta de compilación, entorno o IDE que se prefiera. Esto permite una personalización completa, adaptando el entorno a las necesidades específicas del proyecto. Sin embargo, esta flexibilidad tiene un costo. Configurar y mantener un entorno local puede ser una tarea laboriosa, ya que implica instalar manualmente todos los paquetes y dependencias necesarios. Además, puede ser más difícil escalar el entorno para trabajos más grandes o complejos. En segundo lugar, están las máquinas virtuales de ciencia de datos, conocidas como Data Science Virtual Machines o DSVM. Estas máquinas son imágenes de máquinas virtuales personalizadas diseñadas específicamente para trabajos de ciencia de datos. Vienen preconfiguradas con herramientas y software populares, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y el SDK de Azure Machine Learning. Además, incluyen herramientas de Azure, como la CLI de Azure y Visual Studio Code, lo que facilita su integración con otros servicios de Azure. Las DSVM son fáciles de escalar y se pueden combinar con otras herramientas y flujos de trabajo personalizados. Sin embargo, pueden tener una experiencia de inicio más lenta en comparación con las instancias de proceso basadas en la nube. Por último, están las instancias de proceso de Azure Machine Learning. Estas instancias son estaciones de trabajo seguras y basadas en la nube que proporcionan un servidor de Jupyter Notebook y un entorno de aprendizaje automático totalmente administrado. La mayor ventaja de las instancias de proceso es su facilidad de uso y rapidez para empezar. Ya vienen preconfiguradas con el SDK de Azure Machine Learning y tutoriales de cuaderno listos para ejecutarse. Sin embargo, esta conveniencia implica una falta de control sobre el entorno de desarrollo y las dependencias. Además, hay un costo adicional asociado con la máquina virtual Linux, aunque es posible detener la máquina cuando no se use para evitar cargos innecesarios. En resumen, la elección del entorno de desarrollo adecuado para Azure Machine Learning depende de las necesidades específicas del proyecto y las preferencias del desarrollador. Los entornos locales ofrecen un control total y personalización, pero requieren más tiempo y esfuerzo para configurarse. Las DSVM proporcionan una solución preconfigurada con herramientas populares de ciencia de datos, facilitando la escalabilidad, aunque con un inicio más lento. Las instancias de proceso de Azure Machine Learning ofrecen la forma más rápida y sencilla de empezar, a cambio de menos control y un costo adicional. Para configurar cada tipo de entorno de desarrollo para Azure Machine Learning, es esencial conocer las herramientas y configuraciones necesarias. En esta sección, se explicarán las herramientas clave como Jupyter Notebooks y Visual Studio Code, junto con los pasos específicos para crear y utilizar un archivo de configuración del área de trabajo, configurar entornos virtuales e instalar los SDKs y paquetes necesarios. Comenzando con Jupyter Notebooks, esta herramienta es fundamental para muchos científicos de datos debido a su capacidad para crear notebooks interactivos que permiten combinar código, texto y visualizaciones en un solo documento. Si ya se utiliza Jupyter Notebooks, es importante instalar algunos elementos adicionales del SDK de Azure Machine Learning. Para un servidor Jupyter Notebook local, se recomienda crear un kernel de IPython específico para el entorno virtual de Python, asegurando un comportamiento esperado en la importación de paquetes y el kernel. Para habilitar kernels de IPython específicos del entorno, se deben seguir estos pasos: - Instalar Jupyter Notebook y ipykernel: ```bash conda install notebook ipykernel ``` - Crear un kernel para el entorno virtual de Python, reemplazando `less thanmyenvgreater than` por el nombre del entorno virtual: ```bash ipython kernel install touser toname less thanmyenvgreater than todisplay-name Python (myenv) ``` A continuación, se encuentra Visual Studio Code, que es otra herramienta popular para el desarrollo de machine learning. Con la extensión de Azure Machine Learning para Visual Studio Code, se obtiene compatibilidad de lenguaje con Python y características que facilitan el trabajo con Azure Machine Learning. Para usar Visual Studio Code en el desarrollo, se debe instalar la extensión de Azure Machine Learning, y luego configurarla para conectarse al entorno de desarrollo deseado. Pasos para configurar Visual Studio Code: - Instalar la extensión de Azure Machine Learning desde el marketplace de Visual Studio Code. - Configurar Visual Studio Code para usar el entorno de desarrollo adecuado. Esto puede incluir la conexión a una instancia de proceso remota mediante la extensión de Azure Machine Learning. Además de estas herramientas, es crucial crear un archivo de configuración del área de trabajo, conocido como config.json. Este archivo JSON indica al SDK cómo comunicarse con el área de trabajo de Azure Machine Learning. El formato del archivo es el siguiente: ```json { subscription_id: less thansubscription-idgreater than, resource_group: less thanresource-groupgreater than, workspace_name: less thanworkspace-namegreater than } ``` Este archivo debe estar ubicado en la estructura de directorios que contiene los scripts de Python o las instancias de Jupyter Notebook. Puede estar en el mismo directorio, en un subdirectorio denominado .azureml, o en un directorio primario. Para utilizar este archivo desde el código, se emplea el método MLClient.from_config, que carga la información del archivo y se conecta al área de trabajo: ```python from azure.ai.ml import MLClient from azure.identity import DefaultAzureCredential ml_client = MLClient.from_config(DefaultAzureCredential()) ``` En cuanto a la configuración de entornos virtuales, se recomienda usar Anaconda o Miniconda para gestionar los entornos virtuales de Python e instalar los paquetes necesarios. Los pasos son los siguientes: - Crear un entorno virtual de Python: ```bash conda create -n py310 python=3.10 ``` - Activar el entorno virtual recién creado: ```bash conda activate py310 ``` - Instalar el SDK de Azure Machine Learning para Python: ```bash pip install azure-ai-ml azure-identity ``` Una vez configurado el entorno local, se estará listo para empezar a trabajar con Azure Machine Learning. Para aquellos que prefieren una experiencia basada en la nube o necesitan escalar sus recursos, las instancias de proceso de Azure Machine Learning ofrecen una solución práctica y eficiente. Crear y configurar una instancia de proceso es sencillo, y se puede hacer directamente desde el área de trabajo de Azure Machine Learning proporcionando un nombre y especificando un tipo de máquina virtual. En resumen, configurar un entorno de desarrollo para Azure Machine Learning implica seleccionar las herramientas adecuadas, como Jupyter Notebooks y Visual Studio Code, y seguir una serie de pasos para crear y utilizar un archivo de configuración del área de trabajo, configurar entornos virtuales e instalar los SDKs y paquetes necesarios. Esta configuración asegura que se pueda trabajar de manera eficiente y efectiva en proyectos de machine learning.