Azure Machine Learning के लिए शुरुआती मार्गदर्शिका

Azure Machine Learning (Azure ML) एक व्यापक क्लाउड सेवा है, जिसे मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के जीवनचक्र के लिए बनाया गया है और जो डेटा वैज्ञानिकों, मशीन लर्निंग पेशेवरों और इंजीनियरों की जरूरतों को पूरा करती है। यह Azure इकोसिस्टम के साथ सहजता से एकीकृत होता है और मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, परिनियोजित करने और प्रबंधित करने के लिए एक सशक्त प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है।

यह ब्लॉग पोस्ट आपको Azure Machine Learning की आवश्यक बातों के माध्यम से मार्गदर्शन करने के लिए बनाया गया है—शुरुआत करने से लेकर उन्नत फीचर्स का लाभ उठाने तक—ताकि आप इस शक्तिशाली प्लेटफ़ॉर्म का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकें। यदि आप अभी-अभी शुरू कर रहे हैं, तो आप हमारा अलग Azure सेटअप और कॉन्फ़िगर करने का मार्गदर्शक पढ़ सकते हैं। 

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Azure Machine Learning का अवलोकन

Azure Machine Learning (ML) मशीन लर्निंग जीवनचक्र को गति देता है, और मॉडल प्रशिक्षण, परिनियोजन व प्रबंधन के लिए टूल प्रदान करता है। यह सहयोग का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ता Machine Learning Studio UI के माध्यम से परियोजनाओं के लिए एसेट्स, संसाधन और मेट्रिक्स साझा और खोज सकते हैं।

यह प्लेटफ़ॉर्म खुला और इंटरऑपरेबल है, जो PyTorch, TensorFlow, scikit-learn जैसे सामान्य Python फ्रेमवर्क के साथ-साथ R और .NET सपोर्ट का भी समर्थन करता है।

Azure ML, Azure Virtual Networks, Azure Key Vault, और Azure Container Registry के एकीकरण सहित एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा प्रदान करके अलग दिखाई देता है, जिससे मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स सुरक्षित और सहयोगात्मक बने रहते हैं।

Azure Machine Learning किसके लिए है?

Azure Machine Learning उन व्यक्तियों और टीमों के लिए बनाया गया है जो सुरक्षित, ऑडिटेबल प्रोडक्शन सेटिंग्स में मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलतापूर्वक परिनियोजित करने के लिए MLOps को एकीकृत करने पर केंद्रित हैं।

डेटा वैज्ञानिकों और ML इंजीनियरों के पास अपने वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित और बेहतर बनाने के लिए टूल का एक सूट होता है, जिससे वे रूटीन कार्यों के बजाय नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

एप्लिकेशन डेवलपर व्यापक टूलसेट से लाभान्वित होते हैं जो मशीन लर्निंग मॉडलों को एप्लिकेशन या सेवाओं में निर्बाध रूप से एकीकृत करना आसान बनाते हैं, जिससे कार्यक्षमता और उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर होता है।

Microsoft Azure क्लाउड इकोसिस्टम के भीतर काम करने वाले संगठनों के लिए, Azure के परिचित सुरक्षा फ़्रेमवर्क और रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल का लाभ उठाने का अतिरिक्त फायदा है।

अपने Azure ML Workspace की सेटअप करने की चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

Azure पर ML Workspace बनाना

1. Azure Portal में लॉग इन करें: अपनी Azure Portal खाता से साइन इन करें, या आवश्यकता होने पर एक नया खाता बनाएं।
2. Azure Machine Learning खोजें: पोर्टल के सर्च का उपयोग करके सेवाओं में से "Machine Learning" ढूंढें और चुनें।
3. Workspace निर्माण प्रारंभ करें: नया Machine Learning workspace सेटअप शुरू करने के लिए "Create" दबाएं।
4. बेसिक सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें:
1. Subscription: अपना बिलिंग Azure सब्सक्रिप्शन चुनें।
2. Resource Group: मौजूदा समूह का उपयोग करें या Azure संसाधनों को व्यवस्थित करने के लिए नया समूह बनाएँ।
3. Workspace Name: अपने workspace को एक अद्वितीय नाम दें।
4. Region: कोई क्षेत्र चुनें, अधिमानतः आपके या आपके डेटा स्रोतों के निकट।
5. रिसोर्स विवरण सेट करें:
1. Storage Account: प्रोजेक्ट फ़ाइल स्टोरेज के लिए मौजूदा या नया खाता असाइन करें।
2. Key Vault: सीक्रेट्स को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करने के लिए कोई Key Vault चुनें या बनाएं।
3. Application Insights: मॉनिटरिंग के लिए Application Insights संसाधन चुनें।
4. Container Registry: किसी भी कंटेनराइज़्ड मॉडल या सेवाओं के लिए कंटेनर रजिस्ट्री निर्दिष्ट करें।
6. रिव्यू और डिप्लॉय: अपनी सेटिंग्स की जाँच करें, फिर Azure द्वारा सेटअप सत्यापित कराने के लिए "Review + create" पर क्लिक करें।

Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning Studio, Azure Machine Learning (ML) के मुख्य घटकों में से एक है। यह एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस वाला इंटीग्रेटेड डेवलपमेंट एनवायरनमेंट (IDE) है, जिसे Azure पर मशीन लर्निंग वर्कफ़्लोज़ विकसित करने और उन्हें ऑपरेशनलाइज़ करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह डेटा तैयारी से लेकर मॉडल परिनियोजन तक की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है, और एक नो-कोड या लो-कोड अनुभव प्रदान करता है, जिससे शुरुआती से लेकर अनुभवी डेटा वैज्ञानिकों तक अधिक व्यापक उपयोगकर्ता मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकें।

Azure ML Studio की लोकप्रियता का मूल इसकी सरलता और शक्ति में निहित है। यह उपयोगकर्ता-अनुकूल, ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जो गहन प्रोग्रामिंग ज्ञान की आवश्यकता के बिना मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और परिनियोजित करने को सरल बनाता है।

फिर भी, यह जटिल वर्कफ़्लो के लिए पर्याप्त रूप से मज़बूत है, और Automated ML (AutoML) तथा ML Designer जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है, जो अधिक नियंत्रित, कस्टम पाइपलाइन निर्माण की अनुमति देती हैं।

ML Studio Azure इकोसिस्टम के साथ सहजता से एकीकृत है, और एप्लिकेशंस व सेवाओं की मॉनिटरिंग, सीक्रेट्स का सुरक्षित भंडारण, तथा कंप्यूट संसाधनों के प्रबंधन के लिए टूल प्रदान करता है। यह साझा नोटबुक्स और प्रयोगों के माध्यम से सहयोग का समर्थन करता है, जिससे टीमें मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स पर प्रभावी ढंग से साथ काम कर सकें।

जो डेटा वैज्ञानिक कोडिंग पसंद करते हैं, उनके लिए ML Studio Azure SDK प्रदान करता है, जो Python कोड को ML Studio संसाधनों और प्रयोगों के साथ इंटरैक्ट करने देता है—नो-कोड/लो-कोड और कोड-केंद्रित मशीन लर्निंग के बीच पुल का काम करता है।

यह लचीलापन सुनिश्चित करता है कि Azure ML Studio दृश्य प्रोग्रामिंग और ड्रैग-एंड-ड्रॉप सरलता को पसंद करने वालों से लेकर कोडिंग द्वारा मिलने वाले नियंत्रण और कस्टमाइज़ेबिलिटी को तरजीह देने वालों तक, विभिन्न जरूरतों और प्राथमिकताओं को पूरा कर सके।

Azure Automated Machine Learning (AutoML)

Automated ML (AutoML) Azure Machine Learning के मुख्य घटकों में से एक है। यह एल्गोरिद्म और हाइपरपैरामीटर के चयन को स्वचालित करने की क्षमता के लिए जाना जाता है, जिससे मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया सरल हो जाती है।

उपयोगकर्ता केवल डेटासेट, मशीन लर्निंग कार्य (जैसे, वर्गीकरण, प्रतिगमन) और कुछ वैकल्पिक पैरामीटर निर्दिष्ट करते हैं, और Azure ML Studio शेष कार्य संभालता है, दिए गए मानदंडों के आधार पर सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाला मॉडल प्रदान करता है।

यह न केवल विकास चक्र को तेज करता है बल्कि मशीन लर्निंग तक पहुँच का लोकतंत्रीकरण भी करता है, जिससे विभिन्न स्तरों की विशेषज्ञता वाले उपयोगकर्ता ML परियोजनाओं में भाग ले सकें।

Azure ML में AutoML सेवा का उपयोग करना सीधा-सादा है। निम्न चरणों का पालन करें:

1. नेविगेट करें: "Authoring" सेक्शन के अंतर्गत "Automated ML" पर जाएँ।
2. नया जॉब: "+ New automated ML job" पर क्लिक करें।
3. डेटा चुनें: मौजूदा डेटा एसेट चुनें या नया बनाएं, सुनिश्चित करें कि वह टैबुलर रूप में हो और लक्ष्य कॉलम मौजूद हो।
4. एक्सपेरिमेंट सेटअप: अपने प्रयोग को एक नाम दें और जॉब के लिए कंप्यूट प्रकार चुनें।
5. कार्य कॉन्फ़िगर करें: अपना कार्य प्रकार चुनें (वर्गीकरण, प्रतिगमन, या पूर्वानुमान) और प्राथमिक मीट्रिक तथा ब्लॉक किए गए मॉडलों जैसी सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें।
6. लॉन्च: अपनी कॉन्फ़िगरेशन को अंतिम रूप दें और प्रयोग शुरू करें।

Azure ML में कोड के साथ मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करना

जहाँ Azure ML Studio का नो-कोड, ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस कई लोगों के लिए आकर्षक है, यह हर परिदृश्य में पर्याप्त नहीं होता। अधिक कस्टमाइज़ेशन और नियंत्रण की आवश्यकता वाले मामलों के लिए, Azure ML अपने SDK (मुख्य रूप से Python) के माध्यम से विकास का समर्थन करता है।

यह डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स को अपने मशीन लर्निंग वर्कफ़्लोज़ को प्रोग्रामेटिक रूप से बनाना और प्रबंधित करना सक्षम बनाता है, मौजूदा कोडबेस के साथ एकीकृत करने और उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करने की लचीलापन देता है।

SDK के माध्यम से, उपयोगकर्ता डेटा तैयारी, मॉडल प्रशिक्षण, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, और परिनियोजन जैसे कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, जो अधिक जटिल परियोजना आवश्यकताओं के साथ संरेखित होता है।

Azure ML SDK का उपयोग करते समय, उपयोगकर्ता VS Code जैसे अपने स्थानीय डेवलपमेंट वातावरण में मानक ML कोड के साथ सीधे मशीन लर्निंग मॉडल विकसित और आकलित कर सकते हैं।

यह सेटअप प्रशिक्षण जॉब्स को निष्पादित करने के लिए Azure के कंप्यूटेशनल संसाधनों का लाभ उठाने की अनुमति देता है। प्रक्रिया Azure workspace से कनेक्शन के रूप में एक ml_client बनाने से शुरू होती है, जो उस वातावरण के भीतर संसाधनों के प्रबंधन और जॉब्स के ऑर्केस्ट्रेशन को सुगम बनाती है।

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential


# authenticate
credential = DefaultAzureCredential()


SUBSCRIPTION="<SUBSCRIPTION_ID>"
RESOURCE_GROUP="<RESOURCE_GROUP>"
WS_NAME="<AML_WORKSPACE_NAME>"
# Get a handle to the workspace
ml_client = MLClient(
    credential=credential,
    subscription_id=SUBSCRIPTION,
    resource_group_name=RESOURCE_GROUP,
    workspace_name=WS_NAME,
)

पूरा प्रशिक्षण कोड देखने के लिए, आधिकारिक ट्यूटोरियल देखें।

निष्कर्ष और अगले कदम

Azure Machine Learning मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट जीवनचक्र को सुव्यवस्थित करने की क्षमता के लिए अलग नज़र आता है, जो मॉडल प्रशिक्षण से लेकर परिनियोजन तक की व्यापक सुविधाएँ प्रदान करता है। यह डेटा वैज्ञानिकों से लेकर एप्लिकेशन डेवलपर्स तक के व्यापक दर्शकों की जरूरतें पूरी करता है, और उत्पादकता व नवाचार को बढ़ाने वाले टूल उपलब्ध कराता है।

Azure इकोसिस्टम में एकीकरण के साथ, Azure ML सुनिश्चित करता है कि प्रोजेक्ट उन्नत होने के साथ-साथ सुरक्षित भी हों। यह प्लेटफ़ॉर्म पहुँच और गहराई के बीच संतुलन बनाता है—ML Studio में उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस और SDK के माध्यम से व्यापक कोडिंग क्षमताएँ प्रदान करके—और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में अपनी केंद्रीय भूमिका को पुख्ता करता है।

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