visualstudioai
时间: 2024-05-28 07:07:07 浏览: 18
Visual Studio AI是一个内置了AI工具的开发环境,可以用于创建、测试和部署自定义模型。它提供了一种简单的方式,让开发人员可以通过交互式的方式,轻松地使用自然语言来与AI进行交互,并以此来训练和调整模型的性能。下面是一些使用Visual Studio AI的例子:
1.使用Visual Studio AI创建和训练模型,然后将模型部署到Azure中的应用程序中以进行预测。[^1]
2.在Visual Studio AI中使用自然语言交互来训练模型,然后使用该模型来解决真实世界的问题。例如,您可以创建和训练一个模型,让它能够识别图片中的对象或者回答问题。[^2]
3.使用Visual Studio AI来创建一个自定义的语言模型,例如一个聊天机器人。您可以使用自然语言交互来训练模型,让机器人能够理解用户的问题,并给出合适的回答。[^3]
示例代码:
```
import azureml.core
from azureml.core import Workspace
from azureml.core.authentication import InteractiveLoginAuthentication
from azureml.core.compute import ComputeTarget, AmlCompute
from azureml.train.sklearn import SKLearn
# 连接到Azure工作区
interactive_auth = InteractiveLoginAuthentication()
ws = Workspace(subscription_id='your-subscription-id',
resource_group='your-resource-group',
workspace_name='your-workspace-name',
auth=interactive_auth)
# 定义一个Azure ML计算目标
compute_name = 'cpu-cluster'
if compute_name not in ws.compute_targets:
compute_config = AmlCompute.provisioning_configuration(vm_size='STANDARD_D2_V2',
max_nodes=4)
compute_target = ComputeTarget.create(ws, compute_name, compute_config)
compute_target.wait_for_completion(show_output=True)
# 定义训练任务
script_params = {
'--kernel': 'linear',
'--penalty': 1.0
}
est = SKLearn(source_directory='./',
script_params=script_params,
compute_target=compute_target,
entry_script='train.py')
# 提交训练任务
run = est.fit()
# 获取模型
model = run.register_model(model_name='my-model',
model_path='./outputs/model.pkl')
print(model.name, model.id, model.version)
```
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![application/x-rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)