Azure AI教程：初学者如何快速上手 – wiki大全

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Azure AI教程：初学者如何快速上手

Azure AI 是微软提供的一套强大的人工智能服务和工具，旨在帮助开发者和数据科学家轻松地将 AI 功能集成到他们的应用程序中。无论你是否有深厚的机器学习背景，Azure AI 都提供了不同层次的工具，从预构建的 API 到全生命周期的机器学习平台，以满足你的需求。

本教程将带你从零开始，一步步探索 Azure AI 的核心功能，并完成你的第一个 AI 应用。

1. 准备工作：你需要什么？

在开始之前，请确保你已拥有：

  • 一个 Azure 帐户：如果你还没有，可以免费创建一个。新用户通常会获得一定额度的免费试用金，足够完成本教程。
  • Azure 订阅：在你的 Azure 帐户下，你需要一个有效的订阅来创建和管理资源。

2. 第一站：Azure 认知服务 (Cognitive Services)

对于初学者来说，认知服务是进入 Azure AI 世界最简单、最快捷的方式。它们是预先构建和训练好的 AI 模型，通过简单的 API 调用即可使用，无需任何机器学习知识。

认知服务涵盖了视觉、语音、语言、决策和搜索等多个领域。我们将以 语言服务 (Language Service) 中的 情绪分析 (Sentiment Analysis) 功能为例，快速体验一下。

步骤 1：在 Azure 门户创建语言服务资源

  1. 登录 Azure 门户。
  2. 点击左上角的 “创建资源” (+)。
  3. 在搜索框中输入 “Language Service”，然后选择并点击 “创建”。
  4. 在创建页面，填写以下信息：
    • 订阅：选择你的 Azure 订阅。
    • 资源组：新建一个资源组（例如 MyAIResourceGroup），或选择一个现有的。
    • 区域：选择一个离你最近的地理位置。
    • 名称：为你的服务指定一个唯一的名称（例如 MyLanguageService）。
    • 定价层：选择 F0 (Free) 免费层，它对于学习和测试来说已经足够。
  5. 点击 “审阅 + 创建”，然后 “创建”。等待几分钟，资源就会部署完成。

步骤 2：获取 API 密钥和终结点

  1. 部署完成后，进入你刚刚创建的 MyLanguageService 资源。
  2. 在左侧菜单中，找到 “密钥和终结点” (Keys and Endpoint)。
  3. 复制并保存好 KEY 1 和 终结点 (Endpoint)。在接下来的代码中，我们将使用它们来调用 API。

步骤 3：使用 Python SDK 调用情绪分析 API

现在，让我们用几行 Python 代码来分析一段文本的情绪。

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，安装 Azure 语言服务的客户端库：

bash
pip install azure-ai-textanalytics

接下来，创建一个 Python 文件（例如 analyze_sentiment.py），并贴入以下代码。记得将 YOUR_API_KEY 和 YOUR_ENDPOINT 替换为你刚刚保存的密钥和终结点。

“`python

导入必要的库

from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

替换为你的密钥和终结点

key = “YOUR_API_KEY”
endpoint = “YOUR_ENDPOINT”

创建认证凭据和客户端

credential = AzureKeyCredential(key)
text_analytics_client = TextAnalyticsClient(endpoint=endpoint, credential=credential)

准备要分析的文档

documents = [
{“id”: “1”, “language”: “zh-hans”, “text”: “这次旅行真是太棒了，风景美不胜收！”},
{“id”: “2”, “language”: “zh-hans”, “text”: “餐厅的服务员态度很差，食物也很难吃。”},
{“id”: “3”, “language”: “en”, “text”: “I had a wonderful experience, the staff were so friendly.”}
]

调用情绪分析 API

response = text_analytics_client.analyze_sentiment(documents=documents)
results = [doc for doc in response if not doc.is_error]

打印分析结果

for doc in results:
print(f”文档 ID: {doc.id}”)
print(f” 总体情绪: {doc.sentiment}”)
print(” 情绪分数:”)
print(f” 正面: {doc.confidence_scores.positive:.2f}”)
print(f” 中性: {doc.confidence_scores.neutral:.2f}”)
print(f” 负面: {doc.confidence_scores.negative:.2f}\n”)
“`

运行这个脚本 (python analyze_sentiment.py)，你将看到如下输出，它准确地识别了每段文本的正面、负面或中性情绪以及相应的置信度分数。

“`
文档 ID: 1
总体情绪: positive
情绪分数:
正面: 1.00
中性: 0.00
负面: 0.00

文档 ID: 2
总体情绪: negative
情绪分数:
正面: 0.00
中性: 0.01
负面: 0.99

文档 ID: 3
总体情绪: positive
情绪分数:
正面: 1.00
中性: 0.00
负面: 0.00
“`

恭喜！你已经成功构建了你的第一个 Azure AI 应用！

3. 更进一步：Azure 机器学习 (Azure Machine Learning)

当你需要构建、训练和部署自定义的机器学习模型时，Azure 机器学习 (AzureML) 就是你的得力助手。它是一个功能更全面、更强大的平台。

AzureML 的核心组件

  • 工作区 (Workspace)：AzureML 的顶级资源，是你进行所有机器学习活动的中心枢纽。
  • 计算资源 (Compute)：用于训练和部署模型的计算能力，例如计算实例（云端开发工作站）和计算集群（用于大规模训练）。
  • 数据 (Data)：用于管理你的数据源和版本。
  • 试验 (Experiments)：记录和比较模型训练运行的指标和输出。
  • 模型 (Models)：注册和管理你的训练好的模型。

“Hello World” in AzureML

让我们通过在 AzureML Studio 中运行一个简单的 Notebook 来感受一下。

  1. 创建 AzureML 工作区：
    • 在 Azure 门户中，搜索 “Azure Machine Learning” 并创建一个新的工作区资源。
  2. 启动 Studio：
    • 创建完成后，进入工作区资源，点击 “启动 Studio”。这会带你进入 AzureML 的 Web UI。
  3. 创建计算实例：
    • 在 Studio 中，导航到 “计算” > “计算实例” > “新建”。
    • 为你的云端开发环境选择一个名称和虚拟机大小（Standard_DS3_v2 是一个不错的选择），然后创建它。

  4. 运行 Notebook：

    • 计算实例准备就绪后，点击 “Jupyter” 链接打开它。
    • 在 Jupyter 环境中，创建一个新的 Python 3.8 Notebook。
    • 在 Notebook 的第一个单元格中，输入以下代码来连接到你的工作区：

    “`python

    导入 AzureML SDK

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

    获取凭据

    credential = DefaultAzureCredential()

    连接到工作区

    ml_client = MLClient.from_config(credential=credential)

    打印工作区详细信息

    ws = ml_client.workspaces.get(ml_client.workspace_name)
    print(ws.name, “in”, ws.location)
    “`
    5. 运行这个单元格。如果一切顺利，它将打印出你的工作区名称和位置。这证明你已经成功地从代码连接到了 AzureML 环境。

4. 后续步骤与学习资源

你已经迈出了进入 Azure AI 世界的第一步。接下来，你可以：

结论

Azure AI 为开发者提供了从简单到复杂的全方位人工智能工具。通过本教程，你已经学会了如何利用认知服务快速实现 AI 功能，并了解了如何通过 Azure 机器学习平台构建更复杂的自定义模型。AI 的旅程充满了无限可能，继续探索，用 Azure AI 构建出色的智能应用吧！

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