适用于：
Python SDK azure-ai-ml v2（当前版本）
AzureML-Examples
存储库包含最新的 (v2) Azure 机器学习 Python CLI 和 SDK 示例。 有关各种示例类型的信息，请参阅
自述文件
。
本文介绍如何从以下环境访问该存储库：
Azure 机器学习计算实例
你自己的计算资源
数据科学虚拟机
选项 1：在 Azure 机器学习计算实例上访问（建议）
若要开始使用示例，最简单的方法是完成
创建帮助入门的资源
。 完成后，你就有了一个预先装载了 SDK 和 Azure 机器学习笔记本存储库的专用笔记本服务器。 不需下载，也不需安装。
要查看示例笔记本：
登录
工作室
，选择你的工作区（如果需要）。
选择“笔记本”。
选择“
示例
”选项卡。对于使用 Python SDK v2 的示例，使用“
SDK v2
”文件夹。
打开要运行的笔记本。 选择“克隆此笔记本”以在工作区文件共享中创建副本。
此操作将复制笔记本以及任何依赖的资源。
选项 2：在自己的笔记本服务器上访问
若要自带笔记本服务器进行本地开发，请在你的计算机上执行以下步骤。
按照
Azure 机器学习 SDK
中的说明安装适用于 Python 的 Azure 机器学习 SDK (v2)
创建
Azure 机器学习工作区
。
克隆
AzureML-Examples 存储库
。
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
从包含克隆的目录中启动笔记本服务器。
jupyter notebook
这些说明会安装快速入门和教程笔记本所需的基础 SDK 包。 其他示例笔记本可能需要安装额外的组件。 有关详细信息，请参阅安装适用于 Python 的 Azure 机器学习 SDK。
选项 3：在 DSVM 上访问
Data Science Virtual Machine (DSVM) 是专为研究数据科学而构建的自定义 VM 映像。 如果创建 DSVM，则会为你安装和配置 SDK 和笔记本服务器。 但是，你仍然需要创建工作区并克隆示例存储库。
创建 Azure 机器学习工作区。
克隆 AzureML-Examples 存储库。
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
从包含克隆的目录中启动笔记本服务器。
jupyter notebook
连接到工作区
某些示例使用 MLClient.from_config() 连接到工作区。 若要使这些示例正常工作，需要在示例路径的某个目录中包含一个配置文件。
该配置文件是在 Azure 机器学习计算实例上创建的。 若要在你自己的笔记本服务器或 DSVM 上使用代码，请手动创建配置文件。 使用以下方法之一：
在克隆存储库的根目录中编写一个配置文件 (aml_config/config.json)。
下载工作区配置文件：
登录到 Azure 机器学习工作室
选择右上角的工作区设置
选择“下载配置文件”
将该文件置于克隆存储库的根目录中。
浏览 AzureML-Examples 存储库，了解 Azure 机器学习可以执行的操作。
有关 MLOps 的更多示例，请参阅 https://github.com/Azure/mlops-v2。
试用以下教程：
快速入门：Azure 机器学习入门
教程：使用 AutoML 和 Python 训练物体检测模型
