Загрузка, преобразование, модель, сохранение данных Вариант использования Загрузить данные из источника данных в этом случае образец набора данных Обрабатывать данные (ETL) с помощью Pyspark Работа ETL выполняется в сочетании с фреймворком данных pyspark и Spark SQL. Сохранение обработанных данных в выделенных SQLPools Synapse Возобновление и приостановка выделенных пулов SQL при запуске ETL Сохраните копию в хранилище по умолчанию для бессерверных действий Создание и обучение..

API текстовой аналитики Azure Healthcare с использованием SynapseML Предпосылки Документ — https://microsoft.github.io/SynapseML/docs/next/features/cognitive_services/CognitiveServices%20-%20Overview/#text-analytics-for-health-sample Создайте учетную запись когнитивных служб Azure. Создать учетную запись хранения Azure Создание рабочей области Azure Synapse Analytics Создание искрового вычислительного кластера Используйте pyspark Шаги установить synapseml %%configure -f..

Как вызвать конечную точку пакетной службы Azure ML с помощью действий HTTP/Web из Synapse Integrate Предпосылка Учетная запись Azure Хранилище Azure Служба машинного обучения Azure Создайте конечную точку пакета в соответствии с документацией. В этой статье не показано, как развернуть пакетную конечную точку. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-batch-endpoint Код для конечной точки партии доступен по ссылке выше. Создание рабочей области Azure..

Запустите код тензорного потока в Azure Synapse Analytics. Пример кода для проверки работы тензорного потока. Synapse может запускать код на основе искры, что приводит к разработке данных или разработке функций, а также к машинному обучению. В этой статье описывается, как обучить модель машинного обучения с помощью искры в синапсе. Попробуйте импортировать набор данных mnist и построить модель машинного обучения с помощью tensorflow. Идея здесь состоит в том, чтобы протестировать и..