<jupyter_start><jupyter_text>Azure Machine Learning 配置  1. 获取配置文件

生成并保存配置文件，其中包含有关从本地环境连接到 Azure Azure Machine Learning的信息。<jupyter_code>from azureml.core import Workspace, Dataset

# 在下面三行代码填入配置信息
subscription_id = ''
resource_group = ''
workspace_name = ''

workspace = Workspace(subscription_id, resource_group, workspace_name)
# 保存配置信息
workspace.write_config(path=".azureml")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2. 搭建计算群集 登录[Azure Machine Learning studio](ml.azure.com) 并从左侧菜单访问 Compute 以创建计算群集。有关信息，请参阅以下文档。

※ 文档 :[在 Azure 机器学习工作室中为模型训练和部署创建计算目标](https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/machine-learning/how-to-create-attach-compute-studio) 建议选择[Tesla V100](https://www.nvidia.com/en-gb/data-center/tesla-v100/) 对应GPU的机型 `Standard NC6s_v3`<jupyter_code>conda --version<jupyter_output><empty_output>
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