Bot Framework Composer v1.0.1 から Azure に発行する手順

※本稿が期間限定の Tips になりますように。

Bot Framework Composer が v1.0.1 になりました。
GA から2週間ほどでリビジョンアップです。

デザイン指向で Bot 開発できる Composer ですが、Azure への発行についてはまだこなれていない感じです。

条件によってはちょっとハマるので情報共有。(ハマった)

発行先のサブスクリプションに Microsoft アカウント が紐づいている場合は、Composer がプロジェクトルートに出力する readme の方法では発行に失敗 します。
組織アカウントなら問題なさそう。

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Data Science VM (DSVM) に VSCode から SSH 接続する手順 (おまけで X2Go と Jupyter の SSH 接続)

Azure の Data Science VM (DSVM) はクラウド上の仮想マシンなので、そもそもリモートで利用するのが前提ですが、「機械学習に必要な環境が簡単に作れます」的な文脈で語られることが多い気がします。

今回は SSH で接続して安全な開発環境として利用 するための手順の紹介。
目玉は Visual Studio Code から SSH 接続 する手順ですが、他にも X2Go と Juypter 利用も載せます。

どの方法でも最初に 共通の準備 が必要です。お忘れなく。

クラウド上のリソースと使い慣れた Visual Studio Code とを使って、自宅や外出先でもオフィスでも、GPU ありの高性能なマシンで効率よく AI 開発しましょう。

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Azure Machine Learning Workspace のコンピューティング インスタンスに VSCode から SSH 接続

Azure Machine Learning Workspaceコンピューティング インスタンスに Visual Studio Code からリモート接続 する方法。

仕事の進め方がすっかり変わってしまって、自宅なりのリモートで仕事をすることが多くなったという人もいますね。
またはもともと出張とか外出が多い方も。

AI 関連のプロジェクトを担当している人は、オフィスには GPU を積んだ高性能な PC があるけど、自宅とか外出先だと開発できないというのはうれしくない。
そこでクラウド上の高性能なマシンで開発してみます。これなら場所も手元の PC も関係なく、いつでもどこでも GPU をバリバリ使って開発ができます。

以下はマシンごとの初期設定の話なので、一度環境を作ってしまえば次からはすぐに接続できます。
特に難しいことはないはずですが、SSH を知らない自分(恥)には初めての作業だったのでメモ。

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「 Bot Framework Composer + QnA Maker で作る Q&A チャットボット」のハンズオン資料を公開しました

Bot Framework Composer + QnA Maker で作る Q&A チャットボット 作成のハンズオン資料を公開しました。

https://github.com/seosoft/BfCompQnaBot

なかなか触れてなかった Bot Framework Composer ですが、まずは超入門の範囲でハンズオン資料にまとめました。

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「Azure IoT Edge で Custom Vision」のハンズオン資料を公開しました

Azure IoT Edge + Custom Visionでエッジデバイスで画像分類 するソリューション作成のハンズオン資料を公開しました。

https://github.com/seosoft/IoTCvCatsDogs

先日の勝手に勉強会で話した内容 を、実際に自分で実行することができます。

細かい手順まで書いているので、Custom Vision をよく知らない、Azure IoT をよく知らない人でも最後までたどり着けるはず。
ぜひお試しください。

それにしても、Custom Vision の強力なこと。
深層学習の知識がなくても、簡単に 画像分類 するソリューションを作成できます。
しかもエッジデバイスで動作するなんて。

セッション資料「Azure IoT Edge で Custom Vision」 ( #勝手に勉強会 2020年4月19日開催) を公開しました

@kenakamu108 さんがやっている 勝手に勉強会 に、勝手に乱入してお話しさせていただきました。

Custom Vision の学習済みのモデルを IoT Edge デバイス 上で動作させる手順の紹介です。

デモアプリのソースコードは GitHub (https://github.com/seosoft/IoTCvCatsDogs) に上げました。
未整理ですが、参考になれば。
(もしかしたら説明を追加してハンズオン資料化するかも・・・もしかしたら)

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データの相関係数を Azure Machine Learning の Notebook でサクッと視覚化する定石スクリプト

毎回自分が、過去のスクリプトからコピペするので、備忘録を兼ねて。
全然難しいことではないです。単に関数名とかパッケージ名を忘れるだけです(汗

データが機械学習の教師データとして使い物になりそうか?」をサクッと確認するためのスクリプトです。

サクッと確認することが目的なので、データサイエンティストにじっくり分析してもらう手前の簡単なデータチェックだと考えてください。
学習させる価値があるデータなのか “あたりを付ける” ことが目的。
十分な分析ではありませんが、イケそうなら後続の開発フローに早く流せるし、データの品質が良くないようなら何が問題かを明らかにして早めに再収集できますしね。

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「API ペタペタしただけのお手軽 感情分析アプリ」セッション資料を公開しました(第5回 八王子 AI / 2020年1月19日 開催) #hachiojiai #speechtotext #textanalytics #cognitiveservices

第5回 八王子 AI」に参加しました。

API ペタペタしただけのお手軽 感情分析アプリ

というテーマで セッションしました。

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「 Machine Learning studio で構造化データから予測分析 (LT版)」LT資料を公開しました(みんなのITもくもく会 なんでもLT大会 第4弾 / 2020年1月18日 開催) #AzureML

タイトル長い&最近ブログ更新頻度が低くてごめんなさい。

このところお気に入りのコミュニティ「みんなのITもくもく会」。
この特別編(?)である、なんでもLT大会 第4弾 に参加しました。

Machine Learning studio で構造化データから予測分析

というテーマで LT しました。

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既存の py ファイルを #AzureML で実行・管理する方法

この投稿は、Azure AI Advent Calendar に参加しています。

Azure Machine Learning とは無関係に開発した、既存の py ファイルを AzureML のワークスペースで実行する方法と、そのメリットを紹介します。
おまけに VSCode の拡張機能込みでローカルの Azure ML 開発環境の作り方も紹介。公式の手順 も公開されてるし全然難しくないんですが、たまたま最近、環境構築でちょっと困っている人を見かけたので。

Azure Machine Learning のメリットと言えば

  • 基本的なライブラリや Azure ML に必要なライブラリが組み込まれた 仮想マシンを手間なく作成してくれる
  • Training Cluster は自動的にシャットダウンされるので、余計な課金を気にしなくてよい(設定にもよるけど)
  • 実験(=スクリプトの実行)の結果を自動的に管理してくれる

です。

メリットが強力なので、既存の py ファイルも Azure ML で実行するのがいいと思います。
既存のファイルに対して、ちょいちょいと簡単に対応できます。実験や結果の管理ができるのだから、やらない手はないでしょう。

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