Aller au contenu principal

Créez votre premier projet

Un projet est un moyen d'explorer et d'analyser les données à partir d'un bloc-notes Jupyter.

Remarque

Chaque projet dispose d'un référentiel Git. Découvrez pourquoi.

Pour votre premier projet, en utilisant les données que nous fournissons, vous réaliserez ce flux de travail simple :

  • Créer le projet
  • Déployer le moteur
  • Se connecter aux données et exécuter une charge de travail
  • Suspendre le moteur

Avant de commencer​

  • Votre administrateur AI Unlimited est la personne de votre organisation qui a configuré AI Unlimited. Obtenez ces éléments auprès de votre administrateur :

    • L'adresse IP ou le nom d'hôte du Gestionnaire AI Unlimited.

    • Ces variables d'environnement :

      AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY, et AWS_SESSION_TOKEN

  • À partir de votre profil, obtenez votre clé API.

  • Pour exécuter l'exemple de charge de travail, vous aurez besoin du fichier salescenter.csv. Téléchargez-le à partir du référentiel GitHub d'AI Unlimited et chargez-le dans votre emplacement Amazon Simple Storage Service (S3) ou Azure Blob Storage. Ou si vous utilisez votre propre fichier, modifiez l'exemple en conséquence.

Connectez-vous et exécutez votre première charge de travail​

Astuce

Exécutez %help pour obtenir des détails sur toutes les commandes magiques disponibles dans votre bloc-notes. Exécutez %help <command> pour obtenir des détails sur l'une d'entre elles.

Ou apprenez-en plus sur les commandes magiques spécifiques à AI Unlimited.

  1. Connectez-vous à JupyterLab, ouvrez un bloc-notes et sélectionnez le noyau AI Unlimited.

  2. Connectez-vous au gestionnaire.

  3. Créez le projet.

  4. Créez une autorisation de stockage d'objets pour stocker les identifiants du fournisseur de services cloud.

    Remplacez ACCESS_KEY_ID, SECRET_ACCESS_KEYet REGION par vos valeurs.

  5. Déployez le moteur.

    La taille peut être petite, moyenne, grande ou très grande. La taille par défaut est petite. Reportez-vous aux informations de tarification AWS ou Azure.

    Le processus de déploiement prend quelques minutes. Il génère un mot de passe.

  6. Connectez-vous au projet.

    Une fois la connexion établie, fournissez le mot de passe généré.

  7. Exécutez l'exemple de charge de travail.

    Remarque

    Assurez-vous que vous n'avez pas de tables nommées SalesCenter ou SalesDemo dans la base de données sélectionnée. Remplacez les valeurs Authorization_Name et salescenter.csv_file_location dans l'exemple suivant par vos propres valeurs. ::: :

    a. Créez une table pour stocker les données du centre de ventes.

    b. Vérifiez que les données ont été insérées.

    c. Créez une table avec les données de démonstration des ventes.

    d. Vérifiez que les données de démonstration des ventes ont été insérées.

    Ouvrez le navigateur de votre connexion et vérifiez que les tables ont été créées. Effectuez un comptage de lignes sur les tables pour vérifier que les données ont été chargées.

    e. Représentez les données sous forme de graphique pour visualiser le résultat.

    Fournissez les axes X et Y pour votre graphique.

    f. Supprimez les tables.

  8. Sauvegardez les métadonnées de votre projet et les définitions d'objets (le schéma) dans votre référentiel Git.

    Cela sauvegarde votre projet, mais ne suspend pas le moteur.

  9. Suspendez le moteur pour éviter de payer pour des ressources moteur inutiles.

    Cela sauvegarde votre projet et suspend le moteur. En général, vous n'utiliserez pas %project_backup immédiatement suivi de %project_engine_suspend.

Félicitations ! Vous avez exécuté votre première charge de travail.

Également intéressant