ML.NET 教學課程 - 10 分鐘入門

入門

目的

在 Visual Studio 中使用 ML.NET Model Builder，透過 ML.NET 訓練及使用您的第一個機器學習模型。

必要條件

無。

完成時間

10分鐘 + 下載/安裝時間

情節

可預測客戶評論的文字是負面或正面情緒的應用程式。

下載並安裝

下載並安裝 Visual Studio 2022。

下載 Visual Studio 2022

在安裝期間，.NET 桌面開發工作負載應該與選擇性的 ML.NET Model Builder 元件一起選取。使用上述連結應正確預先選擇所有必要條件，如下圖所示:

已經有 Visual Studio 2022 了嗎?

如果您已經有 Visual Studio 2022，請確認它是最新的，並已安裝必要的工作負載：

選取 Windows 鍵，輸入 Visual Studio 安裝程式，然後按 Enter 鍵。
如有提示，請允許安裝程式自行更新。
如果有 Visual Studio 2022 的更新，則會顯示 [更新] 按鈕。選取它以在修改安裝之前更新。建議您在此教學課程中，使用最新的 Visual Studio 2022 版本。
尋找您的 Visual Studio 2022 安裝，然後選取 [修改]。
選取 .NET 桌面開發，並確定已在右窗格選取 ML.NET Model Builder。選取 [修改] 按鈕。

升級至最新版本的 Model Builder

在 Visual Studio 中啟用 ML.NET Model Builder 後，請下載並安裝最新版本。

下載最新版本的 Model Builder

下載之後，請按兩下 .vsix 檔案來安裝延伸模組。

檢查是否有 Visual Studio 更新

此教學課程已針對最新版的 Visual Studio 進行最佳化。如果您已經有 Visual Studio 2022，您可以檢查更新:

選取 Windows 鍵，輸入 Visual Studio 安裝程式，然後按 Enter 鍵。
如有提示，請允許安裝程式自行更新。
若有可用的更新，您的 Visual Studio 2022 安裝將會有 [更新] 按鈕。請選取以進行更新。

安裝 .NET SDK

若要建置 .NET 應用程式，您必須下載並安裝 .NET 8 SDK (軟體開發套件)。

安裝 ML.NET CLI

ML.NET 命令列介面 (CLI) ，提供使用 ML.NET 建置機器學習模型的工具。

注意: 目前，ML.NET CLI 處於預覽狀態，且只支援 .NET SDK (.NET 8) 的最新 LTS 版本。

x64 電腦 - 請執行下列命令:

注意: 如果您使用的主控台不是 Bash (例如 zsh，這是 macOS 新的預設值)，則您必須將可執行檔權限授與 mlnet，並將 mlnet 包含在系統路徑中。當您安裝 mlnet (或任何全域工具) 時，終端中應會顯示如何執行此動作的指示。一般而言，下列命令應該適用於大多數系統: chmod +x [PATH-TO-MLNET-CLI-EXECUTABLE]

或者，您可以嘗試使用下列命令執行 ML.NET 工具:

Command prompt

~/.dotnet/tools/mlnet

如果該命令仍顯示錯誤，請使用下方的 [我遇到了問題] 按鈕來回報問題並取得解決問題的說明。

建立您自己的應用程式

開啟 Visual Studio 並建立新的 .NET 主控台應用程式:

從 Visual Studio 2022 開始視窗選取 [建立新專案]。
選取 [C# 主機應用程式] 專案範本。

將專案名稱變更為 myMLApp。
請確定 [將解決方案和專案放置在相同目錄中] 已取消選取。

選取 [下一步] 按鈕。
選取 .NET 8.0 (長期支援) 做為 Framework。
選取 [建立] 按鈕。Visual Studio 會建立您的專案，並載入 Program.cs 檔案。

新增機器學習

在 方案總管 中的 myMLApp 專案上按一下滑鼠右鍵，然後選取 [新增] > [機器學習模型]。
在 [新增項目] 對話方塊中，確定已選取[Machine Learning Model (ML.NET)]。
將 [名稱] 欄位變更為 SentimentModel.mbconfig，並選取 [新增] 按鈕。

名為 SentimentModel.mbconfig 的新檔案已新增至您的解決方案，且 Model Builder UI 會在 Visual Studio 中的新停駐工具視窗中開啟。mbconfig 檔案只是一個可追蹤 UI 狀態的 JSON 檔案。

Model Builder 會在下列步驟中引導您完成建立機器學習模型的流程。

挑選案例

若要產生您的模型，您需要先選取機器學習案例。Model Builder 可支援數種案例:

注意: 如果教學課程的螢幕擷取畫面與所看到的畫面不相符，您可能需要更新 Model Builder 的版本。前往 [延伸模組] > [管理延伸模組]，以確保 Model Builder 沒有可用的更新。本教學課程中使用的版本為 17.18.2。

在此情況下，您會依據客戶評論的內容 (文字) 預測情緒。

在 Model Builder 情節畫面中，選取 [資料分類] 情節，因為您正在預測註解屬於哪個類別 (正或負)。
選取 [資料分類] 情節之後，您必須選擇定型環境。雖然某些情節支援在 Azure 中進行定型，但分類目前僅支援本機定型，因此請保持選取 [本機] 環境，並繼續進行 [資料] 步驟。

下載並新增資料

下載 Sentiment Labelled Sentences 資料集 (下載來源為 UCI 機器學習存放庫)。將 sentiment labelled sentences.zip 解壓縮，並將 yelp_labelled.txt 檔案儲存到 myMLApp 目錄。

您的方案總管看起來應如下所示:

yelp_labelled.txt 中的每個資料列代表使用者在 Yelp 上對某間餐廳留下的不同評論。第一個資料行代表使用者留下的評論，第二個資料行代表文字的情緒 (0 代表負面，1 代表正面)。資料行會以索引標籤分隔，且資料集沒有標頭。資料會看起來如下所示:

yelp_labelled.txt

Wow... Loved this place.	        1
Crust is not good.	        0
Not tasty and the texture was just nasty.	        0

新增資料

在 Model Builder 中，您可以從本機檔案新增資料，或連線到 SQL Server 資料庫。在此情況下，您將從檔案新增 yelp_labelled.txt。

選取 [檔案] 作為輸入資料來源類型。
瀏覽 yelp_labelled.txt。選取資料集後，資料的預覽會出現在 [資料預覽] 區段。因為資料集沒有標頭，會自動產生標頭 ("col0" 和 "col1")。
在 [要預測的資料行 (標籤)] 下，請選取 ["col1"]。[標籤] 是您要預測的項目，在本例中指的是在資料集第二個資料行 ("col1") 中找到的情緒。
用來協助預測標籤的資料行稱為 [功能]。資料集中除了標籤以外的所有資料行，都會自動選取為功能。在此情況下，[審閱批註資料行] ("col0") 會是 [功能] 資料行。您可以更新功能資料行，並修改 [進階資料選項] 中的其他資料載入選項，但此範例並不需要。

新增資料之後，請前往訓練步驟。

定型您的模型

現在，您將使用 yelp_labelled.txt 資料集來定型您的模型。

Model Builder 會依據指定用於建立最佳執行模型的訓練時間量，評估具有不同演算法和設定的許多模型。

請將定型時間 (這是您想要 Model Builder 探索各種模型的時間) 變更至 60 秒 (如果在定型後找不到任何模型，您可以嘗試增加這個數值)。請注意，如果是較大的資料集，定型時間會較長。Model Builder 會根據資料集大小自動調整定型時間。
您可以更新 [進階] 定型選項中所使用的最佳化計量和演算法，但在此範例中不需要這麼做。
選取 [定型] 開始定型程序。定型開始之後，您可以看見剩餘的時間。

定型結果

訓練完成之後，您就可以看到訓練結果的摘要。

最佳宏觀正確性 - 這會向您顯示 Model Builder 所發現之最佳模型的正確性。正確性越高即表示模型對測試資料的預測越正確。
最佳模型 - 這會顯示在 Model Builder 探索期間執行最佳的演算法。
[定型時間] - 這會向您顯示定型/探索模型所花費的總時間。
模型探索 (總計) - 這會顯示 ML.NET Model Builder 在給定時間內探索的模型總數。
產生的程式碼後置 - 這會顯示為協助取用模型或定型新模型而產生的檔案名稱。

如有需要，您可以在 [Machine Learning 輸出視窗] 中檢視有關訓練時段的詳細資訊。

模型定型完成後，請移至 [評估] 步驟。

在終端中，執行下列命令 (在您的 myMLApp 資料夾中):

Command prompt

mlnet classification --dataset "yelp_labelled.txt" --label-col 1 --has-header false --name SentimentModel  --train-time 60

這些命令代表什麼?

mlnet classification 命令使用 AutoML 執行 ML.NET，可在指定的訓練時間數量內探索大量分類模型的反覆項目，並使用多種資料轉換、演算法及演算法選項組合，然後選擇表現最好的執行模型。

--dataset: 您已選擇 yelp_labelled.txt 作為資料集 (於內部，CLI 會將一個資料集分割成訓練資料集和測試資料集)。
--label-col: 您必須指定要預測的目標資料行 (或標籤)。在此情況下，需要預測第二個資料行的情緒 (以零為基底索引的資料行表示這是資料行 "1")。
--has-header: 使用此選項來指定資料集是否有標頭。在此情況下，資料集沒有標頭，因此其為 false。
--name: 使用此選項可為機器學習模型及相關資產提供名稱。在此情況下，與此機器學習模型關聯的所有資產名稱中皆具有 SentimentModel。
--train-time: 您也必須指定要 ML.NET CLI 探索不同模型的時間長度。在此情況下為 60 秒 (若訓練後找不到任何模型，您可以嘗試增加此數字)。請注意，若是較大的資料集，您應該設定較長的訓練時間。

進度

當 ML.NET CLI 探索不同的模型時，它會顯示下列資料:

開始定型 - 本節顯示每個模型反覆運算，包括該反覆運算所使用的定型器 (演算法) 和評估計量。
剩餘時間 - 此項目與進度列會指出在定型程序中剩餘的時間 (以秒為單位)。
最佳演算法 - 這會顯示到目前為止執行最佳的演算法。
最佳分數 - 這會顯示目前為止最佳模型的效能。較高的準確度表示模型對於測試資料的預測更正確。

您可以視需要在 CLI 產生的記錄檔案中，檢視有關定型工作階段的詳細資訊。

評估您的模型

[評估] 步驟會向您顯示效能最佳的演算法和最佳的正確性，讓您可以在 UI 中試用模型。

試用您的模型

您可以在 [試用您的模型]區段中的範例輸入上進行預測。文字方塊會預先填入資料集的第一行資料，但您可以變更輸入並選取 [預測] 按鈕來嘗試不同的情緒預測。

在此情況下，0 表示負情緒，1 表示正情緒。

注意: 如果您的模型效能不佳 (例如正確性很低，或者模型只預測 '1' 值)，您可以嘗試新增更多時間並再次進行定型。這是使用非常小型資料集的範例; 針對生產等級的模型，您會想要新增更多資料與定型時間。

在評估並試用您的模型之後，移至 [使用] 步驟。

產生程式碼

定型完成之後，會自動將四個檔案作為程式碼後置新增至 SentimentModel.mbconfig:

SentimentModel.consumption.cs: 此檔案包含模型輸入和輸出類別，以及可用於模型使用量的 Predict 方法。
SentimentModel.evaluate.cs: 此檔案包含 CalculatePFI 方法，其使用「排列特徵重要度」(PFI) 技術來評估哪些功能對模型預測的貢獻最大。
SentimentModel.mlnet: 這個檔案是已定型的 ML.NET 模型，它是一個序列化的 ZIP 檔案。
SentimentModel.training.cs: 這個檔案包含程式碼，以便了解輸入資料行對模型預測的重要性。

在 Model Builder 的 [取用] 步驟中提供了程式碼片段，該程式碼片段會建立模型的範例輸入，並使用模型對該輸入進行預測。

Model Builder 還會提供專案範本，您可以選擇將範本新增至解決方案。有兩種專案範本 (主控台應用程式和 Web API)，兩者皆使用已定型模型。

使用您的模型

最後一個步驟是在使用者應用程式中使用您的訓練模型。

使用下列程式碼取代您 myMLApp 專案中的 Program.cs程式碼:

Program.cs

using MyMLApp;
// Add input data
var sampleData = new SentimentModel.ModelInput()
{
    Col0 = "This restaurant was wonderful."
};

// Load model and predict output of sample data
var result = SentimentModel.Predict(sampleData);

// If Prediction is 1, sentiment is "Positive"; otherwise, sentiment is "Negative"
var sentiment = result.PredictedLabel == 1 ? "Positive" : "Negative";
Console.WriteLine($"Text: {sampleData.Col0}\nSentiment: {sentiment}");

執行 myMLApp (選取 Ctrl+F5 或 [偵錯] > [在不偵錯的情況下啟動])。您應該會看到下列輸出，預測輸入語句是正或負。

ML.NET CLI 已為您產生經過訓練的模型和程式碼，因此您現在可以按照以下步驟在 .NET 應用程式 (例如，SentimentModel 主控台應用程式) 中使用該模型:

在命令列中，瀏覽至 consumeModelApp 目錄。
Command prompt
```
cd SentimentModel
```

在任何程式碼編輯器中開啟 Program.cs，並檢查程式碼。程式碼應如下所示:

Program.cs

using System;

namespace SentimentModel.ConsoleApp
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // Add input data
            SentimentModel.ModelInput sampleData = new SentimentModel.ModelInput()
            {
              Col0 = @"Wow... Loved this place."
            };

            // Make a single prediction on the sample data and print results
            var predictionResult = SentimentModel.Predict(sampleData);

            Console.WriteLine("Using model to make single prediction -- Comparing actual Col1 with predicted Col1 from sample data...\n\n");


            Console.WriteLine($"Col0: @{"Wow... Loved this place."}");
            Console.WriteLine($"Col1: {1F}");


            Console.WriteLine($"\n\nPredicted Col1: {predictionResult.PredictedLabel}\n\n");
            Console.WriteLine("=============== End of process, hit any key to finish ===============");
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

執行您的 SentimentModel.ConsoleApp。您可以在終端機中執行下列命令來執行此操作 (請確保您位於 SentimentModel 目錄中):

Command prompt

dotnet run

輸出看起來應該像這樣:

Command prompt

Using model to make single prediction -- Comparing actual Col1 with predicted Col1 from sample data...


Col0: Wow... Loved this place.
Col1: 1
Class                          Score
-----                          -----
1                              0.9651076
0                              0.034892436
=============== End of process, hit any key to finish ===============

後續步驟

恭喜，您已使用 ML.NET Model Builder 建置您的第一個機器學習模型!

現在您已經具備基本知識，請在 Microsoft Learn 上繼續使用自我引導式學習模組，您將使用感應器資料來偵測製造裝置是否已損毀。

Microsoft Learn: 將預測性維護模型定型

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讓 Luis 向您介紹機器學習與 AI 的概念、說明您可以如何使用它，以及指導您如何開始使用 OpenAI、Azure AI 服務，以及 ML.NET:

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