Azure ML Workspace Setup (Hindi Guide)

इस ब्लॉग में हम step-by-step सीखेंगे कि Azure Machine Learning (ML) Workspace कैसे setup किया जाता है, इसके features, roles और best practices क्या हैं।

⚙️ Azure ML Workspace Setup (Step-by-Step Guide in Hindi)

Microsoft Azure Machine Learning Studio में काम शुरू करने के लिए सबसे पहला step है Azure ML Workspace setup करना। Workspace आपके Machine Learning experiments, datasets, models और compute resources के लिए एक centralized environment provide करता है। इस ब्लॉग में हम detail में देखेंगे कि Azure ML Workspace क्या है, क्यों ज़रूरी है और इसे सही तरीके से कैसे setup किया जाए।

🔹 Azure ML Workspace क्या है?

Azure ML Workspace एक top-level resource है जो ML assets को manage करता है। यह आपको datasets, notebooks, pipelines, compute clusters और deployed models को एक जगह manage करने देता है। सरल शब्दों में, Workspace = ML project का control center।

🔹 Workspace के Key Features

  • 📂 Centralized storage for datasets, experiments और models
  • ⚡ Compute resource management (CPU/GPU clusters)
  • 📊 Experiment tracking और logging
  • 🔒 Role-based access control (RBAC) और security
  • 🔗 Azure services integration (Blob Storage, Key Vault, Container Registry)

🔹 Step 1: Azure ML Workspace Create करना

Azure Portal में workspace create करने के लिए:

  1. Azure Portal में login करें
  2. Create a resource → "Machine Learning" search करें
  3. Workspace Name दें (unique होना चाहिए)
  4. Subscription & Resource Group select करें
  5. Region चुनें (जैसे East US, Central India)
  6. Storage account, Key Vault, Application Insights और Container Registry configure करें
  7. Review + Create पर click करें

🔹 Step 2: Azure CLI से Workspace Create करना

# Azure CLI command
az ml workspace create -w my-ml-workspace -g my-resource-group -l eastus

🔹 Step 3: Python SDK से Workspace Access करना

from azureml.core import Workspace

ws = Workspace.from_config()
print("Workspace name:", ws.name)

🔹 Workspace Architecture

  • 💾 Storage Account: Datasets और artifacts store करने के लिए
  • 🔐 Key Vault: Secrets और credentials securely store करने के लिए
  • 📊 Application Insights: Logs और monitoring data collect करने के लिए
  • 📦 Container Registry: Docker images store और deploy करने के लिए

🔹 Access Control (RBAC)

Workspace पर अलग-अलग users को roles assign कर सकते हैं:

  • Owner: Full access
  • Contributor: Models train और deploy कर सकता है
  • Reader: सिर्फ view कर सकता है
  • Custom roles: Fine-grained permissions

🔒 Security Best Practices

  • Private endpoints use करें ताकि workspace सिर्फ VNet से accessible हो
  • Key Vault में credentials और API keys store करें
  • Role-based access control (RBAC) enable करें
  • Logs को Application Insights और Azure Monitor में collect करें

⚡ Real-World Example

मान लीजिए एक retail कंपनी sales prediction ML model बनाना चाहती है।
– Workspace में data scientists dataset upload करते हैं
– Compute cluster create करके model train करते हैं
– Experiment tracking से best model version select होता है
– Model को ACI (Azure Container Instance) या AKS (Kubernetes) पर deploy किया जाता है
– Monitoring और logging Application Insights से होता है
इससे end-to-end ML workflow centralized और secure रहता है।

🏆 निष्कर्ष

Azure ML Workspace setup करना हर ML project का पहला और सबसे महत्वपूर्ण step है। यह आपके data, experiments, compute और models को organize करता है और टीम collaboration आसान बनाता है। अगर आप enterprise-grade ML solutions बनाना चाहते हैं तो Azure ML Workspace setup को best practices के साथ implement करें।