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我使用 PythonScriptStep 制作了两个脚本,其中 data_prep.py 通过执行一些数据转换来准备数据集,然后将其发送到 train.py 以在 AzureML 中训练 ML 模型。
可以使用 PipelineData 和 OutputFileDatasetConfig 在管道步骤之间传递数据,但是这些似乎将数据保存在 azure blob 中。
问:如何在步骤之间发送数据而不将数据保存在任何地方?
最佳答案
数据必须以某种方式传递。
您可以通过更改输出数据存储来影响存储帐户。如果数据只是数字的集合,您可以在脚本之间传递“虚拟”数据(例如,空文本文件),并让上游使用 Run.get_context().log(*)
将这些数字记录为指标。或 MLFlow,下游加载这些值。
从根本上来说,如果信息不存储在某个地方,就无法在步骤之间传递信息,无论是“默认 Blob 存储”、另一个存储帐户还是工作区中的指标。
关于AzureML 在管道之间传递数据而不保存数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/68843120/
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我试图使用 Run 类注册一个模型,如下所示: model = run.register_model( model_name=model_name, model_path=model_
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