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我目前正在使用 AzureML 来处理涉及大型数据集等的相当复杂的工作流程，我想知道管理预处理步骤的拆分结果的最佳方法是什么。我的所有项目都是作为由注册数据集提供的管道构建的。我希望能够跟踪拆分，以便轻松检索例如用于集成测试目的的测试集和验证集。
在那里应用的最佳模式是什么？将每个中间集注册为不同的数据集？使用运行 ID 直接检索中间集？ ...
谢谢
最佳答案
我希望我有一个更连贯的答案，好处是你处于最前沿，所以，如果你找到适合你的模式，你可以传播它并使其成为最佳实践!希望您发现我下面的咆哮很有值(value)。
首先 - 如果您还没有这样做，那么您绝对应该使用 PipelineData 作为通过 PipelineStep 传递数据的中间工件。通过这种方式，您可以将 PipelineData 视为半临时的，因为它们会在您需要时具体化，但并不要求保留每个 的每个版本。 >管道数据。您始终可以使用 Azure 存储资源管理器获取它们，或者像您所说的那样，使用 SDK 并从 PipelineRun 对象向下走。
另一个建议是将您的工作流程分成以下管道:
管道内工件是PipelineData，管道间工件将是注册数据集。
为了真正解决将数据拆分与模型关联在一起的问题，我们的团队为此苦苦挣扎——特别是因为对于每个训练、测试、拆分，我们还有一个“额外的列”，其中包含标识符或泄漏变量，模型不应该看到的。
在我们当前的 hack 实现中，我们将“黄金”数据集注册为特征化管道末尾的 Azure ML 数据集。我们训练管道的第一步是PythonScriptStep，“分割数据”，其中包含我们的训练、测试、分割步骤，并将腌制字典输出为data.pkl。然后，我们可以在需要其中一个拆分时随时取消pickle，并可以使用索引重新连接以满足任何报告需求。这是 gist .
关于python - 在 AzureML 上管理训练/测试/验证拆分的最佳方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62538688/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！