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azure - 如何将数据集输入作为参数提交到 AZ ML CLI 运行 Submit-pipeline 命令?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 03:50:55 28 4
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要在 az ml cli run Submit-pipeline 命令中提交参数,我们使用以下语法:

az ml run submit-pipeline –datapaths [DataPATHS Name=datastore/datapath] --experiment-name [Experiment_Name] --parameters [String_parameters Name=Value] --pipeline-id [ID]--resource-group [RGP] --subscription-id [SUB_ID] --workspace-name [AML_WS_NAME]

这将通过管道提交数据路径和一些字符串参数。我们如何使用 az ml cli run Submit-pipeline 命令提交数据集引用?

例如,文档笔记本:aml-pipelines-showcasing-dataset-and-pipelineparameter

要提交数据集类引用,我们需要执行以下操作:

iris_tabular_ds = Dataset.Tabular.from_delimited_files('link/iris.csv')
pipeline_run_with_params = experiment.submit(pipeline, pipeline_parameters={'tabular_ds_param': iris_tabular_ds})

使用 REST 调用语法为:

response = requests.post(rest_endpoint, 
headers=aad_token,
json={"ExperimentName": "MyRestPipeline",
"RunSource": "SDK",
"DataSetDefinitionValueAssignments": { "tabular_ds_param": {"SavedDataSetReference": {"Id": iris_tabular_ds.id}}}
}
)

使用 az ml cli 实现此目的的语法是什么?

最佳答案

要从 AZ ML CLI 使用此内容,我们使用以下语法:

    curl -X POST [Pipeline_REST_Endpoint] -H "Authorization: Bearer $(az account get-access-token --query accessToken -o tsv)" -H "Content-Type: application/json" --data-binary @- <<DATA
{"ExperimentName": "[ExperimentName]",
"RunSource": "SDK",
"DataSetDefinitionValueAssignments": {"tabular_ds_param":
{"SavedDataSetReference":
{"Id":"[Dataset_ID]"}
}
}
}
DATA

我们使用简单的 REST 调用,因为 az ml run Submit-pipeline 没有数据集参数,并且 datapath 未达到预期结果。

关于azure - 如何将数据集输入作为参数提交到 AZ ML CLI 运行 Submit-pipeline 命令?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66745404/

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