Seleccione Ctrl+S o haga clic con el botón derecho y guarde el archivo con la extensión .ipynb.
Abra el archivo en Azure Data Studio.
Configuración de un cuaderno parametrizado
Puede comenzar con el cuaderno de ejemplo abierto en Azure Data Studio o seguir los pasos a continuación para crear otro. Luego, pruebe a usar parámetros diferentes. Todos los pasos se ejecutan dentro de un cuaderno de Azure Data Studio.
Compruebe que el valor Kernel esté establecido en Python 3:
Cree una celda de código. Seleccione Parámetros para etiquetar la celda como una celda de parámetros.
Python
x = 2.0
y = 5.0
Agregue otras celdas para probar diferentes parámetros:
Una vez ejecutadas todas las celdas, el resultado tendrá un aspecto similar al de este ejemplo:
Guarde el cuaderno como Input.ipynb:
Ejecución de un cuaderno de Papermill
Puede ejecutar Papermill de dos formas:
Interfaz de la línea de comandos (CLI)
API de Python
Ejecución con parámetros mediante la CLI
Para ejecutar un cuaderno mediante la CLI, escriba el comando papermill en el terminal junto con el cuaderno de entrada, la ubicación del cuaderno de salida y las opciones.
Ejecute el cuaderno de entrada con parámetros nuevos:
shell
papermill Input.ipynb Output.ipynb -p x 10 -p y 20
Este comando ejecuta el cuaderno de entrada con valores nuevos para los parámetros x e y.
En una celda nueva con la etiqueta # Injected-Parameters se incluyen los valores de parámetro nuevos que se han pasado a través de la CLI. Los valores # Injected-Parameters nuevos se usan para el resultado nuevo que se muestra en la última celda:
Ejecución con parámetros mediante la API de Python
Cree un nuevo notebook. Establezca el valor Kernel en Python 3:
Añada una celda de código nueva. A continuación, use la API de Python de Papermill para ejecutar y generar el cuaderno parametrizado de salida:
Python
import papermill as pm
pm.execute_notebook(
'/Users/vasubhog/GitProjects/AzureDataStudio-Notebooks/Demo_Parameterization/Input.ipynb',
'/Users/vasubhog/GitProjects/AzureDataStudio-Notebooks/Demo_Parameterization/Output.ipynb',
parameters = dict(x = 10, y = 20)
)
En una celda nueva con la etiqueta # Injected-Parameters se incluyen los valores de parámetro nuevos que se han pasado. Los valores # Injected-Parameters nuevos se usan para el resultado nuevo que se muestra en la última celda:
Pasos siguientes
Obtenga más información sobre los cuadernos y la parametrización:
Administre la ingesta y preparación de datos, el entrenamiento y la implementación de modelos, y la supervisión de soluciones de aprendizaje automático con Python, Azure Machine Learning y MLflow.