Actualización de las ejecuciones locales a la versión 2 del SDK

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Las ejecuciones locales son parecidas en la versión 1 y la versión 2. Use la cadena "local" al establecer el destino de proceso en cualquiera de las versiones.

En este artículo se comparan los escenarios de SDK v1 con los de SDK v2.

Envío de una ejecución local

  • SDK v1

    from azureml.core import Workspace, Experiment, Environment, ScriptRunConfig

# connect to the workspace
ws = Workspace.from_config()

# define and configure the experiment
experiment = Experiment(workspace=ws, name='day1-experiment-train')
config = ScriptRunConfig(source_directory='./src',
                            script='train.py',
                            compute_target='local')

# set up pytorch environment
env = Environment.from_conda_specification(
    name='pytorch-env',
    file_path='pytorch-env.yml')
config.run_config.environment = env

run = experiment.submit(config)

aml_url = run.get_portal_url()
print(aml_url)

  • SDK v2

    #import required libraries
from azure.ai.ml import MLClient, command
from azure.ai.ml.entities import Environment
from azure.identity import DefaultAzureCredential

#connect to the workspace
ml_client = MLClient.from_config(DefaultAzureCredential())

# set up pytorch environment
env = Environment(
    image='mcr.microsoft.com/azureml/openmpi3.1.2-ubuntu18.04',
    conda_file='pytorch-env.yml',
    name='pytorch-env'
)

# define the command
command_job = command(
    code='./src',
    command='train.py',
    environment=env,
    compute='local',
)

returned_job = ml_client.jobs.create_or_update(command_job)
returned_job

Asignación de la funcionalidad clave en el SDK v1 y el SDK v2

Funcionalidad en SDK v1 Asignación aproximada en SDK v2
experiment.submit MLCLient.jobs.create_or_update

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