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Uso de ML automatizado en una canalización de Azure Machine Learning en Python

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SE APLICA A: Azure ML del SDK de Python v1

La funcionalidad de ML automatizada de Azure Machine Learning le ayuda a detectar modelos de alto rendimiento sin necesidad de volver a implementar todos los enfoques posibles. En combinación con las canalizaciones de Azure Machine Learning, puede crear flujos de trabajo que se pueden implementar y que pueden detectar rápidamente el algoritmo que funcione mejor para sus datos. En este artículo se muestra cómo unir de forma eficaz un paso de preparación de datos a un paso de ML automatizado. ML automatizado puede detectar rápidamente el algoritmo que funciona mejor para sus datos, al tiempo que le conduce hacia MLOps y a la operacionalización del ciclo de vida del modelo con las canalizaciones.

Requisitos previos

Revisión de las clases centrales de ML automatizado

El ML automatizado en una canalización se representa mediante un objeto AutoMLStep. La clase AutoMLStep es una subclase de PipelineStep. Un gráfico de objetos PipelineStep define un Pipeline.

Hay varias subclases de PipelineStep. Además del objeto AutoMLStep, en este artículo se muestra un objeto PythonScriptStep para la preparación de datos y otro para registrar el modelo.

La manera preferida de trasladar inicialmente los datos a una canalización de ML es con objetos Dataset. Para trasladar los datos entre pasos y, posiblemente, guardar la salida de datos de las ejecuciones, el método preferido es usar los objetos OutputFileDatasetConfig y OutputTabularDatasetConfig. Para que se use con AutoMLStep, el objeto PipelineData debe transformarse en un objeto PipelineOutputTabularDataset. Para más información, consulte Entrada y salida de datos desde canalizaciones de ML.

AutoMLStep se configura a través de un objeto AutoMLConfig. AutoMLConfig es una clase flexible, como se describe en Configuración de experimentos de ML automatizado en Python.

Pipeline se ejecuta en Experiment. La canalización Run tiene, para cada paso, un StepRun secundario. Las salidas de StepRun del ML automatizado son las métricas de entrenamiento y el modelo de máximo rendimiento.

Para hacer cosas concretas, este artículo crea una canalización simple para una tarea de clasificación. La tarea predice la supervivencia del Titanic, pero no hablaremos de los datos ni de la tarea, solo de pasada.

Introducción

Recuperación del conjunto de datos inicial

A menudo, un flujo de trabajo de ML comienza con datos de línea de base ya existentes. Este es un buen escenario para un conjunto de datos registrado. Los conjuntos de datos están visibles en el área de trabajo, admiten el control de versiones y se pueden explorar de forma interactiva. Hay muchas maneras de crear y rellenar un conjunto de datos, tal como se describe en Creación de conjuntos de datos de Azure Machine Learning. Como vamos a usar el SDK de Python para crear nuestra canalización, use el SDK para descargar los datos de línea base y regístrelos con el nombre "titanic_ds".

from azureml.core import Workspace, Dataset

ws = Workspace.from_config()
if not 'titanic_ds' in ws.datasets.keys() :
    # create a TabularDataset from Titanic training data
    web_paths = ['https://dprepdata.blob.core.windows.net/demo/Titanic.csv',
                 'https://dprepdata.blob.core.windows.net/demo/Titanic2.csv']
    titanic_ds = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path=web_paths)

    titanic_ds.register(workspace = ws,
                                     name = 'titanic_ds',
                                     description = 'Titanic baseline data',
                                     create_new_version = True)

titanic_ds = Dataset.get_by_name(ws, 'titanic_ds')

En primer lugar, el código inicia sesión en el área de trabajo de Azure Machine Learning definida en el archivo config.json (para una explicación, vea Creación de un archivo de configuración de área de trabajo. Si todavía no hay un conjunto de datos denominado 'titanic_ds' registrado, se crea uno. El código descarga los datos CSV de la Web, los usa para crear una instancia de TabularDataset y luego registra el conjunto de datos con el área de trabajo. Por último, la función Dataset.get_by_name() asigna Dataset a titanic_ds.

Configuración del almacenamiento y el destino de proceso

Los recursos adicionales que necesitará la canalización son el almacenamiento y, por lo general, recursos de proceso de Azure Machine Learning.

from azureml.core import Datastore
from azureml.core.compute import AmlCompute, ComputeTarget

datastore = ws.get_default_datastore()

compute_name = 'cpu-cluster'
if not compute_name in ws.compute_targets :
    print('creating a new compute target...')
    provisioning_config = AmlCompute.provisioning_configuration(vm_size='STANDARD_D2_V2',
                                                                min_nodes=0,
                                                                max_nodes=1)
    compute_target = ComputeTarget.create(ws, compute_name, provisioning_config)

    compute_target.wait_for_completion(
        show_output=True, min_node_count=None, timeout_in_minutes=20)

    # Show the result
    print(compute_target.get_status().serialize())

compute_target = ws.compute_targets[compute_name]

Los datos intermedios entre la preparación de datos y el paso de ML automatizado se pueden guardar en el almacén de datos predeterminado del área de trabajo, por lo que lo único que hay que hacer es llamar a get_default_datastore() en el objeto Workspace.

Después, el código comprueba si el destino de proceso 'cpu-cluster' de Azure Machine Learning ya existe. Si no, especificamos que queremos un pequeño destino de proceso basado en CPU. Si pretende usar las características de aprendizaje profundo de ML automatizado (por ejemplo, caracterización de texto con compatibilidad con DNN), debe elegir un proceso con sólida compatibilidad con GPU, como se describe en Tamaños de máquinas virtuales optimizadas para GPU.

El código se bloquea hasta que el destino se aprovisiona y luego imprime algunos detalles del destino de proceso que se acaba de crear. Por último, el destino de proceso con nombre se recupera del área de trabajo y se asigna a compute_target.

Configuración de la ejecución de entrenamiento

El contexto del entorno de ejecución se establece mediante la creación y configuración de un objeto RunConfiguration. Aquí se establece el destino de proceso.

from azureml.core.runconfig import RunConfiguration
from azureml.core.conda_dependencies import CondaDependencies

aml_run_config = RunConfiguration()
# Use just-specified compute target ("cpu-cluster")
aml_run_config.target = compute_target

# Specify CondaDependencies obj, add necessary packages
aml_run_config.environment.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(
    conda_packages=['pandas','scikit-learn'], 
    pip_packages=['azureml-sdk[automl]', 'pyarrow'])

Preparación de datos para el aprendizaje automático automatizado

Escritura del código de preparación de datos

El conjunto de datos de Titanic de línea base consta de datos numéricos y de texto mixtos, donde faltan algunos valores. Para prepararlo para el aprendizaje automático automatizado, el paso de la canalización de preparación de datos:

  • rellenará los datos que faltan con datos aleatorios o con una categoría correspondiente a "Unknown",
  • transformará datos de categorías en enteros,
  • quitará columnas que no pretendemos usar,
  • dividirá los datos en conjuntos de entrenamiento y de prueba y
  • escribirá los datos transformados en las rutas de acceso de salida de OutputFileDatasetConfig.
%%writefile dataprep.py
from azureml.core import Run

import pandas as pd 
import numpy as np 
import argparse

RANDOM_SEED=42

def prepare_age(df):
    # Fill in missing Age values from distribution of present Age values 
    mean = df["Age"].mean()
    std = df["Age"].std()
    is_null = df["Age"].isnull().sum()
    # compute enough (== is_null().sum()) random numbers between the mean, std
    rand_age = np.random.randint(mean - std, mean + std, size = is_null)
    # fill NaN values in Age column with random values generated
    age_slice = df["Age"].copy()
    age_slice[np.isnan(age_slice)] = rand_age
    df["Age"] = age_slice
    df["Age"] = df["Age"].astype(int)
    
    # Quantize age into 5 classes
    df['Age_Group'] = pd.qcut(df['Age'],5, labels=False)
    df.drop(['Age'], axis=1, inplace=True)
    return df

def prepare_fare(df):
    df['Fare'].fillna(0, inplace=True)
    df['Fare_Group'] = pd.qcut(df['Fare'],5,labels=False)
    df.drop(['Fare'], axis=1, inplace=True)
    return df 

def prepare_genders(df):
    genders = {"male": 0, "female": 1, "unknown": 2}
    df['Sex'] = df['Sex'].map(genders)
    df['Sex'].fillna(2, inplace=True)
    df['Sex'] = df['Sex'].astype(int)
    return df

def prepare_embarked(df):
    df['Embarked'].replace('', 'U', inplace=True)
    df['Embarked'].fillna('U', inplace=True)
    ports = {"S": 0, "C": 1, "Q": 2, "U": 3}
    df['Embarked'] = df['Embarked'].map(ports)
    return df
    
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--output_path', dest='output_path', required=True)
args = parser.parse_args()
    
titanic_ds = Run.get_context().input_datasets['titanic_ds']
df = titanic_ds.to_pandas_dataframe().drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1)
df = prepare_embarked(prepare_genders(prepare_fare(prepare_age(df))))

df.to_csv(os.path.join(args.output_path,"prepped_data.csv"))

print(f"Wrote prepped data to {args.output_path}/prepped_data.csv")

El fragmento de código anterior es un ejemplo completo, pero mínimo, de la preparación de datos para los datos de Titanic. El fragmento de código comienza con un "comando mágico" de Jupyter para enviar el código a un archivo. Si no está utilizando un cuaderno de Jupyter, elimine esa línea y cree el archivo manualmente.

Las distintas funciones prepare_ del fragmento de código anterior modifican la columna pertinente en el conjunto de datos de entrada. Estas funciones hacen su trabajo en los datos una vez que estos se han cambiado a un objeto DataFrame Pandas. En cada caso, los datos que faltan se rellenan con datos aleatorios representativos o datos categóricos que indican "Desconocido". Los datos categóricos basados en texto se asignan a enteros. Las columnas que ya no son necesarias se sobrescriben o se quitan.

Una vez que el código define las funciones de preparación de datos, dicho código analiza el argumento de entrada, que es la ruta de acceso en la que queremos escribir nuestros datos. (Estos valores se determinarán mediante objetos OutputFileDatasetConfig que se tratarán en el paso siguiente). El código recupera el objeto Dataset 'titanic_cs' registrado, lo convierte en un objeto DataFrame de Pandas y llama a las distintas funciones de preparación de datos.

Dado que output_path es un directorio, la llamada a to_csv() especifica el nombre de archivo prepped_data.csv.

Escritura del paso de canalización de preparación de datos (PythonScriptStep)

El código de preparación de datos descrito anteriormente debe estar asociado a un objeto PythonScripStep que se va a usar con una canalización. La ruta de acceso en la que se escribe la salida del CSV se genera mediante un objeto OutputFileDatasetConfig. Los recursos preparados anteriormente, como ComputeTarget, RunConfig y 'titanic_ds' Dataset, se usan para completar la especificación.

from azureml.data import OutputFileDatasetConfig
from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

prepped_data_path = OutputFileDatasetConfig(name="output_path")

dataprep_step = PythonScriptStep(
    name="dataprep", 
    script_name="dataprep.py", 
    compute_target=compute_target, 
    runconfig=aml_run_config,
    arguments=["--output_path", prepped_data_path],
    inputs=[titanic_ds.as_named_input('titanic_ds')],
    allow_reuse=True
)

El objeto prepped_data_path es de tipo OutputFileDatasetConfig, que señala a un directorio. Tenga en cuenta que se especifica en el parámetro arguments. Si revisa el paso anterior, verá que, en el código de preparación de datos, el valor del argumento '--output_path' es la ruta de acceso al directorio en el que se ha escrito el archivo CSV.

Entrenamiento con AutoMLStep

La configuración de un paso de canalización de ML automatizado se realiza con la clase AutoMLConfig. Esta clase flexible se describe en Configuración de experimentos de ML automatizado en Python. La entrada y la salida de datos son los únicos aspectos de la configuración que requieren atención especial en una canalización de ML. La entrada y la salida de AutoMLConfig en canalizaciones se describen detalladamente a continuación. Además de los datos, una ventaja de las canalizaciones de ML es la capacidad de usar distintos destinos de proceso para diferentes pasos. Puede optar por usar un recurso ComputeTarget más eficaz solo para el proceso de ML automatizado. Hacer esto es tan sencillo como asignar un objeto RunConfiguration más eficaz al parámetro run_configuration del objeto AutoMLConfig.

Envío de datos a AutoMLStep

En una canalización de ML, los datos de entrada deben ser un objeto Dataset. El máximo rendimiento se consigue proporcionando los datos de entrada en forma de objetos OutputTabularDatasetConfig. Puede crear un objeto de ese tipo con read_delimited_files() en un elemento OutputFileDatasetConfig, como prepped_data_path y el objeto prepped_data_path.

# type(prepped_data) == OutputTabularDatasetConfig
prepped_data = prepped_data_path.read_delimited_files()

Otra opción es usar objetos Dataset registrados en el área de trabajo:

prepped_data = Dataset.get_by_name(ws, 'Data_prepared')

Comparación de las dos técnicas:

Técnica Ventajas y desventajas
OutputTabularDatasetConfig Rendimiento más alto
Ruta natural desde OutputFileDatasetConfig
Los datos no se conservan después de la ejecución de la canalización
Dataset registrado Menor rendimiento
Se puede generar de muchas maneras
Los datos se conservan y son visibles en toda el área de trabajo
Cuaderno que muestra la técnica de Dataset registrado

Especificación de salidas de ML automatizado

Las salidas del objeto AutoMLStep son las puntuaciones de métricas finales del modelo de mayor rendimiento y el propio modelo. Para usar estas salidas en pasos posteriores de la canalización, prepare objetos OutputFileDatasetConfig para recibirlas.

from azureml.pipeline.core import TrainingOutput, PipelineData

metrics_data = PipelineData(name='metrics_data',
                            datastore=datastore,
                            pipeline_output_name='metrics_output',
                            training_output=TrainingOutput(type='Metrics'))

model_data = PipelineData(name='best_model_data',
                          datastore=datastore,
                          pipeline_output_name='model_output',
                          training_output=TrainingOutput(type='Model'))

El fragmento de código anterior crea los dos objetos PipelineData para las métricas y la salida del modelo. Se les asigna un nombre, se asignan al almacén de datos predeterminado que se recuperó anteriormente y se asocian al type concreto de TrainingOutput del objeto AutoMLStep. Dado que asignamos pipeline_output_name en estos objetos PipelineData, sus valores estarán disponibles no solo desde el paso de canalización individual, sino también desde la canalización en conjunto, como se explica a continuación en la sección "Examen de los resultados de la canalización".

Configuración y creación del paso de canalización de ML automatizado

Una vez definidas las entradas y salidas, es el momento de crear los objetos AutoMLConfig y AutoMLStep. Los detalles de la configuración dependerán de la tarea, tal como se describe en Configuración de experimentos de ML automatizado en Python. En la tarea de clasificación de supervivencia del Titanic, el fragmento de código siguiente muestra una configuración simple.

from azureml.train.automl import AutoMLConfig
from azureml.pipeline.steps import AutoMLStep

# Change iterations to a reasonable number (50) to get better accuracy
automl_settings = {
    "iteration_timeout_minutes" : 10,
    "iterations" : 2,
    "experiment_timeout_hours" : 0.25,
    "primary_metric" : 'AUC_weighted'
}

automl_config = AutoMLConfig(task = 'classification',
                             path = '.',
                             debug_log = 'automated_ml_errors.log',
                             compute_target = compute_target,
                             run_configuration = aml_run_config,
                             featurization = 'auto',
                             training_data = prepped_data,
                             label_column_name = 'Survived',
                             **automl_settings)

train_step = AutoMLStep(name='AutoML_Classification',
    automl_config=automl_config,
    passthru_automl_config=False,
    outputs=[metrics_data,model_data],
    enable_default_model_output=False,
    enable_default_metrics_output=False,
    allow_reuse=True)

El fragmento de código muestra una expresión que se usa habitualmente con AutoMLConfig. Los argumentos que son más fluidos (hiperparámetro-ish) se especifican en un diccionario independiente, mientras que los valores con menos probabilidades de cambio se especifican directamente en el constructor AutoMLConfig. En este caso, automl_settings especifica una breve ejecución: la ejecución se detendrá después de solo dos iteraciones o quince minutos, lo que suceda primero.

El diccionario de automl_settings se pasa al constructor de AutoMLConfig como kwargs. Los demás parámetros no son complejos:

  • task se establece en classification para este ejemplo. Otros valores válidos son regression y forecasting.
  • path y debug_log describen la ruta de acceso al proyecto y un archivo local donde se escribirá la información de depuración.
  • compute_target es el compute_target que se definió previamente que, en este ejemplo, es un equipo basado en CPU económico. Si usa las prestaciones de aprendizaje profundo de AutoML, querrá cambiar el destino de proceso para que esté basado en GPU.
  • featurization se establece en auto. Puede encontrar más detalles en la sección Caracterización de datos del documento de configuración de ML automatizado.
  • label_column_name indica qué columna nos interesa predecir.
  • training_data se establece en los objetos OutputTabularDatasetConfig realizados a partir de los resultados del paso de preparación de datos.

El propio AutoMLStep toma AutoMLConfig y tiene, como salidas, los objetos PipelineData creados para contener las métricas y los datos del modelo.

Importante

Debe establecer enable_default_model_output y enable_default_metrics_output en True solo si va a usar AutoMLStepRun.

En este ejemplo, el proceso de ML automatizado realizará validaciones cruzadas en training_data. Puede controlar el número de validaciones cruzadas con el argumento n_cross_validations. Si ya ha dividido los datos de entrenamiento como parte de los pasos de preparación de datos, puede establecer validation_data en su propio Dataset.

Es posible que, ocasionalmente, vea el uso de X para las características de datos y y para las etiquetas de datos. Esta técnica está en desuso y debe utilizar training_data para la entrada.

Registro del modelo generado por ML automatizado

El último paso en una canalización de ML simple es registrar el modelo creado. Al agregar el modelo al registro de modelo del área de trabajo, estará disponible en el portal y podrá tener versiones. Para registrar el modelo, escriba otro PythonScriptStep que tome la salida model_data del objeto AutoMLStep.

Escritura del código para registrar el modelo

Un modelo se registra en un Workspace. Probablemente esté familiarizado con el uso de Workspace.from_config() para iniciar sesión en el área de trabajo en el equipo local, pero hay otra manera de obtener el área de trabajo desde una canalización de ML en ejecución. Run.get_context() recupera el objeto Run activo. Este objeto run proporciona acceso a muchos objetos importantes, incluidos el objeto Workspace usado aquí.

%%writefile register_model.py
from azureml.core.model import Model, Dataset
from azureml.core.run import Run, _OfflineRun
from azureml.core import Workspace
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--model_name", required=True)
parser.add_argument("--model_path", required=True)
args = parser.parse_args()

print(f"model_name : {args.model_name}")
print(f"model_path: {args.model_path}")

run = Run.get_context()
ws = Workspace.from_config() if type(run) == _OfflineRun else run.experiment.workspace

model = Model.register(workspace=ws,
                       model_path=args.model_path,
                       model_name=args.model_name)

print("Registered version {0} of model {1}".format(model.version, model.name))

Escritura del código de PythonScriptStep

Advertencia

Si usa el SDK de Azure Machine Learning v1 y el área de trabajo está configurada para el aislamiento de red (VNet), puede recibir un error al ejecutar este paso. Para obtener más información, consulte Error de HyperdriveStep y AutoMLStep con aislamiento de red.

PythonScriptStep de registro del modelo utiliza PipelineParameter para uno de sus argumentos. Los parámetros de canalización son argumentos para las canalizaciones que se pueden establecer fácilmente en el momento de la entrega de la ejecución. Una vez declarados, se pasan como argumentos normales.


from azureml.pipeline.core.graph import PipelineParameter

# The model name with which to register the trained model in the workspace.
model_name = PipelineParameter("model_name", default_value="TitanicSurvivalInitial")

register_step = PythonScriptStep(script_name="register_model.py",
                                       name="register_model",
                                       allow_reuse=False,
                                       arguments=["--model_name", model_name, "--model_path", model_data],
                                       inputs=[model_data],
                                       compute_target=compute_target,
                                       runconfig=aml_run_config)

Creación y ejecución de la canalización de ML automatizado

La creación y ejecución de una canalización que contiene un objeto AutoMLStep no es diferente de una canalización normal.

from azureml.pipeline.core import Pipeline
from azureml.core import Experiment

pipeline = Pipeline(ws, [dataprep_step, train_step, register_step])

experiment = Experiment(workspace=ws, name='titanic_automl')

run = experiment.submit(pipeline, show_output=True)
run.wait_for_completion()

El código anterior combina los pasos de preparación de datos, ML automatizado y registro del modelo en un objeto Pipeline. Después, crea un objeto Experiment. El constructor Experiment recuperará el experimento con nombre si existe o lo creará si es necesario. Envía el objeto Pipeline a Experiment y crea un objeto Run que ejecutará la canalización de forma asincrónica. La función wait_for_completion() se bloquea hasta que se completa la ejecución.

Examen de los resultados de la canalización

Cuando run finaliza, puede recuperar objetos PipelineData a los que se ha asignado pipeline_output_name. Puede descargar los resultados y cargarlos para su posterior procesamiento.

metrics_output_port = run.get_pipeline_output('metrics_output')
model_output_port = run.get_pipeline_output('model_output')

metrics_output_port.download('.', show_progress=True)
model_output_port.download('.', show_progress=True)

Los archivos descargados se escriben en el subdirectorio azureml/{run.id}/. El archivo de métricas tiene formato JSON y se puede convertir en un dataframe Pandas para su examen.

Para el procesamiento local, puede que necesite instalar paquetes pertinentes, como Pandas, Pickle, Azure Machine Learning SDK, etc. En este ejemplo, es probable que el mejor modelo encontrado por ML automatizado dependa de XGBoost.

!pip install xgboost==0.90

import pandas as pd
import json

metrics_filename = metrics_output._path_on_datastore
# metrics_filename = path to downloaded file
with open(metrics_filename) as f:
   metrics_output_result = f.read()
   
deserialized_metrics_output = json.loads(metrics_output_result)
df = pd.DataFrame(deserialized_metrics_output)
df

En el fragmento de código anterior se muestra el archivo de métricas que se va a cargar desde su ubicación en el almacén de archivos de Azure. También puede cargarlo desde el archivo descargado, tal y como se muestra en el comentario. Cuando se haya deserializado y convertido en un DataFrame Pandas, puede ver las métricas detalladas de cada una de las iteraciones del paso de ML automatizado.

El archivo de modelo se puede deserializar en un objeto Model que se puede usar para la inferencia, análisis de métricas adicionales, etc.

import pickle

model_filename = model_output._path_on_datastore
# model_filename = path to downloaded file

with open(model_filename, "rb" ) as f:
    best_model = pickle.load(f)

# ... inferencing code not shown ...

Para más información sobre cómo cargar y trabajar con modelos existentes, vea Usar un modelo existente con Azure Machine Learning.

Descarga de los resultados de una ejecución de ML automatizado

Si ha seguido el artículo, tendrá una instancia del objeto run. Pero también puede recuperar los objetos Run completados desde Workspace por medio de un objeto Experiment.

El área de trabajo contiene un registro completo de todos los experimentos y ejecuciones. Puede usar el portal para buscar y descargar los resultados de los experimentos o usar código. Para acceder a los registros desde una ejecución histórica, utilice Azure Machine Learning para buscar el identificador de la ejecución en la que está interesado. Con ese identificador, puede elegir el objeto run específico por medio de Workspace y Experiment.

# Retrieved from Azure Machine Learning web UI
run_id = 'aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-0123456789AB'
experiment = ws.experiments['titanic_automl']
run = next(run for run in ex.get_runs() if run.id == run_id)

Tendría que cambiar las cadenas del código anterior a las características específicas de la ejecución histórica. En el fragmento de código anterior se supone que ha asignado ws al Workspace pertinente con el from_config() normal. El experimento de interés se recupera directamente y, después, el código busca el Run de interés mediante la coincidencia del valor de run.id.

Una vez que tenga un objeto Run, puede descargar las métricas y el modelo.

automl_run = next(r for r in run.get_children() if r.name == 'AutoML_Classification')
outputs = automl_run.get_outputs()
metrics = outputs['default_metrics_AutoML_Classification']
model = outputs['default_model_AutoML_Classification']

metrics.get_port_data_reference().download('.')
model.get_port_data_reference().download('.')

Cada objeto Run contiene objetos StepRun que contienen información sobre la ejecución del paso de canalización individual. run se busca para el objeto StepRun para AutoMLStep. Las métricas y el modelo se recuperan con sus nombres predeterminados, que están disponibles incluso si no pasa objetos PipelineData al parámetro outputs de AutoMLStep.

Por último, el modelo y las métricas reales se descargan en el equipo local, como se explicó en la sección "Examen de los resultados de la canalización" anterior.

Pasos siguientes