Exécuter un script en tant que travail de commande

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Quand vous avez un script qui entraîne un modèle Machine Learning, vous pouvez l’exécuter en tant que travail de commande dans Azure Machine Learning.

Configurer et soumettre un travail de commande

Pour exécuter un script en tant que travail de commande, vous devez configurer et soumettre le travail.

Pour configurer un travail de commande avec le SDK Python (v2), vous utiliserez la fonction command. Pour exécuter un script, vous devez spécifier des valeurs pour les paramètres suivants :

  • code : dossier contenant le script à exécuter.
  • command : spécifie le fichier à exécuter.
  • environment : packages nécessaires à installer sur le calcul avant d’exécuter la commande.
  • compute : calcul à utiliser pour exécuter la commande.
  • display_name : nom du travail individuel.
  • experiment_name : nom de l’expérience à laquelle le travail appartient.

Conseil

En savoir plus sur la command fonction et tous les paramètres possibles dans la documentation de référence du Kit de développement logiciel (SDK) Python (v2).

Vous pouvez configurer un travail de commande pour exécuter un fichier nommé train.py sur le cluster de calcul nommé aml-cluster avec le code suivant :

from azure.ai.ml import command

# configure job
job = command(
    code="./src",
    command="python train.py",
    environment="AzureML-sklearn-0.24-ubuntu18.04-py37-cpu@latest",
    compute="aml-cluster",
    display_name="train-model",
    experiment_name="train-classification-model"
    )

Une fois votre travail configuré, vous pouvez le soumettre, ce qui a pour effets de le lancer et d’exécuter le script :

# submit job
returned_job = ml_client.create_or_update(job)

Vous pouvez monitorer et passer en revue le travail dans Azure Machine Learning studio. Tous les travaux portant le même nom d’expérience sont regroupés sous la même expérience. Vous pouvez trouver un travail individuel en utilisant le nom d’affichage spécifié.

Toutes les entrées et sorties d’un travail de commande sont suivies. Vous pouvez passer en revue la commande que vous avez spécifiée, le calcul utilisé ainsi que l’environnement employé pour exécuter le script sur le calcul spécifié.