Azure Machine Learning パイプラインを Azure Data Factory および Synapse Analytics で実行する
適用対象: 
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
ヒント
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Azure Machine Learning パイプラインを Azure Data Factory および Synapse Analytics パイプラインのステップとして実行します。 Machine Learning パイプラインの実行アクティビティにより、ローンの債務不履行の可能性の特定、センチメントの判定、顧客行動パターンの分析といったバッチ予測シナリオが可能になります。
次の動画では、この機能の概要とデモを 6 分間で紹介しています。
Machine Learning Execute Pipeline アクティビティを UI で作成する
パイプライン内で Machine Learning Execute Pipeline アクティビティを使用するには、次の手順を実行します。
パイプラインの [アクティビティ] ペイン内で Machine Learning を検索し、Machine Learning Execute Pipeline アクティビティをパイプライン キャンバスにドラッグします。
キャンバス上で新しい Machine Learning Execute Pipeline アクティビティ (まだ選択されていない場合)、その [設定] タブの順に選択して、その詳細を編集します。
既存の Azure Machine Learning リンクされたサービスを選択するか、新しい Azure Machine Learning リンクされたサービスを作成し、パイプラインと実験の詳細、およびパイプラインに必要なパイプライン パラメーターやデータパスの割り当てを提供します。
構文
{
"name": "Machine Learning Execute Pipeline",
"type": "AzureMLExecutePipeline",
"linkedServiceName": {
"referenceName": "AzureMLService",
"type": "LinkedServiceReference"
},
"typeProperties": {
"mlPipelineId": "machine learning pipeline ID",
"experimentName": "experimentName",
"mlPipelineParameters": {
"mlParameterName": "mlParameterValue"
}
}
}
型のプロパティ
| プロパティ | 説明 | 使用できる値 | 必須 |
|---|---|---|---|
| name | パイプラインのアクティビティの名前。 | String | はい |
| type | アクティビティの種類は "AzureMLExecutePipeline" です | String | はい |
| linkedServiceName | Azure Machine Learning に対するリンクされたサービス | リンクされたサービスの参照 | はい |
| mlPipelineId | 発行された Azure Machine Learning パイプラインの ID | 文字列 (または文字列の resultType を含む式) | はい |
| experimentName | Machine Learning パイプラインの実行の実行履歴実験名 | 文字列 (または文字列の resultType を含む式) | いいえ |
| mlPipelineParameters | 発行された Azure Machine Learning パイプライン エンドポイントに渡されるキーと値のペア。 キーは、発行された Machine Learning パイプラインで定義されているパイプラインのパラメーターの名前と一致する必要があります | キーと値のペアが含まれるオブジェクト (resultType オブジェクトの式) | いいえ |
| mlParentRunId | 親の Azure Machine Learning パイプラインの実行 ID | 文字列 (または文字列の resultType を含む式) | いいえ |
| dataPathAssignments | Azure Machine Learning でデータパスを変更するために使用される辞書。 データパスの切り替えを有効にします | キーと値のペアが含まれるオブジェクト | いいえ |
| continueOnStepFailure | ステップが失敗した場合に、Machine Learning パイプライン実行の他のステップの実行を続けるかどうか | boolean | いいえ |
注意
Machine Learning パイプライン名と ID のドロップダウン項目を設定するには、ML パイプラインを一覧表示するためのアクセス許可が必要です。 UI は、ログインしているユーザーの資格情報を使用して、AzureMLService API を直接呼び出します。 プライベート エンドポイントを使用すると、ドロップダウン項目の検出時間が大幅に長くなります。
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別の手段でデータを変換する方法を説明している次の記事を参照してください。