Azure Data Factory および Synapse Analytics でAzure Machine Learning パイプラインを実行する

適用対象: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

ヒント

Microsoft FabricのData Factoryにおける同等の活動については、Azure Machine Learning activityを参照してください。

Azure Data Factoryと Synapse Analytics パイプラインのステップとして、Azure Machine Learning パイプラインを実行します。 Machine Learning実行パイプラインアクティビティを使用すると、ローンのデフォルトの特定、感情分析、顧客の行動パターンの分析などの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。

UI を使用して Machine Learning パイプラインの実行アクティビティを作成する

パイプラインで Machine Learning パイプラインの実行アクティビティを使用するには、次の手順を実行します。

  1. パイプライン アクティビティ ペインで Machine Learning を検索し、Machine Learning 実行パイプライン 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。

  2. キャンバス上の新しいMachine Learningパイプライン実行アクティビティがまだ選択されていない場合は選択し、そのSettings タブを選択して詳細を編集します。

    機械学習パイプライン実行アクティビティのUIを表示します。

  3. 既存の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 パラメーターまたはデータ パスの割り当てを指定します。

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
名前 パイプラインのアクティビティの名前。 String はい
型 アクティビティの種類は "AzureMLExecutePipeline" です String はい
linkedServiceName Azure Machine Learningへの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
実験名 機械学習パイプラインの実行履歴の実験名 文字列 (または文字列の resultType を含む式) いいえ
mlPipelineParameters 公開された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 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
データパス割り当て Azure Machine Learningのデータパスを変更するために使用されるディクショナリ。 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
ステップ失敗時に続行 ステップが失敗した場合に、Machine Learning パイプラインの実行で他のステップの実行を続行するかどうか boolean いいえ

Note

機械学習パイプライン名と ID のドロップダウン項目を設定するには、ユーザーは ML パイプラインを表示する権限を持っている必要があります。 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。

関連するコンテンツ

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。

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