적용 대상:
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
팁
Microsoft Fabric의 데이터 팩토리는 더 간단한 아키텍처, 기본 제공 AI 및 새로운 기능을 갖춘 차세대 Azure 데이터 팩토리입니다. 데이터 통합을 접하는 경우 Fabric Data Factory부터 시작합니다. 기존 ADF 워크로드는 Fabric 업그레이드하여 데이터 과학, 실시간 분석 및 보고 전반에 걸쳐 새로운 기능에 액세스할 수 있습니다.
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Microsoft Fabric의 Data Factory로 Azure Data Factory를 업그레이드합니다
Azure Data Factory 및 Synapse Analytics 파이프라인의 단계로 Azure Machine Learning 파이프라인을 실행합니다. Machine Learning 실행 파이프라인 활동을 사용하면 채무 불이행 가능성 식별, 감정 분석 및 고객 행동 패턴 분석과 같은 일괄 예측 시나리오에 활용할 수 있습니다.
아래 비디오는 이 기능에 대한 6분 소개와 데모를 제공합니다.
UI를 사용하여 Machine Learning 파이프라인 실행 작업 만들기
파이프라인에서 Machine Learning 파이프라인 실행 작업을 사용하려면 다음 단계를 완료합니다.
파이프라인 활동 창에서 Machine Learning 검색하고 Machine Learning 파이프라인 실행 작업을 파이프라인 캔버스로 끌어옵니다.
아직 선택하지 않은 경우 캔버스에서 새 Machine Learning 파이프라인 실행 작업과 해당 세팅 탭을 선택하여 세부 정보를 편집합니다.
기존 서비스를 선택하거나 새 Azure Machine Learning 연결된 서비스를 만들고 파이프라인 및 실험의 세부 정보 및 파이프라인에 필요한 파이프라인 매개 변수 또는 데이터 경로 할당을 제공합니다.
구문
{
"name": "Machine Learning Execute Pipeline",
"type": "AzureMLExecutePipeline",
"linkedServiceName": {
"referenceName": "AzureMLService",
"type": "LinkedServiceReference"
},
"typeProperties": {
"mlPipelineId": "machine learning pipeline ID",
"experimentName": "experimentName",
"mlPipelineParameters": {
"mlParameterName": "mlParameterValue"
}
}
}
형식 속성
| 속성 | 설명 | 허용된 값 | 필수 |
|---|---|---|---|
| 이름 | 파이프라인의 작업 이름입니다. | 문자열 | 예 |
| 종류 | 작업 유형은 'AzureMLExecutePipeline'입니다. | 문자열 | 예 |
| 연결된서비스명 | Azure Machine Learning 연결된 서비스 | 연결된 서비스 참조 | 예 |
| mlPipelineId | 게시된 Azure Machine Learning 파이프라인의 ID | 문자열(또는 resultType이 문자열인 식) | 예 |
| experimentName | Machine Learning 파이프라인 실행의 실행 기록 실험 이름 | 문자열(또는 resultType이 문자열인 식) | 아니요 |
| ML 파이프라인 매개변수 | 게시된 Azure Machine Learning 파이프라인 엔드포인트에 전달할 키, 값 쌍입니다. 키는 게시된 Machine Learning 파이프라인에 정의된 파이프라인 매개 변수의 이름과 일치해야 합니다. | 키-값 쌍이 있는 객체(또는 resultType 객체가 있는 표현식) | 아니요 |
| mlParentRunId | 부모 Azure Machine Learning 파이프라인 실행 ID | 문자열(또는 resultType이 문자열인 식) | 아니요 |
| 데이터 경로 할당 | Azure Machine Learning 데이터 경로를 변경하는 데 사용되는 사전입니다. 데이터 경로 전환을 활성화합니다. | 키 값 쌍을 포함하는 개체 | 아니요 |
| 단계 실패 시 계속 진행 | 단계가 실패할 경우 Machine Learning 파이프라인 실행에서 다른 단계를 계속 실행할지 여부 | 부울 | 아니요 |
참고
Machine Learning 파이프라인 이름 및 ID의 드롭다운 항목을 채우려면 사용자에게 ML 파이프라인을 나열할 수 있는 권한이 있어야 합니다. UI는 로그인한 사용자의 자격 증명을 사용하여 AzureMLService API를 직접 호출합니다. 프라이빗 엔드포인트를 사용하는 경우 드롭다운 항목의 검색 시간이 훨씬 길어집니다.
관련 콘텐츠
다른 방법으로 데이터를 변환하는 방법을 설명하는 다음 문서를 참조하세요.