Azure Data Factory 및 Synapse Analytics에서 Azure Machine Learning 파이프라인 실행
적용 대상:
Azure Data Factory Azure Synapse Analytics
팁
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Azure Data Factory 및 Synapse Analytics 파이프라인의 단계로 Azure Machine Learning 파이프라인을 실행합니다. Machine Learning Execute Pipeline 작업을 통해 가능한 대출 기본값 식별, 감정 확인 및 고객 동작 패턴 분석과 같은 일괄 처리 예측 시나리오를 사용할 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 작업 창에서 Machine Learning을 검색하고 Machine Learning 파이프라인 실행 작업을 파이프라인 캔버스로 끌어옵니다.
아직 선택되지 않은 경우 캔버스에서 새 Machine Learning 파이프라인 실행 작업을 선택하고 해당 설정 탭을 선택하여 세부 정보를 편집합니다.
기존 서비스를 선택하거나 새 Azure Machine Learning 연결 서비스를 만들고 파이프라인 및 실험에 대한 세부 정보와 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 |
|---|---|---|---|
| name | 파이프라인의 작업 이름입니다. | 문자열 | 예 |
| type | 작업 유형은 'AzureMLExecutePipeline'입니다. | 문자열 | 예 |
| linkedServiceName | Azure Machine Learning에 연결된 서비스 | 연결된 서비스 참조 | 예 |
| mlPipelineId | 게시된 Azure Machine Learning 파이프라인의 ID | 문자열(또는 resultType 문자열이 있는 식) | 예 |
| experimentName | Machine Learning 파이프라인 실행의 실행 기록 실험 이름 | 문자열(또는 resultType 문자열이 있는 식) | 아니요 |
| mlPipelineParameters | 게시된 Azure Machine Learning 파이프라인 엔드포인트에 전달할 키, 값 쌍입니다. 키는 게시된 Azure Machine Learning 파이프라인에 정의된 파이프라인 매개 변수의 이름과 일치해야 합니다. | 키 값 쌍이 있는 개체(또는 resultType 개체가 있는 식) | 아니요 |
| mlParentRunId | 부모 Azure Machine Learning 파이프라인 실행 ID | 문자열(또는 resultType 문자열이 있는 식) | 아니요 |
| dataPathAssignments | Azure Machine learning에서 데이터 경로를 변경하는 데 사용되는 사전입니다. 데이터 경로 전환 사용 | 키 값 쌍을 포함하는 개체 | 아니요 |
| continueOnStepFailure | 단계가 실패하는 경우 Machine Learning 파이프라인 실행에서 다른 단계의 실행을 계속할지 여부 | 부울 값 | 아니요 |
참고 항목
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.
관련 콘텐츠
다른 방법으로 데이터를 변환하는 방법을 설명하는 다음 문서를 참조하세요.