Del via

Bruk Azure Machine Læring-aktiviteten til å kjøre en jobb på en Azure Machine Læring forekomst

  • Artikkel

Azure Machine Læring aktivitet i Data Factory for Microsoft Fabric lar deg kjøre en jobb på en Azure Machine Læring forekomst.

Forutsetning

Du må fullføre følgende forutsetninger for å komme i gang:

Legg til en Azure Machine-Læring aktivitet i et datasamlebånd med brukergrensesnittet

Hvis du vil bruke en Azure Machine-Læring aktivitet i et datasamlebånd, kan du fullføre følgende fremgangsmåte:

Opprett aktiviteten

  1. Opprett et nytt datasamlebånd i arbeidsområdet.

  2. Søk etter Azure Machine-Læring i aktivitetsruten for datasamlebåndet, og velg den for å legge den til i datasamlebåndlerretet.

    Merk

    Du må kanskje utvide menyen og rulle nedover for å se Azure Machine-Læring aktivitet som uthevet i følge skjermbildet.

    Screenshot of the Fabric UI with the Activities pane and Azure Machine Learning activity highlighted.

  3. Velg den nye Azure Batch-aktiviteten på lerretet for datasamlebåndredigering hvis den ikke allerede er valgt.

    Screenshot showing the General settings tab of the Azure Machine Learning activity.

Se veiledningen for generelle innstillinger for å konfigurere fanen Generelle innstillinger.

Aktivitetsinnstillinger for Azure Machine Læring

  1. Velg fanen Innstillinger, og deretter kan du velge en eksisterende eller opprette en ny Azure Machine Læring-tilkobling.
  2. Velg og endepunkttype, enten Batch Endpoint eller Pipeline (v1).
  3. Angi et satsvist endepunkt og satsvis distribusjon og konfigurer **Jobbinnstillinger for batchendepunkttypen, eller oppgi datasamlebånddetaljer for å kjøre en Azure Machine Læring Pipeline (v1).

Screenshot showing the Settings tab of the Azure Machine Learning activity.

Lagre og kjøre eller planlegge datasamlebåndet

Når du har konfigurert andre aktiviteter som kreves for datasamlebåndet, bytter du til Hjem-fanen øverst i redigeringsprogrammet for datasamlebåndet, og velger lagre-knappen for å lagre datasamlebåndet. Velg Kjør for å kjøre den direkte, eller Planlegg for å planlegge den. Du kan også vise kjøreloggen her eller konfigurere andre innstillinger.

Screenshot showing the Home tab in the pipeline editor with the tab name, Save, Run, and Schedule buttons highlighted.

Relatert innhold