Uruchamianie skryptu jako zadania polecenia

  • 3 min

Jeśli masz skrypt, który trenuje model uczenia maszynowego, możesz uruchomić go jako zadanie polecenia w usłudze Azure Machine Learning.

Konfigurowanie i przesyłanie zadania polecenia

Aby uruchomić skrypt jako zadanie polecenia, należy skonfigurować i przesłać zadanie.

Aby skonfigurować zadanie polecenia przy użyciu zestawu SDK języka Python (wersja 2), należy użyć command funkcji . Aby uruchomić skrypt, należy określić wartości następujących parametrów:

  • code: folder zawierający skrypt do uruchomienia.
  • command: określa, który plik ma zostać uruchomiony.
  • environment: niezbędne pakiety do zainstalowania na obliczeniach przed uruchomieniem polecenia .
  • compute: obliczenia używane do uruchamiania polecenia .
  • display_name: nazwa pojedynczego zadania.
  • experiment_name: nazwa eksperymentu, do którego należy zadanie.

Wskazówka

Dowiedz się więcej o command funkcji i wszystkich możliwych parametrach w dokumentacji referencyjnej dla zestawu SDK języka Python (wersja 2).

Można skonfigurować zadanie polecenia, aby uruchomić plik o nazwie train.py w klastrze obliczeniowym o nazwie aml-cluster za pomocą następującego kodu:

from azure.ai.ml import command

# configure job
job = command(
    code="./src",
    command="python train.py",
    environment="AzureML-sklearn-0.24-ubuntu18.04-py37-cpu@latest",
    compute="aml-cluster",
    display_name="train-model",
    experiment_name="train-classification-model"
    )

Po skonfigurowaniu zadania można go przesłać, co inicjuje zadanie i uruchamia skrypt:

# submit job
returned_job = ml_client.create_or_update(job)

Możesz monitorować i przeglądać zadanie w usłudze Azure Machine Learning Studio. Wszystkie zadania o tej samej nazwie eksperymentu są grupowane w ramach tego samego eksperymentu. Pojedyncze zadanie można znaleźć przy użyciu określonej nazwy wyświetlanej.

Śledzone są wszystkie dane wejściowe i wyjściowe zadania polecenia. Możesz przejrzeć określone polecenie, które obliczenia zostały użyte i które środowisko zostało użyte do uruchomienia skryptu w określonym środowisku obliczeniowym.