首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将数据集输入作为参数提交给AZ ML CLI运行submit-pipeline命令?

在Azure机器学习(Azure Machine Learning)中,可以使用Azure Machine Learning CLI(命令行界面)来将数据集输入作为参数提交给az ml命令的submit-pipeline命令。下面是完善且全面的答案:

要将数据集输入作为参数提交给az ml CLI运行submit-pipeline命令,需要按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,确保已经安装并配置了Azure CLI和Azure Machine Learning CLI。可以参考Azure官方文档进行安装和配置。
  2. 在本地计算机上创建一个包含数据集的文件夹,并将数据集文件放入该文件夹中。确保数据集文件的格式和内容符合Azure Machine Learning的要求。
  3. 打开命令行终端(Command Prompt)或者使用Azure Machine Learning CLI提供的集成终端。
  4. 使用以下命令登录到Azure CLI,并选择要使用的Azure订阅:
  5. 使用以下命令登录到Azure CLI,并选择要使用的Azure订阅:
  6. 使用以下命令登录到Azure Machine Learning CLI,并选择要使用的工作区(Workspace):
  7. 使用以下命令登录到Azure Machine Learning CLI,并选择要使用的工作区(Workspace):
  8. 使用以下命令进入到包含数据集的文件夹:
  9. 使用以下命令进入到包含数据集的文件夹:
  10. 使用以下命令将数据集上传到Azure Machine Learning工作区的默认数据存储中:
  11. 使用以下命令将数据集上传到Azure Machine Learning工作区的默认数据存储中:
  12. 其中,<datastore_name>是Azure Machine Learning工作区中的数据存储的名称,<target_path>是上传后数据集在数据存储中的目标路径。
  13. 使用以下命令获取数据集在数据存储中的路径:
  14. 使用以下命令获取数据集在数据存储中的路径:
  15. 将返回的结果中的"container""path"字段的值记录下来,以备后续使用。
  16. 使用以下命令创建一个参数文件(parameter file),用于指定数据集的路径:
  17. 使用以下命令创建一个参数文件(parameter file),用于指定数据集的路径:
  18. 其中,<datastore_name>是数据存储的名称,<container_value><path_value>是步骤8中获取到的数据集在数据存储中的路径。
  19. 使用以下命令提交Pipeline运行,并将参数文件作为参数传递给submit-pipeline命令:
  20. 使用以下命令提交Pipeline运行,并将参数文件作为参数传递给submit-pipeline命令:
  21. 其中,<pipeline_name>是要运行的Pipeline的名称,<workspace_name>是Azure Machine Learning工作区的名称,<resource_group_name>是Azure资源组的名称,<experiment_name>是要将Pipeline运行提交到的实验的名称。

通过以上步骤,就可以将数据集输入作为参数提交给Azure Machine Learning CLI运行submit-pipeline命令。请注意,这里的示例命令仅供参考,实际使用时需要根据具体情况进行调整。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tiia)
  • 腾讯云云服务器(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  • 腾讯云云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb)
  • 腾讯云云原生应用引擎(https://cloud.tencent.com/product/tke)
  • 腾讯云云存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
  • 腾讯云区块链服务(https://cloud.tencent.com/product/tbaas)
  • 腾讯云人工智能(https://cloud.tencent.com/product/ai)
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

没有搜到相关的视频

领券