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：

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。
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。
打开命令行终端（Command Prompt）或者使用Azure Machine Learning CLI提供的集成终端。
使用以下命令登录到Azure CLI，并选择要使用的Azure订阅：
使用以下命令登录到Azure CLI，并选择要使用的Azure订阅：
使用以下命令登录到Azure Machine Learning CLI，并选择要使用的工作区（Workspace）：
使用以下命令登录到Azure Machine Learning CLI，并选择要使用的工作区（Workspace）：
使用以下命令进入到包含数据集的文件夹：
使用以下命令进入到包含数据集的文件夹：
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：
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：
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。
使用以下命令获取数据集在数据存储中的路径：
使用以下命令获取数据集在数据存储中的路径：
将返回的结果中的"container"和"path"字段的值记录下来，以备后续使用。
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：
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：
其中，<datastore_name>是数据存储的名称，<container_value>和<path_value>是步骤8中获取到的数据集在数据存储中的路径。
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：
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：
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。