azure - 如何在 AzureML 上使用管道参数

Question

我已经在 AzureML Designer 上构建了一个管道，并且正在尝试使用管道参数，但我无法在 python 脚本模块上获取这些参数的值。

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-your-first-pipeline 本文档包含一个名为“对推理时更改的参数使用管道参数”的部分，但不幸的是，它是空的。

我正在定义管道设置的参数，请参阅底部的屏幕截图。有谁知道使用Designer构建管道时如何使用参数吗？

Answer 1

您可以将每个管道阶段的输出与其输入相关联。例如给定模型评估的结果，我们应该能够轻松识别与所述评估相关的所有工件(模型评估配置、模型规范、模型参数、训练脚本、训练数据等)。

Azure Machine Learning Pipelines引用文章: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/4a3f8e7025334ea8c0de0bada69b031ce54c24a0/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-databricks-as-compute-target.ipynb

我们有一个 AMLS 管道尝试使用日期字符串进行参数化，以在旧历史日期的上下文中处理我们的管道。

这是我们用来提交 pipeline 的代码

from azureml.core.authentication import InteractiveLoginAuthentication
import requests
 
auth = InteractiveLoginAuthentication()
aad_token = auth.get_authentication_header()
 
rest_endpoint = published_pipeline.endpoint
 
print("You can perform HTTP POST on URL {} to trigger this pipeline".format(rest_endpoint))
 
# specify the param when running the pipeline
response = requests.post(rest_endpoint, 
                         headers=aad_token, 
                         json={"ExperimentName": "dtpred-Dock2RTEG-EX-param",
                               "RunSource": "SDK",
                               "DataPathAssignments": {"input_datapath": {"DataStoreName": "erpgen2datastore","RelativePath": "teams/PredictiveInsights/DatePrediction/2019/10/10"}},
                               "ParameterAssignments": {"param_inputDate": "2019/10/10"}})
run_id = response.json()["Id"]
print('Submitted pipeline run: ', run_id)