Ejecución de un script como trabajo de comando

Cuando tenga un script que entrene un modelo de aprendizaje automático, puede ejecutarlo como un trabajo de comando en Azure Machine Learning.

Configuración y envío de un trabajo de comando

Para ejecutar un script como trabajo de comando, debe configurar y enviar el trabajo.

Para configurar un trabajo de comando con el SDK de Python (v2), use la command función . Para ejecutar un script, debe especificar valores para los parámetros siguientes:

• code: la carpeta que incluye el script que se va a ejecutar.
• command: especifica el archivo que se va a ejecutar.
• environment: Los paquetes necesarios para instalar en el sistema de cómputo antes de ejecutar el comando.
• compute: El recurso de cálculo que se va a usar para ejecutar el comando.
• display_name: nombre del trabajo individual.
• experiment_name: el nombre del experimento al que pertenece el trabajo.

Puede configurar un trabajo de comando para ejecutar un archivo denominado train.py, en el clúster de proceso denominado aml-cluster con el código siguiente:

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"
    )

Cuando su trabajo está configurado, puede enviarlo para iniciar el trabajo y ejecutar el script:

# submit job
returned_job = ml_client.create_or_update(job)

Puede supervisar y revisar el trabajo en Azure Machine Learning Studio. Todos los trabajos con el mismo nombre del experimento se agrupan en el mismo experimento. Puede encontrar un trabajo individual mediante un nombre para mostrar especificado.

Se realiza un seguimiento de todas las entradas y salidas de un trabajo de comando. Puede revisar qué comando especificó, qué proceso se usó y qué entorno se usó para ejecutar el script en el proceso especificado.