Een script uitvoeren als een opdrachttaak

Wanneer u een script hebt waarmee een machine learning-model wordt getraind, kunt u het uitvoeren als een opdrachttaak in Azure Machine Learning.

Een opdrachttaak configureren en verzenden

Als u een script wilt uitvoeren als opdrachttaak, moet u de taak configureren en verzenden.

Als u een opdrachttaak wilt configureren met de Python SDK (v2), gebruikt u de command functie. Als u een script wilt uitvoeren, moet u waarden opgeven voor de volgende parameters:

• code: de map met het script dat moet worden uitgevoerd.
• command: Hiermee geeft u op welk bestand moet worden uitgevoerd.
• environment: De benodigde pakketten die op de berekening moeten worden geïnstalleerd voordat u de opdracht uitvoert.
• compute: het rekenproces dat moet worden gebruikt om de opdracht uit te voeren.
• display_name: De naam van de afzonderlijke taak.
• experiment_name: De naam van het experiment waartoe de taak behoort.

U kunt een opdrachttaak configureren om een bestand met de naam train.pyuit te voeren op het rekencluster aml-cluster met de volgende code:

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"
    )

Wanneer uw taak is geconfigureerd, kunt u deze verzenden, waardoor de taak wordt gestart en het script wordt uitgevoerd:

# submit job
returned_job = ml_client.create_or_update(job)

U kunt de taak monitoren en beoordelen in de Azure Machine Learning Studio. Alle taken met dezelfde experimentnaam worden gegroepeerd onder hetzelfde experiment. U kunt een afzonderlijke taak vinden met behulp van de opgegeven weergavenaam.

Alle invoer en uitvoer van een opdrachttaak worden bijgehouden. U kunt controleren welke opdracht u hebt opgegeven, welke berekening is gebruikt en welke omgeving is gebruikt om het script uit te voeren op de opgegeven berekening.