Executar um script como trabalho de comando

Quando tens um script que treina um modelo de aprendizagem automática, podes executá-lo como um trabalho de comando no Azure Machine Learning.

Configurar e submeter uma tarefa de comando

Para executar um script como trabalho de comando, precisas de configurar e submeter o trabalho.

Para configurar um trabalho de comandos com o SDK Python (v2), utiliza-se a command função. Para executar um script, precisa de especificar valores para os seguintes parâmetros:

• code: A pasta que inclui o script a executar.
• command: Especifica qual ficheiro executar.
• environment: Os pacotes necessários a serem instalados no cálculo antes de executar o comando.
• compute: O cálculo a usar para executar o comando.
• display_name: O nome do trabalho individual.
• experiment_name: O nome da experiência a que pertence o trabalho.

Pode configurar um trabalho de comando para executar um ficheiro chamado train.py, no cluster de computação nomeado aml-cluster com o seguinte código:

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"
    )

Quando o seu trabalho está configurado, pode submetê-lo, o que inicia o trabalho e executa o script:

# submit job
returned_job = ml_client.create_or_update(job)

Pode monitorizar e rever o trabalho no estúdio Azure Machine Learning. Todas as tarefas com o mesmo nome de experimento estão agrupadas sob o mesmo experimento. Pode encontrar um trabalho individual usando o nome de exibição especificado.

Todas as entradas e saídas de um trabalho de comando são monitorizadas. Pode rever que comando especificou, que cálculo foi usado e que ambiente foi usado para executar o script no cálculo especificado.