azureml-pipeline-steps Пакет

Пакеты

steps

Содержит предварительно созданные этапы, которые можно выполнить в конвейере Машинного обучения Azure. Этапы конвейера Azure ML можно настроить вместе, чтобы создать конвейер, который представляет собой общий и многократно используемый рабочий процесс Машинного обучения Azure. На каждом этапе конвейера можно настроить повторное использование результатов предыдущих выполнений, если содержимое этапа (скрипты и зависимости), а также входные данные и параметры не меняются. Классы в этом пакете обычно используются вместе с классами в пакете core. Основной пакет содержит классы для настройки данных (PipelineData), планирования (Schedule) и управления выходными данными этапов (StepRun). Предварительно созданные этапы в этом пакете охватывают множество распространенных сценариев, встречающихся в рабочих процессах машинного обучения. Чтобы приступить к работе с предварительно созданными этапами конвейера, см. следующие материалы: https://aka.ms/pl-first-pipeline Записные книжки Jupyter в GitHub

Модули

adla_step	Содержит функции для создания этапа конвейера Azure ML для выполнения скрипта U-SQL в Azure Data Lake Analytics.
automl_step	Содержит функциональные возможности для добавления этапа конвейера автоматизированного ML в Машинном обучении Azure и управления им.
azurebatch_step	Содержит функциональные возможности для создания этапа конвейера Машинного обучения Azure, запускающего исполняемый файл Windows в пакетной службе Azure.
command_step	Содержит функциональные возможности для создания этапа конвейера Azure ML, выполняющего команды.
data_transfer_step	Содержит функциональные возможности для создания этапа конвейера Azure ML, который передает данные между разными видами хранилищ.
databricks_step	Содержит функциональные возможности для создания этапа конвейера Azure ML для запуска записной книжки Databricks или скрипта Python в DBFS.
estimator_step	Содержит функциональные возможности для создания этапа конвейера, выполняющего оценщик для обучения модели Машинного обучения.
hyper_drive_step	Содержит функциональные возможности для создания и контроля этапов конвейера Машинного обучения Azure, которые выполняют настройку параметров.
kusto_step	Содержит функциональные возможности для создания этапа конвейера Azure ML для выполнения записной книжки Kusto.
module_step	Содержит функции для добавления этапа конвейера Машинного обучения Azure с помощью существующей версии Module.
mpi_step	Содержит функциональные возможности для добавления этапа конвейера Azure ML для запуска задания MPI для обучения модели в рамках Машинного обучения.
parallel_run_config	Содержит функциональные возможности для настройки ParallelRunStep.
parallel_run_step	Содержит функциональные возможности для добавления этапа запуска пользовательского скрипта в параллельном режиме для нескольких целевых объектов AmlCompute.
python_script_step	Содержит функциональные возможности для создания этапа конвейера Azure ML, выполняющего скрипт Python.
r_script_step	Содержит функциональные возможности для создания этапа конвейера Azure ML, выполняющего скрипт R.
synapse_spark_step	Содержит функциональные возможности для создания этапа Azure ML Synapse, выполняющего скрипт Python.