带有 DataTransferStep 的 Azure ML PipelineData 结果为 0 字节文件

Question

我正在使用 azureml Python SDK 构建 Azure ML 管道。管道调用 PythonScriptStep 将数据存储在 AML 工作区的 workspaceblobstore 上。

我想扩展管道以将管道数据导出到 Azure Data Lake（第 1 代）。据我了解，Azure ML 不支持将 PythonScriptStep 的输出直接连接到 Azure Data Lake（第 1 代）。因此，我向管道添加了一个额外的 DataTransferStep，它将 PythonScriptStep 的输出作为直接输入到 DataTransferStep 中。根据 Microsoft 文档，这应该是可能的。

到目前为止，我已经构建了这个解决方案，只有这会在第 1 代数据湖上生成一个 0 字节的文件。我认为 output_export_blob PipelineData 没有正确引用 test.csv，因此 DataTransferStep 无法找到输入。如何将 DataTransferStep 与 PythonScriptStep 的 PipelineData 输出正确连接？

我遵循的示例： https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-with-data-dependency-steps.ipynb

pipeline.py

input_dataset = delimited_dataset(
    datastore=prdadls_datastore,
    folderpath=FOLDER_PATH_INPUT,
    filepath=INPUT_PATH
)

output_export_blob = PipelineData(
    'export_blob',
    datastore=workspaceblobstore_datastore,
)

test_step = PythonScriptStep(
    script_name="test_upload_Whosebug.py",
    arguments=[
        "--output_extract", output_export_blob,
    ],
    inputs=[
        input_dataset.as_named_input('input'),
    ],
    outputs=[output_export_blob],
    compute_target=aml_compute,
    source_directory="."
)

output_export_adls = DataReference(
    datastore=prdadls_datastore, 
    path_on_datastore=os.path.join(FOLDER_PATH_OUTPUT, 'test.csv'),
    data_reference_name='export_adls'        
)

export_to_adls = DataTransferStep(
    name='export_output_to_adls',
    source_data_reference=output_export_blob,
    source_reference_type='file',
    destination_data_reference=output_export_adls,
    compute_target=adf_compute
)

pipeline = Pipeline(
    workspace=aml_workspace, 
    steps=[
        test_step, 
        export_to_adls
    ]
)

test_upload_Whosebug.py

import os
import pathlib
from azureml.core import Datastore, Run

parser = argparse.ArgumentParser("train")
parser.add_argument("--output_extract", type=str)
args = parser.parse_args() 

run = Run.get_context()
df_data_all = (
    run
    .input_datasets["input"]
    .to_pandas_dataframe()
)

os.makedirs(args.output_extract, exist_ok=True)
df_data_all.to_csv(
    os.path.join(args.output_extract, "test.csv"), 
    index=False
)

Answer 1

代码示例非常有用。感谢那。你说得对，得到 PythonScriptStep -> PipelineData 可能会让人感到困惑。即使没有 DataTransferStep.

也能开始工作

我 100% 不知道发生了什么，但我想我会吐出一些想法：

您的 PipelineData、export_blob 是否包含 "test.csv" 文件？在对 DataTransferStep 进行故障排除之前，我会验证这一点。您可以使用 SDK 或使用 UI 更轻松地验证这一点。
1. 转到 PipelineRun 页面，单击有问题的 PythonScriptStep。
2. 在 "Outputs + Logs" 页面上，有一个 "Data Outputs" 部分（最初加载速度很慢）
3. 打开它，你会看到输出 PipelineDatas 然后点击 "View Output"
4. 导航到 Azure 门户或 Azure 存储资源管理器中的给定路径。
在 test_upload_Whosebug.py 中，您在调用 .to_csv() 时将 PipelineData 视为一个目录，而不是您只是调用 df_data_all.to_csv(args.output_extract, index=False) 的文件。也许尝试用 is_directory=True 定义 PipelineData。不确定是否需要这样做。

带有 DataTransferStep 的 Azure ML PipelineData 结果为 0 字节文件

Azure ML PipelineData with DataTransferStep results in 0 bytes file

python

azure

azureml

azure-machine-learning-service