如何从 PythonScriptStep 访问输出文件夹？

Question

我是 azure-ml 的新手，我的任务是为几个管道步骤进行一些集成测试。我准备了一些输入测试数据和一些预期的输出数据，我将它们存储在 'test_datastore' 上。下面的示例代码是我想要做的事情的简化版本：

ws = Workspace.from_config('blabla/config.json')
ds = Datastore.get(ws, datastore_name='test_datastore')

main_ref = DataReference(datastore=ds,
                            data_reference_name='main_ref'
                            )

data_ref = DataReference(datastore=ds,
                            data_reference_name='main_ref',
                            path_on_datastore='/data'
                            )


data_prep_step = PythonScriptStep(
            name='data_prep',
            script_name='pipeline_steps/data_prep.py',
            source_directory='/.',
            arguments=['--main_path', main_ref,
                        '--data_ref_folder', data_ref
                        ],
            inputs=[main_ref, data_ref],
            outputs=[data_ref],
            runconfig=arbitrary_run_config,
            allow_reuse=False
            )

我愿意：

我的 data_prep_step 到运行,
让它在我的 data_ref) 的路径上存储一些数据，并且
之后我想在管道外访问这些存储的数据

但是，我在文档中找不到有用的函数。任何指导将不胜感激。

Answer 1

这里有两个重要的想法 -- 让我们从主要的开始。

主要提问

With an Azure ML Pipeline, how can I access the output data of a PythonScriptStep outside of the context of the pipeline?

简答

考虑使用 OutputFileDatasetConfig (docs example)，而不是 DataReference。

对于你上面的例子，我只是改变你的最后两个定义。

data_ref = OutputFileDatasetConfig(
    name='data_ref',
    destination=(ds, '/data')
).as_upload()


data_prep_step = PythonScriptStep(
    name='data_prep',
    script_name='pipeline_steps/data_prep.py',
    source_directory='/.',
    arguments=[
        '--main_path', main_ref,
        '--data_ref_folder', data_ref
                ],
    inputs=[main_ref, data_ref],
    outputs=[data_ref],
    runconfig=arbitrary_run_config,
    allow_reuse=False
)

一些笔记：

务必查看 DataPath 的工作原理。乍一看可能很棘手。
如果您不希望以后的运行覆盖第一个运行的数据，请在 `.as_upload() 方法中设置 overwrite=False。

辅助提问

how might I programmatically test the functionality of my Azure ML pipeline?

恕我直言，谈论数据管道测试的人还不够多。

数据管道测试分为三个方面：

单元测试（步骤中的代码有效？
集成测试（代码在提交到 Azure ML 服务时有效）
数据预期测试（出来的数据符合我的预期）

对于 #1，我认为它应该在管道之外完成，也许作为辅助函数包的一部分对于 #2，为什么不只查看整个管道是否完成，我想通过这种方式获得更多信息。这就是我们运行我们 CI.

的方式

#3 是最多汁的，我们在我们的管道中使用 Great Expectations (GE) Python 库来做到这一点。 GE 社区将这些称为“期望测试”。对我来说，在 Azure ML 管道中包含期望测试有两种选择：

在 PythonScriptStep 本身内，即
1. 运行无论你有什么代码
2. 在写出之前用GE测试输出；或者，
对于每个功能 PythonScriptStep，挂起下游 PythonScriptStep 关闭它，您运行您对输出数据的期望。

我们的团队做了#1，但是这两种策略都应该有效。这种方法的优点在于，您可以运行通过运行管道（这也使集成测试变得容易）来测试您的期望。

如何从 PythonScriptStep 访问输出文件夹？

How to acces output folder from a PythonScriptStep?

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