如何在 Azure 机器学习管道中组织一个接一个的步骤？
How to organize one step after another in Azure Machine Learning Pipelines?
我已经通过三个步骤定义了一个 Azure 机器学习管道：
e2e_steps=[etl_model_step, train_model_step, evaluate_model_step]
e2e_pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps = e2e_steps)
想法是运行给定序列中的管道：
- etl_model_step
- train_model_step
- evaluate_model_step
但是，我的实验失败了，因为它试图在 train_model_step 之前执行 evaluate_model_step：
如何强制执行顺序？
azureml.pipeline.core.StepSequence 让你做到这一点。
A StepSequence can be used to easily run steps in a specific order, without needing to specify data dependencies through the use of PipelineData.
请参阅 the docs 了解更多信息。
但是，让步骤 运行 有序的更好方法是通过 PipelineData 或 OutputFileDatasetConfig 将它们拼接在一起。在您的示例中，train_step 是否取决于 etl step 的输出？如果是这样，请考虑让步骤按顺序 运行 的方式进行。有关详细信息，请参阅 this tutorial 了解更多信息
我已经通过三个步骤定义了一个 Azure 机器学习管道：
e2e_steps=[etl_model_step, train_model_step, evaluate_model_step]
e2e_pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps = e2e_steps)
想法是运行给定序列中的管道：
- etl_model_step
- train_model_step
- evaluate_model_step
但是，我的实验失败了，因为它试图在 train_model_step 之前执行 evaluate_model_step：
如何强制执行顺序？
azureml.pipeline.core.StepSequence 让你做到这一点。
A StepSequence can be used to easily run steps in a specific order, without needing to specify data dependencies through the use of PipelineData.
请参阅 the docs 了解更多信息。
但是，让步骤 运行 有序的更好方法是通过 PipelineData 或 OutputFileDatasetConfig 将它们拼接在一起。在您的示例中，train_step 是否取决于 etl step 的输出？如果是这样，请考虑让步骤按顺序 运行 的方式进行。有关详细信息，请参阅 this tutorial 了解更多信息