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Minor Error in Documentation - Automated Machine Learning Continuous retraining using Pipelines and Time-Series TabularDataset

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
1/5
Geschätzter Aufwand
Unter einer Stunde
Anfängerfreundlichkeit
45/100
Issue-Typ
Dokumentation
Klarheit
Klar beschrieben
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
azure, jupyter-notebook, python

Rechercherichtung

Öffne how-to-use-azureml/automated-machine-learning/continuous-retraining/auto-ml-continuous-retraining.ipynb und untersuche den vorletzten Codeabschnitt zur Planung der Datenaufnahme-Pipeline. Verifiziere, dass die NOAA weather data pipeline das zu veröffentlichende Objekt ist, und bestätige, dass der Abschnitt data_pipeline statt training_pipeline verwendet.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

In the Notebook, "Automated Machine Learning Continuous retraining using Pipelines and Time-Series TabularDataset" there is a minor error, in the second last code section, referring to the scheduling of the Data-Ingestion Pipeline.

The provided code refers incorrectly to the training_pipeline rather than the data_pipeline used to retrieve daily NOAA weather data.

pipeline_name = "DataIngestion-Pipeline-NOAAWeather"
published_pipeline = training_pipeline.publish(
name=pipeline_name, description="Pipeline that updates NOAAWeather Dataset"
)

Should be:

pipeline_name = "DataIngestion-Pipeline-NOAAWeather"
published_pipeline = data_pipeline.publish(
name=pipeline_name, description="Pipeline that updates NOAAWeather Dataset"
)

Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
4.4k
Forks
2.6k
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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