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Azure ML Pipeline with V2 SDK

Offen
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Bewertung

Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Anfängerfreundlichkeit
20/100
Issue-Typ
Dokumentation
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
azure, jupyter-notebook, kubernetes
Bereich
cloud, data-engineering, devops, machine-learning

Rechercherichtung

Es wird keine bestimmte Datei, kein bestimmter Test und kein bestimmter Einstiegspunkt identifiziert. Überprüfe das verlinkte Azure ML-Trainingsmaterial und vergleiche es mit dem beschriebenen Blob-, pipeline-, DevOps-, ACI- und AKS-Workflow. Die Aufgabe ist abgeschlossen, wenn vollständige SDK V2-Anleitungen für alle aufgeführten Schritte vorhanden sind, einschließlich der Lücken, auf die der Issue in bestehenden Beispielen hinweist.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Previously microsoft suggested us to learn Azure ML Pipeline (using SDK V1) & then use it for our model creation. Link for the training is https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/.

The process that we followed:

  1. Azure Data Factory generates a new file every month for all the models & publishes in Blob storage.
  2. We have created and published Azure ML Pipeline for models which gets data from Blob, preprocess the data, train model, register the model, finds feature importance, finds data drift.
  3. Then we have used the Azure ML Pipeline ID in DevOps build pipeline, so that the ML Pipeline can be triggered through build Pipeline (The build pipeline gets triggered through Azure Logic App, whenever a new file is published to the Blob container).
  4. Post DevOps pipeline's completion, release pipeline deploys the model into ACI & AKS.

Now we have been suggested to use SDK V2 for all our model training & other processes.
Please suggest, how can we perform all the above steps using SDK V2. All the microsoft documents are incomplete to answer this.
As SDK V1 is legacy now, we are bound to move our code to V2. But SDK V2 examples are incomplete to address our issues.

Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
4.4k
Forks
2.6k
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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