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Databricks AML sample is confusing: need separate sample of individual use case

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Évaluation

Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Accessibilité débutants
45/100
Type d'issue
Documentation
Clarté
Plutôt claire
Activité
À l'abandon
Stack technique
azure, jupyter-notebook, python
Domaine
documentation, machine-learning

Piste de recherche

Commencez par aml-pipelines-use-databricks-as-compute-target.ipynb et examinez les cinq scénarios Databricks répertoriés dans l’issue. Suivez les cellules nécessaires pour chaque scénario, puis rendez chaque cas d’utilisation compréhensible indépendamment des autres ; le travail est terminé lorsqu’un client peut identifier et suivre les cellules d’un scénario sans parcourir d’exemples sans rapport.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

The GIHUB sample designed for multiple use-cases and some of the customers are getting confused and unable to follow exactly what are the specific cells they need to run for a specific scenario. Please review and ensure the notebook has clear steps for each scenario.

https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-databricks-as-compute-target.ipynb

currently this notebook has all these scenarios which is difficult to follow:

The notebook will show:

  1. Running an arbitrary Databricks notebook that the customer has in Databricks workspace
  2. Running an arbitrary Python script that the customer has in DBFS
  3. Running an arbitrary Python script that is available on local computer (will upload to DBFS, and then run in Databricks)
  4. Running a JAR job that the customer has in DBFS.
  5. How to get run context in a Databricks interactive cluster
Langage dominant
Jupyter Notebook
Étoiles
4.4k
Forks
2.6k
Aucune PR mergée en 30 j

Guide de contribution

Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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