Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

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

オープン
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評価

難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
初心者へのやさしさ
45/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
azure, jupyter-notebook, python
領域
documentation, machine-learning

調査の方向性

aml-pipelines-use-databricks-as-compute-target.ipynb から始め、issue に記載されている 5 つの Databricks シナリオを確認します。各シナリオに必要なセルを追跡し、その後、各ユースケースを個別に理解できるようにします。完了とは、顧客が関連のない例を移動せずに、1 つのシナリオのセルを特定して追える状態を指します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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
主要言語
Jupyter Notebook
スター
4.4k
フォーク
2.6k
30日以内にマージされた PR はありません

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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