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

Azure ML Pipeline with V2 SDK

オープン
#1,882 コメント 3 件 リアクション 1 件 担当者 0 名 GitHub で見る

まだ誰も着手していません。

評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
20/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
azure, jupyter-notebook, kubernetes

調査の方向性

特定のファイル、テスト、またはエントリーポイントは特定されていません。リンクされている Azure ML トレーニング資料を確認し、説明されている Blob、pipeline、DevOps、ACI、AKS のワークフローと比較してください。完了条件は、一覧にあるすべての手順について、既存の例における issue が報告した不足点も含め、完全な SDK V2 ガイダンスが揃っていることです。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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.

主要言語
Jupyter Notebook
スター
4.4k
フォーク
2.6k
PR マージ指標
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。

Azure/MachineLearningNotebooks のほかの issue

Azure/MachineLearningNotebooks の issue をすべて見る

似ている issue

Cloud の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。