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Azure ML Pipeline with V2 SDK

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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
20/100
Tipo de issue
Documentação
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
azure, jupyter-notebook, kubernetes
Domínio
cloud, data-engineering, devops, machine-learning

Direção de pesquisa

Nenhum arquivo, teste ou ponto de entrada específico é identificado. Revise o material de treinamento do Azure ML vinculado e compare-o com o fluxo de trabalho descrito de Blob, pipeline, DevOps, ACI e AKS. O trabalho estará concluído quando houver orientações completas do SDK V2 para todas as etapas listadas, incluindo as lacunas apontadas pelo issue nos exemplos existentes.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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.

Linguagem predominante
Jupyter Notebook
Estrelas
4.4k
Forks
2.6k
Nenhum PR com merge em 30d

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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