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Pipeline parameters used with DataPath and DataPathComputeBinding to specify side inputs of Parallel pipeline

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評估

難度
4/5
預估耗時
3-5 天
新手友好度
35/100
Issue 類型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活躍度
停滯
技術堆疊
azure, python
領域
documentation, machine-learning

研究方向

從 PipelineParameter API 頁面和連結的 AzureML-Docset 原始檔開始，然後使用 azureml-core==1.40.0.post2 和 azureml-pipeline==1.40.0 重現該範例。將文件中 DataPath/DataPathComputeBinding 的用法與回報的 ParallelRunStep 錯誤進行比較；當文件或支援版本指南準確反映該行為時，即視為完成。

由索引模型根據 Issue 內容生成。

描述

[Enter feedback here]
I'm following this example to create a PipelineParameters for my Parallel pipeline

from azureml.core.datastore import Datastore
from azureml.data.datapath import DataPath, DataPathComputeBinding
from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep
from azureml.pipeline.core import PipelineParameter

datastore = Datastore(workspace=workspace, name="workspaceblobstore")
datapath = DataPath(datastore=datastore, path_on_datastore='input_data')
data_path_pipeline_param = (PipelineParameter(name="input_data", default_value=datapath),
                           DataPathComputeBinding(mode='mount'))

train_step = PythonScriptStep(script_name="train.py",
                             arguments=["--input", data_path_pipeline_param],
                             inputs=[data_path_pipeline_param],
                             compute_target=compute_target,
                             source_directory=project_folder)

This is my code to create the pipeline with the parameters

path = DataPath(datastore=default_store, path_on_datastore='path')
input_param= (PipelineParameter(name="param_name", default_value=path), DataPathComputeBinding(mode='mount'))

parallel_run_config = ParallelRunConfig(
    source_directory=script_dir,
    entry_script='script.py',  # the user script to run against each input
    partition_keys=['key'],
    error_threshold=50,
    output_action='append_row',
    environment=environment,
    compute_target=compute_target, 
    node_count=2,
    run_invocation_timeout=1200
)

parallel_run_step = ParallelRunStep(
    name='test-batch-inference',
    inputs=[partition_input],
    side_inputs=[input1, input2, input_param],
    output=output_dir,
    parallel_run_config=parallel_run_config,
    arguments=['--input_param', input_param],
    allow_reuse=False
)

And it raised this error:

Exception: Step input must be of any type: (<class 'azureml.data.dataset_consumption_config.DatasetConsumptionConfig'>, <class 'azureml.pipeline.core.pipeline_output_dataset.PipelineOutputFileDataset'>, <class 'azureml.pipeline.core.pipeline_output_dataset.PipelineOutputTabularDataset'>, <class 'azureml.data.output_dataset_config.OutputFileDatasetConfig'>, <class 'azureml.data.output_dataset_config.OutputTabularDatasetConfig'>, <class 'azureml.data.output_dataset_config.LinkFileOutputDatasetConfig'>, <class 'azureml.data.output_dataset_config.LinkTabularOutputDatasetConfig'>), found <class 'tuple'>

I'm using azureml-core==1.40.0.post2, azureml-pipeline==1.40.0
It's seems like the sample code is not supported with these version? Before trying this datapath as pipeline parameter, I tried int type input and its just work fine

Document Details

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主要語言
Jupyter Notebook
星號
4.4k
分支
2.6k
30 天內沒有已合併 PR

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