[azureml python sdk v2] access files in URI_FOLDER output after job has finished?
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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, jupyter-notebook, python
- 領域
- data, machine-learning
研究方向
先從 issue 中展示的 Azure ML v2 SDK job 和 NodeOutput API 開始,然後將其與 MlflowClient 存取路徑進行比較。在 job ivory_octopus_yd6by49kxf 完成後,記錄或示範一種以程式方式列出、擷取和下載 URI_FOLDER 檔案的方法,即視為完成。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
I have a training job that persists some files in an URI_FOLDER output.
How can I access those through the v2 SDK API after the job has finished?
1. job setup
The output is set up like this in the command:
job = command(
# ...
outputs=dict(
outputs=Output(type=AssetTypes.URI_FOLDER, mode='rw_mount'),
),
command="python training_script.py " +
"--outputs_dir ${{outputs.outputs}} " +
# ...other arguments...
)
This seems to work fine, the corresponding folder is mounted correctly and accessible in the training script.
2. training script
In the training script, I persist a dataframe like this:
parser.add_argument("--outputs_dir", dest="outputs_dir", default=DEFAULT_MODEL_DIR)
# ...
some_dataframe.to_csv(os.path.join(args.outputs_dir, 'some_dataframe.csv'), index=True)
This works fine.
3. resulting dataset
After the job has finished, the outputs are available as a dataset.
This is what is shown in Azure ML Studio in the "Overview" tab for job ivory_octopus_yd6by49kxf:

The dataset is successfully stored in the workspaceblobstore datastore. I checked it in the Azure ML Studio and it looks fine.
4. accessing the persisted data
After the job has finished, I access the run using a MlflowClient()
MLFLOW_TRACKING_URI = ml_client.workspaces.get(name=ml_client.workspace_name).mlflow_tracking_uri
mlflow.set_tracking_uri(MLFLOW_TRACKING_URI)
mlflow_client = MlflowClient()
mlflow_run = mlflow_client.get_run("ivory_octopus_yd6by49kxf")
or
run = ml_client.jobs.get('ivory_octopus_yd6by49kxf')
# returns NodeOutput class
How can I programmatically list / get / download the outputs connected to the job?
Thanks!
- 主要語言
- Jupyter Notebook
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- 4.4k
- 分支
- 2.6k
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- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南,環境需要你自己搭建:先看它的 README,通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue,再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
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