Ejecución de un script como trabajo de comando

Completado

Cuando tenga un script que entrene un modelo de Machine Learning, puede ejecutarlo como un trabajo de comando en Azure Machine Learning.

Configuración y envío de un trabajo de comando

Para ejecutar un script como trabajo de comando, deberá configurar y enviar el trabajo.

Para configurar un trabajo de comando con el SDK de Python (v2), usará la función command. Para ejecutar un script, deberá especificar los valores para los parámetros siguientes:

• code: la carpeta que incluye el script que se va a ejecutar.
• command: especifica qué archivo se va a ejecutar.
• environment: los paquetes necesarios que se van a instalar en el proceso antes de ejecutar el comando.
• compute: proceso que se va a usar para ejecutar el comando.
• display_name: nombre del trabajo individual.
• experiment_name: nombre del experimento al que pertenece el trabajo.

Sugerencia

Obtenga más información sobre la función command y todos los parámetros posibles en la documentación de referencia del SDK de Python (v2).

Puede configurar un trabajo de comando para ejecutar un archivo denominado train.py, en el clúster de proceso denominado aml-cluster con el código siguiente:

from azure.ai.ml import command

# configure job
job = command(
    code="./src",
    command="python train.py",
    environment="AzureML-sklearn-0.24-ubuntu18.04-py37-cpu@latest",
    compute="aml-cluster",
    display_name="train-model",
    experiment_name="train-classification-model"
    )

Cuando el trabajo esté configurado, puede enviarlo, lo que iniciará el trabajo y ejecutará el script:

# submit job
returned_job = ml_client.create_or_update(job)

Puede supervisar y revisar los trabajos en el Estudio de Azure Machine Learning. Todos los trabajos con el mismo nombre de experimento se agruparán en el mismo experimento. Puede encontrar un trabajo individual mediante un nombre para mostrar especificado.

Se realiza un seguimiento de todas las entradas y salidas de un trabajo de comando. Puede revisar qué comando especificó y qué proceso y entorno se usaron para ejecutar el script en el proceso especificado.