Я использую службу машинного обучения Azure с библиотекой python azureml-sdk.
Я использую azureml.core версии 1.0.8
Я следую этому https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-create-your-first-pipeline учебнику.
У меня все работает, когда я использую ресурсы Azure Compute. Но я бы хотел запустить его на месте.
Я получаю следующую ошибку
raise ErrorResponseException(self._deserialize, response)
azureml.pipeline.core._restclients.aeva.models.error_response.ErrorResponseException: (BadRequest) Response status code does not indicate success: 400 (Bad Request).
Trace id: [uuid], message: Can't build command text for [train.py], moduleId [uuid] executionId [id]: Assignment for parameter Target is not specified
Мой код выглядит так:
run_config = RunConfiguration()
compute_target = LocalTarget()
run_config.target = LocalTarget()
run_config.environment.python.conda_dependencies = CondaDependencies(conda_dependencies_file_path='environment.yml')
run_config.environment.python.interpreter_path = 'C:/Projects/aml_test/.conda/envs/aml_test_env/python.exe'
run_config.environment.python.user_managed_dependencies = True
run_config.environment.docker.enabled = False
trainStep = PythonScriptStep(
script_name="train.py",
compute_target=compute_target,
source_directory='.',
allow_reuse=False,
runconfig=run_config
)
steps = [trainStep]
# Build the pipeline
pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[steps])
pipeline.validate()
experiment = Experiment(ws, 'Test')
# Fails, locally, works on Azure Compute
run = experiment.submit(pipeline)
# Works both locally and on Azure Compute
src = ScriptRunConfig(source_directory='.', script='train.py', run_config=run_config)
run = experiment.submit(src)
train.py - это очень простой автономный скрипт, зависящий только от numpy, который приблизительно равен pi.