Используйте функцию Машинного обучения Azure для запуска задачи на экземпляре этого сервиса

Деятельность Машинное обучение Azure в Data Factory для Microsoft Fabric позволяет запускать задание на экземпляре Машинное обучение Azure.

Необходимые условия

Чтобы приступить к работе, необходимо выполнить следующие предварительные требования:

• У вас должен быть доступ к клиенту Microsoft Fabric с подготовленной вычислительной мощностью. Вы можете попробовать Fabric с бесплатной пробной версией.
• Рабочая область Fabric, назначенная этой емкости.

Добавление активности Машинное обучение Azure в конвейере с интерфейсом пользователя

Чтобы использовать действие Машинного обучения Azure в конвейере, выполните следующие действия.

Создайте действие

1. Создайте конвейер в рабочей области.

2. Найдите Машинное обучение Azure в панели Действия конвейера и выберите, чтобы добавить на холст конвейера.

   Заметка

   Возможно, потребуется развернуть меню и прокрутить вниз, чтобы просмотреть действие Машинного обучения Azure, как показано на снимке экрана.

   

3. Выберите новое действие Машинное обучение Azure на холсте редактора конвейера, если оно еще не выбрано.

   

Обратитесь к руководству по настройке "Общие" для настройки вкладки параметров "Общие".

Параметры действия машинного обучения Azure

1. Выберите вкладку "Параметры ", затем выберите существующее или создайте новое подключение к Машинное обучение Azure.
2. Выберите тип конечной точки : либо Batch Endpoint, либо Pipeline (версия 1).
3. Предоставьте конечную точку пакетной службы и развертывания пакетной службы и настройте параметры задания для типа пакетной конечной точки или укажите сведения о конвейере для запуска конвейера машинного обучения Azure (версии 1).

Сохраните и запустите или запланируйте пайплайн

Перейдите на вкладку "Главная " в верхней части редактора конвейера и нажмите кнопку "Сохранить", чтобы сохранить конвейер. Выберите "Выполнить" , чтобы запустить его напрямую или запланировать выполнение в определенный момент времени или интервалы. Дополнительные сведения о запусках конвейера см. в статье "Планирование запусков конвейера".

После выполнения можно отслеживать выполнение конвейера и просматривать журнал выполнения с вкладки "Выходные данные " под холстом.

Известные проблемы

• Использование служебного принципала для запуска записной книжки, содержащей код семантической ссылки, имеет ограниченные функциональные возможности и поддерживает только подмножество функций семантической ссылки. Дополнительные сведения см. в поддерживаемых функциях семантической связи . Чтобы использовать другие возможности, рекомендуется вручную пройти проверку подлинности семантической связи с помощью субъекта-службы.
• Действие Машинного обучения Azure (AML) может завершиться сбоем в некоторых случаях из-за отсутствия двойной токен-аудитории при аутентификации. Исправление в настоящее время находится в процессе работы.

Связанное содержимое

• Мониторинг выполнения конвейера