AzureML远程数据路径

wtzytmuj 于 2022-12-24 发布在其他

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我尝试在python中访问Azure ML Studio中的MLTable数据资产，但无法确定路径的结构。
我的数据存储区名称为fooddb，MLTable名称为food。MLTable是在Microsoft Azure机器学习工作室中创建的。

training_data_input  = Input(type=AssetTypes.MLTABLE, path="azureml://datastores/fooddb/paths/food")

timeseries_job = automl.forecasting(
    compute="compute",
    training_data=training_data_input,
    experiment_name="salesforecast",
    target_column_name="QTY",
    primary_metric="r2_score",
    n_cross_validations=5,
    enable_model_explainability=True,
    forecasting_settings=forecast_settings
)

Azure

来源：https://stackoverflow.com/questions/73666098/azureml-remote-data-path

2条答案

按热度按时间

w8f9ii691#

前往蔚蓝之门
创建Azure机器学习工作室资源。

创建资源

后藤数据存储

单击新建数据存储区

给予完整详情

帐户密钥将在存储帐户中生成，稍后将显示。

转到存储帐户
点击上传。

给予所需详细信息

数据集已上传

我们需要在数据存储区创建中给予的关键详细信息来自此处

单击下一步

数据URL是数据存储中可用作外部文件路径的文件路径。

赞(0）回复(0）举报 2022-12-24

snvhrwxg2#

要在作业中使用AzureML数据（表）资源，您可以将资源ID ...

# get the data asset
data_asset = ml_client.data.get(name="<asset-name>", version="<version>")

training_data_input  = Input(type=AssetTypes.MLTABLE, path=data_asset.id)

timeseries_job = automl.forecasting(
    compute="compute",
    training_data=training_data_input,
    experiment_name="salesforecast",
    target_column_name="QTY",
    primary_metric="r2_score",
    n_cross_validations=5,
    enable_model_explainability=True,
    forecasting_settings=forecast_settings
)

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