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Difference between upload and mount

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Jupyter Notebook
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Beschreibung

Hey,

I'm confused by the methodes of the class PipelineData. Is there a tutorial that explains and shows when and how to use as_dataset, as_mount, as_upload, as_input? I can only find very basic examples.

Thanks

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#### Document Details

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* ID: 76780996-4443-4aff-18c0-65195afcab00
* Version Independent ID: 6032c190-bb76-7050-89fa-30476b36b43f
* Content: [azureml.pipeline.core.PipelineData class - Azure Machine Learning Python](https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.pipelinedata?view=azure-ml-py)
* Content Source: [AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.PipelineData.yml](https://github.com/MicrosoftDocs/MachineLearning-Python-pr/blob/live/AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.PipelineData.yml)
* Service: **machine-learning**
* Sub-service: **core**
* GitHub Login: @DebFro
* Microsoft Alias: **debfro**

Beitragsleitfaden

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Rechercherichtung

Lies die PipelineData API-Seite und den Quelltext unter AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.PipelineData.yml. Kläre, wann und wie as_dataset, as_mount, as_upload und as_input verwendet werden sollen, insbesondere den Unterschied zwischen Upload und Mount. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn die Dokumentation ein praxisnahes Tutorial oder Beispiele enthält, die diese Methoden abdecken.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
azure, machine-learning, python
Bereich
documentation, machine-learning
Issue-Typ
Dokumentation
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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