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Difference between upload and mount

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Jupyter Notebook
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Description

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**

Guide de contribution

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Piste de recherche

Lisez la page de l’API PipelineData ainsi que le code source AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.PipelineData.yml. Précisez quand et comment utiliser as_dataset, as_mount, as_upload et as_input, en accordant une attention particulière à la différence entre upload et mount. La tâche sera considérée comme terminée lorsque la documentation inclura un tutoriel pratique ou des exemples couvrant ces méthodes.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
azure, machine-learning, python
Domaine
documentation, machine-learning
Type d'issue
Documentation
Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
À clarifier
Accessibilité débutants
35/100

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