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Difference between upload and mount
- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
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