Azure / Azure/MachineLearningNotebooks
Difference between upload and mount
- Linguagem predominante
- Jupyter Notebook
- Estrelas
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Descrição
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
[Enter feedback here]
---
#### Document Details
⚠ *Do not edit this section. It is required for docs.microsoft.com ➟ GitHub issue linking.*
* 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**
Guia de contribuição
Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório
Direção de pesquisa
Leia a página da API PipelineData e o código-fonte AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-core/azureml.pipeline.core.PipelineData.yml. Esclareça quando e como usar as_dataset, as_mount, as_upload e as_input, com atenção especial à diferença entre upload e mount. A tarefa estará concluída quando a documentação incluir um tutorial prático ou exemplos que cubram esses métodos.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Avaliação
- Stack de tecnologia
- azure, machine-learning, python
- Domínio
- documentation, machine-learning
- Tipo de issue
- Documentação
- Dificuldade
- 3/5
- Tempo estimado
- 1-2 dias
- Status de atividade
- Estagnada
- Clareza
- Precisa de esclarecimento
- Facilidade para iniciantes
- 35/100