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OutputDatasetConfig.register_on_complete registers dataset if the step finish with error

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Jupyter Notebook
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Description

While I was running a pipeline a step finished with **Error**:
AzureMLCompute job failed.
DiskFullError: Disk full while running job. Reduce amount of data accessed, or upgrade VM Sku.

As a result of this step I had defined an OutputDatasetConfig with the properties "as_upload" and "register_on_complete". What I was expecting was not to upload dataset neither register it because the step finished with error, so the output is not right, but the situation was that the dataset was upload an registered, and this implies that a tagged version of the dataset is corrupted.

I recommend not to register a dataset if the step finishes with an error that it's what I would expect from documentation.

Regards

---
#### Document Details

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* ID: 02631223-bb1d-f9de-2536-23d753c98508
* Version Independent ID: f524ca56-5419-b233-b67a-a1b3d10408e7
* Content: [azureml.data.output_dataset_config.OutputDatasetConfig class - Azure Machine Learning Python](https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.data.output_dataset_config.outputdatasetconfig?view=azure-ml-py)
* Content Source: [AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.data.output_dataset_config.OutputDatasetConfig.yml](https://github.com/MicrosoftDocs/MachineLearning-Python-pr/blob/live/AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.data.output_dataset_config.OutputDatasetConfig.yml)
* Service: **machine-learning**
* Sub-service: **core**
* GitHub Login: @DebFro
* Microsoft Alias: **debfro**

Guide de contribution

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Piste de recherche

Commencez par la documentation de OutputDatasetConfig et la source AzureML-Docset liée, puis reproduisez une étape de pipeline qui échoue lors de l’utilisation de as_upload et register_on_complete. Déterminez à quel moment l’upload et l’enregistrement ont lieu après l’échec. Le travail est terminé lorsque les étapes en échec n’uploadent ni n’enregistrent de jeux de données de sortie corrompus, avec une couverture du cas d’erreur signalé.

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

Évaluation

Stack technique
azure, machine-learning, python
Domaine
cloud, machine-learning
Type d'issue
Bug
Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
35/100

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