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OutputDatasetConfig.register_on_complete registers dataset if the step finish with error
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Descrição
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
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#### 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**
Guia de contribuição
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Direção de pesquisa
Comece pela documentação de OutputDatasetConfig e pela fonte vinculada do AzureML-Docset; em seguida, reproduza uma etapa de pipeline que falhe ao usar as_upload e register_on_complete. Rastreie quando o upload e o registro ocorrem após a falha. O trabalho estará concluído quando as etapas com falha não fizerem upload nem registrarem datasets de saída corrompidos, com cobertura para o caso de erro relatado.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Avaliação
- Stack de tecnologia
- azure, machine-learning, python
- Domínio
- cloud, machine-learning
- Tipo de issue
- Bug
- Dificuldade
- 4/5
- Tempo estimado
- 3-5 dias
- Status de atividade
- Estagnada
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Facilidade para iniciantes
- 35/100