Azure / Azure/MachineLearningNotebooks

Azure Packages Break RunConfiguration().python.conda_dependencies

Offen
#1,751 0 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen
Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
4.4k
Forks
2.6k
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

If you try to use `azure-kusto-data` or `azure-kusto-ingest` in your RunConfiguration() conda dependcies, either as PIP or conda installs, image build creation will fail and hang at the pip installation stage.

Consider this example:

```
# create a new runconfig object
aml_run_config = RunConfiguration()

# enable Docker
azureml.core.runconfig.DockerConfiguration(use_docker=True)

# use the aml_compute created above.
aml_run_config.target = compute_name

# set docker base image to the default CPU-based image
aml_run_config.environment.docker.base_image = None
aml_run_config.environment.docker.base_dockerfile = dockerfile

# Use conda_dependencies.yml to create a conda environment in the Docker image for execution
aml_run_config.environment.python.user_managed_dependencies = False

# Specify CondaDependencies obj, add necessary packages
aml_run_config.environment.python.conda_dependencies = CondaDependencies.create(
conda_packages=['pip', 'numpy', 'python==3.8', 'tenacity', 'pathlib', 'loguru'],
pip_packages=['azureml-core', 'azureml-sdk','azureml-dataset-runtime[pandas,fuse]',
'azureml-defaults', 'aiohttp', 'pyodbc', 'nest_asyncio', 'azure-identity', 'azure-keyvault-secrets', 'python-dotenv',
'azure-storage-file-share', 'azure-storage-file-datalake', 'pandas==1.4.1', 'lxml', 'azure-kusto-data', 'azure-kusto-ingest'])
```

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Rechercherichtung

Beginne damit, das gezeigte Setup von RunConfiguration und CondaDependencies mit azure-kusto-data oder azure-kusto-ingest zu reproduzieren, und untersuche anschließend den Image-Build-Prozess in der Phase der pip-Installation. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn der Image-Build erfolgreich abgeschlossen wird, sobald diese Pakete als pip- oder conda-Abhängigkeiten enthalten sind.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
azure, python
Bereich
cloud, machine-learning
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
25/100

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.