Azure / Azure/MachineLearningNotebooks
Incorrect example
- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
Code snippet below the part that should talk about submitting a training script to the local machine uses "MyCluster" as the compute target. Following is the text and corresponding code snippet taken from the documentation:
_The following sample shows how to submit a training script on your local machine._
```
from azureml.core import ScriptRunConfig, Experiment
# create or load an experiment
experiment = Experiment(workspace, 'MyExperiment')
# create or retrieve a compute target
cluster = workspace.compute_targets['MyCluster']
# create or retrieve an environment
env = Environment.get(ws, name='MyEnvironment')
# configure and submit your training run
config = ScriptRunConfig(source_directory='.',
script='train.py',
arguments=['--arg1', arg1_val, '--arg2', arg2_val],
compute_target=cluster,
environment=env)
script_run = experiment.submit(config)
```
---
#### Document Details
⚠ *Do not edit this section. It is required for docs.microsoft.com ➟ GitHub issue linking.*
* ID: 109d9284-e234-5086-5da6-4155291361c8
* Version Independent ID: 57cc0c7a-faa7-1a86-ee14-b9cf99fb540d
* Content: [azureml.core.ScriptRunConfig class - Azure Machine Learning Python](https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.scriptrunconfig?view=azure-ml-py)
* Content Source: [AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.core.ScriptRunConfig.yml](https://github.com/MicrosoftDocs/MachineLearning-Python-pr/blob/live/AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.core.ScriptRunConfig.yml)
* Service: **machine-learning**
* Sub-service: **core**
* GitHub Login: @DebFro
* Microsoft Alias: **debfro**
Guide de contribution
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Piste de recherche
Ouvrez AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.core.ScriptRunConfig.yml et repérez l’exemple de ScriptRunConfig. Comparez le texte décrivant la soumission locale avec l’extrait de la cible de calcul, puis vérifiez que la documentation rendue présente un workflow local cohérent. C’est terminé lorsque l’exemple ne contredit plus sa description.
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
- 1/5
- Temps estimé
- Moins d'une heure
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Clairement spécifiée
- Accessibilité débutants
- 55/100