Azure / Azure/MachineLearningNotebooks

Incorrect example

Ouverte
#1,783 0 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub
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

Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt

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

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.