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Jupyter Notebook
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説明

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**

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

調査の方向性

AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.core.ScriptRunConfig.yml を開き、ScriptRunConfig の例を見つけます。ローカル送信を説明している文章とコンピューティング ターゲットのスニペットを比較し、レンダリングされたドキュメントに一貫したローカル ワークフローが示されていることを確認します。例が説明と矛盾しなくなれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
azure, machine-learning, python
領域
documentation, machine-learning
issue の種類
ドキュメント
難易度
1/5
見積もり時間
1時間未満
活発さ
停滞
明瞭さ
明確に書かれている
初心者へのやさしさ
55/100

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