Azure / Azure/MachineLearningNotebooks
Incorrect example
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 4.4k
- Fork
- 2.6k
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Mô tả
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**
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Hướng nghiên cứu
Mở AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-core/azureml.core.ScriptRunConfig.yml và tìm ví dụ ScriptRunConfig. So sánh phần mô tả việc gửi cục bộ với đoạn mã của compute target, sau đó xác minh rằng tài liệu được kết xuất hiển thị một workflow cục bộ nhất quán. Hoàn tất khi ví dụ không còn mâu thuẫn với phần mô tả của nó.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- azure, machine-learning, python
- Lĩnh vực
- documentation, machine-learning
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ khó
- 1/5
- Thời gian dự kiến
- Dưới một giờ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 55/100