Azure / Azure/MachineLearningNotebooks
AutoML pipelineData metrics
- Linguagem predominante
- Jupyter Notebook
- Estrelas
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Descrição
@harneetvirk @swinner95 @vizhur @rastala @amlrelsa-ms
In a new AutoMLStep class, we have to give metrics data as pipeline data for input. However how to access this metric data in another step..
```
metrics_data = PipelineData(name='metrics_data',
datastore=ds,
pipeline_output_name=metrics_output_name,
training_output=TrainingOutput(type='Metrics'))
```
https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-with-automated-machine-learning-step.ipynb
After the automl step is run and metrics_data is written somewhere, i want to read the metrics data file(json) in another step. I found a way to download this metrics_data using pipelinerun object but couldnt find a way how to read the metrics_data file in next step directly..
Guia de contribuição
Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório
Direção de pesquisa
Comece pelo aml-pipelines-with-automated-machine-learning-step.ipynb vinculado e revise as definições de PipelineData e TrainingOutput mostradas na issue. Rastreie como metrics_data é produzido pela etapa AutoML e disponibilizado para uma etapa downstream; estará concluído quando o notebook explicar ou demonstrar a leitura desse JSON de métricas na próxima etapa.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Avaliação
- Stack de tecnologia
- azure, jupyter-notebook, machine-learning, python
- Domínio
- data-engineering, machine-learning
- Tipo de issue
- Documentação
- Dificuldade
- 3/5
- Tempo estimado
- 1-2 dias
- Status de atividade
- Estagnada
- Clareza
- Precisa de esclarecimento
- Facilidade para iniciantes
- 25/100