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Pipeline ParallelRunStep: Parquet Output

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Jupyter Notebook
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Description

There seems to be a lack of documentation regarding possible output data of ParallelRunStep, as all the examples in documentation only mention writing the output as delimited file. Is there a possibility to use parquet as an alternative output format? I am currently facing the issue, that the output data contains several characters that kind of mess up AzureML's parsing ability for delimited files (newline characters within data, seperator characters within data, etc.).

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#### Document Details

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* ID: f69044d5-213e-a764-31dd-24f8368212b7
* Version Independent ID: 23d38b1c-974a-b2fc-332a-70d7500e1751
* Content: [azureml.pipeline.steps.ParallelRunStep class - Azure Machine Learning Python](https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-pipeline-steps/azureml.pipeline.steps.parallelrunstep?view=azure-ml-py)
* Content Source: [AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-steps/azureml.pipeline.steps.ParallelRunStep.yml](https://github.com/MicrosoftDocs/MachineLearning-Python-pr/blob/live/AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-steps/azureml.pipeline.steps.ParallelRunStep.yml)
* Service: **machine-learning**
* Sub-service: **core**
* GitHub Login: @DebFro
* Microsoft Alias: **debfro**

Guide de contribution

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Piste de recherche

Commencez par la page de la classe ParallelRunStep et sa source de contenu, AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-steps/azureml.pipeline.steps.ParallelRunStep.yml, référencée dans l’issue. Vérifiez quels formats de sortie sont documentés et si Parquet est pris en charge ; la tâche est considérée comme terminée lorsque la documentation répond clairement à la question sur le format de sortie et explique le comportement applicable.

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
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
35/100

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