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Using compute target name as a PipelineParameter

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Langage dominant
Jupyter Notebook
Étoiles
4.4k
Forks
2.6k
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Description

I have a query regarding the behavior of the azureml.pipeline.core.graph.PipelineParameter class. As its name suggests, the PipelineParameter is employed to dynamically pass values to our pipeline after its publication. My objective is to convey dynamic values to the orchestrating notebook. For instance, I intend to provide the compute target name dynamically once the pipeline is published. What I am implying is that users can specify the compute name afterwards, eliminating the need for hardcoding the same.

The code i tried:
```
ws = Workspace.from_config()
compute_para = PipelineParameter(name="compute_parameter", default_value="vm1-ig-04-aml-in-cappa-d")
compute_target = ComputeTarget(workspace=ws, name=compute_para.default_value)
```

As I have assigned the default value of the compute name to the compute target, it is currently utilizing only the default value. My inquiry pertains to the existence of any available functionality within Azure that allows for the dynamic transmission of values to the orchestrating notebook.

Let me know if you need more info.

Guide de contribution

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Piste de recherche

Commencez par l’utilisation montrée de Workspace, PipelineParameter et ComputeTarget dans le notebook d’orchestration, puis suivez les points d’entrée de la publication des pipelines Azure ML et du passage des paramètres. Le travail est terminé lorsqu’il est établi si un pipeline publié prend en charge un nom de cible de calcul dynamique et que le comportement pris en charge ou la limitation est consigné.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
azure, python
Domaine
cloud, machine-learning
Type d'issue
Fonctionnalité
Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Activité
À l'abandon
Clarté
À clarifier
Accessibilité débutants
20/100

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