Azure / Azure/MachineLearningNotebooks
Model doesn't run after submit - local compute
- Linguagem predominante
- Jupyter Notebook
- Estrelas
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Descrição
I'm running the following from the example:
```
from azureml.core import Workspace
from azureml.core.experiment import Experiment
from azureml.core.environment import Environment
from azureml.core.conda_dependencies import CondaDependencies
from azureml.core import ScriptRunConfig, Experiment
ws = Workspace.get(name="ws_name", subscription_id='id', resource_group='rg')
myenv = Environment(name="myenv")
runconfig = ScriptRunConfig(source_directory="../src", script="train.py")
conda_dep = CondaDependencies()
conda_dep.add_conda_package("numpy==1.17.0")
conda_dep.add_pip_package("sklearn")
conda_dep.add_pip_package("joblib")
myenv.python.conda_dependencies=conda_dep
exp = Experiment(name="test-experiment", workspace = ws)
runconfig.run_config.target = "local"
runconfig.run_config.environment = myenv
run = exp.submit(runconfig)
```
train.py is the same as shown in the Tutorial. I'm expecting a `churn-model.pkl` to be saved in my local directory. However, that doesn't happen. When I check the Experiment section on the AzureML dashboard, the status shows 'starting'.
Or do I need an additional command in order to actually launch the job?
---
#### Document Details
⚠ *Do not edit this section. It is required for learn.microsoft.com ➟ GitHub issue linking.*
* ID: eb938463-51c2-43f3-d528-76a07a28bec8
* Version Independent ID: e15753c0-6fe1-100a-0efc-08c1f845dc83
* Content: [Azure Machine Learning SDK for Python - Azure Machine Learning Python](https://learn.microsoft.com/en-us/python/api/overview/azure/ml/?view=azure-ml-py)
* Content Source: [AzureML-Docset/docs-ref-conceptual/index.md](https://github.com/MicrosoftDocs/MachineLearning-Python-pr/blob/live/AzureML-Docset/docs-ref-conceptual/index.md)
* Service: **machine-learning**
* Sub-service: **core**
* GitHub Login: @cjgronlund
* Microsoft Alias: **cgronlun**
Guia de contribuição
Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório
Direção de pesquisa
Comece pelo exemplo referenciado e seu train.py e, em seguida, reproduza o envio local para o destino usando a configuração mostrada de Workspace, Environment, ScriptRunConfig e Experiment. Verifique por que a execução permanece em “starting” e se churn-model.pkl é esperado no diretório local; considera-se concluído quando o comportamento esperado da execução local e a localização do artefato estiverem documentados ou corrigidos.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Avaliação
- Stack de tecnologia
- machine-learning, python
- Domínio
- cloud, machine-learning
- Tipo de issue
- Bug
- Dificuldade
- 4/5
- Tempo estimado
- 3-5 dias
- Status de atividade
- Estagnada
- Clareza
- Precisa de esclarecimento
- Facilidade para iniciantes
- 30/100