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Model doesn't run after submit - local compute

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Jupyter Notebook
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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

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* 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

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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

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