Azure / Azure/MachineLearningNotebooks

Parallel run example fail when executing with deserialization error

Aperta
#1,961 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub
Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
4.4k
Fork
2.6k
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

I am trying to run a python script on multiple data inputs parallel, for this i am using the batch processing examples provided in this repo. Specifically I am looking at this one: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/parallel-run/file-dataset-partition-per-folder.ipynb

Running the exact same script initially generates a lot of value error saying "This pipeline didn't have the RawDeserializer policy; can't deserialize" (screenshot 1) and finally raises the Image build failed error (screenshot 2). I cannot find anything at the logfile mentioned in the error code. I have tried using the same environment from my azureml vm but that also didn't help.

Can someone kindly help?

![image](https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/assets/64039635/14fae036-83a1-4e18-87b2-a1c8e42cbbc3)

![Screenshot 2024-04-10 at 17 58 37](https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/assets/64039635/38644a70-fa37-4c12-93f1-141361b148ac)

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Direzione di ricerca

Inizia con l’esempio file-dataset-partition-per-folder.ipynb collegato nell’issue ed esegui lo stesso script di elaborazione batch con più input. Riproduci gli errori RawDeserializer e image-build, quindi conferma che l’esempio venga completato correttamente senza questi errori ed esponga log utilizzabili.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
azure, jupyter-notebook, python
Ambito
cloud, machine-learning
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
25/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.