Azure / Azure/MachineLearningNotebooks
Using ParallelRunConfig and DockerConfig not working
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 4.4k
- Fork
- 2.6k
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Mô tả
Hello, I am attempting to use the ParallelRunStep for a set of python scripts that I currently run inside a docker container. I am trying to deploy this using an AzureML pipeline that reads from the docker image saved in our ACR. However, the init and run scripts in my parallel script never seem to be able to access the files I have moved into the docker container. Particularly when I try and search for a hydra config file in my init and run scripts, I am unable to find the file, even when I look for it explicitly. I have included a snippet that is based on the example code from this repo: [example of parallel run config](https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/parallel-run/tabular-dataset-partition-per-column.ipynb)
Any idea what I am doing wrong? I have included a snippet of what I am trying below
```import os
docker_config = DockerConfiguration(use_docker=True, arguments=docker_args)
environment_name = "my-environment"
environment = Environment(environment_name)
base_image_name = os.getenv("ACR_BASE_IMAGE_NAME")
base_image_tag = os.getenv("ACR_IMAGE_TAG")
environment.docker.base_image = f"{base_image_name}:{base_image_tag}"
environment.docker.base_image_registry.address = f"{acr_name}.azurecr.io"
environment.docker.base_image_registry.username = os.getenv("ACR_USER")
environment.docker.base_image_registry.password = os.getenv("ACR_PASSWORD")
environment.python.user_managed_dependencies = True
environment.docker.enabled=True
run_config = RunConfiguration()
run_config.environment = environment
run_config.docker = docker_config
parallel_run_config = ParallelRunConfig(
source_directory=".",
entry_script="path/to/docker/script_1.py",
compute_target=compute_target,
environment=environment,
node_count=2,
error_threshold=10,
output_action="append_row",
mini_batch_size=1,
logging_level='DEBUG'
)
step_parallel = ParallelRunStep(
name="parallel-step",
parallel_run_config=parallel_run_config,
inputs=my_inputs,
output=output_dir,
arguments=args,
allow_reuse=True,
)
step_parallel._runconfig.docker = docker_config #Tried with and without, does not seem to make a difference
pipeline_steps = StepSequence(steps=[step_parallel])
pipeline_run = Pipeline(workspace=ws, steps=pipeline_steps)
# Submit your pipeline run
submitted_pipeline_run = Experiment(ws, "Azure Pipeline").submit(pipeline_run, regenerate_outputs=True)```
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với notebook chạy song song được liên kết và so sánh các thiết lập ParallelRunConfig, DockerConfiguration và source_directory của nó với đoạn mã được cung cấp. Theo dõi path/to/docker/script_1.py cùng các script init và run để xác định cách chúng định vị các tệp trong image. Hoàn thành khi các script có thể tìm thấy một cách đáng tin cậy cấu hình Hydra dự kiến khi pipeline chạy.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- azure, docker, jupyter-notebook, python
- Lĩnh vực
- devops, machine-learning
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 30/100