Azure / Azure/azure-sdk-for-python

How to provide environment variables to command components (SDK V2)

Aperta
#44,187 5 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub
customer-reported needs-team-attention question
Lingua principale
Python
Stelle
5.6k
Fork
3.4k
Merge medio
2g 2h
PR unite (30g)
213

Descrizione

Hey!

We're migrating from SDK V1 to V2.
I have to say it's been a headache.

We use yaml command components to run/deploy our scripts with SDK v2.
The yaml command components are loaded into a pipeline_component, and then the pipeline_component runs in a job, using the Python V2 SDK.
The above works, the job and its components execute.

**But**, how do we set environment variables for these (yaml) components so that they are reachable at runtime?
Can we set it in the command component yaml? In the loaded component? In the pipeline? In the Environment? I've searched and tried almost everything by now, but to no avail.

There's even a forum question about it, where the mods are suggesting the commandComponent.schema.json supports it, which it doesn't:
https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2237919/how-to-pass-environment-variable-into-azureml-comp?comment=answer-2015022&page=1#comment-2360727

Side comment is that a lot of the documentaton on SDK V2 references the _mldesigner_ package, which has dependencies to SDK v1 (azureml.core) - and from what I gather this is contraproductive since SDK v1 is out or support next summer? And not even supporting above Python 3.9?
At least when I've tried to use mldesigner, I get errors that I need to add azureml.core as well.

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Direzione di ricerca

Inizia esaminando il flusso dei componenti di comando YAML di SDK V2 e il riferimento commandComponent.schema.json menzionato nell’issue. Verifica come vengono gestite le variabili di ambiente per i componenti caricati, le pipeline e gli ambienti, e confronta il risultato con le indicazioni di mldesigner nella documentazione. Il lavoro è completato quando viene documentata la configurazione supportata oppure vengono dichiarate chiaramente la limitazione e le versioni dei pacchetti necessarie.

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

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
cloud, machine-learning
Tipo di issue
Documentazione
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
30/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.