Pipeline クラス

指定された YAML ファイルからパイプラインを読み込みます。

YAML ファイルを使用して、ModuleSteps で構成されるパイプラインを記述できます。

static load_yaml(workspace, filename, _workflow_provider=None, _service_endpoint=None)

パラメーター

戻り値

注釈

YAML ファイルの例については、以下を参照してください。 YAML には、パイプラインの名前、default_compute、パラメーターのリスト、データ参照、およびステップが含まれています。 各ステップで、モジュール、計算、パラメーター、入力、および出力のバインドを指定する必要があります。 さらに、必要に応じて、ステップ runconfig と引数を指定できます。

サンプルの YAML ファイル:

   pipeline:
       description: SamplePipelineFromYaml
       parameters:
           NumIterationsParameter:
               type: int
               default: 40
           DataPathParameter:
               type: datapath
               default:
                   datastore: workspaceblobstore
                   path_on_datastore: sample2.txt
           NodeCountParameter:
               type: int
               default: 4
       data_references:
           DataReference:
               datastore: workspaceblobstore
               path_on_datastore: testfolder/sample.txt
           Dataset:
               dataset_name: 'titanic'
       default_compute: aml-compute
       steps:
           PrepareStep:
               type:  ModuleStep
               name: "TestModule"
               compute: aml-compute2
               runconfig: 'D:\.azureml\default_runconfig.yml'
               arguments:
               -'--input1'
               -input:in1
               -'--input2'
               -input:in2
               -'--input3'
               -input:in3
               -'--output'
               -output:output_data
               -'--param'
               -parameter:NUM_ITERATIONS
               parameters:
                   NUM_ITERATIONS:
                       source: NumIterationsParameter
               inputs:
                   in1:
                       source: Dataset
                       bind_mode: mount
                   in2:
                       source: DataReference
                   in3:
                       source: DataPathParameter
               outputs:
                   output_data:
                       destination: Output1
                       datastore: workspaceblobstore
                       bind_mode: mount
           TrainStep:
               type: ModuleStep
               name: "TestModule2"
               version: "2"
               runconfig: 'D:\.azureml\default_runconfig.yml'
               arguments:
               -'--input'
               -input:train_input
               -'--output'
               -output:result
               -'--param'
               -parameter:NUM_ITERATIONS
               parameters:
                   NUM_ITERATIONS: 10
               runconfig_parameters:
                   NodeCount:
                       source: NodeCountParameter
               inputs:
                   train_input:
                       source: Output1
                       bind_mode: mount
               outputs:
                   result:
                       destination: Output2
                       datastore: workspaceblobstore
                       bind_mode: mount

パイプラインを発行し、再実行できるようにします。

パイプラインが発行されると、パイプラインを構築した Python コードなしで送信できます。 作成された PublishedPipeline を返します。

publish(name=None, description=None, version=None, continue_on_step_failure=None)

パラメーター

戻り値

パイプラインに関連付けられているサービス エンドポイントを取得します。

service_endpoint()

戻り値

パイプラインの実行を送信します。 これは、submit を使用することと同じです。

送信された PipelineRun を返します。 実行の詳細を監視および表示するには、このオブジェクトを使用します。

submit(experiment_name, pipeline_parameters=None, continue_on_step_failure=False, regenerate_outputs=False, parent_run_id=None, credential_passthrough=None, **kwargs)

パラメーター

戻り値

パイプラインを検証し、未接続の入力など、潜在的なエラーを特定します。

validate()

戻り値

注釈

検証エラーの例を次に示します。

• パイプラインのデータソースまたはステップの種類が見つからない、または予想外

• パイプラインのデータソースまたはステップのパラメーターまたは出力定義がない

• 未接続の入力

• ループまたはサイクルを形成するパイプライン ステップ

検証に合格した (空のリストが返される) が、パイプラインが機能しない場合は、機械学習パイプラインのデバッグとトラブルシューティングに関する記事をご覧ください。

パイプラインに関連付けられているグラフを取得します。 ステップおよびデータ入力は、グラフにノードとして表示されます。

戻り値