DataBricks Notebook, Python 스크립트 또는 JAR을 노드로 추가하는 Azure ML 파이프라인 단계를 만듭니다.
DatabricksStep을 사용하는 예제는 Notebook https://aka.ms/pl-databricks을 참조하세요.
Azure ML 파이프라인 단계를 만들어 DataBricks Notebook, Python 스크립트 또는 JAR을 노드로 추가합니다.
DatabricksStep을 사용하는 예제는 Notebook https://aka.ms/pl-databricks을 참조하세요.
:p aram python_script_name:[필수] 를 기준으로 source_directory 하는 Python 스크립트의 이름입니다.
스크립트가 입력 및 출력을 사용하는 경우 해당 스크립트가 매개 변수로 스크립트에 전달됩니다.
지정한 python_script_name 경우 source_directory 너무 있어야 합니다.
, 또는 notebook_path . python_script_path python_script_name 중 main_class_name 하나만 지정합니다.
dataReference 개체를 data_reference_name=input1 을 사용하여 입력으로 지정하고 PipelineData 개체를 name=output1의 출력으로 지정하면 입력 및 출력이 매개 변수로 스크립트에 전달됩니다. 이렇게 하면 스크립트의 인수를 구문 분석하여 각 입력 및 출력의 경로에 액세스해야 합니다. "-input1","wasbs://test@storagename.blob.core.windows.net/test","-output1", "wasbs://test@storagename.blob.core.windows.net/b3e26de1-87a4-494d-a20f-1988d22b81a2/output1"
또한 스크립트 내에서 다음 매개 변수를 사용할 수 있습니다.
- AZUREML_RUN_TOKEN: Azure Machine Learning을 사용하여 인증하기 위한 AML 토큰입니다.
- AZUREML_RUN_TOKEN_EXPIRY: AML 토큰 만료 시간입니다.
- AZUREML_RUN_ID: 이 실행에 대한 Azure Machine Learning 실행 ID입니다.
- AZUREML_ARM_SUBSCRIPTION: AML 작업 영역에 대한 Azure 구독입니다.
- AZUREML_ARM_RESOURCEGROUP: Azure Machine Learning 작업 영역에 대한 Azure 리소스 그룹입니다.
- AZUREML_ARM_WORKSPACE_NAME: Azure Machine Learning 작업 영역의 이름입니다.
- AZUREML_ARM_PROJECT_NAME: Azure Machine Learning 실험의 이름입니다.
- AZUREML_SERVICE_ENDPOINT: AML 서비스의 엔드포인트 URL입니다.
- AZUREML_WORKSPACE_ID: Azure Machine Learning 작업 영역의 ID입니다.
- AZUREML_EXPERIMENT_ID: Azure Machine Learning 실험의 ID입니다.
- AZUREML_SCRIPT_DIRECTORY_NAME: source_directory 복사된 DBFS의 디렉터리 경로입니다.
(This parameter is only populated when `python_script_name` is used. See more details below.)
DatabricksStep 매개 변수 source_directory python_script_name 를 사용하여 Databricks의 로컬 컴퓨터에서 Python 스크립트를 실행하는 경우 source_directory DBFS로 복사되고 DBFS의 디렉터리 경로는 실행을 시작할 때 스크립트에 매개 변수로 전달됩니다.
이 매개 변수는 -AZUREML_SCRIPT_DIRECTORY_NAME 레이블이 지정됩니다. DBFS의 디렉터리에 액세스하려면 "dbfs:/" 또는 "/dbfs/" 문자열로 접두사를 지정해야 합니다.
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