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我正在使用 Azure 机器学习服务和管道功能来准备、训练和测试我的机器学习模型。但是，在我的数据准备步骤中，我需要连接到数据库，并且我想找到一种方法来传递我的秘密密码或密钥，而无需将它们以纯文本形式写入我的脚本文件中。

在本地，我使用环境变量来使用秘密密码和密钥，但据我所知，这在管道基础设施中是不可能的，因为 Conda 不支持传递环境变量。如果有人可以确认或否认这一点，那将很有帮助。

在 Azure 门户的 Azure 机器学习服务中，我找到了一个“密钥库”资源，它是在我创建“机器学习服务工作区”资源时自动创建的。这似乎正是我所需要的。是吗？如果是这样，我该如何使用它？

如果以上都不能解决我的问题，有没有其他方法可以安全地在我的脚本中使用秘密密码和密钥，而不用在脚本中以纯文本形式编写它们？

编辑：我意识到我的问题非常关注数据库连接。但是，问题实际上是关于任何类型的秘密或密码，而不仅仅是数据库凭据。正如答案中所指出的，这里可能值得一提的是，Azure SQL 数据库连接可以（并且应该）使用DataTransferStep来解决。

我将 Azure 机器学习服务与 azureml-sdk python 库一起使用。

我正在使用 azureml.core 版本 1.0.8

我正在关注此https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-create-your-first-pipeline教程。

当我使用 Azure 计算资源时，它就可以工作了。但我想在本地运行它。

我收到以下错误

我的代码如下所示：

这train.py是一个非常简单的自包含脚本，仅依赖于近似于 pi 的 numpy。

我正在准备 Azure 机器学习考试，这里有一个问题让我感到困惑。

你正在设计 Azure 机器学习工作流。您有一个包含 200 万张大型数码照片的数据集。您计划检测照片中是否存在树木。您需要确保您的模型支持以下内容：

解决方案：您创建一个实现多类决策丛林模块的机器学习实验。这是否达到目标？

解决方案：您创建一个实现多类神经网络模块的机器学习实验。这是否达到目标？

第一个问题的答案是“否”，而第二个问题是“是”，但我不明白为什么 Multiclass Decision Jungle 不符合目标，因为它是一个分类器。有人可以向我解释原因吗？

有没有办法在使用不同笔记本 VM 的多个用户之间共享一个 Azure 笔记本？似乎虚拟机本身不能在用户之间共享。

我在使用自定义 docker 映像部署模型时遇到问题。部署失败，因为所需的包不在“默认”环境中，我需要指定一个自定义的。("/miniconda/envs/py37/bin/python")

我试图通过 ml 工作室运行示例教程笔记本。

https://notebooks.azure.com/azureml/projects/azureml-getting-started/html/tutorials/img-classification-part1-training.ipynb

但是当我上传时，我使用了内核 python3。但是当我运行它时失败并出现错误 azureml.core not found。

我是 Azure Stack 和 ML 的新手。我是否应该通过 conda 自己安装 python 3.6 并拥有自己的内核，我注意到当前在 studio 上安装的 python 是 3.4。

请让我知道如何进一步进行？我被阻止了。我需要有关在笔记本服务器上部署 3.6 版 python 的帮助。我没有使用笔记本虚拟机。我只是在使用 ml studio 中的 azure notebook 选项附带的任何东西。

如何在安装新版本的 python 后更改 sys 路径以指向我的库？

需要帮忙。

它在我的本地环境中运行良好，因为我安装了 python3.6。

我想从 Azure 机器学习开始，我看到如果你有一个学生帐户，你可以获得 100 美元并免费访问 Azure 机器学习……但是当我尝试注册时，Azure 询问我一个 Windows帐户（hotmail，outlook...），我的学生帐户是 gmail。那我能做什么？

提前致谢！

我正在尝试使用 azure ML 设计器（预览版）。

引用这个 - https://docs.microsoft.com/en-in/azure/machine-learning/tutorial-designer-automobile-price-train-score

使用我自己的输入表，它有四列和一些十进制值。没有什么花哨的，与提供的示例数据集相同。

我执行此步骤（来自上面的链接文档）

选择训练模型模块。在画布右侧的模块详细信息窗格中，选择编辑列选择器。在标签列对话框中，展开下拉菜单并选择列名称。在文本框中，输入价格以指定模型要预测的值。

我明白了（但实际设计器窗口中没有错误。

“无法解析列选择器规则”

当使用在 azure ML 计算实例中找到的 JupyterLab 时，我时不时会遇到一个问题，它会说网络连接丢失。

我已确认计算机仍在运行。笔记本本身可以编辑和保存，所以电脑/虚拟机肯定在运行 当然，互联网功能齐全

在现在空白圆圈旁边的右上角，它会说“没有内核！”

I am working with a customer and they are having trouble getting things working using a wheel file in the Machine Learning workspace.

The DS is running this command

And getting this error

But the DS performing this task is listed as a contributor in the RBAC permissions on the MLWS (and to the storage account under the MLWS as well).

I don’t understand what permissions are missing – this seems setup correctly, but doesn’t appear to work for some reason. Could you please help?