问题标签 [azureml-python-sdk]

我正在使用 Azure AutoML 执行一系列实验，我需要查看特征化数据。我的意思是，不仅仅是由方法 get_engineered_feature_names() 检索到的新特征名称或由 get_featurization_summary() 检索到的特征化细节，我指的是整个转换后的数据集，它是在缩放/归一化/特征化之后获得的，因此用于训练模型.

是否可以访问此数据集或将其作为文件下载？

谢谢。

我在 Azure 中有两次以下设置：

• azure ml 工作区
• 容器注册表
• 一个带有我的代码和 docker 的 linux vm

我想在我的 VM 上测试运行 azure ml webservices。通过设置一个，我可以运行我的代码并且它可以工作）这个设置是在一年前由我无法再与之交谈的人完成的）。使用设置二，我只更改了资源组和主要用户凭据，我收到错误“无法登录到 Docker 注册表”。

我对此进行了调查，发现使用 environment.get_image_details 将注册表凭据“用户名”和“密码”设置为无。

在设置一中，使用来自容器注册表的 adminuser 凭据。

我找不到在本地设置这些凭据的任何地方，它们似乎是从 Azure 中检索到的，只是没有在设置二中返回。谁能帮我解决这个问题？

我正在尝试使用 AMLCompute 实例来预处理我的数据。为此，我需要能够将处理后的数据写回数据存储区。我采用这种方法是因为集群完成后会自动关闭，所以我可以让它运行直到完成，而不必担心支付超过所需的时间。

问题是当我尝试写回数据存储（作为数据集安装）时，我收到以下错误：

我已将数据存储的访问策略设置为允许读取、添加、创建、写入、删除和列出，但我认为这不是问题，因为我已经可以从 Microsoft Azure 文件资源管理器写入数据存储。

有没有办法直接或通过具有azureml python sdk写入权限的数据集挂载数据存储？

或者，是否有更好的方法在 azure 上预处理此（音频）数据以进行机器学习？

谢谢！

编辑：我正在添加一个说明问题的示例。

输出：

['audio_10sec', 'mp3', 'npy', 'resources', 'wav']

因此文件系统已安装且可见。

错误：

我创建了一个包含几个步骤的管道（azureml-defaults==1.23.0）。PipelineParameter当我从工作室运行已发布的管道时，无论我在提交管道时选择什么值，databricks 步骤始终采用默认值。

import_date 的默认值为 2021-04-23。即使我将 import_date 参数设置为“2021-04-22”，databricks 笔记本仍将 2021-04-23 作为 import_date。

databricks 笔记本有以下小部件

似乎我是唯一一个遇到过这个错误的人——我花了超过 5 个小时尝试在线调试并找到解决方案，所以我在这里试试运气。

当我尝试创建我的工作区时：

我收到以下错误：

如果有人有预感，我将不胜感激——祝你有美好的一天。

简短形式：我试图弄清楚如何在管道中的训练步骤（即 train_step = PythonScriptStep(...)）中运行超参数，我不确定应该将“config=hyperdrive”放在哪里

长表：

一般的：

超参数：

管道：

不确定我需要将config=hyperdrive放在 Pipeline 部分的什么位置？

我使用 Microsoft Azure 机器学习 (Azure-ml) 来运行我的 (python) 实验。

为了指定我使用的 VM 和 python 环境：

我收到以下警告vm_env.docker.enabled = True：

关于DockerSection Classand的文档DockerConfiguration Class对于应用DockerConfiguration Class.

我不知道如何使用该azureml.core.runconfig.DockerConfiguration对象。有人可以给我一个例子吗？谢谢！

我正在尝试在 VS Code 中为 Azure 设置我的虚拟环境。我已经安装了所需的软件包，例如azureml-core和azureml-widgets和azureml-dataset-runtime。两者都azureml-core可以正常工作，但是，尽管我安装了它azureml-widget，但我仍然收到缺少所需软件包的错误。azureml-dataset-runtime

我安装了 Python 3.7 和 Python 3.8，都是 64 位的，我在我的虚拟环境中尝试了它们，仍然没有运气。

有什么建议么？

我想使用 Azure python SDK 查询服务原则过期数据时间。我已经有了“GlobalReader”权限的服务原则。我可以使用以下代码进行身份验证。

如何获取其他服务原则到期详细信息？喜欢az ad sp credential list --id "[ID]" --query "[].endDate" -o tsv。

更新 1

我想我需要研究azure-graphrbac模块。我从这个问题中看到，调试az ad sp crendential list，有方法graph_client.applications.list_password_credentials(app_object_id)，但不知道如何使用它

我正在 docker 容器中实现 Azure AutoML 仪表板。当我在没有 Docker 的情况下访问容器时，它可以工作。但在 docker 中，它给出了 SSL 错误。

这是我得到的错误

它成功上传文件，但在返回时出现以下错误

我正在使用服务主体进行身份验证。