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在 AzureMl 上，我使用ComputeTarget.create().

不幸的是，我已经分离了其中的一些，并且我无法再从 AzureML 页面（计算 > 推理集群）中看到它们。我可以在 AzureMl 页面上重新附加它们，但删除底部不适用于重新附加的集群。

因为那些空闲集群占用了 Total Regional Cores 配额，所以我无法创建新集群，我想知道是否有办法删除它们？

发现有些运行没有失败，处于运行状态。我认为这些可能正在消耗计算目标。我试图从 Azure ML Runs Web UI 取消处于运行状态的运行，但没有工作。

在 AzureML 中执行 ML 实验时，我有多个想要记录的东西。可以记录的各种对象是什么。

我创建了一个 Azure Compute 目标并使用其中的笔记本。我想使用笔记本终端创建一个 conda 环境并安装我自己的包并在 AzureML 实验环境中使用它。

我对使用 pip 从需求文件创建环境非常满意。我可以从 AzureML 实验的需求文件创建相同类型的环境吗？

我想使用我现有的 conda 环境规范文件来创建 AzureML 实验环境。我们怎么能这样做？

我想使用为 AzureML 环境添加一些包到环境中。那是什么方法呢？

如何在云端运行 AzureML 训练期间使用 View Tensorboard。

遵循本教程： https ://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-monitor-tensorboard#launch-tensorboard

日志包含语句http://localhost:6006/打印的 url。tb.start()这有点愚蠢，因为它在云中运行。

如何获取启动 Tensorboard 的集群中节点的完整 url？

我在 AzureML Designer 上构建了一个管道，我正在尝试使用管道参数，但我无法在 python 脚本模块上获取这些参数的值。

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-your-first-pipeline 本文档包含一个名为“使用管道参数处理在推理时更改的参数”的部分，但是，不幸的是，它是空的。

我正在定义管道设置的参数，请参阅底部的屏幕截图。有谁知道在使用 Designer 构建管道时如何使用参数？

我正在使用 Azure ML 工作区。我在运行 ML 实验进行分割时遇到问题。当我提交运行时，它总是会以这个错误结束：

UserError: AzureMLCompute job failed. BFSMountError: Unable to mount blob fuse file system Info: Could not mount Azure Blob Container azureml-blobstore-{UID} at workspaceblobstore: Unauthorized. Cannot access the storage account with the given account key. Please verify that the account key is valid. Info: Failed to prepare an environment for the job execution: Job environment preparation failed on 10.0.0.5 with err exit status 1.

我相信文档说这个 blob 是自动创建的，用于存储模型文件。

此 Blob 所在的存储帐户已集成到 VNET。数据存储已Use workspace managed identity for data preview and profiling in Azure Machine Learning studio设置为是，已从存储帐户门户页面复制访问密钥，次数。我不知道为什么会这样。