创建运行 Python 脚本的 Azure ML 管道步骤。 有关使用 PythonScriptStep 的示例,请参阅笔记本 https://aka.ms/pl-get-started。 创建运行 Python 脚本的 Azure ML Pipeline 步骤。 继承 azureml.pipeline.core._python_script_step_base._PythonScriptStepBase PythonScriptStep 构造函数 Python ...
- script: | python -m venv .env source .env/bin/activate pip install setuptools pip install -r requirements.txt # The displayName shows in the pipeline UI when a build runs displayName: 'Install dependencies on build agent' - script: | # Put commands to run tests here displayName: 'Ru...
发布管道元数据 PublishPipelineMetadata@0 将管道元数据发布到证据存储。 发布到 Azure 服务总线 PublishToAzureServiceBus@2 PublishToAzureServiceBus@1 PublishToAzureServiceBus@0 使用Azure 资源管理器服务连接(无需代理)将消息发送到 Azure 服务总线。 Python 脚本 PythonScript@0 运行Python 文件或内联脚本。 查询...
printenv-task:Pythonscript@0inputs:scriptSource:'filePath'scriptPath:'./script1.py'env:USERNAMEOT:$(usernameot)PASSWORDOT:$(passwordot)-job:MailinatordependsOn:Configurationsteps:-task:UsePythonVersion@0inputs:versionSpec:'3.x'addToPath:true-script:|python-m pip install--upgrade pip pip instal...
azureml.pipeline.core.graph.DataSourceDef azureml.pipeline.core.graph.DataSourceNode azureml.pipeline.core.graph.DataType azureml.pipeline.core.graph.Edge azureml.pipeline.core.graph.Graph azureml.pipeline.core.graph.InputPort azureml.pipeline.core.graph.InputPortBinding ...
azureml.pipeline.steps.parallel_run_config azureml.pipeline.steps.parallel_run_step azureml.pipeline.steps.python_script_step azureml.pipeline.steps.r_script_step azureml.pipeline.steps.synapse_spark_step azureml.pipeline.steps 概述 azureml.pipeline.steps.AdlaStep azureml.pipeline.steps.AutoMLStep ...
任务在管道中执行操作。 例如,任务可以生成应用、与 Azure 资源交互、安装工具或运行测试。 任务是在管道中定义自动化的构建基块。 本部分中的文章介绍 Azure Pipelines 的内置任务,并为每个任务具有特殊含义的属性指定语义。 有关任务支持的常规属性的详细信息,请参阅steps.task的 YAML 参考。
任务在管道中执行操作。 例如,任务可以生成应用、与 Azure 资源交互、安装工具或运行测试。 任务是用于在管道中定义自动化的构建基块。 本节中的文章介绍了 Azure Pipelines 的内置任务,并为每个任务具有特殊含义的属性指定语义。 有关任务支持的常规属性的详细信息,请参阅YAML 参考steps.task。
Agent.BuildDirectory代理上的本地路径,用于创建给定生成管道的所有文件夹。 此变量的值与Pipeline.Workspace相同。 例如:/home/vsts/work/1。 Agent.ContainerMapping在运行时从 YAML 中的容器资源名称到其 Docker ID 的映射。 示例如下表所示。 Agent.HomeDirectory用于安装代理的目录。 其中包含代理软件。 例如:c:...
-cluster', source_directory="./") s3 = PythonScriptStep(script_name="batch_score.py", target='my-cpu-cluster', source_directory="./") # Run the steps as a pipeline pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[s1, s2, s3]) pipeline.validate() pipeline_run = experiment.submit(pipeline)...