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Représente des données intermédiaires dans un pipeline Azure Machine Learning.

Les données utilisées dans un pipeline peuvent être produites à une étape et consommées à une autre étape si un objet PipelineData est fourni en tant que sortie d’une étape et en tant qu’entrée d’une ou de plusieurs étapes suivantes.

Remarque : si vous utilisez les données du pipeline, assurez-vous que le répertoire utilisé existait.

Voici un exemple Python pour vous assurer que le répertoire existait, supposez que vous avez un port de sortie nommé output_folder dans une étape de pipeline, vous souhaitez écrire des données dans le chemin d’accès relatif dans ce dossier.

   import os
   os.makedirs(args.output_folder, exist_ok=True)
   f = open(args.output_folder + '/relative_path/file_name', 'w+')

PipelineData utilise DataReference sous-jacent qui n’est plus l’approche recommandée pour l’accès aux données et leur remise. Utilisez plutôt OutputFileDatasetConfig, vous pouvez trouver un exemple ici : pipeline utilisant OutputFileDatasetConfig.

Initialisez PipelineData.

Représente une étape d’exécution dans un pipeline Azure Machine Learning.

Les pipelines sont construits à partir de plusieurs étapes de pipelines, qui sont des unités de calcul distinctes dans le pipeline. Chaque étape peut s’exécuter indépendamment et utiliser des ressources de calcul isolées. Chaque étape dispose généralement de ses propres entrées, sorties et paramètres nommés.

La classe PipelineStep est la classe de base dont héritent d’autres classes d’étape intégrées conçues pour des scénarios courants, comme PythonScriptStep, DataTransferStep et HyperDriveStep.

Pour obtenir une vue d’ensemble de la façon dont les Pipelines et PipelineSteps sont liés, consultez Présentation des pipelines ML.

Initialiser PipelineStep.

Représente une liste d’étapes dans un Pipeline et l’ordre dans lequel les exécuter.

Utilisez une StepSequence lors de l’initialisation d’un pipeline pour créer un flux de travail qui contient des étapes à exécuter dans un ordre spécifique.

Initialiser StepSequence.