Я работаю в Azure Machine Learning Studio над созданием компонентов, которые буду запускать вместе в конвейере. В этом базовом примере у меня есть один скрипт Python и один файл yml, составляющие мой компонент, а также блокнот, который я использую для определения, создания экземпляров и запуска конвейера. См. обзор структуры папок для этого компонента ниже.
Код: Выделить всё
📦component
┣ 📜notebook.ipynb
┣ 📜component_script.py
┗ 📜component_def.yml
Затем я могу загрузить компонент в свой блокнот и зарегистрировать его в рабочей области, используя приведенный ниже код (обратите внимание, что здесь я уже создал экземпляр объекта ml_client).
Код: Выделить всё
# importing the Component Package
from azure.ai.ml import load_component
# Loading the component from the yml file
component = load_component("component_def.yml")
# Now we register the component to the workspace
component = ml_client.create_or_update(component)
Затем я смогу успешно передать этот компонент в конвейер. Мой вопрос: теперь, когда я зарегистрировал свой компонент, мне больше не нужно создавать экземпляр объекта моего компонента, используя компонент = load_comComponent("comComponent_def.yml"), который требует доступа к файлу yml. Вместо этого я должен иметь возможность создать экземпляр моего объекта компонента из зарегистрированного компонента. Как мне это сделать?
Подробнее здесь:
https://stackoverflow.com/questions/786 ... hon-sdk-v2