在 Azure 数据工厂和 Synapse Analytics 中执行 Azure 机器学习管道

适用于: Azure 数据工厂 Azure Synapse Analytics

提示

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作为一个步骤,在 Azure 数据工厂和 Synapse Analytics 管道中运行 Azure 机器学习管道。 机器学习执行管道活动支持批量预测方案,例如识别可能的贷款违约、确定情绪以及分析客户行为模式。

语法

{
    "name": "Machine Learning Execute Pipeline",
    "type": "AzureMLExecutePipeline",
    "linkedServiceName": {
        "referenceName": "AzureMLService",
        "type": "LinkedServiceReference"
    },
    "typeProperties": {
        "mlPipelineId": "machine learning pipeline ID",
        "experimentName": "experimentName",
        "mlPipelineParameters": {
            "mlParameterName": "mlParameterValue"
        }
    }
}

Type 属性

属性 说明 允许的值 必需
name 管道中活动的名称 String
type 活动类型为“AzureMLExecutePipeline” String
linkedServiceName Azure 机器学习链接服务 链接服务引用
mlPipelineId 已发布 Azure 机器学习管道的 ID 字符串(或带有 resultType 字符串的表达式)
experimentName 机器学习管道运行的运行历史记录试验名称 字符串(或带有 resultType 字符串的表达式)
mlPipelineParameters 要传递给已发布 Azure 机器学习管道终结点的键/值对。 键必须与已发布机器学习管道中定义的管道参数名称一致 具有键/值对的对象(或具有 resultType 对象的表达式)
mlParentRunId 父 Azure 机器学习管道运行 ID 字符串(或带有 resultType 字符串的表达式)
dataPathAssignments 用于在 Azure 机器学习中更改数据路径的字典。 启用数据路径的交换 具有键值对的对象
continueOnStepFailure 当某个步骤失败时,继续执行机器学习管道运行中的其他步骤 boolean

注意

若要填充机器学习管道名称和 ID 中的下拉项,用户需要具有列出 ML 管道的权限。 UI 直接使用已登录用户的凭据调用 AzureMLService API。 使用专用终结点时,下拉列表项的发现时间会长得多。

参阅以下文章了解如何以其他方式转换数据: