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

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适用于：Azure 数据工厂 Azure Synapse Analytics

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 是
type 活动类型为“AzureMLExecutePipeline” String 是
linkedServiceName Azure 机器学习链接服务 链接服务引用 是
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） 是
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） 否
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） 否
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） 否
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 否
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 否

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。

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