在 Azure 数据工厂中执行 Azure 机器学习管道

适用于: Azure 数据工厂 Azure Synapse Analytics

作为 Azure 数据工厂管道的一个步骤,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

properties 说明 允许的值 必选
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)
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

备注

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。 ADF UX 直接使用已登录用户的凭据调用 AzureMLService API。

后续步骤

参阅以下文章了解如何以其他方式转换数据: