将数据移入 ML 管道和在 ML 管道之间移动数据的步骤 (Python)

适用于：Python SDK azureml v1

本文提供了用于在 Azure 机器学习管道中的步骤之间导入、转换和移动数据的代码。 有关数据在 Azure 机器学习中的工作原理的概述，请参阅访问 Azure 存储服务中的数据。 有关 Azure 机器学习管道的优点和结构，请参阅什么是 Azure 机器学习管道？

本文将向你介绍如何：

• 将 Dataset 对象用于预先存在的数据
• 在步骤中访问数据
• 将 Dataset 数据拆分为子集，例如训练子集和验证子集
• 创建 OutputFileDatasetConfig 对象来将数据传输到下一管道步骤
• 使用 OutputFileDatasetConfig 对象作为管道步骤的输入
• 基于 OutputFileDatasetConfig 创建你要持久保存的新 Dataset 对象

需要：

• Azure 订阅。 如果没有 Azure 订阅，请在开始前创建一个试用版订阅。 试用 Azure 机器学习的试用订阅。

• 适用于 Python 的 Azure 机器学习 SDK，或 Azure 机器学习工作室的访问权限。

• Azure 机器学习工作区。

  创建 Azure 机器学习工作区或通过 Python SDK 使用现有工作区。 导入 Workspace 和 Datastore 类，并使用函数 from_config() 从文件 config.json 中加载订阅信息。 默认情况下，此函数会查找当前目录中的 JSON 文件，但你也可以使用 from_config(path="your/file/path") 指定一个路径参数，使之指向该文件。

  import azureml.core
  from azureml.core import Workspace, Datastore
  
  ws = Workspace.from_config()
  

• 某些预先存在的数据。 本文简要介绍了如何使用 Azure blob 容器。

• 可选：现有机器学习管道，例如使用 Azure 机器学习 SDK 创建和运行机器学习管道中所述的管道。

将数据引入到管道的首选方法是使用 Dataset 对象。 Dataset 对象表示在整个工作区中可用的持久性数据。

可以通过许多方法来创建和注册 Dataset 对象。 表格数据集用于一个或多个文件中可用的分隔数据。 文件数据集用于二进制数据（例如图像）或你要分析的数据。 创建 Dataset 对象的最简单编程方式是使用工作区存储或公共 URL 中的现有 blob：

datastore = Datastore.get(workspace, 'training_data')
iris_dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(DataPath(datastore, 'iris.csv'))

datastore_path = [
    DataPath(datastore, 'animals/dog/1.jpg'),
    DataPath(datastore, 'animals/dog/2.jpg'),
    DataPath(datastore, 'animals/cat/*.jpg')
]
cats_dogs_dataset = Dataset.File.from_files(path=datastore_path)

若要详细了解如何使用各种选项以及基于各种源创建数据集、在 Azure 机器学习 UI 中注册数据集并查看它们、了解数据大小如何与计算容量交互，以及如何对数据集进行版本控制，请参阅创建 Azure 机器学习数据集。

若要将数据集的路径传递给你的脚本，请使用 Dataset 对象的 as_named_input() 方法。 你可以将生成的 DatasetConsumptionConfig 对象作为参数传递给你的脚本，也可以通过使用管道脚本的 inputs 参数来使用 Run.get_context().input_datasets[] 检索数据集。

创建命名输入后，可以选择其访问模式：as_mount() 或 as_download()。 如果你的脚本处理数据集中的所有文件，而计算资源上的磁盘足以容纳数据集，则下载访问模式是更好的选择。 下载访问模式可避免在运行时流式传输数据所产生的开销。 如果你的脚本访问数据集的子集或它对于你的计算而言太大，请使用装载访问模式。 有关详细信息，请阅读装载与下载

若要将数据集传递给管道步骤，请执行以下操作：

1. 使用 TabularDataset.as_named_input() 或 FileDataset.as_named_input()（末尾没有“s”）创建一个 DatasetConsumptionConfig 对象
2. 使用 as_mount() 或 as_download() 设置访问模式
3. 使用 arguments 或 inputs 参数将数据集传递给管道步骤

以下代码片段显示了在 PythonScriptStep 构造函数中组合这些步骤的常见模式：

train_step = PythonScriptStep(
    name="train_data",
    script_name="train.py",
    compute_target=cluster,
    inputs=[iris_dataset.as_named_input('iris').as_mount()]
)

你还可以使用 random_split() 和 take_sample() 等方法来创建多个输入或减少传递给管道步骤的数据量：

seed = 42 # PRNG seed
smaller_dataset = iris_dataset.take_sample(0.1, seed=seed) # 10%
train, test = smaller_dataset.random_split(percentage=0.8, seed=seed)

train_step = PythonScriptStep(
    name="train_data",
    script_name="train.py",
    compute_target=cluster,
    inputs=[train.as_named_input('train').as_download(), test.as_named_input('test').as_download()]
)

管道步骤脚本的命名输入可以在 Run 对象中用作字典。 使用 Run.get_context() 检索活动 Run 对象，然后使用 input_datasets 检索命名输入的字典。 如果你使用 arguments 参数而非 inputs 参数传递 DatasetConsumptionConfig 对象，请使用 ArgParser 代码访问数据。 以下代码片段演示了这两种技术。

# In pipeline definition script:
# Code for demonstration only: It would be very confusing to split datasets between `arguments` and `inputs`
train_step = PythonScriptStep(
    name="train_data",
    script_name="train.py",
    compute_target=cluster,
    arguments=['--training-folder', train.as_named_input('train').as_download()],
    inputs=[test.as_named_input('test').as_download()]
)

# In pipeline script
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--training-folder', type=str, dest='train_folder', help='training data folder mounting point')
args = parser.parse_args()
training_data_folder = args.train_folder

testing_data_folder = Run.get_context().input_datasets['test']

传递的值将是数据集文件的路径。

还可以直接访问已注册的 Dataset。 由于已注册的数据集是持久性的，并且在整个工作区中共享，因此你可以直接检索它们：

run = Run.get_context()
ws = run.experiment.workspace
ds = Dataset.get_by_name(workspace=ws, name='mnist_opendataset')

虽然 Dataset 对象仅代表持久性数据，但 OutputFileDatasetConfig 对象可用于从管道步骤输出的临时数据以及持久性输出数据。 OutputFileDatasetConfig 支持将数据写入到 Blob 存储、文件共享、adlsgen1 或 adlsgen2。 它同时支持装载模式和上传模式。 在装载模式下，当文件关闭时，写入到装载的目录中的文件将永久存储。 在上传模式下，在作业结束时，将上传写入到输出目录中的文件。 如果作业失败或被取消，将不会上传输出目录。

OutputFileDatasetConfig 对象的默认行为是写入到工作区的默认数据存储。 可使用 arguments 参数将 OutputFileDatasetConfig 对象传递给 PythonScriptStep。

from azureml.data import OutputFileDatasetConfig
dataprep_output = OutputFileDatasetConfig()
input_dataset = Dataset.get_by_name(workspace, 'raw_data')

dataprep_step = PythonScriptStep(
    name="prep_data",
    script_name="dataprep.py",
    compute_target=cluster,
    arguments=[input_dataset.as_named_input('raw_data').as_mount(), dataprep_output]
    )

在管道的 PythonScriptStep 中，可以使用程序的参数检索可用输出路径。 如果此步骤是第一个步骤并将初始化输出数据，则必须在指定的路径创建目录。 然后，你可以写入要包含在 OutputFileDatasetConfig 中的任何文件。

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--output_path', dest='output_path', required=True)
args = parser.parse_args()

# Make directory for file
os.makedirs(os.path.dirname(args.output_path), exist_ok=True)
with open(args.output_path, 'w') as f:
    f.write("Step 1's output")

当初始管道步骤将一些数据写入到 OutputFileDatasetConfig 路径并且这些数据成为该初始步骤的输出后，可将其用作后面步骤的输入。

在以下代码中：

• step1_output_data 指示在上传访问模式下将 PythonScriptStep step1 的输出写入到 ADLS Gen 2 数据存储 my_adlsgen2 中。 详细了解如何设置角色权限以将数据写回 ADLS Gen 2 数据存储。

• 在 step1 完成并将输出写入到 step1_output_data 所指示的目标后，步骤 2 便可使用 step1_output_data 作为输入。

# get adls gen 2 datastore already registered with the workspace
datastore = workspace.datastores['my_adlsgen2']
step1_output_data = OutputFileDatasetConfig(name="processed_data", destination=(datastore, "mypath/{run-id}/{output-name}")).as_upload()

step1 = PythonScriptStep(
    name="generate_data",
    script_name="step1.py",
    runconfig = aml_run_config,
    arguments = ["--output_path", step1_output_data]
)

step2 = PythonScriptStep(
    name="read_pipeline_data",
    script_name="step2.py",
    compute_target=compute,
    runconfig = aml_run_config,
    arguments = ["--pd", step1_output_data.as_input()]

)

pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[step1, step2])

如果你想要使你的 OutputFileDatasetConfig 的可用时间比试验持续时间更长，请将其注册到你的工作区，以便在不同的试验之间共享和重复使用。

step1_output_ds = step1_output_data.register_on_complete(name='processed_data', 
                                                         description = 'files from step1`)

Azure 不会自动删除用 OutputFileDatasetConfig 编写的中间数据。 若要避免大量不需要的数据的存储费用，应执行以下操作之一：

• 当不再需要时，可在管道作业结束时以编程方式删除中间数据
• 将 blob 存储与中间数据的短期存储策略仪器结合使用（请参阅通过 Azure Blob 存储访问层自动化来优化成本）
• 定期检查并删除不再需要的数据

• 创建 Azure 机器学习数据集
• 使用 Azure 机器学习 SDK 创建和运行机器学习管道