Lokalisierter Leseleitfaden
azure-ai-ml-pyZweck, Verwendung und Quelle
Azure Machine Learning SDK v2Für Python. Verwendung für ML-Arbeitsbereiche, Jobs, Modelle, Datensätze, Berechnungen und Pipelines. Auslöser: „azure-ai-ml“, „MLClient“, „Arbeitsbereich“, „Modellregistrierung“, „Trainingsaufträge“, „Datensätze“.
Quelle abgerufen:
- Quell-Repository
- microsoft/skills
- SKILL.md
.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-ml-py/SKILL.md- Repository-Sterne
- 3,157
- Repository zuletzt aktualisiert
- 2026-10-31
- Fähigkeitskategorien
- Cloud-Dienste
- Letzte Datenerfassung
Lizenz: MIT
Die Workflow-Auszüge dienen als Lesehilfe und sind keine ausführbaren Anweisungen von Codez. Für die Erstellung dieser Seite wurde keine Drittanbieter-Skill verwendet.
Die folgenden Abschnitte zu Zweck und Arbeitsablauf sind vorgelagertes Material, das zur besseren Lesbarkeit aufbereitet und übersetzt wurde. Sie unterscheiden sich von der separat gekennzeichneten redaktionellen Analyse von Codez.
Was diese Fähigkeit bewirkt
Azure Machine Learning SDK v2Für Python. Verwendung für ML-Arbeitsbereiche, Jobs, Modelle, Datensätze, Berechnungen und Pipelines. Auslöser: „azure-ai-ml“, „MLClient“, „Arbeitsbereich“, „Modellregistrierung“, „Trainingsaufträge“, „Datensätze“.
Wie der vorgelagerte Workflow funktioniert
Azure Machine Learning SDK v2für Python
Clientbibliothek zur Verwaltung von Azure ML-Ressourcen: Arbeitsbereiche, Aufträge, Modelle, Daten und Rechenleistung.
Aufwärtspassage · L13 ↗Authentifizierung & Lebenszyklus
> 🔑 Für jedes der folgenden Codebeispiele gelten zwei Regeln: > >1Es funktioniert lokal (Azure CLI / VS Code / Developer CLI) und in Azure (verwaltete Identität, Workload-Identität) ohne Codeänderung.
Aufwärtspassage · L32 ↗Aus der Konfigurationsdatei
Langlebigml_clientDie nachfolgenden Beispiele in dieser Fertigkeit setzen voraus, dassml_clientwurde nach dem oben beschriebenen Muster erstellt und ist für die gesamte Laufzeit Ihres Skripts aktiv. Im Produktivbetrieb sollten Sie Ihren übergeordneten Workflow in einem einzigenwith MLClient(...) as ml_client:blockieren, damit der zugrunde liegende HTTP-Transport beim Beenden sauber beendet wird.
Anforderungen und Einrichtung
pip install azure-ai-mlGrenzwerte und Qualitätskontrollen
Aus dieser Datei wurde kein separater Grenzwertabschnitt ausgewählt. Dies bedeutet nicht, dass die Anwendung für jede Eingabe oder Umgebung geeignet ist. Überprüfen Sie den vollständigen Quellcode und validieren Sie Ihr Ergebnis selbst.
Beginnen Sie mit einem sicheren Testlauf
- Prüfen Sie den unterstützten Host und die Installationsanweisungen für das Repository. Halten Sie das Skill-Verzeichnis und die darin enthaltenen Skripte, Assets und Dokumentationen zusammen;SKILL.mdEine Einzelperson kann Abhängigkeiten außer Acht lassen.
- Geben Sie dem Agenten Ihre tatsächlichen Eingaben, die gewünschten Ausgaben und die Akzeptanzkriterien an. Aufrufsyntax und verfügbare Tools hängen vom Hostsystem ab; diese Website geht nicht von einem universellen Installationsbefehl aus.
- Testen Sie den Quellworkflow in einem temporären Projekt oder auf einer Kopie. Überprüfen Sie Vorgänge, die Dateien, Remote-Dienste oder abrechnungsfähige Ressourcen ändern, bevor Sie diese zulassen.
- Überprüfen Sie die Ausgabe anhand der Quellqualitätsprüfungen und Ihrer eigenen Anforderungen. Ein erfolgreicher Trigger oder eine hohe Anzahl von Sternen im Repository garantiert kein korrektes Ergebnis.
Lesen Sie mehr dazu in der Quelle.
Verwandte Fähigkeiten
Übersetzung und Umfang
Dieser Leseleitfaden wählt Passagen aus dem markierten stromaufwärts gelegenen Abschnitt aus.SKILL.mdDie Übersetzung wurde unterstützt. Es handelt sich weder um ein vollständiges Handbuch noch um eine Garantie für geprüfte Kompatibilität. Lesen Sie vor der Verwendung das Original und die darin referenzierten Dateien.
Diese Einleitung bezieht sich auf die unten angepinnte Version; die aktuelle Repository-Aktivität und der Erfassungszeitpunkt werden separat angezeigt.
- Angeheftete Quelle
- Lesen Sie das Original ↗
- Quelle abgerufen
- Source-Commit
00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461- Quelle SHA-256
07491b57acea5747c3474bc1401e4813ce292dcf35658b33512aebd73d21609f