Локализованное руководство по чтению
azure-ai-ml-pyНазначение, использование и источник
Azure Machine Learning SDK v2Для Python. Используется для рабочих областей машинного обучения, заданий, моделей, наборов данных, вычислительных ресурсов и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
Источник получен:
- Репозиторий-источник
- microsoft/skills
- SKILL.md
.github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-ai-ml-py/SKILL.md- Звёзды репозитория
- 3,157
- Последнее обновление репозитория
- 2026-10-31
- Категории Skills
- Облачные сервисы
- Время последнего сбора
Лицензия: MIT
Приведенные фрагменты описания рабочих процессов являются вспомогательными средствами для чтения, а не исполняемыми инструкциями от Codez. Для создания этой страницы не использовались сторонние инструменты.
Приведённые ниже фрагменты, описывающие цели и рабочие процессы, представляют собой исходный материал, систематизированный и переведённый для удобства чтения. Они отличаются от отдельно обозначенного редакционного анализа Codez.
Что делает этот навык
Azure Machine Learning SDK v2Для Python. Используется для рабочих областей машинного обучения, заданий, моделей, наборов данных, вычислительных ресурсов и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
Как работает рабочий процесс на вышестоящем уровне
Azure Machine Learning SDK v2для Python
Клиентская библиотека для управления ресурсами Azure ML: рабочими областями, заданиями, моделями, данными и вычислительными ресурсами.
проход вверх по течению · L13 ↗Аутентификация и жизненный цикл
> 🔑 К каждому приведенному ниже примеру кода применяются два правила: > >1Это работает локально (Azure CLI / VS Code / Developer CLI) и в Azure (управляемое удостоверение, удостоверение рабочей нагрузки) без изменения кода.
проход вверх по течению · L32 ↗Из файла конфигурации
> Долгоживущийml_clientВ последующих примерах по этому навыку предполагается следующее:ml_clientСоздан с помощью описанного выше шаблона и остается активным на протяжении всего времени работы вашего скрипта. В производственной среде оберните ваш основной рабочий процесс в один единственныйwith MLClient(...) as ml_client:блокировка, чтобы базовый HTTP-транспорт корректно завершал работу при выходе.
Требования и настройка
pip install azure-ai-mlОграничения и проверки качества
Из этого файла не был выбран отдельный фрагмент с ограничениями. Это не означает, что навык безопасен для любых входных данных или сред. Проверьте полный исходный код и подтвердите свой собственный результат.
Начните с безопасного пробного периода.
- Проверьте поддерживаемый хост и инструкции по установке репозитория. Храните каталог Skill, а также связанные с ним скрипты, ресурсы и документацию вместе;SKILL.mdВ одиночку можно опустить зависимости.
- Предоставьте агенту ваши реальные входные данные, желаемый результат и критерии приемки. Синтаксис вызова и доступные инструменты зависят от хоста; данный сайт не предполагает универсальной команды установки.
- Попробуйте запустить исходный рабочий процесс в тестовом проекте или в его копии. Перед тем как разрешить операции, изменяющие файлы, удаленные сервисы или оплачиваемые ресурсы, проверьте их.
- Проверьте выходные данные на соответствие исходным проверкам качества и вашим собственным требованиям. Успешный запуск или большое количество звезд в репозитории не гарантируют корректного результата.
Подробнее читайте в источнике.
Смежные навыки
Перевод и сфера применения
В этом руководстве по чтению представлены избранные отрывки из закрепленного текста выше по течению.SKILL.mdПеревод выполнен с помощью переводчика. Это не полное руководство и не гарантия проверенной совместимости. Перед использованием ознакомьтесь с оригиналом и указанными в нем файлами.
Данное введение относится к закрепленной ниже версии; текущая активность в репозитории и время сбора данных отображаются отдельно.
- Закрепленный источник
- Прочитайте оригинал ↗
- Источник получен
- Исходный коммит
00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461- Исходный SHA-256
07491b57acea5747c3474bc1401e4813ce292dcf35658b33512aebd73d21609f