符合Azure机器学习的Python实用工具
项目描述
Shrike: Azure ML的孵化
shrike库是一组用于在Azure机器学习平台（又称Azure ML）中运行实验的Python实用工具。此库包含四个元素，具体如下：
shrike.compliant_logging：符合规范的日志记录和异常处理实用工具；shrike.pipeline：基于azure-ml-component（又称Component SDK）的管理、验证和提交Azure ML管道的辅助代码；shrike.build：打包、构建、验证、签名和注册Azure ML组件的辅助代码。shrike.spark：在HDInsight和Synapse中运行作业的实用工具，特别是那些利用Spark .NET的作业。
文档
有关shrike的完整文档，包括详细的示例和API参考，请参阅文档页面。
有关针对帮助您学习如何使用shrike而设计的特定问题列表（包括指导和解决方案），请参阅位于另一个GitHub存储库中的此README文件中的信息。
安装
shrike库在PyPi上公开发布。有三个可选的额外依赖项：pipeline、build和dev。其中，pipeline依赖项用于提交Azure ML管道，build用于签名和注册组件，而dev用于shrike的开发环境。
- 如果您只计划使用符合规范的日志记录功能，请使用不带任何附加内容的
pip install。
pip install shrike
- 如果您计划签署和注册组件，请使用
pip install并加上[build]。
pip install shrike[build]
- 如果您计划提交Azure ML流水线，请使用
pip install并加上[pipeline]。
pip install shrike[pipeline]
- 如果您想为源代码做出贡献，请使用
pip install并安装所有依赖项。
pip install shrike[pipeline,build,dev]
或者，对于本地开发，您可以使用environment.yml中定义的Conda环境。它固定了pip、Python的正确版本，并将所有shrike及其附加组件一起作为可编辑包安装。
:warning:如果您使用的是ZSH终端，请考虑添加引号，例如pip install "shrike[pipeline,build,dev]"，以避免意外扩展shell。
从aml-build-tooling、aml-ds-pipeline-contrib和confidential-ml-utils迁移
如果您使用过aml-build-tooling、aml-ds-pipeline-contrib或confidential-ml-utils库，请使用迁移脚本（migration.py）转换您的repo或文件，并使用一条简单的命令采用shrike包。
python migraton.py --input_path PATH/TO/YOUR/REPO/OR/FILE
:warning>此命令将就地更新文件。如果您不希望这样做，请备份您的repo/file。
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