はじめに

前回Azure MLのデザイナーで作ったこちらのパイプラインをPythonから実行してみます。

開発環境

OS Windows 10(NVIDIA GTX 1650Ti,16GB RAM, i5-10300H CPU)
Visual Studio Code 1.73.1
Python 3.9

Pythonから実行するまで

PythonからAzure MLを使用するには「Azure CLI」をインストールする必要があります。
公式に載っている方法でインストールをしてください。

Windowsの場合は、こちらを開き、「Azure CLIの最新のリリース」をクリックしてインストールファイルを実行すればできます。

コマンドプロンプトからログインをします。

az login

これでWebページに飛ぶので、ログインを完了したら前準備は終わりです。

Azure MLのデザイナーを起動

それでは前回作成したデザイナーを開きます。
（作成方法やジョブの実行方法は前の記事をご覧ください！）

今回はパスを指定することで、

学習させる入力データ
結果データの出力先

を決めていけるようにしていきます。

前回からのブロック変更箇所

Import Dataコンポーネント
Export Dataコンポーネント

これらのコンポーネントを追加、パス設定を変更します。

コンポーネントの追加

追加したパイプラインがこんな感じです。

前回は入力データを「TPS-AUG-2022」としていたところを、Import Dataコンポーネントに変更しています。そして、Score Modelの結果をExport Dataで取り出せるようにしました。

パイプラインパラメータの変更

次に追加した2つのコンポーネントの設定を変更します。
まず、Import Dataについては、学習データをどこから持ってくるか設定する必要があります。

学習データが入っている「データソース」、「データストア」を選択後、

このようにパス設定を求められます。

ここで使用するのが「パイプラインパラメータ」。
これを用いることで実行ごとに学習データセットの選択と出力先を決めることが可能になります。

右上の「・・・」をクリックし、「＋パイプラインパラメータへの追加」を選択。

「パラメーター名」と「値」を入力すれば作成できます。

今回の学習データには前回同様にKaggleのTabular Playground Series - Aug 2022を使っていきます。
データセットは前回追加したので、trainデータセットの保存先のパス名を「値」に入力します。

また「パラメーター名」は「Import_data_path」としました。

同様に、Export Dataのパイプラインパラメータも設定します。
「パラメーター名」を「Export_score_path」に、
「値」には出力したい場所のパスと出力時の名前を入力します。

これでパイプラインパラメータの追加は完了です。

パイプラインパラメータの更新・削除

パイプラインパラメータの名前の変更や削除は右上の「設定」から「・・・（三点リーダー）」から可能です。

ジョブで実行できているか確認

ブロックの変更が完了したので、いったんこのパイプラインを実行できるか確認します。

問題なく実行できました！

パイプラインエンドポイントの作成

Pythonoから実行できるようにパイプラインを公開していきます。

まずは実行完了したジョブから「公開」ボタンを押して、パイプラインのエンドポイントを作成します。

そして作成後、「パイプラインID」ができるのでこれを使えばPythonからの実行ができます。

IDはどこに書いてあるのかというと、作成したパイプラインエンドポイントを開き

概要の下の方にスクロールしたときに現れる「既定の公開されたパイプライン」に書かれてあります。
これがパイプラインIDです。

Pythonから実行

こちらのコードを動かして、パイプラインをPythonから実行していきます。

azureml-test.py

from azureml.core import Workspace
from azureml.core.experiment import Experiment
from azureml.pipeline.core import PublishedPipeline

ws = Workspace.from_config()
experiment = Experiment(workspace=ws, name='XXX')
published_pipeline = PublishedPipeline.get(workspace=ws, id="YYY")
pipeline_run = experiment.submit(
    published_pipeline,
    pipeline_parameters={
        "Import_data_path": "UI/2022-11-18_090809_UTC/train.csv",
        "Export_score_path": "/t-kawano-test-20221125.csv",
        }
    )
#XXX:実験名
#YYY:パイプラインID

実験名は任意で、パイプラインIDは先ほどのものを貼り付けます。
Import_data_pathとExport_score_pathにはそれぞれ学習データがあるパスと、出力先のパスを設定します。

しかし、これで実行してみたらazureml-coreとazureml-pipeline-coreがないと言われたので、

pip install azureml-core
pip install azureml-pipeline-core

これでpipインストールします。

インストール後、もう１回実行したら今度は
「The workspace configuration file config.json, could not be found」
というエラーが出てきました。

このエラーの対処としては、ワークスペースに戻り、右上のアカウント名をクリックします。

そして「構成ファイルをダウンロードする」をし、config.jsonをプロジェクト直下に置きます。

これでもう１度実行！

Submitted PipelineRun XXX #実行ID
Link to Azure Machine Learning Portal:https://YYY #ジョブへのURL

このような結果が返ってきました。
2行目のURLに飛んでみたら、ちゃんと実行できていました^^

実行が終わったらジョブタグで状態ステータスが「完了」となります。

結果データファイルがExportされているか確認してみると

指定した場所にきちんと出力されていました。

一応中身も確認。

スコアデータも見れるようになってます！

まとめ

Azure MLで作成したパイプラインをPythonから実行してみた。
Import DataやExport Dataを追加し、パイプラインパラメータを使えば実行のたびに学習データや出力先を設定できる。

Azure MLのパイプラインをPythonから実行する方法