#azure #azure-machine-learning-service #azureml
#azure #azure-служба машинного обучения
Вопрос:
Я пытаюсь смонтировать хранилище данных через SDK, что-то вроде этого
import tempfile
import os
mounted_path = tempfile.mkdtemp()
mount_context = my_datastore.mount(mounted_path)
mount_context.start()
pathes = os.listdir(mounted_path)
n_pathes = len(pathes)
print(n_pathes)
Код отлично работает на вычислительном экземпляре. Однако я хотел бы сделать то же самое на своем локальном компьютере. Поскольку это компьютер с Windows, я попытался запустить его в контейнере AzureML Docker через VSCode. Похоже, что для реализации монтирования требуется libssl1.0.0 для запуска. Хорошо, это недоступно в Ubuntu > = 18.04. Ну, я взял другой файл dockerfile с Ubuntu 16.04, но это не помогло. Я попробовал это при локальной установке Linux, но те же проблемы.
Кто-нибудь нашел решение для монтирования AzureML-Datasets на локальных компьютерах? Это требование libssl1.0.0 где-то жестко задано в коде? Плохо, что исходный код недоступен на GitHub, поэтому в противном случае я бы открыл проблему. В любом случае, у кого-нибудь есть решение для этого?
Лучший Стефан
Ответ №1:
можете ли вы поделиться сообщением об ошибке? Монтирование набора данных зависит от драйвера предохранителя. вы можете установить его через apt-get install -y fuse
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-train-with-datasets#mount-files-to-remote-compute-targets