Как передать URI хранилища данных в azureml.fsspec.AzureMachineLearningFileSystem Python SDK?

Я зарегистрировал хранилище данных, которое является ADLS.

datastore = mlclient.datastores.get(ds_name)

from azureml.fsspec import AzureMachineLearningFileSystem

#azureml://subscriptions/<subid>/resourcegroups/<rgname>/workspaces/<workspace_name>/datastore/datastorename
ds_url = f"azureml://subscriptions/{subscriptionID}/resourcegroups/{RG}/workspaces/{ws_name}/datastore/adls/paths/iris-processed/*"
fs = AzureMachineLearningFileSystem(ds_url)
fs.ls()

Я получаю следующую ошибку, даже если использую datastore.id:

ValueError: azureml://subscriptions/xx/resourcegroups/xx/workspaces/xx/datastore/adls/paths/iris-processed/* is not a valid datastore uri: azureml://subscriptions/([^/]+)/resourcegroups/([^/]+)/(?:Microsoft.MachineLearningServices/)?workspaces/([^/]+)/datastores/([^/]+)/paths/(.*)

azure azure-machine-learning-service azureml-python-sdk

15.05.2023 18:33

Как установить LAMP Stack - Security 5/5 на виртуальную машину Azure Linux VM

В предыдущей статье мы завершили установку базы данных, для тех, кто не знает.

Как установить LAMP Stack 1/2 на Azure Linux VM

В дополнение к нашему предыдущему сообщению о намерении Azure прекратить поддержку Azure Database для MySQL в качестве единого сервера после 16...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

ValueError:azureml://subscriptions/xx/resourcegroups/xx/workspaces/xx/datastore/adls/paths/iris-processed/* не является допустимым хранилищем данныхuri:azureml://subscriptions/([^/]+)/resourcegroups /([^/]+)/(?:Microsoft.MachineLearningServices/)рабочие пространства/([^/]+)/хранилища данных/([^/]+)/пути/(.*)

Вышеупомянутая ошибка возникает, когда вы передаете неправильные параметры в URI, такие как (Susbcriptionid, группа ресурсов, имя рабочей области, имя хранилища данных и путь).

Я попытался с правильными параметрами в Uri с тем же кодом и получил ожидаемые результаты.

Код:

from azureml.fsspec import AzureMachineLearningFileSystem

subscription_id = 'Subscription-id'
resource_group = 'Your-resource-group'
workspace_name = 'Workspacename'
input_datastore_name = 'datastore1'
path_on_datastore = 'folder1/'

#azureml://subscriptions/<subid>/resourcegroups/<rgname>/workspaces/<workspace_name>/datastore/datastorename
ds_url =  f'azureml://subscriptions/{subscription_id}/resourcegroups/{resource_group}/workspaces/{workspace_name}/datastores/{input_datastore_name}/paths/{path_on_datastore}'
fs = AzureMachineLearningFileSystem(ds_url)
f_list = fs.ls()
print(f_list)

Выход:

['datastore1/folder1/09-05-2023 (1).html', 'datastore1/folder1/09-05-2023.html', 'datastore1/folder1/10-05-2023.html', 'datastore1/folder1/10-05=2023.html', 'datastore1/folder1/11-05-2023.html', 'datastore1/folder1/12-05-2023 (1).html', 'datastore1/folder1/12-05-2023.html', 'datastore1/folder1/timezone.csv']