无法创建目录并将 model 从 Azure 下载到本地目录

Question

我创建了一个管道脚本，我在其中定义了管道步骤并提交了管道。

dataPrep_step = PythonScriptStep(name='01 Data Preparation',
                                source_directory='/home/ubuntu/Desktop/AzureMLProject/PytorchProject',
                             script_name='220 - Dataprep Pipeline.py',
                             inputs=[categories_ds.as_named_input('categories_ds'), labels_ds.as_named_input('labels_ds')],
                             outputs=[dataFolder],
                             runconfig=run_config,
                             arguments=['--datafolder', dataFolder])

train_step = PythonScriptStep(name='02 Train the Model',
                             source_directory='/home/ubuntu/Desktop/AzureMLProject/PytorchProject',
                             script_name='220 - Traning Pipeline.py',
                             inputs=[dataFolder],
                             runconfig=run_config,
                             arguments=['--datafolder', dataFolder, '--batch_size', 110, '--num_epochs', 1, '--learning_rate', 0.0001, '--ds', image_files_dataset.as_named_input('my_ds').as_mount()])

steps = [dataPrep_step, train_step]
new_pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=steps)

现在的问题是，当我尝试创建目录并从 Azure MODEL 在本地下载 model 时，我无法在训练脚本（即 220 - Traning Pipeline.py）中执行此操作，但 model 在管道脚本中成功下载（我在哪里已定义流水线步骤）。 我正在使用以下代码从 Azure 下载 model。

os.makedirs("/models", exist_ok = True)
azure_model = Model(ws, "pytorch-model")
azure_model.download(target_dir="/models", exist_ok=True)

我不确定为什么相同的代码在管道脚本中运行良好，但在训练脚本中却不起作用。 请让我知道我在这里做错了什么。

Answer 1

管道脚本和训练脚本可以有不同的目录/文件路径。 请检查并指定下载文件的正确源路径和目标路径。

例如：

run.download_file(name='outputs/my_output_file', output_file_path='my_destination_path')

参考资料： 创建训练脚本和配置并提交训练运行