Question#33(DP-100)
【注意】この問題はシリーズ問題の一部です。各問題には目標を満たす可能性のある固有の解決策が含まれています。このセクションで問題に回答した後は戻れません。
Python スクリプトを含む 2 つのステップを持つ pipeline1 という名前の Azure Machine Learning パイプラインを作成しました。最初のステップで処理されたデータは 2 番目のステップに渡されます。
pipeline1 のダウンストリームのデータ ソースの内容を更新して、パイプラインを再実行する必要があります。
pipeline1 の新しい実行で更新された内容が完全に処理されるようにする必要があります。
【解決策】
・2 つのステップの PythonScriptStep オブジェクトの compute_target パラメーターの値を変更する。
この解決策は目標を満たしていますか？
正解：B
compute_target パラメーターはステップを実行するコンピューティング ターゲット（クラスターや VM など）を指定するものであり、キャッシュの再利用ポリシーとは無関係です。 compute_target を変更しても、Azure ML のステップ キャッシュ機能は無効化されません。データ ソースの内容が更新されてもキャッシュが使用される場合があります。 この解決策は更新されたデータ ソースの完全な処理を保証しないため、目標を満たしていません。
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