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我想使用 Yolo (v8) 训练自定义模型。我已经让它在我的本地计算机上运行，​​但速度非常慢，并且希望在 Azure 机器学习工作室上运行该作业以提高效率。我在用Azure ML SDK v2。

问题

当我在 Azure ML 上运行时，收到一条错误消息，指出 YOLO 无法找到我的训练图像。

Traceback (most recent call last):\nFile "/opt/conda/envs/ptca/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 125, in __init__\n  self.data = check_det_dataset(self.args.data)\nFile "/opt/conda/envs/ptca/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/utils.py", line 243, in check_det_dataset\n  raise FileNotFoundError(msg)\nFileNotFoundError: \nDataset \'custom.yaml\' not found \xe2\x9a\xa0\xef\xb8\x8f, missing paths [\'/mnt/azureml/cr/j/18bdc3371eca4975a0c4a7123f9adaec/exe/wd/valid/images\']\n

代码/分析

这是我用来运行该作业的代码：

command_job = command(\n    display_name=\'Test Run 1\',\n    code="./src/",\n    command="yolo detect train data=custom.yaml model=yolov8n.pt epochs=1 imgsz=1280 seed=42",\n    environment="my-custom-env:3",\n    compute=compute_target\n)\n

在我的本地计算机上（使用 Visual Studio 代码），该custom.yaml文件位于 …

是否可以使用 UI、python sdk 和/或 azure CLI 将Azure ML Studio Designer中创建的管道从一个工作区导出或复制到另一个工作区？如果是这样，怎么办？

编辑：我的设计器似乎没有 DeepDave-MT 下面显示的“导出到代码”选项。我如何启用此功能？

我正在尝试通过 GitHub 操作在我的 azure ML 工作区上创建数据集

我已经创建了一个数据存储并将数据上传到该数据存储，当我尝试使用 cli 创建数据集时，出现以下错误：

'create' is misspelled or not recognized by the system.

这是我使用的命令：

> az ml dataset create 
          -n insurance_dataset 
          --resource-group rg-name 
          --workspace-name ml-ws-name 
          -p 'file:azureml/datastore/$(az ml datastore show-default -w ml-ws-name -g rg-name --query name -o tsv)/insurance/insurance.csv'

知道我做错了什么吗？