如何解决Synapse中无法选择Azure ML v2管道并启动作业的问题？

方法1：通过「Azure Machine Learning批处理执行」活动调用批处理端点 #

由于你的Azure ML v2管道已部署为批处理端点，这是最直接的触发方式：

• 在Synapse管道中添加「Azure Machine Learning批处理执行」活动
• 关联已配置好的Azure ML链接服务
• 在「端点名称」下拉框中选择目标批处理端点（若未显示，检查链接服务身份是否拥有Azure ML工作区的BatchEndpoint Contributor或ML Contributor权限）
• 根据批处理端点需求配置输入/输出数据，可直接引用Synapse数据集或指定存储路径
• 保存并触发Synapse管道，即可启动对应的Azure ML管道作业

方法2：使用「Web」活动调用Azure ML REST API #

若批处理执行活动无法识别端点，或需要更灵活的控制逻辑，可通过API调用实现：

• 配置Web活动的认证方式（如OAuth 2.0，使用拥有ML工作区权限的服务主体）
• 构造批处理端点的调用请求：
  • 请求方法：POST
  • 请求URL：https://<ml工作区名称>.<区域>.api.azureml.ms/batch-endpoints/<端点名称>/jobs
  • 请求体示例（根据实际需求调整）：

{
  "properties": {
    "inputData": {
      "dataInputUri": "https://<存储账户>.blob.core.windows.net/<容器>/input"
    },
    "outputData": {
      "dataOutputUri": "https://<存储账户>.blob.core.windows.net/<容器>/output"
    }
  }
}

• 保存并触发Synapse管道，通过API调用触发Azure ML管道作业

关键检查项 #

• 确认链接服务使用的身份（托管标识/服务主体）拥有Azure ML工作区的对应权限
• 非自托管集成运行时需能访问Azure ML工作区的网络（若工作区启用虚拟网络，确保集成运行时在允许的网络范围内）
• 先在Azure ML门户中测试批处理端点，确认端点本身可正常触发作业

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Braamstruik