Azure ML Studio Pipeline报InvalidDatasetError：无法加载_meta.yaml排查

• _meta.yaml文件损坏或格式不合法：尽管数据集预览显示解析正常，但后台用于存储元数据的_meta.yaml文件可能存在YAML语法错误（比如缩进错误、字段缺失、特殊字符未转义），导致Pipeline运行时无法读取。
• 数据集存储权限不足：Pipeline执行时使用的计算资源（如计算集群、计算实例）没有访问数据集存储位置（Blob存储/ADLS等）的权限，无法加载_meta.yaml文件。
• 数据集关联资源异常：如果数据集关联的原始存储文件被修改、删除，或者数据集版本存在冲突，会导致_meta.yaml引用的资源无法找到，触发加载失败。
• Tabular数据集创建参数问题：创建数据集时的分隔符、编码、列类型等参数设置存在隐性错误，虽然预览界面显示正常，但生成的元数据不符合Pipeline的校验规则。
• 计算环境依赖缺失：Pipeline使用的计算环境缺少解析YAML文件的必要依赖库，导致无法正常读取_meta.yaml内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者micnyk