如何使用Python SDK将本地文件上传至Azure ML Studio Notebook

当然可以通过Python SDK实现这个操作，本质是把文件上传到Azure ML工作区对应的Notebook存储容器中，以下是具体步骤和代码示例：

1. 安装依赖包 #

先确保安装所需的Python包：

pip install azure-ai-ml azure-storage-blob

2. 连接到Azure ML工作区 #

使用MLClient连接到你的工作区，可通过本地配置文件或直接指定参数：

from azure.ai.ml import MLClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

# 方式1：通过本地config.json文件加载（需提前下载工作区配置）
ml_client = MLClient.from_config(credential=DefaultAzureCredential())

# 方式2：直接指定参数
# ml_client = MLClient(
#     credential=DefaultAzureCredential(),
#     subscription_id="你的订阅ID",
#     resource_group_name="你的资源组名称",
#     workspace_name="你的工作区名称"
# )

3. 上传本地文件到Notebook存储 #

Azure ML的Notebook文件默认存储在工作区关联存储账户的azureml-notebooks容器中，用户的Notebook目录一般为Users/你的Azure用户名/，以下代码实现单文件上传：

from azure.storage.blob import BlobServiceClient

# 获取工作区的存储账户信息
workspace = ml_client.workspaces.get(name=ml_client.workspace_name)
storage_account_url = f"https://{workspace.storage_account_name}.blob.core.windows.net"

# 初始化Blob服务客户端
blob_service_client = BlobServiceClient(account_url=storage_account_url, credential=DefaultAzureCredential())

# 配置上传目标路径
container_name = "azureml-notebooks"
# 替换为你的用户名和目标文件名
target_blob_path = "Users/你的用户名/目标文件名.ipynb"
# 替换为本地文件路径
local_file_path = "./本地文件路径/待上传文件.ipynb"

# 执行上传
with open(local_file_path, "rb") as data:
    blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=target_blob_path)
    blob_client.upload_blob(data, overwrite=True)

4. 上传文件夹的扩展方法 #

如果需要上传整个文件夹，可遍历本地文件夹中的文件，保持路径结构上传：

import os

def upload_folder(local_folder_path, target_container_path):
    for root, dirs, files in os.walk(local_folder_path):
        for file in files:
            local_file = os.path.join(root, file)
            # 计算相对路径，保持文件夹结构
            relative_path = os.path.relpath(local_file, local_folder_path)
            blob_path = os.path.join(target_container_path, relative_path).replace("\\", "/")
            
            with open(local_file, "rb") as data:
                blob_client = blob_service_client.get_blob_client(container=container_name, blob=blob_path)
                blob_client.upload_blob(data, overwrite=True)

# 使用示例：上传本地notebooks文件夹到用户目录下的my-notebooks文件夹
upload_folder("./本地notebooks文件夹", "Users/你的用户名/my-notebooks")

上传完成后，刷新Azure ML界面的Notebook标签页，就能看到上传的文件/文件夹了。

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