如何通过Azure ML Python SDK V2禁止Pipeline上传指定文件？

方法1：使用.amlignore文件（推荐） #

和Git的.gitignore逻辑一致，在项目根目录创建.amlignore文件，写入需要排除的文件/目录规则即可。Azure ML会自动识别该文件，跳过匹配的内容不上传。

示例.amlignore内容：

# 排除.env凭据文件
.env
# 可选：排除缓存和日志文件
__pycache__/
*.log

方法2：在命令组件中显式配置排除规则 #

如果不想依赖配置文件，可以直接在@mldesigner.command_component装饰器中通过source_directory和exclude参数指定上传范围和排除项：

修改后的组件代码：

@mldesigner.command_component(
    name="testcomponent",
    display_name="Test Component",
    description="Test Component description.",
    environment=dict(
        conda_file="./conda.yaml",
        image="mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04",
    ),
    source_directory=".",  # 指定要上传的根目录
    exclude=[".env", "__pycache__"]  # 列出需要排除的文件/目录
)
def test_component():
    mlflow.log_metric("metric", 0)

补充说明 #

• .amlignore的语法和.gitignore完全兼容，支持通配符、目录匹配等复杂规则。
• 若同时使用.amlignore和exclude参数，两者的排除规则会叠加生效，最终排除的是两者规则的并集。
• 本地读取.env的代码是在创建Pipeline的本地阶段执行的，组件运行在Azure ML集群时不会依赖该文件，因此排除后不会影响组件功能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ken Jiiii