Azure ML Python SDK V2中MLTable的from_delta_lake方法缺失求助

• 版本兼容性问题：你使用的MLTable 0.1.0b4及更早的beta版本（0b1-0b3）均未包含from_delta_lake方法。官方文档的更新节奏通常快于实际包的发布，导致文档中提到的功能尚未在旧版本中实现。
• 验证当前版本：运行pip show mltable可确认当前安装的MLTable版本，若版本低于0.1.0b5，需进行升级。
• 升级步骤：
  1. 在Azure ML计算实例终端执行：pip install --upgrade mltable
  2. 若在作业环境中使用，需在环境配置文件（如conda.yml或requirements.txt）中指定mltable>=0.1.0b5
• 临时替代方案（无法升级时）：
  借助Delta Lake原生库读取表后转换为MLTable，示例代码：

  import delta.tables as dt
  from mltable import MLTable, Schema, DataColumn, DataType
  
  # 读取Delta Lake表
  delta_table = dt.DeltaTable.forPath(spark, "abfss://<container>@<storage-account>.dfs.core.windows.net/<delta-table-path>")
  df = delta_table.toDF()
  
  # 转换为MLTable格式
  schema = Schema(columns=[DataColumn(name=col.name, type=DataType.from_spark_type(col.dataType)) for col in df.schema])
  mltable = MLTable.from_spark_dataframe(df, schema=schema)
  

• 升级后验证：安装0.1.0b5及以上版本后，from mltable import from_delta_lake可正常执行，自动补全也会显示该方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrew