如何通过AzureML Python API V2创建需在Web UI触发才运行的未启动作业

嗨，我来帮你搞定这个问题！你当前的代码会自动运行作业，是因为默认调用ml_client.jobs.create_or_update()时，系统会直接提交并执行作业。要创建一个得在Web UI手动触发才启动的未运行作业，核心是把作业以草稿状态保存，这样它就不会自动执行，等你在AzureML Studio里手动操作触发。

下面是具体的修改方案：

步骤1：修正代码的小问题 #

你代码里的@dsl.pipeline装饰的函数定义少了括号，应该写成def my_job():，不然会触发语法错误，先把这个小问题补上。

步骤2：以草稿状态保存作业 #

在调用ml_client.jobs.create_or_update()时，添加draft=True参数，这样作业会被保存为草稿状态，不会立即启动运行。

修改后的完整代码如下：

from azure.ai.ml import MLClient, command
from azure.ai.ml.dsl import pipeline
from azure.identity import DefaultAzureCredential


@pipeline
def my_job():
    # 定义你的命令步骤
    echo_step = command(command="echo 'Hello'")
    # 可选：如果有输出可以返回，方便后续查看
    return {"echo_result": echo_step.outputs.stdout}

# 初始化ML客户端
ml_client = MLClient(
    subscription_id=subscription_id,
    resource_group_name=resource_group,
    credential=DefaultAzureCredential()
)

# 构建pipeline作业实例
pipeline_job = my_job()

# 以草稿状态保存作业，不会自动运行
ml_client.jobs.create_or_update(pipeline_job, draft=True)

后续在Web UI触发作业的操作 #

完成代码运行后，你登录AzureML Studio：

• 左侧导航栏找到「作业」选项
• 切换到「草稿」标签页，就能找到你刚创建的作业
• 点击进入作业详情页，右上角的「提交」按钮就是触发运行的入口，点击后作业就会开始执行啦

另外补充个小知识点：如果之后你想通过API启动这个草稿作业，也可以先获取该草稿作业的对象，再调用不带draft参数的ml_client.jobs.begin_create_or_update()来提交运行，但既然你要的是Web UI触发，上面的方案就完全够用了。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者techtech