如何将数据集输入作为参数提交给AZ ML CLI运行submit-pipeline命令？

在Azure机器学习（Azure Machine Learning）中，可以使用Azure Machine Learning CLI（命令行界面）来将数据集输入作为参数提交给az ml命令的submit-pipeline命令。下面是完善且全面的答案：

要将数据集输入作为参数提交给az ml CLI运行submit-pipeline命令，需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装并配置了Azure CLI和Azure Machine Learning CLI。可以参考Azure官方文档进行安装和配置。
2. 在本地计算机上创建一个包含数据集的文件夹，并将数据集文件放入该文件夹中。确保数据集文件的格式和内容符合Azure Machine Learning的要求。
3. 打开命令行终端（Command Prompt）或者使用Azure Machine Learning CLI提供的集成终端。
4. 使用以下命令登录到Azure CLI，并选择要使用的Azure订阅：
5. 使用以下命令登录到Azure CLI，并选择要使用的Azure订阅：
6. 使用以下命令登录到Azure Machine Learning CLI，并选择要使用的工作区（Workspace）：
7. 使用以下命令登录到Azure Machine Learning CLI，并选择要使用的工作区（Workspace）：
8. 使用以下命令进入到包含数据集的文件夹：
9. 使用以下命令进入到包含数据集的文件夹：
10. 使用以下命令将数据集上传到Azure Machine Learning工作区的默认数据存储中：
11. 使用以下命令将数据集上传到Azure Machine Learning工作区的默认数据存储中：
12. 其中，<datastore_name>是Azure Machine Learning工作区中的数据存储的名称，<target_path>是上传后数据集在数据存储中的目标路径。
13. 使用以下命令获取数据集在数据存储中的路径：
14. 使用以下命令获取数据集在数据存储中的路径：
15. 将返回的结果中的"container"和"path"字段的值记录下来，以备后续使用。
16. 使用以下命令创建一个参数文件（parameter file），用于指定数据集的路径：
17. 使用以下命令创建一个参数文件（parameter file），用于指定数据集的路径：
18. 其中，<datastore_name>是数据存储的名称，<container_value>和<path_value>是步骤8中获取到的数据集在数据存储中的路径。
19. 使用以下命令提交Pipeline运行，并将参数文件作为参数传递给submit-pipeline命令：
20. 使用以下命令提交Pipeline运行，并将参数文件作为参数传递给submit-pipeline命令：
21. 其中，<pipeline_name>是要运行的Pipeline的名称，<workspace_name>是Azure Machine Learning工作区的名称，<resource_group_name>是Azure资源组的名称，<experiment_name>是要将Pipeline运行提交到的实验的名称。

通过以上步骤，就可以将数据集输入作为参数提交给Azure Machine Learning CLI运行submit-pipeline命令。请注意，这里的示例命令仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整。

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