MLOps Ep.4 Productionizing Training Script (Import Libraries)

mlops-train-import-libs.py

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# Import Python Libaries
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import os
import sys
import numpy as np
import pandas as pd
import argparse
import json
import urllib
import joblib
import logging
import json
import math
import shutil

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# Import Scikit-Learn Libraries
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from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

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# Import Azure ML Libraries
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# AzureML Cores
import azureml
import azureml.core
# AzureML Workspace
from azureml.core import Workspace, Datastore, Dataset
# AzureML Compute
from azureml.core.compute import ComputeTarget, AmlCompute
from azureml.core.compute_target import ComputeTargetException
# AzureML Experiments
from azureml.core import Experiment
# AzureML Runs
from azureml.core.run import Run
from azureml.core.model import Model
print("Azure SDK version:", azureml.core.VERSION)