synapseml-local-setup

द्वारा microsoft

WSL या Linux में SynapseML को स्थानीय रूप से सेट अप और मान्य करें। उपयोग तब करें जब किसी एजेंट को SynapseML को स्थानीय रूप से काम करने की आवश्यकता हो, sbt compile/test चलाता हो, Java 21, Scala 2.12 देखता हो…

npx skills add https://github.com/microsoft/synapseml --skill synapseml-local-setup

SynapseML Local Setup

Use this skill before any local SynapseML build, compile, or test validation.

Important

  • Always use an explicit SynapseML repo path.
  • Do not run SynapseML SBT with the machine default Java 21. Use JDK 11: /usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
  • Java 21 can fail before project code compiles with bad constant pool index: 0 while building Scala 2.12 compiler-bridge_2.12.
  • Compile commands are safe. Some cognitive service tests create, write, list, or delete real Azure resources. Inspect before running those tests and ask for approval if live resources are involved.

Workflow

1. Diagnose the repo and toolchain

Run scripts/synapseml-doctor.sh:

scripts/synapseml-doctor.sh --repo <synapseml-repo>

Capture:

  • Git branch and dirty state.
  • Default Java version.
  • JDK 11 availability.
  • sbt version and SynapseML Scala/Spark versions.

2. Compile with JDK 11

Run scripts/synapseml-sbt.sh:

scripts/synapseml-sbt.sh --repo <synapseml-repo> -- cognitive/Test/compile

Expected result:

  • sbt welcome line says Java 11.
  • core and cognitive main/test classes compile.
  • Command exits with [success].

3. Run a safe local smoke test

Run scripts/synapseml-smoke-test.sh:

scripts/synapseml-smoke-test.sh --repo <synapseml-repo>

Expected result:

  • One local Spark test runs.
  • Output includes All tests passed.

4. Inspect PR-specific tests before running them

Before running service tests, run scripts/check-live-service-tests.sh:

scripts/check-live-service-tests.sh --path <test-file-or-directory>

If it reports live-service hooks, ask the user before running that suite. Do not create or delete Azure Search indexes just to test a PR.

5. Run targeted tests only after safety review

Use the JDK 11 wrapper for any targeted SBT command:

scripts/synapseml-sbt.sh --repo <synapseml-repo> -- '<module>/testOnly <SuiteName> -- -z "<test filter>"'

If tests fail before compiling project code, load references/troubleshooting.md.

Known-good baseline

On 2026-05-05, this setup was validated with:

  • JDK: /usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
  • Java: openjdk version "11.0.30"
  • SynapseML: Scala 2.12.17, Spark 3.5.0, sbt 1.10.11
  • Compile: sbt 'cognitive/Test/compile' succeeded.
  • Smoke test: UDFTransformerSuite filtered test succeeded.

microsoft की और Skills

oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) का उपयोग करके Azure AI Foundry एजेंट बनाएं। AzureAIAgentsProvider के साथ स्थायी एजेंट बनाते समय, होस्टेड टूल्स (कोड इंटरप्रेटर, फ़ाइल खोज, वेब खोज) का उपयोग करते समय, MCP सर्वर एकीकृत करते समय, वार्तालाप थ्रेड प्रबंधित करते समय, या स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ लागू करते समय उपयोग करें। फ़ंक्शन टूल्स, संरचित आउटपुट और मल्टी-टूल एजेंट शामिल हैं।
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से चल रहे मॉडल तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रोवाइडर सेटअप, और पहली डिप्लॉयमेंट शामिल है। कब: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller"।
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights के साथ वेबऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन। टेलीमेट्री पैटर्न, SDK सेटअप, और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ प्रदान करता है। WHEN: ऐप को कैसे इंस्ट्रूमेंट करें, App Insights SDK, टेलीमेट्री पैटर्न, App Insights क्या है, Application Insights मार्गदर्शन, इंस्ट्रूमेंटेशन उदाहरण, APM सर्वोत्तम अभ्यास।
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ब्राउज़र/वेब ऐप्स को Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) से इंस्ट्रूमेंट करें। Real User Monitoring (RUM) के लिए उपयोग करें — पेज व्यू, क्लिक, AJAX/fetch निर्भरताएँ, अपवाद, कस्टम इवेंट, और बैकएंड OpenTelemetry ट्रेस से सहसंबंधित ब्राउज़र-साइड GenAI एजेंट ट्रेस। SDK Loader Script और npm सेटअप, फ्रेमवर्क एक्सटेंशन (React, React Native, Angular), Click Analytics, टेलीमेट्री इनिशियलाइज़र, और ब्राउज़र से उत्सर्जित एजेंट/टूल/मॉडल स्पैन के लिए OTel GenAI सिमेंटिक कन्वेंशन शामिल हैं।
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java के साथ एनोमली डिटेक्शन एप्लिकेशन बनाएं। यूनीवेरिएट/मल्टीवेरिएट एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, या AI-संचालित मॉनिटरिंग लागू करते समय उपयोग करें।
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
<text> azure-ai-language-conversations Python SDK का उपयोग करके संवादात्मक भाषा समझ (CLU) लागू करें। ConversationAnalysisClient के साथ काम करते समय उपयोग करें ताकि वार्तालाप के इरादे और संस्थाओं का विश्लेषण किया जा सके, NLP सुविधाएँ बनाई जा सकें, या अनुप्रयोगों में भाषा समझ को एकीकृत किया जा सके। </text>
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python। ML वर्कस्पेस, जॉब्स, मॉडल, डेटासेट, कंप्यूट और पाइपलाइन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets"।
development