ImageLimitSettings Třída
Omezení nastavení pro vertikály obrázků AutoML
ImageLimitSettings je třída, která obsahuje následující parametry: max_concurrent_trials, max_trials a timeout_minutes.
Jedná se o volitelnou metodu konfigurace pro konfiguraci parametrů limitů, jako jsou vypršení časových limitů atd.
Poznámka
Počet souběžných spuštění se hradí u prostředků dostupných v zadaném cílovém výpočetním objektu.
Ujistěte se, že cíl výpočetních prostředků má dostupné prostředky pro požadovanou souběžnost.
Tip
Je vhodné porovnat max_concurrent_trials počet s počtem uzlů v clusteru.
Pokud máte například cluster se 4 uzly, nastavte max_concurrent_trials na 4.
Příklad použití
Konfigurace ImageLimitSettings
from azure.ai.ml import automl
# Create the AutoML job with the related factory-function.
image_instance_segmentation_job = automl.image_instance_segmentation(
compute=compute_name,
experiment_name=exp_name,
training_data=my_training_data_input,
validation_data=my_validation_data_input,
target_column_name="label",
primary_metric="MeanAveragePrecision",
tags={"my_custom_tag": "custom value"},
)
# Set the limits for the AutoML job.
image_instance_segmentation_job.set_limits(
max_trials=10,
max_concurrent_trials=2,
)
# Submit the AutoML job.
image_instance_segmentation_job.submit()
Inicializujte objekt ImageLimitSettings.
Konstruktor pro ImageLimitSettings pro AutoML Image Verticals.
- Dědičnost
-
azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixinImageLimitSettings
Konstruktor
ImageLimitSettings(*, max_concurrent_trials: int | None = None, max_trials: int | None = None, timeout_minutes: int | None = None)
Parametry
Maximální počet souběžných iterací automatického strojového učení( výchozí hodnota je Žádná).
Představuje maximální počet zkušebních verzí (podřízených úloh), které by se spustily paralelně.
Představuje maximální počet zkušebních verzí (podřízených úloh), které by se spustily paralelně.
Maximální počet iterací automatického strojového učení ( výchozí hodnota je Žádná)
Azure SDK for Python
Váš názor
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Připravujeme: V průběhu roku 2024 budeme postupně vyřazovat problémy z GitHub coby mechanismus zpětné vazby pro obsah a nahrazovat ho novým systémem zpětné vazby. Další informace naleznete v tématu:Odeslat a zobrazit názory pro