Sdílet prostřednictvím

TextNerJob Třída

  • Reference

Konfigurace pro úlohu Text NER automatizovaného strojového učení

Inicializuje novou úlohu Text NER automatizovaného strojového učení.

Dědičnost
azure.ai.ml.entities._job.automl.nlp.automl_nlp_job.AutoMLNLPJob
TextNerJob

Konstruktor

TextNerJob(*, training_data: Input | None = None, validation_data: Input | None = None, primary_metric: str | None = None, log_verbosity: str | None = None, **kwargs)

Parametry

training_data
Vyžadováno

Trénovací data, která se mají použít pro trénování

validation_data
Vyžadováno

Ověřovací data, která se mají použít k vyhodnocení natrénovaného modelu

primary_metric
Vyžadováno

Primární metrika, která se má zobrazit.

log_verbosity
Vyžadováno

Úroveň podrobností protokolu

kwargs
Vyžadováno

Argumenty specifické pro úlohu

Metody

dump

Vytvoří výpis obsahu úlohy do souboru ve formátu YAML.
extend_search_space

Přidejte (a) vyhledávací prostory pro tuto úlohu NLP automatizovaného strojového učení.
set_data
set_featurization
set_limits
set_sweep

Nastavení úklidu pro všechny úlohy NLP automatizovaného strojového učení
set_training_parameters

Opravte určité parametry trénování v průběhu trénování pro všechny kandidáty.

Předat. Musí se jednat o kladné celé číslo. :keyword learning_rate: počáteční rychlost učení. Musí se jednat o plovoucí hodnotu (0, 1). :keyword learning_rate_scheduler: typ plánovače rychlosti učení. Musí si vybrat z "lineární", "kosinus", "cosine_with_restarts", "polynomické", "konstanta" a "constant_with_warmup". :keyword model_name: název modelu, který se má použít během trénování. Musí si vybrat z 'bert-base-cased', 'bert-base-uncased', 'bert-base-multilingual-cased', 'bert-base-german-cased', 'bert-large-cased', 'bert-large-uncased', 'distilbert-base-cased', 'distilbert-base-uncased', 'roberta-base', 'roberta-large', 'distilroberta-base', 'xlm-roberta-base', 'xlm-roberta-large', xlnet-base-cased' a 'xlnet-large-cased'. :keyword number_of_epochs: počet epoch pro trénování. Musí být kladné celé číslo. :keyword training_batch_size: velikost dávky během trénování. Musí být kladné celé číslo. :keyword validation_batch_size: velikost dávky během ověřování. Musí být kladné celé číslo. :keyword warmup_ratio: poměr celkového počtu kroků trénování, který se používá pro lineární zahřátí od 0 do learning_rate. Musí být plovoucí v [0, 1]. :keyword weight_decay: hodnota hmotnosti se rozpadá, když optimalizátor je sgd, adam nebo adamw. Musí se jednat o float v rozsahu [0, 1]. :return: Žádné.

dump

Vytvoří výpis obsahu úlohy do souboru ve formátu YAML.

dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> None

Parametry

dest
Union[<xref:PathLike>, str, IO[AnyStr]]
Vyžadováno

Místní cesta nebo datový proud souboru, do které se má obsah YAML zapisovat. Pokud je dest cesta k souboru, vytvoří se nový soubor. Pokud je dest otevřený soubor, zapíše se přímo do souboru.

kwargs
dict

Další argumenty, které se mají předat serializátoru YAML.

Výjimky

FileExistsError

Vyvolána, pokud je dest cesta k souboru a soubor již existuje.

IOError

Vyvolá se, pokud je soubor dest otevřený a soubor nelze zapisovat.

extend_search_space

Přidejte (a) vyhledávací prostory pro tuto úlohu NLP automatizovaného strojového učení.

extend_search_space(value: SearchSpace | List[SearchSpace]) -> None

Parametry

value
Union[SearchSpace, List[SearchSpace]]
Vyžadováno

Buď SearchSpace objekt nebo seznam Objektů SearchSpace s nlp-specifické parametry.

Návraty

Žádné

Výjimky

FileExistsError

Vyvolána, pokud je dest cesta k souboru a soubor již existuje.

IOError

Vyvolá se, pokud je soubor dest otevřený a soubor nelze zapisovat.

set_data 

set_data(*, training_data: Input, target_column_name: str, validation_data: Input) -> None

Výjimky

FileExistsError

Vyvolána, pokud je dest cesta k souboru a soubor již existuje.

IOError

Vyvolá se, pokud je soubor dest otevřený a soubor nelze zapisovat.

set_featurization 

set_featurization(*, dataset_language: str | None = None) -> None

Výjimky

FileExistsError

Vyvolána, pokud je dest cesta k souboru a soubor již existuje.

IOError

Vyvolá se, pokud je soubor dest otevřený a soubor nelze zapisovat.

set_limits 

set_limits(*, max_trials: int = 1, max_concurrent_trials: int = 1, max_nodes: int = 1, timeout_minutes: int | None = None, trial_timeout_minutes: int | None = None) -> None

Výjimky

FileExistsError

Vyvolána, pokud je dest cesta k souboru a soubor již existuje.

IOError

Vyvolá se, pokud je soubor dest otevřený a soubor nelze zapisovat.

set_sweep

Nastavení úklidu pro všechny úlohy NLP automatizovaného strojového učení

set_sweep(*, sampling_algorithm: str | SamplingAlgorithmType, early_termination: EarlyTerminationPolicy | None = None)

Parametry

sampling_algorithm

Povinná hodnota. Určuje typ algoritmu vzorkování hyperparametrů. Mezi možné hodnoty patří: "Grid", "Random" a "Bayesian".

early_termination

Volitelné zásady předčasného ukončení, které ukončí kandidáty na školení s nízkým výkonem.

Návraty

Žádné

Výjimky

FileExistsError

Vyvolána, pokud je dest cesta k souboru a soubor již existuje.

IOError

Vyvolá se, pokud je soubor dest otevřený a soubor nelze zapisovat.

set_training_parameters

Opravte určité parametry trénování v průběhu trénování pro všechny kandidáty.

Předat. Musí se jednat o kladné celé číslo. :keyword learning_rate: počáteční rychlost učení. Musí se jednat o plovoucí hodnotu (0, 1). :keyword learning_rate_scheduler: typ plánovače rychlosti učení. Musí si vybrat z "lineární", "kosinus", "cosine_with_restarts", "polynomické", "konstanta" a "constant_with_warmup". :keyword model_name: název modelu, který se má použít během trénování. Musí si vybrat z 'bert-base-cased', 'bert-base-uncased', 'bert-base-multilingual-cased', 'bert-base-german-cased', 'bert-large-cased', 'bert-large-uncased', 'distilbert-base-cased', 'distilbert-base-uncased', 'roberta-base', 'roberta-large', 'distilroberta-base', 'xlm-roberta-base', 'xlm-roberta-large', xlnet-base-cased' a 'xlnet-large-cased'. :keyword number_of_epochs: počet epoch pro trénování. Musí být kladné celé číslo. :keyword training_batch_size: velikost dávky během trénování. Musí být kladné celé číslo. :keyword validation_batch_size: velikost dávky během ověřování. Musí být kladné celé číslo. :keyword warmup_ratio: poměr celkového počtu kroků trénování, který se používá pro lineární zahřátí od 0 do learning_rate. Musí být plovoucí v [0, 1]. :keyword weight_decay: hodnota hmotnosti se rozpadá, když optimalizátor je sgd, adam nebo adamw. Musí se jednat o float v rozsahu [0, 1]. :return: Žádné.

set_training_parameters(*, gradient_accumulation_steps: int | None = None, learning_rate: float | None = None, learning_rate_scheduler: str | NlpLearningRateScheduler | None = None, model_name: str | None = None, number_of_epochs: int | None = None, training_batch_size: int | None = None, validation_batch_size: int | None = None, warmup_ratio: float | None = None, weight_decay: float | None = None) -> None

Parametry

gradient_accumulation_steps

počet kroků, po kterých se mají nahromadit přechody před zpětným

Výjimky

FileExistsError

Vyvolána, pokud je dest cesta k souboru a soubor již existuje.

IOError

Vyvolá se, pokud je soubor dest otevřený a soubor nelze zapisovat.

Atributy

base_path

Základní cesta prostředku.

Návraty

Základní cesta prostředku.

Návratový typ

str

creation_context

Kontext vytvoření prostředku.

Návraty

Metadata vytvoření prostředku.

Návratový typ

Optional[SystemData]

featurization

id

ID prostředku.

Návraty

Globální ID prostředku, ID Azure Resource Manager (ARM).

Návratový typ

Optional[str]

inputs

limits

log_files

Výstupní soubory úlohy.

Návraty

Slovník názvů protokolů a adres URL.

Návratový typ

Optional[Dict[str, str]]

log_verbosity

outputs

primary_metric

search_space

status

Stav úlohy.

Mezi běžné vrácené hodnoty patří Spuštěno, Dokončeno a Neúspěšné. Všechny možné hodnoty jsou:

  • NotStarted – jedná se o dočasný stav, ve který se objekty Run na straně klienta nacházejí před odesláním do cloudu.

  • Spuštění – Spuštění se začalo zpracovávat v cloudu. Volající má v tuto chvíli ID spuštění.

  • Zřizování – pro odeslání úlohy se vytváří výpočetní prostředky na vyžádání.

  • Příprava – Prostředí spuštění se připravuje a je v jedné ze dvou fází:

    • Sestavení image Dockeru

    • Nastavení prostředí conda

  • Zařazeno do fronty – Úloha je zařazená do fronty v cílovém výpočetním objektu. Například ve službě BatchAI je úloha ve frontě.

    při čekání na připravenost všech požadovaných uzlů.

  • Spuštěno – Úloha se začala spouštět na cílovém výpočetním objektu.

  • Finalizace – Spuštění uživatelského kódu bylo dokončeno a spuštění je ve fázích následného zpracování.

  • CancelRequested – pro úlohu bylo požádáno o zrušení.

  • Dokončeno – Spuštění bylo úspěšně dokončeno. To zahrnuje spuštění uživatelského kódu i spuštění.

    fáze následného zpracování.

  • Neúspěšné – spuštění se nezdařilo. Vlastnost Error při spuštění obvykle obsahuje podrobné informace o tom, proč tomu tak je.

  • Zrušeno – následuje žádost o zrušení a indikuje, že spuštění se teď úspěšně zrušilo.

  • Nereaguje – U spuštění s povolenými prezenčními signály se v nedávné době neodeslal žádný prezenční signál.

Návraty

Stav úlohy.

Návratový typ

Optional[str]

studio_url

Koncový bod studia Azure ML.

Návraty

Adresa URL stránky s podrobnostmi úlohy

Návratový typ

Optional[str]

sweep

task_type

Získejte typ úkolu.

Návraty

Typ úlohy, která se má spustit. Mezi možné hodnoty patří: "classification", "regression", "forecasting" (prognózování).

Návratový typ

str

test_data

Získání testovacích dat

Návraty

Testování vstupu dat

Návratový typ

Input

training_data

Získejte trénovací data.

Návraty

Trénování vstupu dat

Návratový typ

Input

training_parameters

type

Typ úlohy.

Návraty

Typ úlohy.

Návratový typ

Optional[str]

validation_data

Získání ověřovacích dat

Návraty

Ověřovací vstup dat

Návratový typ

Input