FeatureSetOperations Třída

FeatureSetOperations.

Neměli byste vytvořit instanci této třídy přímo. Místo toho byste měli vytvořit instanci MLClient, která vytvoří instanci za vás a připojí ji jako atribut.

Dědičnost
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations
FeatureSetOperations

Konstruktor

FeatureSetOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, datastore_operations: DatastoreOperations, **kwargs: Dict)

Parametry

operation_scope
operation_config
service_client
datastore_operations

Metody

archive

Archivace prostředku FeatureSet

begin_backfill

Zpětné vyplňování.

begin_create_or_update

Vytvoření nebo aktualizace sady funkcí

get

Získejte zadaný asset FeatureSet.

get_feature

Získat funkci

:keyword feature_name. Rozlišují se malá a malá písmena. :p aramtype feature_name: str :keyword tags: Řetězcová reprezentace seznamu názvů značek oddělených čárkami

(a volitelně hodnoty). Příklad: "tag1,tag2=value2".

list

Vypište prostředky FeatureSet pracovního prostoru.

Výchozí: ACTIVE_ONLY. :type list_view_type: Optional[ListViewType] :return: Iterátor podobný instanci objektů FeatureSet :rtype: ~azure.core.paging.ItemPaged[FeatureSet]

list_features

Funkce seznamu

list_materialization_operations

Operace materializace seznamu

restore

Obnovte archivovaný asset FeatureSet.

archive

Archivace prostředku FeatureSet

archive(name: str, version: str, **kwargs: Dict) -> None

Parametry

name
str
Vyžadováno

Název prostředku FeatureSet.

version
str
Vyžadováno

Verze prostředku FeatureSet.

Návraty

Žádné

begin_backfill

Zpětné vyplňování.

begin_backfill(*, name: str, version: str, feature_window_start_time: datetime, feature_window_end_time: datetime, display_name: str | None = None, description: str | None = None, tags: Dict[str, str] | None = None, compute_resource: MaterializationComputeResource | None = None, spark_configuration: Dict[str, str] | None = None, **kwargs: Dict) -> LROPoller[FeatureSetBackfillMetadata]

Parametry

name
str

Název sady funkcí. Rozlišují se malá a malá písmena.

version
str

Identifikátor verze. Rozlišují se malá a malá písmena.

feature_window_start_time
datetime

Čas zahájení okna funkce, které má být materializováno.

feature_window_end_time
datetime

Koncový čas okna funkce, které má být materializováno.

display_name
str

Určuje popis.

description
str

Určuje popis.

tags
dict[str, str]

Sada značek. Určuje značky.

compute_resource
MaterializationComputeResource

Určuje nastavení výpočetních prostředků.

spark_configuration
dict[str, str]

Určuje výpočetní nastavení Sparku.

Návraty

Instance LROPoller, která vrací ~azure.ai.ml.entities.FeatureSetBackfillMetadata

Návratový typ

begin_create_or_update

Vytvoření nebo aktualizace sady funkcí

begin_create_or_update(featureset: FeatureSet, **kwargs: Dict) -> LROPoller[FeatureSet]

Parametry

featureset
FeatureSet
Vyžadováno

Definice FeatureSet.

Návraty

Instance LROPoller, která vrací FeatureSet.

Návratový typ

get

Získejte zadaný asset FeatureSet.

get(name: str, version: str, **kwargs: Dict) -> FeatureSet

Parametry

name
str
Vyžadováno

Název prostředku FeatureSet.

version
str
Vyžadováno

Verze prostředku FeatureSet.

Návraty

Objekt assetu FeatureSet.

Návratový typ

Výjimky

Vyvolána, pokud nelze sadu funkcí úspěšně identifikovat a načíst. Podrobnosti budou uvedeny v chybové zprávě.

get_feature

Získat funkci

:keyword feature_name. Rozlišují se malá a malá písmena. :p aramtype feature_name: str :keyword tags: Řetězcová reprezentace seznamu názvů značek oddělených čárkami

(a volitelně hodnoty). Příklad: "tag1,tag2=value2".

get_feature(feature_set_name: str, version: str, *, feature_name: str, **kwargs: Dict) -> Feature

Návraty

Objekt funkce

Návratový typ

list

Vypište prostředky FeatureSet pracovního prostoru.

Výchozí: ACTIVE_ONLY. :type list_view_type: Optional[ListViewType] :return: Iterátor podobný instanci objektů FeatureSet :rtype: ~azure.core.paging.ItemPaged[FeatureSet]

list(name: str | None = None, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY, **kwargs: Dict) -> ItemPaged[FeatureSet]

Parametry

name
Optional[str]
Vyžadováno

Název konkrétního prostředku FeatureSet, volitelný.

list_view_type

Typ zobrazení pro zahrnutí nebo vyloučení (například) archivovaných prostředků FeatureSet

list_features

Funkce seznamu

list_features(feature_set_name: str, version: str, *, feature_name: str | None = None, description: str | None = None, tags: str | None = None, **kwargs: Dict) -> ItemPaged[Feature]

Parametry

feature_set_name
str
Vyžadováno

Název sady funkcí.

version
str
Vyžadováno

Verze sady funkcí.

feature_name
str

název funkce.

description
str

Popis sady funkcí

tags
str

Seznam názvů značek oddělených čárkami (a volitelně i hodnot) Příklad: tag1,tag2=hodnota2.

Návraty

Iterátor podobný instanci objektů Feature

Návratový typ

list_materialization_operations

Operace materializace seznamu

list_materialization_operations(name: str, version: str, *, feature_window_start_time: str | datetime | None = None, feature_window_end_time: str | datetime | None = None, filters: str | None = None, **kwargs: Dict) -> ItemPaged[FeatureSetMaterializationMetadata]

Parametry

name
str
Vyžadováno

Název sady funkcí.

version
str
Vyžadováno

Verze sady funkcí.

feature_window_start_time
Union[str, datetime]

Čas spuštění okna funkce pro filtrování úloh materializace.

feature_window_end_time
Union[str, datetime]

Čas ukončení okna funkce pro filtrování úloh materializace

filters
str

Seznam názvů značek oddělených čárkami (a volitelně i hodnot) Příklad: tag1,tag2=hodnota2.

Návraty

Iterátor, jako je instance objektů ~azure.ai.ml.entities.FeatureSetMaterializationMetadata

Návratový typ

restore

Obnovte archivovaný asset FeatureSet.

restore(name: str, version: str, **kwargs: Dict) -> None

Parametry

name
str
Vyžadováno

Název prostředku FeatureSet.

version
str
Vyžadováno

Verze prostředku FeatureSet.

Návraty

Žádné