ComputeTarget Třída
Abstraktní nadřazená třída pro všechny cílové výpočetní objekty spravované službou Azure Machine Learning
Cílový výpočetní objekt je určený výpočetní prostředek nebo prostředí, ve kterém spouštíte trénovací skript nebo hostujete nasazení služby. Tímto umístěním může být váš místní počítač nebo cloudový výpočetní prostředek. Další informace najdete v tématu Co jsou cílové výpočetní objekty ve službě Azure Machine Learning?
Konstruktor Třídy ComputeTarget.
Načtěte cloudovou reprezentaci objektu Compute přidruženého k zadanému pracovnímu prostoru. Vrátí instanci podřízené třídy odpovídající konkrétnímu typu načteného objektu Compute.
- Dědičnost
-
ComputeTarget
Konstruktor
ComputeTarget(workspace, name)
Parametry
- workspace
- Workspace
Objekt pracovního prostoru obsahující výpočetní objekt, který se má načíst.
- workspace
- Workspace
Objekt pracovního prostoru obsahující výpočetní objekt, který se má načíst.
Poznámky
Pomocí konstruktoru ComputeTarget načtěte cloudovou reprezentaci objektu Compute přidruženého k poskytnutému pracovnímu prostoru. Konstruktor vrátí instanci podřízené třídy odpovídající konkrétnímu typu načteného objektu Compute. Pokud výpočetní objekt není nalezen, je ComputeTargetException vyvolána hodnota .
Metody
attach |
Připojte objekt Compute k pracovnímu prostoru pomocí zadaného názvu a informací o konfiguraci. |
create |
Zřiďte výpočetní objekt zadáním typu výpočetního objektu a související konfigurace. Tato metoda místo připojení existujícího cílového výpočetního objektu vytvoří nový cílový výpočetní objekt. |
delete |
Odeberte objekt Compute z jeho přidruženého pracovního prostoru. Tato abstraktní metoda je implementována podřízenými třídami třídy .ComputeTarget |
deserialize |
Převeďte objekt JSON na objekt Compute. |
detach |
Odpojte objekt Compute od jeho přidruženého pracovního prostoru. Tato abstraktní metoda je implementována podřízenými třídami třídy .ComputeTarget Základní cloudové objekty se neodstraní, odeberou se jenom jejich přidružení. |
get_status |
Načte aktuální stav zřizování objektu Compute. |
list |
Vypíše všechny objekty ComputeTarget v rámci pracovního prostoru. Vrátí seznam instancí podřízených objektů odpovídajících konkrétnímu typu Compute. Objekty jsou podřízené objektu ComputeTarget. |
refresh_state |
Proveďte místní aktualizaci vlastností objektu. Aktualizujte vlastnosti na základě aktuálního stavu odpovídajícího cloudového objektu. To je užitečné pro ruční dotazování výpočetního stavu. Tato abstraktní metoda je implementována podřízenými třídami třídy .ComputeTarget |
serialize |
Převeďte tento objekt Compute na serializovaný slovník JSON. |
wait_for_completion |
Počkejte na dokončení aktuální operace zřizování v clusteru. Tato metoda vrátí hodnotu , ComputeTargetException pokud dojde k problému s dotazováním výpočetního objektu. |
attach
Připojte objekt Compute k pracovnímu prostoru pomocí zadaného názvu a informací o konfiguraci.
static attach(workspace, name, attach_configuration)
Parametry
- attach_configuration
- ComputeTargetAttachConfiguration
Objekt ComputeTargetAttachConfiguration, který se používá k určení typu objektu Compute, který se má připojit, a jak ho nakonfigurovat.
Návraty
Instance podřízené objektu ComputeTarget odpovídající typu připojeného objektu.
Návratový typ
Výjimky
Poznámky
Typ objektu, který se má předat parametru attach_configuration
ComputeTargetAttachConfiguration , je objekt sestavený pomocí attach_configuration
funkce pro libovolnou z podřízených tříd třídy ComputeTarget.
Následující příklad ukazuje, jak připojit účet ADLA k pracovnímu prostoru pomocí attach_configuration metody AdlaCompute.
adla_compute_name = 'testadl' # Name to associate with new compute in workspace
# ADLA account details needed to attach as compute to workspace
adla_account_name = "<adla_account_name>" # Name of the Azure Data Lake Analytics account
adla_resource_group = "<adla_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account
try:
# check if already attached
adla_compute = AdlaCompute(ws, adla_compute_name)
except ComputeTargetException:
print('attaching adla compute...')
attach_config = AdlaCompute.attach_configuration(resource_group=adla_resource_group, account_name=adla_account_name)
adla_compute = ComputeTarget.attach(ws, adla_compute_name, attach_config)
adla_compute.wait_for_completion()
print("Using ADLA compute:{}".format(adla_compute.cluster_resource_id))
print("Provisioning state:{}".format(adla_compute.provisioning_state))
print("Provisioning errors:{}".format(adla_compute.provisioning_errors))
Úplná ukázka je k dispozici na webu https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-adla-as-compute-target.ipynb
create
Zřiďte výpočetní objekt zadáním typu výpočetního objektu a související konfigurace.
Tato metoda místo připojení existujícího cílového výpočetního objektu vytvoří nový cílový výpočetní objekt.
static create(workspace, name, provisioning_configuration)
Parametry
- workspace
- Workspace
Objekt pracovního prostoru, pod kterým se má vytvořit výpočetní objekt.
- provisioning_configuration
- ComputeTargetProvisioningConfiguration
Objekt ComputeTargetProvisioningConfiguration, který se používá k určení typu objektu Compute, který se má zřídit, a jak ho nakonfigurovat.
Návraty
Instance podřízeného objektu ComputeTarget odpovídající typu zřízeného objektu.
Návratový typ
Výjimky
Poznámky
Typ zřízeného objektu se určuje podle zadané konfigurace zřizování.
V následujícím příkladu se vytvoří trvalý cílový výpočetní objekt zřízený uživatelem AmlCompute . Parametr provisioning_configuration
v tomto příkladu je typu AmlComputeProvisioningConfiguration.
from azureml.core.compute import ComputeTarget, AmlCompute
from azureml.core.compute_target import ComputeTargetException
# Choose a name for your CPU cluster
cpu_cluster_name = "cpu-cluster"
# Verify that cluster does not exist already
try:
cpu_cluster = ComputeTarget(workspace=ws, name=cpu_cluster_name)
print('Found existing cluster, use it.')
except ComputeTargetException:
compute_config = AmlCompute.provisioning_configuration(vm_size='STANDARD_D2_V2',
max_nodes=4)
cpu_cluster = ComputeTarget.create(ws, cpu_cluster_name, compute_config)
cpu_cluster.wait_for_completion(show_output=True)
Úplná ukázka je k dispozici na webu https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/training/train-on-amlcompute/train-on-amlcompute.ipynb
delete
Odeberte objekt Compute z jeho přidruženého pracovního prostoru.
Tato abstraktní metoda je implementována podřízenými třídami třídy .ComputeTarget
abstract delete()
Výjimky
Poznámky
Pokud byl tento objekt vytvořen prostřednictvím služby Azure Machine Learning, odstraní se také odpovídající cloudové objekty. Pokud byl tento objekt vytvořen externě a pouze připojen k pracovnímu prostoru, vyvolá tato metoda výjimku a nic se nezmění.
deserialize
Převeďte objekt JSON na objekt Compute.
abstract static deserialize(workspace, object_dict)
Parametry
Návraty
Výpočetní reprezentace poskytnutého objektu JSON.
Návratový typ
Výjimky
Poznámky
Vyvolá , ComputeTargetException pokud zadaný pracovní prostor není pracovním prostorem, ke které je přidružená služba Compute.
detach
Odpojte objekt Compute od jeho přidruženého pracovního prostoru.
Tato abstraktní metoda je implementována podřízenými třídami třídy .ComputeTarget Základní cloudové objekty se neodstraní, odeberou se jenom jejich přidružení.
abstract detach()
Výjimky
get_status
Načte aktuální stav zřizování objektu Compute.
get_status()
Návraty
Aktuální provisioning_state
.
Návratový typ
Výjimky
Poznámky
Vrácené hodnoty jsou uvedené v referenčních informacích k rozhraní Azure REST API pro ProvisioningState.
list
Vypíše všechny objekty ComputeTarget v rámci pracovního prostoru.
Vrátí seznam instancí podřízených objektů odpovídajících konkrétnímu typu Compute. Objekty jsou podřízené objektu ComputeTarget.
static list(workspace)
Parametry
Návraty
Seznam cílových výpočetních prostředků v pracovním prostoru
Návratový typ
Výjimky
refresh_state
Proveďte místní aktualizaci vlastností objektu.
Aktualizujte vlastnosti na základě aktuálního stavu odpovídajícího cloudového objektu. To je užitečné pro ruční dotazování výpočetního stavu.
Tato abstraktní metoda je implementována podřízenými třídami třídy .ComputeTarget
abstract refresh_state()
Výjimky
serialize
Převeďte tento objekt Compute na serializovaný slovník JSON.
abstract serialize()
Návraty
Reprezentace JSON tohoto objektu Compute.
Návratový typ
Výjimky
wait_for_completion
Počkejte na dokončení aktuální operace zřizování v clusteru.
Tato metoda vrátí hodnotu , ComputeTargetException pokud dojde k problému s dotazováním výpočetního objektu.
wait_for_completion(show_output=False, is_delete_operation=False)
Parametry
Výjimky
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