DatabricksCompute Třída
Spravuje cílový výpočetní objekt Databricks ve službě Azure Machine Learning.
Azure Databricks je prostředí založené na Apache Sparku v cloudu Azure. Můžete ji použít jako cílový výpočetní objekt v kanálu služby Azure Machine Learning. Další informace najdete v tématu Co jsou cílové výpočetní objekty ve službě Azure Machine Learning?
Třída ComputeTarget konstruktor.
Načtení cloudové reprezentace výpočetního objektu přidruženého k poskytnutému pracovnímu prostoru Vrátí instanci podřízené třídy odpovídající určitému typu načteného výpočetního objektu.
Konstruktor
DatabricksCompute(workspace, name)
Parametry
| Name | Description |
|---|---|
|
workspace
Vyžadováno
|
Objekt pracovního prostoru obsahující objekt DatabricksCompute, který se má načíst. |
|
name
Vyžadováno
|
Název objektu DatabricksCompute, který se má načíst. |
|
workspace
Vyžadováno
|
Objekt pracovního prostoru obsahující výpočetní objekt, který se má načíst. |
|
name
Vyžadováno
|
Název výpočetního objektu, který se má načíst. |
Poznámky
Následující příklad ukazuje, jak připojit Azure Databricks jako cílový výpočetní objekt.
# Replace with your account info before running.
db_compute_name=os.getenv("DATABRICKS_COMPUTE_NAME", "<my-databricks-compute-name>") # Databricks compute name
db_resource_group=os.getenv("DATABRICKS_RESOURCE_GROUP", "<my-db-resource-group>") # Databricks resource group
db_workspace_name=os.getenv("DATABRICKS_WORKSPACE_NAME", "<my-db-workspace-name>") # Databricks workspace name
db_access_token=os.getenv("DATABRICKS_ACCESS_TOKEN", "<my-access-token>") # Databricks access token
try:
databricks_compute = DatabricksCompute(workspace=ws, name=db_compute_name)
print('Compute target {} already exists'.format(db_compute_name))
except ComputeTargetException:
print('Compute not found, will use below parameters to attach new one')
print('db_compute_name {}'.format(db_compute_name))
print('db_resource_group {}'.format(db_resource_group))
print('db_workspace_name {}'.format(db_workspace_name))
print('db_access_token {}'.format(db_access_token))
config = DatabricksCompute.attach_configuration(
resource_group = db_resource_group,
workspace_name = db_workspace_name,
access_token= db_access_token)
databricks_compute=ComputeTarget.attach(ws, db_compute_name, config)
databricks_compute.wait_for_completion(True)
Úplná ukázka je k dispozici od https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-databricks-as-compute-target.ipynb
Metody
| attach |
ZAVRHOVANÝ. Místo toho použijte metodu Přidružte existující výpočetní prostředek Databricks k poskytnutému pracovnímu prostoru. |
| attach_configuration |
Vytvořte objekt konfigurace pro připojení cílového výpočetního objektu Databricks. |
| delete |
Odstranění není podporováno pro objekt DatabricksCompute. Místo toho použijte detach. |
| deserialize |
Převede objekt JSON na objekt DatabricksCompute. |
| detach |
Odpojte objekt Databricks od přidruženého pracovního prostoru. Základní cloudové objekty se neodstraní, odebere se pouze přidružení. |
| get_credentials |
Načtěte přihlašovací údaje pro cíl Databricks. |
| refresh_state |
Proveďte místní aktualizaci vlastností objektu. Tato metoda aktualizuje vlastnosti na základě aktuálního stavu odpovídajícího cloudového objektu. Používá se primárně pro ruční dotazování výpočetního stavu. |
| serialize |
Převeďte tento objekt DatabricksCompute na serializovaný slovník JSON. |
attach
ZAVRHOVANÝ. Místo toho použijte metodu attach_configuration .
Přidružte existující výpočetní prostředek Databricks k poskytnutému pracovnímu prostoru.
static attach(workspace, name, resource_id, access_token)
Parametry
| Name | Description |
|---|---|
|
workspace
Vyžadováno
|
Objekt pracovního prostoru pro přidružení výpočetního prostředku. |
|
name
Vyžadováno
|
Název, který se má přidružit k výpočetnímu prostředku v zadaném pracovním prostoru. Nemusí odpovídat názvu výpočetního prostředku, který se má připojit. |
|
resource_id
Vyžadováno
|
ID prostředku Azure pro připojený výpočetní prostředek. |
|
access_token
Vyžadováno
|
Přístupový token pro připojený prostředek. |
Návraty
| Typ | Description |
|---|---|
|
Reprezentace objektu DatabricksCompute výpočetního objektu. |
Výjimky
| Typ | Description |
|---|---|
attach_configuration
Vytvořte objekt konfigurace pro připojení cílového výpočetního objektu Databricks.
static attach_configuration(resource_group=None, workspace_name=None, resource_id=None, access_token='')
Parametry
| Name | Description |
|---|---|
|
resource_group
|
Název skupiny prostředků, ve které se nachází Databricks. Default value: None
|
|
workspace_name
|
Název pracovního prostoru Databricks Default value: None
|
|
resource_id
|
ID prostředku Azure pro připojený výpočetní prostředek. Default value: None
|
|
access_token
Vyžadováno
|
Přístupový token připojeného výpočetního prostředku. |
Návraty
| Typ | Description |
|---|---|
|
Objekt konfigurace, který se má použít při připojování výpočetního objektu. |
delete
Odstranění není podporováno pro objekt DatabricksCompute. Místo toho použijte detach.
delete()
Výjimky
| Typ | Description |
|---|---|
deserialize
Převede objekt JSON na objekt DatabricksCompute.
static deserialize(workspace, object_dict)
Parametry
| Name | Description |
|---|---|
|
workspace
Vyžadováno
|
Objekt pracovního prostoru Objekt DatabricksCompute je přidružen. |
|
object_dict
Vyžadováno
|
Objekt JSON, který se má převést na objekt DatabricksCompute. |
Návraty
| Typ | Description |
|---|---|
|
Reprezentace zadaného objektu JSON databricksCompute. |
Výjimky
| Typ | Description |
|---|---|
Poznámky
ComputeTargetException Vyvolá, pokud zadaný pracovní prostor není pracovním prostorem, ke kterým je přidružený výpočetní objekt.
detach
Odpojte objekt Databricks od přidruženého pracovního prostoru.
Základní cloudové objekty se neodstraní, odebere se pouze přidružení.
detach()
Výjimky
| Typ | Description |
|---|---|
get_credentials
Načtěte přihlašovací údaje pro cíl Databricks.
get_credentials()
Návraty
| Typ | Description |
|---|---|
|
Přihlašovací údaje pro cíl Databricks. |
Výjimky
| Typ | Description |
|---|---|
refresh_state
Proveďte místní aktualizaci vlastností objektu.
Tato metoda aktualizuje vlastnosti na základě aktuálního stavu odpovídajícího cloudového objektu. Používá se primárně pro ruční dotazování výpočetního stavu.
refresh_state()
serialize
Převeďte tento objekt DatabricksCompute na serializovaný slovník JSON.
serialize()
Návraty
| Typ | Description |
|---|---|
|
Reprezentace JSON tohoto objektu DatabricksCompute. |