AzureBatchStep Třída

Vytvoří krok kanálu Azure ML pro odesílání úloh do služby Azure Batch.

Poznámka: Tento krok nepodporuje nahrávání a stahování adresářů a jejich obsahu.

Příklad použití azureBatchStep najdete v poznámkovém bloku https://aka.ms/pl-azbatch.

Vytvořte krok kanálu Azure ML pro odesílání úloh do služby Azure Batch.

Konstruktor

AzureBatchStep(name, create_pool=False, pool_id=None, delete_batch_job_after_finish=True, delete_batch_pool_after_finish=False, is_positive_exit_code_failure=True, vm_image_urn='urn:MicrosoftWindowsServer:WindowsServer:2012-R2-Datacenter', run_task_as_admin=False, target_compute_nodes=1, vm_size='standard_d1_v2', source_directory=None, executable=None, arguments=None, inputs=None, outputs=None, allow_reuse=True, compute_target=None, version=None)

Parametry

Name	Description
name Vyžadováno	str [Povinné] Název kroku.
create_pool	bool Určuje, jestli se má fond vytvořit před spuštěním úloh. Default value: False
pool_id	str [Povinné] ID fondu, ve kterém se úloha spouští. ID může být existující fond nebo ten, který se vytvoří při odeslání úlohy. Default value: None
delete_batch_job_after_finish	bool Určuje, jestli se má úloha po dokončení odstranit z účtu Batch. Default value: True
delete_batch_pool_after_finish	bool Určuje, jestli se má fond po dokončení úlohy odstranit. Default value: False
is_positive_exit_code_failure	bool Označuje, jestli úloha selže, pokud úloha existuje s pozitivním kódem. Default value: True
vm_image_urn	str Pokud create_pool je true a virtuální počítač používá VirtualMachineConfiguration. Formát hodnoty: urn:publisher:offer:sku. Příklad: urn:MicrosoftWindowsServer:WindowsServer:2012-R2-Datacenter. Default value: urn:MicrosoftWindowsServer:WindowsServer:2012-R2-Datacenter
run_task_as_admin	bool Určuje, jestli se má úloha spouštět s oprávněními správce. Default value: False
target_compute_nodes	int Pokud create_pool je hodnota True, udává, kolik výpočetních uzlů se přidá do fondu. Default value: 1
vm_size	str Pokud create_pool je hodnota True, označuje velikost virtuálního počítače výpočetních uzlů. Default value: standard_d1_v2
source_directory	str Místní složka, která obsahuje binární soubory modulu, spustitelný soubor, sestavení atd. Default value: None
executable	str [Povinné] Název příkazu nebo spustitelného souboru, který se spustí jako součást úlohy. Default value: None
arguments	str Argumenty pro příkaz nebo spustitelný soubor Default value: None
inputs	list[Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData]] Seznam vstupních vazeb portů Před spuštěním úlohy se vytvoří složka pro každý vstup. Soubory pro každý vstup se zkopírují z úložiště do příslušné složky na výpočetním uzlu. Pokud je například vstupní název vstupní1 a relativní cesta v úložišti je nějaká,relativní cesta/cesta/to/může být/opravdu/long/inputfile.txt, cesta k souboru ve výpočetním objektu bude: ./input1/inputfile.txt. Pokud je vstupní název delší než 32 znaků, zkrátí se a připojí se s jedinečnou příponou, aby bylo možné název složky úspěšně vytvořit ve výpočetním cíli. Default value: None
outputs	list[Union[PipelineData, PipelineOutputAbstractDataset, OutputPortBinding]] Seznam výstupních vazeb portů Podobně jako vstupy se před spuštěním úlohy vytvoří složka pro každý výstup. Název složky bude stejný jako název výstupu. Předpokladem je, že úloha vloží výstup do této složky. Default value: None
allow_reuse	bool Určuje, jestli má krok znovu použít předchozí výsledky při opětovném spuštění se stejným nastavením. Opakované použití je ve výchozím nastavení povolené. Pokud obsah kroku (skripty/závislosti) a vstupy a parametry zůstanou beze změny, výstup z předchozího spuštění tohoto kroku se znovu použije. Při opětovném použití kroku místo odeslání úlohy k výpočtu se výsledky předchozího spuštění okamžitě zpřístupní pro všechny následné kroky. Pokud jako vstupy používáte datové sady Azure Machine Learning, určuje se opakované použití podle toho, jestli se definice datové sady změnila, a ne tím, jestli se podkladová data změnila. Default value: True
compute_target	BatchCompute, str [Povinné] A BatchCompute compute where the job runs. Default value: None
version	str Volitelná značka verze, která označuje změnu funkčnosti modulu. Default value: None
name Vyžadováno	str [Povinné] Název kroku.
create_pool Vyžadováno	bool Určuje, jestli se má fond vytvořit před spuštěním úloh.
pool_id Vyžadováno	str [Povinné] ID fondu, ve kterém se úloha spouští. ID může být existující fond nebo ten, který se vytvoří při odeslání úlohy.
delete_batch_job_after_finish Vyžadováno	bool Určuje, jestli se má úloha po dokončení odstranit z účtu Batch.
delete_batch_pool_after_finish Vyžadováno	bool Určuje, jestli se má fond po dokončení úlohy odstranit.
is_positive_exit_code_failure Vyžadováno	bool Označuje, jestli úloha selže, pokud úloha existuje s pozitivním kódem.
vm_image_urn Vyžadováno	str Pokud create_pool je true a virtuální počítač používá VirtualMachineConfiguration. Formát hodnoty: urn:publisher:offer:sku. Příklad: urn:MicrosoftWindowsServer:WindowsServer:2012-R2-Datacenter.
run_task_as_admin Vyžadováno	bool Určuje, jestli se má úloha spouštět s oprávněními správce.
target_compute_nodes Vyžadováno	int Pokud create_pool je hodnota True, udává, kolik výpočetních uzlů se přidá do fondu.
vm_size Vyžadováno	str Pokud create_pool je hodnota True, označuje velikost virtuálního počítače výpočetních uzlů.
source_directory Vyžadováno	str Místní složka, která obsahuje binární soubory modulu, spustitelný soubor, sestavení atd.
executable Vyžadováno	str [Povinné] Název příkazu nebo spustitelného souboru, který se spustí jako součást úlohy.
arguments Vyžadováno	list Argumenty pro příkaz nebo spustitelný soubor
inputs Vyžadováno	list[Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData]] Seznam vstupních vazeb portů Před spuštěním úlohy se vytvoří složka pro každý vstup. Soubory pro každý vstup se zkopírují z úložiště do příslušné složky na výpočetním uzlu. Pokud je například vstupní název vstupní1 a relativní cesta v úložišti je nějaká,relativní cesta/cesta/to/může být/opravdu/long/inputfile.txt, cesta k souboru ve výpočetním objektu bude: ./input1/inputfile.txt. V případě, že je vstupní název delší než 32 znaků, zkrátí se a připojí se s jedinečnou příponou, takže název složky se na výpočetním objektu úspěšně vytvoří.
outputs Vyžadováno	list[Union[PipelineData, PipelineOutputAbstractDataset, OutputPortBinding]] Seznam výstupních vazeb portů Podobně jako vstupy se před spuštěním úlohy vytvoří složka pro každý výstup. Název složky bude stejný jako název výstupu. Předpokladem je, že úloha bude mít výstup do této složky.
allow_reuse Vyžadováno	bool Určuje, jestli má krok znovu použít předchozí výsledky při opětovném spuštění se stejným nastavením. Opakované použití je ve výchozím nastavení povolené. Pokud obsah kroku (skripty/závislosti) a vstupy a parametry zůstanou beze změny, výstup z předchozího spuštění tohoto kroku se znovu použije. Při opětovném použití kroku místo odeslání úlohy k výpočtu se výsledky předchozího spuštění okamžitě zpřístupní pro všechny následné kroky. Pokud jako vstupy používáte datové sady Azure Machine Learning, určuje se opakované použití podle toho, jestli se definice datové sady změnila, a ne tím, jestli se podkladová data změnila.
compute_target Vyžadováno	BatchCompute, str [Povinné] A BatchCompute compute where the job runs.
version Vyžadováno	str Volitelná značka verze, která označuje změnu funkčnosti modulu.

Poznámky

Následující příklad ukazuje, jak používat AzureBatchStep v kanálu služby Azure Machine Learning.

   step = AzureBatchStep(
               name="Azure Batch Job",
               pool_id="MyPoolName", # Replace this with the pool name of your choice
               inputs=[testdata],
               outputs=[outputdata],
               executable="azurebatch.cmd",
               arguments=[testdata, outputdata],
               compute_target=batch_compute,
               source_directory=binaries_folder,
   )

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-how-to-use-azurebatch-to-run-a-windows-executable.ipynb

Metody

create_node

Vytvořte uzel z kroku AzureBatch a přidejte ho do zadaného grafu. Tato metoda není určena k přímému použití. Když se vytvoří instance kanálu pomocí tohoto kroku, Azure ML automaticky předá parametry požadované touto metodou, aby se tento krok mohl přidat do grafu kanálu, který představuje pracovní postup.

create_node

Vytvořte uzel z kroku AzureBatch a přidejte ho do zadaného grafu.

Tato metoda není určena k přímému použití. Když se vytvoří instance kanálu pomocí tohoto kroku, Azure ML automaticky předá parametry požadované touto metodou, aby se tento krok mohl přidat do grafu kanálu, který představuje pracovní postup.

create_node(graph, default_datastore, context)

Parametry

Name	Description
graph Vyžadováno	Graph Objekt grafu pro přidání uzlu.
default_datastore Vyžadováno	Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore] Výchozí úložiště dat.
context Vyžadováno	<xref:azureml.pipeline.core._GraphContext> Kontext grafu

Návraty

Typ	Description
Node	Vytvořený uzel.