WorkerConfiguration Klasse

  • Referenz

WorkerConfiguration ist die Klasse, die alle erforderlichen Informationen für die Ausführung der Worker enthält.

Initialisieren der WorkerConfiguration

:type azureml.core.runconfig.HistoryConfiguration :p aram use_gpu: Prameter wird verwendet, um zu signalisieren, ob das Standardbasisimage die Pakete für enthalten soll

gpu hinzugefügt. Dieser Parameter wird ignoriert, wenn environment festgelegt ist.

yaml-Datei. :type conda_dependencies_file: str

Vererbung
azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElement
WorkerConfiguration

Konstruktor

WorkerConfiguration(node_count, compute_target=None, environment=None, shm_size='2g', history=None, use_gpu=False, pip_packages=None, conda_packages=None, conda_dependencies_file=None, pip_requirements_file=None)

Parameter

node_count
int
Erforderlich

Anzahl der zu initialisierenden Workerknoten. Ein Worker wird pro Computer im Computeziel ausgeführt.

compute_target
AbstractComputeTarget oder str
Standardwert: None

Das Computeziel, auf dem die Worker ausgeführt werden. Dies kann entweder ein Objekt oder der Name des Computeziels sein.

environment
Environment
Standardwert: None

Die Umgebungsdefinition für die Worker. Enthält PythonSection, DockerSection und Umgebungsvariablen. Jede Umgebungsoption, die nicht direkt über andere Parameter für die WorkerConfiguration-Konstruktion verfügbar gemacht wird, kann mit diesem Parameter festgelegt werden. Wenn dieser Parameter angegeben wird, wird er als Basis verwendet, auf der in pip_packages und conda_packages angegebene Pakete hinzugefügt werden.

shm_size
str
Standardwert: 2g

Die Docker-shm_size-Konfiguration für den Worker.

history
HistoryConfiguration
Standardwert: None

Verlaufskonfiguration für die Ausführung des Workers. Dadurch wird gesteuert, welche Protokollordner überwacht werden

use_gpu
bool
Standardwert: False

Parameter, mit dem signalisiert wird, ob dem Standard-Basis-Image die Pakete für GPU hinzugefügt werden sollen. Dieser Parameter wird ignoriert, wenn environment festgelegt ist.

conda_packages
list
Standardwert: None

Eine Liste von Zeichenfolgen, die Conda-Pakete darstellen, die der Python-Umgebung für die Worker hinzugefügt werden sollen.

pip_packages
list
Standardwert: None

Eine Liste von Zeichenfolgen, die pip-Pakete darstellen, die der Python-Umgebung für die Worker hinzugefügt werden sollen

pip_requirements_file
str
Standardwert: None

Der relative Pfad zur pip-Anforderungs-Textdatei der Worker. Dieser kann in Kombination mit dem Parameter pip_packages bereitgestellt werden.

conda_dependencies_file
str
Standardwert: None

Der relative Pfad zur YAML-Datei der Conda-Abhängigkeiten der Worker.

node_count
int
Erforderlich

Anzahl der zu initialisierenden Workerknoten. Ein Worker wird pro Computer im Computeziel ausgeführt.

compute_target
<xref:azureml.core.compute_target.ComputeTarget> oder str
Erforderlich

Das Computeziel, auf dem die Worker ausgeführt werden. Dies kann entweder ein Objekt oder der Name des Computeziels sein.

environment
Environment
Erforderlich

Die Umgebungsdefinition für die Worker. Enthält PythonSection, DockerSection und Umgebungsvariablen. Jede Umgebungsoption, die nicht direkt über andere Parameter für die WorkerConfiguration-Konstruktion verfügbar gemacht wird, kann mit diesem Parameter festgelegt werden. Wenn dieser Parameter angegeben wird, wird er als Basis verwendet, auf der in pip_packages und conda_packages angegebene Pakete hinzugefügt werden.

shm_size
str
Erforderlich

Die Docker-shm_size-Konfiguration für den Worker.

history
Erforderlich

Verlaufskonfiguration für die Ausführung des Workers. Dadurch wird gesteuert, welche Protokollordner überwacht werden

conda_packages
list
Erforderlich

Eine Liste von Zeichenfolgen, die Conda-Pakete darstellen, die der Python-Umgebung für die Worker hinzugefügt werden sollen.

pip_packages
list
Erforderlich

Eine Liste von Zeichenfolgen, die pip-Pakete darstellen, die der Python-Umgebung für die Worker hinzugefügt werden sollen

pip_requirements_file
str
Erforderlich

Der relative Pfad zur pip-Anforderungs-Textdatei der Worker. Dieser kann in Kombination mit dem Parameter pip_packages bereitgestellt werden.

conda_dependencies_file
Erforderlich

Der relative Pfad zu den Condaabhängigkeiten der Worker

Attribute

target

Abrufen des Computeziels, bei dem die Worker-Ausführung für die Ausführung geplant ist.

Verfügbare Cloud-Compute-Ziele finden Sie mithilfe der Funktion compute_targets

Gibt zurück

Der Zielname

Rückgabetyp

str