AksCompute Klasse
Dient zum Verwalten eines Azure Kubernetes Service-Computeziels in Azure Machine Learning.
AKSCompute-Ziele (Azure Kubernetes Service) werden in der Regel für umfangreiche Bereitstellungen in der Produktion verwendet, da sie eine schnelle Antwortzeit und automatische Skalierung des bereitgestellten Diensts bieten. Weitere Informationen finden Sie unter Was sind Computeziele in Azure Machine Learning?.
ComputeTarget-Konstruktor der Klasse.
Rufen Sie eine Clouddarstellung eines Compute-Objekts ab, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist. Gibt einen instance einer untergeordneten Klasse zurück, die dem spezifischen Typ des abgerufenen Compute-Objekts entspricht.
- Vererbung
-
AksCompute
Konstruktor
AksCompute(workspace, name)Parameter
- workspace
- Workspace
Das Arbeitsbereichsobjekt, das das abzurufende AksCompute-Objekt enthält.
Hinweise
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie einen AKS-Cluster mit FPGA-fähigen Computern erstellen.
from azureml.core.compute import AksCompute, ComputeTarget
# Uses the specific FPGA enabled VM (sku: Standard_PB6s)
# Standard_PB6s are available in: eastus, westus2, westeurope, southeastasia
prov_config = AksCompute.provisioning_configuration(vm_size = "Standard_PB6s",
agent_count = 1,
location = "eastus")
aks_name = 'my-aks-pb6'
# Create the cluster
aks_target = ComputeTarget.create(workspace = ws,
name = aks_name,
provisioning_configuration = prov_config)
Methoden
| attach |
VERALTET. Verwenden Sie stattdessen die Zuordnen einer vorhandenen AKS-Computeressource zum bereitgestellten Arbeitsbereich. |
| attach_configuration |
Erstellen eines Konfigurationsobjekts zum Anfügen eines AKS-Computeziels. |
| delete |
Entfernen des AksCompute-Objekts aus dem zugeordneten Arbeitsbereich. Wenn dieses Objekt über Azure Machine Learning erstellt wurde, werden auch die entsprechenden cloudbasierten Objekte gelöscht. Wenn dieses Objekt extern erstellt und nur an den Arbeitsbereich angefügt wurde, wird eine Ausnahme vom Typ ComputeTargetException ausgelöst, und es wird nichts geändert. |
| deserialize |
Konvertieren eines JSON-Objekts in ein AksCompute-Objekt. |
| detach |
Trennen des AksCompute-Objekts vom zugeordneten Arbeitsbereich. Zugrunde liegende Cloudobjekte werden nicht gelöscht. Nur die Zuordnung wird entfernt. |
| get_credentials |
Abrufen der Anmeldeinformationen für das AKS-Ziel. |
| provisioning_configuration |
Erstellen eines Konfigurationsobjekts für die Bereitstellung eines AKS-Computeziels. |
| refresh_state |
Direktes Aktualisieren der Eigenschaften des Objekts. Mit dieser Methode werden die Eigenschaften basierend auf dem aktuellen Zustand des entsprechenden Cloud-Objekts aktualisiert. Sie wird in erster Linie für das manuelle Polling des Computezustands verwendet. |
| serialize |
Konvertieren dieses AksCompute-Objekts in ein serialisiertes JSON-Wörterbuch. |
| update |
Aktualisieren des AksCompute-Objekts unter Verwendung der bereitgestellten Updatekonfiguration. |
attach
VERALTET. Verwenden Sie stattdessen die attach_configuration-Methode.
Zuordnen einer vorhandenen AKS-Computeressource zum bereitgestellten Arbeitsbereich.
static attach(workspace, name, resource_id)Parameter
- workspace
- Workspace
Das Arbeitsbereichsobjekt, dem die Computeressource zugeordnet werden soll.
- name
- str
Name, der der Computeressource innerhalb des bereitgestellten Arbeitsbereichs zugeordnet werden soll. Muss nicht mit dem Namen der anzufügenden Computeressource übereinstimmen.
Gibt zurück
Eine AksCompute-Objektdarstellung des Computeobjekts.
Rückgabetyp
Ausnahmen
attach_configuration
Erstellen eines Konfigurationsobjekts zum Anfügen eines AKS-Computeziels.
static attach_configuration(resource_group=None, cluster_name=None, resource_id=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)Parameter
- cluster_purpose
- str
Die vorgesehene Verwendung des Clusters. Wird zum Bereitstellen von Azure Machine Learning-Komponenten verwendet, um das gewünschte Maß an Fehlertoleranz und QoS zu gewährleisten. Die ClusterPurpose-Klasse definiert die möglichen Werte. Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen eines Modells in einem Azure Kubernetes Service-Cluster.
- load_balancer_type
- str
Der AKS-Clustertyp. Gültige Werte sind „PublicIp“ und „InternalLoadBalancer“. Der Standardwert ist „PublicIp“.
- load_balancer_subnet
- str
Das Subnetz für den AKS-Lastenausgleich. Kann nur verwendet werden, wenn als Lastenausgleichstyp der interne Lastenausgleich verwendet wird. Der Standardwert ist „aks-subnet“.
Gibt zurück
Ein Konfigurationsobjekt, das beim Anfügen eines Computeobjekts verwendet werden soll.
Rückgabetyp
Ausnahmen
delete
Entfernen des AksCompute-Objekts aus dem zugeordneten Arbeitsbereich.
Wenn dieses Objekt über Azure Machine Learning erstellt wurde, werden auch die entsprechenden cloudbasierten Objekte gelöscht. Wenn dieses Objekt extern erstellt und nur an den Arbeitsbereich angefügt wurde, wird eine Ausnahme vom Typ ComputeTargetException ausgelöst, und es wird nichts geändert.
delete()Ausnahmen
deserialize
Konvertieren eines JSON-Objekts in ein AksCompute-Objekt.
static deserialize(workspace, object_dict)Parameter
- workspace
- Workspace
Das Arbeitsbereichsobjekt, dem das AksCompute-Objekt zugeordnet ist.
- object_dict
- dict
Ein JSON-Objekt, das in ein AksCompute-Objekt konvertiert werden soll.
Gibt zurück
Die AksCompute-Darstellung des bereitgestellten JSON-Objekts.
Rückgabetyp
Ausnahmen
Hinweise
Wenn der bereitgestellte Arbeitsbereich nicht der Arbeitsbereich ist, dem das Compute-Objekt zugeordnet ist, wird eine Ausnahme vom Typ ComputeTargetException ausgelöst.
detach
Trennen des AksCompute-Objekts vom zugeordneten Arbeitsbereich.
Zugrunde liegende Cloudobjekte werden nicht gelöscht. Nur die Zuordnung wird entfernt.
detach()Ausnahmen
get_credentials
Abrufen der Anmeldeinformationen für das AKS-Ziel.
get_credentials()Gibt zurück
Die Anmeldeinformationen für das AKS-Ziel.
Rückgabetyp
Ausnahmen
provisioning_configuration
Erstellen eines Konfigurationsobjekts für die Bereitstellung eines AKS-Computeziels.
static provisioning_configuration(agent_count=None, vm_size=None, ssl_cname=None, ssl_cert_pem_file=None, ssl_key_pem_file=None, location=None, vnet_resourcegroup_name=None, vnet_name=None, subnet_name=None, service_cidr=None, dns_service_ip=None, docker_bridge_cidr=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)Parameter
- agent_count
- int
Die Anzahl von Agents (VMs) zum Hosten von Containern. Der Standardwert ist 3.
- vm_size
- str
Die Größe von Agent-VMs. Eine vollständige Liste der Optionen finden Sie unter https://aka.ms/azureml-aks-details. Der Standardwert ist „Standard_D3_v2“.
- ssl_cname
- str
Ein CNAME für die Aktivierung der SSL-Überprüfung im Cluster. Um die SSL-Überprüfung zu aktivieren, müssen CNAME, Zertifikatdatei und Schlüsseldatei angegeben werden.
- ssl_cert_pem_file
- str
Ein Dateipfad zu einer Datei, die Zertifikatinformationen für die SSL-Überprüfung enthält. Um die SSL-Überprüfung zu aktivieren, müssen CNAME, Zertifikatdatei und Schlüsseldatei angegeben werden.
- ssl_key_pem_file
- str
Ein Dateipfad zu einer Datei, die Schlüsselinformationen für die SSL-Überprüfung enthält. Um die SSL-Überprüfung zu aktivieren, müssen CNAME, Zertifikatdatei und Schlüsseldatei angegeben werden.
- location
- str
Der Standort, in dem der Cluster bereitgestellt werden soll. Ohne Angabe wird standardmäßig der Standort des Arbeitsbereichs verwendet. Verfügbare Regionen für dieses Compute finden Sie hier: https://azure.microsoft.com/global-infrastructure/services/?regions=all& products=kubernetes-service
- vnet_resourcegroup_name
- str
Der Name der Ressourcengruppe, in der sich das virtuelle Netzwerk befindet.
- service_cidr
- str
IP-Bereich in CIDR-Notation, über den Dienstcluster-IPs zugewiesen werden
- cluster_purpose
- str
Vorgesehene Verwendung des Clusters. Wird zum Bereitstellen von Azure Machine Learning-Komponenten verwendet, um das gewünschte Maß an Fehlertoleranz und QoS zu gewährleisten. Die AksCompute.ClusterPurpose-Klasse wird bereitgestellt, um die Angabe verfügbarer Werte zu erleichtern. Ausführlichere Informationen zu diesen Werten und ihren Anwendungsfällen finden Sie hier: https://aka.ms/azureml-create-attach-aks
- load_balancer_type
- str
Lastenausgleichstyp des AKS-Clusters. Gültige Werte sind „PublicIp“ und „InternalLoadBalancer“. Der Standardwert ist „PublicIp“.
- load_balancer_subnet
- str
Subnetz für den Lastenausgleich des AKS-Clusters. Kann nur verwendet werden, wenn als Lastenausgleichstyp der interne Lastenausgleich verwendet wird. Der Standardwert ist „aks-subnet“.
Gibt zurück
Ein Konfigurationsobjekt, das beim Erstellen eines Computeobjekts verwendet werden soll.
Rückgabetyp
Ausnahmen
refresh_state
Direktes Aktualisieren der Eigenschaften des Objekts.
Mit dieser Methode werden die Eigenschaften basierend auf dem aktuellen Zustand des entsprechenden Cloud-Objekts aktualisiert. Sie wird in erster Linie für das manuelle Polling des Computezustands verwendet.
refresh_state()Ausnahmen
serialize
Konvertieren dieses AksCompute-Objekts in ein serialisiertes JSON-Wörterbuch.
serialize()Gibt zurück
Die JSON-Darstellung dieses AksCompute-Objekts.
Rückgabetyp
Ausnahmen
update
Aktualisieren des AksCompute-Objekts unter Verwendung der bereitgestellten Updatekonfiguration.
update(update_configuration)Parameter
Ausnahmen
Feedback
Bald verfügbar: Im Laufe des Jahres 2024 werden wir GitHub-Issues stufenweise als Feedbackmechanismus für Inhalte abbauen und durch ein neues Feedbacksystem ersetzen. Weitere Informationen finden Sie unter https://aka.ms/ContentUserFeedback.
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