BatchCompute Klasse

Verwaltet ein Batch-Computeziel in Azure Machine Learning.

Azure Batch wird verwendet, um umfangreiche, auf Parallelverarbeitung ausgelegte HPC-Anwendungen effizient in der Cloud auszuführen. BatchCompute wird in Azure Machine Learning Pipelines verwendet, um Aufträge an einen Azure Batch-Pool von Computern mithilfe einer AzureBatchStep. Weitere Informationen finden Sie unter Was sind Computeziele in Azure Machine Learning?

Class ComputeTarget-Konstruktor.

Rufen Sie eine Clouddarstellung eines Compute-Objekts ab, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist. Gibt eine Instanz einer untergeordneten Klasse zurück, die dem spezifischen Typ des abgerufenen Compute-Objekts entspricht.

Konstruktor

BatchCompute(workspace, name)

Parameter

Name	Beschreibung
workspace Erforderlich	Workspace Das Arbeitsbereichsobjekt, das das abzurufende BatchCompute-Objekt enthält.
name Erforderlich	str Der Name des abzurufenden BatchCompute-Objekts.
workspace Erforderlich	Workspace Das Arbeitsbereichsobjekt, das das compute-Objekt enthält, das abgerufen werden soll.
name Erforderlich	str Der Name des abzurufenden Compute-Objekts.

Hinweise

Erstellen Sie ein Azure Batch-Konto, bevor Sie es verwenden. Informationen zum Erstellen eines Kontos finden Sie unter Erstellen eines Batchkontos mit dem Azure-Portal.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein Azure Batch-Computekonto mit einem Arbeitsbereich anfügen attach_configuration.

   batch_compute_name = 'mybatchcompute' # Name to associate with new compute in workspace

   # Batch account details needed to attach as compute to workspace
   batch_account_name = "<batch_account_name>" # Name of the Batch account
   batch_resource_group = "<batch_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account

   try:
       # check if already attached
       batch_compute = BatchCompute(ws, batch_compute_name)
   except ComputeTargetException:
       print('Attaching Batch compute...')
       provisioning_config = BatchCompute.attach_configuration(resource_group=batch_resource_group,
                                                               account_name=batch_account_name)
       batch_compute = ComputeTarget.attach(ws, batch_compute_name, provisioning_config)
       batch_compute.wait_for_completion()
       print("Provisioning state:{}".format(batch_compute.provisioning_state))
       print("Provisioning errors:{}".format(batch_compute.provisioning_errors))

   print("Using Batch compute:{}".format(batch_compute.cluster_resource_id))

Vollständiges Beispiel ist verfügbar von 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

Methoden

attach_configuration	Erstellen Sie ein Konfigurationsobjekt zum Anfügen eines Batch-Computeziels.
delete	Das Löschen wird für ein BatchCompute-Objekt nicht unterstützt. Verwenden Sie stattdessen detach.
deserialize	Konvertieren Sie ein JSON-Objekt in ein BatchCompute-Objekt.
detach	Trennt das Batchobjekt vom zugeordneten Arbeitsbereich. Zugrunde liegende Cloudobjekte werden nicht gelöscht, nur die Zuordnung wird entfernt.
refresh_state	Führen Sie eine direkte Aktualisierung der Eigenschaften des Objekts durch. Diese Methode aktualisiert die Eigenschaften basierend auf dem aktuellen Zustand des entsprechenden Cloudobjekts. Dies wird in erster Linie für die manuelle Abfrage des Berechnungszustands verwendet.
serialize	Konvertieren Sie dieses BatchCompute-Objekt in ein serialisiertes JSON-Wörterbuch.

attach_configuration

Erstellen Sie ein Konfigurationsobjekt zum Anfügen eines Batch-Computeziels.

static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)

Parameter

Name	Beschreibung
resource_group	str Der Name der Ressourcengruppe, in der sich das Batchkonto befindet. Standardwert: None
account_name	str Der Name des Batchkontos. Standardwert: None
resource_id	str Die Azure-Ressourcen-ID für die zugeordnete Computeressource. Standardwert: None

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
BatchAttachConfiguration	Ein Konfigurationsobjekt, das beim Anfügen eines Compute-Objekts verwendet werden soll.

delete

Das Löschen wird für ein BatchCompute-Objekt nicht unterstützt. Verwenden Sie stattdessen detach.

delete()

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

deserialize

Konvertieren Sie ein JSON-Objekt in ein BatchCompute-Objekt.

static deserialize(workspace, object_dict)

Parameter

Name	Beschreibung
workspace Erforderlich	Workspace Das Arbeitsbereichsobjekt, dem das BatchCompute-Objekt zugeordnet ist.
object_dict Erforderlich	dict Ein JSON-Objekt, das in ein BatchCompute-Objekt konvertiert werden soll.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
BatchCompute	Die BatchCompute-Darstellung des bereitgestellten JSON-Objekts.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

Hinweise

Löst ein ComputeTargetException , wenn der bereitgestellte Arbeitsbereich nicht der Arbeitsbereich ist, dem die Compute zugeordnet ist.

detach

Trennt das Batchobjekt vom zugeordneten Arbeitsbereich.

Zugrunde liegende Cloudobjekte werden nicht gelöscht, nur die Zuordnung wird entfernt.

detach()

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

refresh_state

Führen Sie eine direkte Aktualisierung der Eigenschaften des Objekts durch.

Diese Methode aktualisiert die Eigenschaften basierend auf dem aktuellen Zustand des entsprechenden Cloudobjekts. Dies wird in erster Linie für die manuelle Abfrage des Berechnungszustands verwendet.

refresh_state()

serialize

Konvertieren Sie dieses BatchCompute-Objekt in ein serialisiertes JSON-Wörterbuch.

serialize()

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict	Die JSON-Darstellung dieses BatchCompute-Objekts.