kubernetescompute Modul

Enthält Funktionen zum Verwalten von Azure Machine Learning-Computezielen in Azure Machine Learning.

Klassen

KubernetesCompute	Hinweis Dies ist eine experimentelle Klasse, die jederzeit geändert werden kann. Unter https://aka.ms/azuremlexperimental finden Sie weitere Informationen. KubernetesCompute (Vorschau) ist ein kundenseitig verwalteter Kubernetes-Cluster, der vom Clusteradministrator an einen Arbeitsbereich angefügt wird. Benutzer, denen Zugriff und ein Kontingent für die Computeressource gewährt wurden, können auf einfache Weise eine ML-Workload mit einem einzelnen Knoten oder eine verteilte ML-Workload mit mehreren Knoten angeben und an die Computeressource übermitteln. Die Computeressource wird in einer Containerumgebung ausgeführt und packt die Abhängigkeiten Ihres Modells in einem Docker-Container. Weitere Informationen finden Sie unter Was sind Computeziele in Azure Machine Learning? (https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-compute-target). 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.
KubernetesComputeAttachConfiguration	Stellt Konfigurationsparameter zum Anfügen von Arc-Computezielen dar. Verwenden Sie die attach_configuration-Methode der KubernetesCompute-Klasse, um Parameter für das Anfügen anzugeben. Initialisieren Sie das Konfigurationsobjekt.
KubernetesComputeStatus	Stellt detaillierte Statusinformationen zu einem KubernetesCompute-Ziel dar. Verwenden Sie die get_status-Methode der KubernetesCompute-Klasse, um Statusinformationen zurückzugeben. Initialisieren Sie ein KubernetesComputeStatus-Objekt.