runconfig Modul

Enthält Funktionen zum Verwalten der Konfiguration von Experimentausführungen in Azure Machine Learning.

Die Schlüsselklasse in diesem Modul ist RunConfiguration. Sie kapselt Informationen, die zum Übermitteln einer Trainingsausführung auf einem angegebenen Computeziel erforderlich sind. Die Konfiguration umfasst einen weiten Bereich von Verhaltensdefinitionen, z.B. die Vorgabe, ob eine vorhandene Python-Umgebung oder eine aus einer Spezifikation erstellte Conda-Umgebung verwendet werden soll.

Auf andere Konfigurationsklassen im Modul wird über RunConfiguration zugegriffen.

Klassen

AmlComputeConfiguration	Stellt Konfigurationsinformationen für Experimente dar, die auf AmlCompute abzielen. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. Klasse AmlComputeConfiguration-Konstruktor.
ApplicationEndpointConfiguration	Stellt Konfigurationsinformationen für den Dienst dar. Class ApplicationEndpointConfiguration-Konstruktor.
AzureContainerRegistry	Stellt Konfigurationsinformationen für Azure Container Registry dar. AzureContainerRegistry wird demnächst als veraltet gekennzeichnet. Verwenden Sie die Klasse ContainerRegistry. AzureContainerRegistry-Konstruktor der Klasse.
ContainerRegistry	Stellt Konfigurationsinformationen für Container Registry dar. ContainerRegistry wird demnächst als veraltet gekennzeichnet. Verwenden Sie die Klasse ContainerRegistry. Class ContainerRegistry-Konstruktor.
Data	Gibt an, wie Daten in einer Laufzeitkonfiguration verwendet werden. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. DataSetPathRunConfiguration-Konstruktor der Klasse.
DataLocation	Wird in der Data-Klasse zum Verwalten des Speicherorts von Daten verwendet, die in einer Ausführung verwendet werden sollen. Class Dataset-Konstruktor.
DataPath	Derzeit nicht verwendet. Class DataPath-Konstruktor.
DataReferenceConfiguration	Stellt konfigurationsspezifische Datenquellen dar, die während einer Ausführung verfügbar sind. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. DataReferenceConfiguration-Konstruktor der Klasse.
DatacacheConfiguration	Hinweis Dies ist eine experimentelle Klasse, die jederzeit geändert werden kann. Unter https://aka.ms/azuremlexperimental finden Sie weitere Informationen. Gibt an, wie der Datencache in einer Laufzeitkonfiguration verwendet wird. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. Class DatacacheConfiguration-Konstruktor.
Dataset	Stellt einen Verweis auf ein gespeichertes oder registriertes Dataset dar, das bei der Ausführung verwendet wird. In typischen Trainingsszenarien verwenden Sie diese Klasse nicht. Sie erstellen stattdessen ein Dataset aus der Dataset-Klasse und übergeben es dann an ein Trainingsskript. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen & Registrieren von Datasets. Initialisieren Sie ein Dataset-Objekt.
DatasetRegistrationOptions	Ein Option zum Angeben der Speichermethode für ein Dataset. Diese Klasse wird in der RegistrationOptions-Klasse verwendet. Erstellen Sie ein DatasetRegistrationOptions-Objekt.
DockerConfiguration	Stellt die Docker-Laufzeitkonfiguration für Aufträge dar DockerConfiguration-Klassenkonstruktor.
EnvironmentDefinition	VERALTET. Verwenden Sie das Environment-Objekt. Klasse EnvironmentDefinition-Konstruktor.
GlobsOptions	Optionen zum Angeben der Filterung basierend auf Globmustern. Diese Klasse wird in der OutputOptions-Klasse verwendet. Erstellen Sie ein GlobsOptions-Objekt.
HdiConfiguration	Stellt Konfigurationsinformationen für Experimente dar, die auf HDInsightCompute abzielen. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. Sie können das Feld yarn_deploy_mode mit dem Wert ‚cluster‘ oder ‚client‘ angeben. Klasse HdiConfiguration-Konstruktor.
HistoryConfiguration	Stellt Konfigurationsinformationen zum Deaktivieren oder Aktivieren von Protokollierungsfeatures für den Experimentverlauf in Experimenten dar. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. Class HistoryConfiguration-Konstruktor.
KubernetesComputeConfiguration	Stellt Konfigurationsinformationen für Experimente dar, die auf KubernetesCompute ausgerichtet sind. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. KubernetesComputeConfiguration-Konstruktor der Klasse.
MountOptions	Bindet Optionen ein, die das Verhalten des Uploads steuern. Diese Klasse wird in der OutputOptions-Klasse verwendet. Erstellen Sie ein MountOptions-Objekt.
MpiConfiguration	Stellt Konfigurationsinformationen für verteilte MPI-Aufträge dar Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. MpiConfiguration-Konstruktor der Klasse.
OutputData	Gibt an, wie Ausgaben hochgeladen und nachverfolgt werden sollen. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. Erstellen Sie ein OutputData-Objekt.
OutputOptions	Zusätzliche Optionen zum Hochladen der Daten und zum Nachverfolgen der hochgeladenen Daten. Diese Klasse wird in der OutputData-Klasse verwendet. Erstellen Sie ein OutputOptions-Objekt.
ParallelTaskConfiguration	Diese Klasse stellt Konfigurationsinformationen für verteilte ParallelTask-Aufträge dar. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. Class ParallelTaskConfiguration-Konstruktor.
PyTorchConfiguration	Stellt Konfigurationsinformationen für verteilte PyTorch-Aufträge dar. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. PyTorchConfiguration-Konstruktor der Klasse.
RegistrationOptions	Optionen zum Angeben, wie die Entität gespeichert und registriert werden soll. Diese Klasse wird in der OutputOptions-Klasse verwendet. Erstellen Sie ein RegistrationOptions-Objekt.
RunConfiguration	Stellt die Konfiguration für Experimentausführungen an verschiedenen Computezielen in Azure Machine Learning dar. Das RunConfiguration-Objekt kapselt die Informationen, die zum Übermitteln einer Trainingsausführung in einem Experiment erforderlich sind. In der Regel erstellen Sie ein RunConfiguration-Objekt nicht direkt, sondern erhalten eines über eine Methodenrückgabe, z. B. von der submit-Methode der Experiment-Klasse. RunConfiguration ist eine Basisumgebungskonfiguration, die auch in anderen Arten von Konfigurationsschritten verwendet wird, die davon abhängen, welchen Ausführungstyp Sie auslösen. Wenn Sie beispielsweise einen Python-Skriptschritt (PythonScriptStep) einrichten, können Sie auf das RunConfiguration-Objekt des Schritts zugreifen und Conda-Abhängigkeiten konfigurieren oder auf die Umgebungseigenschaften für die Ausführung zugreifen. Beispiele für Laufzeitkonfigurationen finden Sie unter Auswählen und Verwenden eines Computeziels zum Trainieren Ihres Modells. Initialisieren Sie eine RunConfiguration mit den Standardeinstellungen.
SparkConfiguration	Stellt Konfigurationsinformationen für Experimentausführungen dar, die auf Apache Spark abzielen. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. Klasse SparkConfiguration-Konstruktor.
TensorflowConfiguration	Stellt Konfigurationsinformationen für Experimente mit Tensorflow dar. Diese Klasse wird in der RunConfiguration-Klasse verwendet. TensorflowConfiguration-Konstruktor der Klasse.
UploadOptions	Laden Sie Optionen hoch, die das Verhalten des Uploads steuern. Diese Klasse wird in der OutputOptions-Klasse verwendet. Erstellen Sie ein UploadOptions-Objekt.
Uri	Stellt einen URI-Verweis dar. Initialisieren Sie ein URI-Objekt.