Runtimes en el flujo de avisos
En el flujo de solicitud de Azure Machine Learning, la ejecución de flujos se facilita mediante el uso de runtimes.
Runtimes
En el flujo de solicitud, los runtimes sirven como recursos informáticos que permiten a los clientes ejecutar sus flujos sin problemas. Un runtime está equipado con una imagen precompilada de Docker que incluye nuestras herramientas integradas, lo que garantiza que todas las herramientas necesarias estén disponibles para su ejecución.
En el área de trabajo de Azure Machine Learning, los usuarios tienen la opción de crear un runtime mediante el entorno predeterminado predefinido. Este entorno predeterminado está configurado para hacer referencia a la imagen de Docker precompilada, lo que proporciona a los usuarios una manera cómoda y eficaz de empezar. Actualizamos periódicamente el entorno predeterminado para asegurarnos de que coincide con la versión más reciente de la imagen de Docker.
Para los usuarios que buscan más personalización, el flujo de avisos ofrece la flexibilidad de crear un entorno de ejecución personalizado. Mediante el uso de nuestra imagen precompilada de Docker como base, los usuarios pueden personalizar fácilmente su entorno agregando sus paquetes, configuraciones u otras dependencias preferidas. Una vez personalizado, el entorno se puede publicar como un entorno personalizado en el área de trabajo de Azure Machine Learning, lo que permite a los usuarios crear un runtime basado en su entorno personalizado.
Además de la ejecución del flujo, el runtime también se usa para validar y garantizar la precisión y la funcionalidad de las herramientas incorporadas en el flujo, cuando los usuarios realizan actualizaciones en la solicitud o el contenido del código.