ReinforcementLearningConfiguration Clase

Representa la configuración de las ejecuciones de aprendizaje de refuerzo destinadas a destinos de proceso de Azure Machine Learning.

El objeto ReinforcementLearningConfiguration encapsula la información necesaria para enviar una ejecución de aprendizaje de refuerzo en un experimento. Incluye información sobre head, workers y compute targets para ejecutar ejecuciones de experimentos.

Constructor

ReinforcementLearningConfiguration(head_configuration, worker_configuration, max_run_duration_seconds=None, cluster_coordination_timeout_seconds=None, source_directory=None, _path=None, _name=None, framework=None)

Parámetros

Nombre	Description
head_configuration Requerido	Configuración del encabezado.
worker_configuration Requerido	WorkerConfiguration Configuración de los trabajos.
max_run_duration_seconds Requerido	int Tiempo máximo permitido para la ejecución en segundos. Azure ML intentará cancelar automáticamente el trabajo si tarda más de este valor.
cluster_coordination_timeout_seconds Requerido	int Tiempo máximo en segundos que el trabajo puede tardar en iniciarse una vez que haya pasado el estado en cola.
source_directory Requerido	str Directorio que contiene código o configuración para la ejecución principal.
framework Requerido	RLFramework Marco de orquestación que se va a usar en el experimento. El valor predeterminado es Ray versión 0.8.0

Métodos

load

Cargue un archivo de configuración de ejecución de ejecución de aprendizaje de refuerzo guardado previamente desde un archivo en disco. Si path apunta a un archivo, el elemento ReinforcementLearningConfiguration se carga desde ese archivo. Si path apunta a un directorio, que debe ser un directorio de proyecto, se carga La propiedad ReinforcementLearningConfiguration se carga desde <path>/.azureml/<name> o <path>/aml_config/<name>.

save

Guarde la propiedad ReinforcementLearningConfiguration en un archivo en el disco. Se UserErrorException genera una excepción cuando: La propiedad ReinforcementLearningConfiguration no se puede guardar con el nombre especificado. No se especificó ningún name parámetro. No path hay ningún parámetro no válido. Si path es del formato <dir_path>/<file_name> en <el que dir_path> es un directorio válido, la propiedad ReinforcementLearningConfiguration se guarda en <dir_path>/<file_name>. Si path apunta a un directorio, que debe ser un directorio de proyecto, el elemento ReinforcementLearningConfiguration se guarda en <path>/.azureml/<name> o <path>/aml_config/<name>. Este método es útil al editar la configuración manualmente o al compartir la configuración con la CLI.

load

Cargue un archivo de configuración de ejecución de ejecución de aprendizaje de refuerzo guardado previamente desde un archivo en disco.

Si path apunta a un archivo, el elemento ReinforcementLearningConfiguration se carga desde ese archivo.

Si path apunta a un directorio, que debe ser un directorio de proyecto, se carga La propiedad ReinforcementLearningConfiguration se carga desde <path>/.azureml/<name> o <path>/aml_config/<name>.

static load(path=None, name=None)

Parámetros

Nombre	Description
path	str Directorio raíz seleccionado por el usuario para las configuraciones de ejecución. Normalmente se trata del repositorio de Git o del directorio raíz del proyecto de Python. Por motivos de compatibilidad con versiones anteriores, la configuración también se cargará desde .azureml o aml_config sub directory. Si el archivo no está en esos directorios, el archivo se carga desde la ruta de acceso especificada. La ruta de acceso tiene como valor predeterminado el directorio de trabajo actual si no se proporciona. Valor predeterminado: None
name	str Nombre del archivo de configuración. Valor predeterminado: None

Devoluciones

Tipo	Description
ReinforcementLearningConfiguration	Objeto de configuración de ejecución de aprendizaje de refuerzo.

save

Guarde la propiedad ReinforcementLearningConfiguration en un archivo en el disco.

Se UserErrorException genera una excepción cuando:

• La propiedad ReinforcementLearningConfiguration no se puede guardar con el nombre especificado.

• No se especificó ningún name parámetro.

• No path hay ningún parámetro no válido.

Si path es del formato <dir_path>/<file_name> en <el que dir_path> es un directorio válido, la propiedad ReinforcementLearningConfiguration se guarda en <dir_path>/<file_name>.

Si path apunta a un directorio, que debe ser un directorio de proyecto, el elemento ReinforcementLearningConfiguration se guarda en <path>/.azureml/<name> o <path>/aml_config/<name>.

Este método es útil al editar la configuración manualmente o al compartir la configuración con la CLI.

save(path=None, name=None, separate_environment_yaml=False)

Parámetros

Nombre	Description
separate_environment_yaml	bool Indica si se va a guardar la configuración del entorno de Conda. Si es True, la configuración del entorno de Conda se guarda en un archivo YAML denominado "_environment.yml". Valor predeterminado: False
path	str Directorio raíz seleccionado por el usuario para las configuraciones de ejecución. Normalmente se trata del repositorio de Git o del directorio raíz del proyecto de Python. La configuración se guarda en un sub directorio denominado .azureml. Valor predeterminado: None
name	str [Obligatorio] Nombre del archivo de configuración. Valor predeterminado: None

Devoluciones

Tipo	Description
None