CondaDependencies Clase

Referencia

Administra las dependencias de la aplicación en un entorno de Azure Machine Learning.

Nota

Si no se especifica ningún parámetro, se agrega azureml-defaults como la única dependencia de pip.

Si no se especifica el parámetro conda_dependencies_file_path, el objeto CondaDependencies solo contiene los paquetes de Azure Machine Learning (azureml-defaults). La dependencia azureml-defaults no se anclará a una versión específica y se dirigirá a la versión más reciente disponible en PyPi.

Inicialice un nuevo objeto para administrar las dependencias.

Herencia: builtins.object

CondaDependencies

Constructor

CondaDependencies(conda_dependencies_file_path=None, _underlying_structure=None)

Parámetros

conda_dependencies_file_path: str

valor predeterminado: None

Ruta de acceso local a un archivo de configuración de Conda. El uso de este parámetro permite cargar y editar un archivo de entorno de Conda existente.

_underlying_structure

valor predeterminado: None

Comentarios

Puede cargar un archivo de entorno de Conda existente o elegir configurar y administrar las dependencias de la aplicación en memoria. Durante el envío del experimento, se ejecuta un paso de preparación que crea y almacena en caché un entorno de Conda en el que se ejecuta el experimento.

Si la dependencia está disponible tanto mediante Conda como mediante pip (de PyPi), utilice la versión de Conda, ya que los paquetes de Conda normalmente incluyen archivos binarios pregenerados que hacen que la instalación sea más confiable. Para obtener más información, consulte la descripción de Conda y PIP.

Consulte el repositorio https://github.com/Azure/AzureML-Containers para más información sobre las dependencias de imagen base.

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo agregar un paquete con add_conda_package.


   from azureml.core.authentication import MsiAuthentication

   msi_auth = MsiAuthentication()

   ws = Workspace(subscription_id="my-subscription-id",
                  resource_group="my-ml-rg",
                  workspace_name="my-ml-workspace",
                  auth=msi_auth)

   print("Found workspace {} at location {}".format(ws.name, ws.location))

El ejemplo completo está disponible en https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/manage-azureml-service/authentication-in-azureml/authentication-in-azureml.ipynb.

También se puede agregar un paquete de pip y las dependencias establecidas en el objeto Environment.


   conda_dep.add_pip_package("pillow==6.2.1")
   myenv.python.conda_dependencies=conda_dep

El ejemplo completo está disponible en https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/training/using-environments/using-environments.ipynb.

Métodos

add_channel	Agrega un canal de Conda. Puede encontrar una lista de canales en https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-repositories/.
add_cntk_package	Agrega un paquete de Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).
add_conda_package	Agrega un paquete de Conda.
add_pip_package	Agrega un paquete de pip. Nota Al agregar una dependencia de un paquete al que ya se ha hecho referencia, se quitará la referencia anterior y se agregará una nueva referencia al final de la lista de dependencias. Esto puede cambiar el orden de las dependencias.
add_tensorflow_conda_package	Agrega un paquete de Conda de Tensorflow.
add_tensorflow_pip_package	Agrega un paquete de pip de Tensorflow.
as_dict	Devuelve las dependencias de Conda.
create	Inicializa un nuevo objeto CondaDependencies. Devuelve una instancia de un objeto CondaDependencies con las dependencias especificadas por el usuario. Nota Si no se especifica pip_packages, se agregará azureml-defaults como dependencias predeterminadas. Las dependencias de pip_packages especificadas por el usuario invalidarán los valores predeterminados. Si pin_sdk_version se establece en true, las dependencias de pip de los paquetes distribuidos como parte del SDK de Python de Azure Machine Learning se anclarán a la versión del SDK instalada en el entorno actual.
get_default_number_of_packages	Devuelve el número predeterminado de paquetes.
get_python_version	Devuelve la versión de Python.
merge_requirements	Combina los requisitos de paquetes.
remove_channel	Quita un canal de Conda.
remove_conda_package	Quita un paquete de Conda.
remove_pip_option	Quita una opción de pip.
remove_pip_package	Quita un paquete de pip.
save	Guarda el objeto de dependencias de Conda en archivo.
save_to_file	EN DESUSO, utilice save. Guarda el objeto de dependencias de Conda en archivo.
sdk_origin_url	Devuelve la dirección URL del índice de origen del SDK.
serialize_to_string	Serializa el objeto de dependencias de Conda en una cadena.
set_pip_index_url	Establece la dirección URL del índice de pip.
set_pip_option	Agrega una opción de pip.
set_pip_requirements	Sobrescribe toda la sección de pip de las dependencias de Conda.
set_python_version	Establece la versión de Python.

add_channel

Agrega un canal de Conda.

Puede encontrar una lista de canales en https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-repositories/.

add_channel(channel)

Parámetros

channel: str

Requerido

Canal de Conda que se va a agregar.

Tipo de valor devuelto

None

add_cntk_package

Agrega un paquete de Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).

add_cntk_package(core_type='cpu')

Parámetros

core_type: str

valor predeterminado: cpu

"cpu" o "gpu".

add_conda_package

Agrega un paquete de Conda.

add_conda_package(conda_package)

Parámetros

conda_package: str

Requerido

Paquete de Conda que se va a agregar.

add_pip_package

Agrega un paquete de pip.

Nota

Al agregar una dependencia de un paquete al que ya se ha hecho referencia, se quitará la referencia anterior y se agregará una nueva referencia al final de la lista de dependencias. Esto puede cambiar el orden de las dependencias.

add_pip_package(pip_package)

Parámetros

pip_package: str

Requerido

Paquete de pip que se va a agregar.

add_tensorflow_conda_package

Agrega un paquete de Conda de Tensorflow.

add_tensorflow_conda_package(core_type='cpu', version=None)

Parámetros

core_type: str

valor predeterminado: cpu

"cpu" o "gpu".

version: str

valor predeterminado: None

Versión del paquete.

add_tensorflow_pip_package

Agrega un paquete de pip de Tensorflow.

add_tensorflow_pip_package(core_type='cpu', version=None)

Parámetros

core_type: str

valor predeterminado: cpu

"cpu" o "gpu".

version: str

valor predeterminado: None

Versión del paquete.

as_dict

Devuelve las dependencias de Conda.

as_dict() -> Any

create

Inicializa un nuevo objeto CondaDependencies.

Devuelve una instancia de un objeto CondaDependencies con las dependencias especificadas por el usuario.

Nota

Si no se especifica pip_packages, se agregará azureml-defaults como dependencias predeterminadas. Las dependencias de pip_packages especificadas por el usuario invalidarán los valores predeterminados.

Si pin_sdk_version se establece en true, las dependencias de pip de los paquetes distribuidos como parte del SDK de Python de Azure Machine Learning se anclarán a la versión del SDK instalada en el entorno actual.

static create(pip_indexurl=None, pip_packages=None, conda_packages=None, python_version='3.8.13', pin_sdk_version=True)

Parámetros

pip_indexurl: str

valor predeterminado: None

Dirección URL del índice de pip. Si no se especifica, se usará la dirección URL del índice de origen del SDK.

pip_packages: list[str]

valor predeterminado: None

Lista de paquetes de pip.

conda_packages: list[str]

valor predeterminado: None

Lista de paquetes de Conda.

python_version: str

valor predeterminado: 3.8.13

Versión de Python.

pin_sdk_version: bool

valor predeterminado: True

Indica si se deben anclar los paquetes del SDK a la versión del cliente.

Devoluciones

Objeto de dependencia de Conda.

Tipo de valor devuelto

CondaDependencies

get_default_number_of_packages

Devuelve el número predeterminado de paquetes.

get_default_number_of_packages()

Devoluciones

Número predeterminado de paquetes de Conda y pip.

Tipo de valor devuelto

int

get_python_version

Devuelve la versión de Python.

get_python_version()

Devoluciones

Versión de Python.

Tipo de valor devuelto

str

merge_requirements

Combina los requisitos de paquetes.

static merge_requirements(requirements)

Parámetros

requirements: list[str]

Requerido

Lista de requisitos de paquetes para combinar.

Devoluciones

Lista de requisitos de paquetes combinados.

Tipo de valor devuelto

list[str]

remove_channel

Quita un canal de Conda.

remove_channel(channel)

Parámetros

channel: str

Requerido

Canal de Conda que se va a quitar.

remove_conda_package

Quita un paquete de Conda.

remove_conda_package(conda_package)

Parámetros

conda_package: str

Requerido

Paquete de Conda que se va a quitar.

remove_pip_option

Quita una opción de pip.

remove_pip_option(pip_option)

Parámetros

pip_option: str

Requerido

Opción de pip que se va a quitar.

remove_pip_package

Quita un paquete de pip.

remove_pip_package(pip_package)

Parámetros

pip_package: str

Requerido

Paquete de pip que se va a quitar.

save

Guarda el objeto de dependencias de Conda en archivo.

save(path=None)

Parámetros

path: str

valor predeterminado: None

Ruta de acceso completa del archivo en el que desea guardar.

Devoluciones

Ruta de acceso normalizada de Conda.

Tipo de valor devuelto

str

Excepciones

UserErrorException

Se genera para los problemas al guardar las dependencias.

save_to_file

EN DESUSO, utilice save.

Guarda el objeto de dependencias de Conda en archivo.

save_to_file(base_directory, conda_file_path=None)

Parámetros

base_directory: str

Requerido

Directorio base para guardar el archivo.

conda_file_path: str

valor predeterminado: None

Nombre del archivo.

Devoluciones

Ruta de acceso normalizada de Conda.

Tipo de valor devuelto

str

sdk_origin_url

Devuelve la dirección URL del índice de origen del SDK.

static sdk_origin_url()

Devoluciones

Devuelve la dirección URL del índice de origen del SDK.

Tipo de valor devuelto

str

serialize_to_string

Serializa el objeto de dependencias de Conda en una cadena.

serialize_to_string()

Devoluciones

Objeto de dependencias de Conda serializado en una cadena.

Tipo de valor devuelto

str

set_pip_index_url

Establece la dirección URL del índice de pip.

set_pip_index_url(index_url)

Parámetros

index_url: str

Requerido

Dirección URL del índice de pip que se va a usar.

set_pip_option

Agrega una opción de pip.

set_pip_option(pip_option)

Parámetros

pip_option: str

Requerido

Opción de pip que se va a agregar.

set_pip_requirements

Sobrescribe toda la sección de pip de las dependencias de Conda.

set_pip_requirements(pip_requirements)

Parámetros

pip_requirements: list[str]

Requerido

Lista de opciones y paquetes de pip.

set_python_version

Establece la versión de Python.

set_python_version(version)

Parámetros

version: str

Requerido

Versión de Python que se va a agregar.

Tipo de valor devuelto

None

Atributos

conda_channels

Devuelve los canales de Conda.

Devoluciones

Devuelve las dependencias del canal. Las dependencias devueltas son una copia y los cambios en los canales devueltos no actualizarán los canales de Conda en este objeto.

Tipo de valor devuelto

iter

conda_packages

Devuelve los paquetes de Conda.

Devoluciones

Devuelve las dependencias del paquete. Devuelve una copia de los paquetes de Conda y las modificaciones de la lista devuelta no se reflejarán en los paquetes de Conda de este objeto.

Tipo de valor devuelto

iter

pip_options

Devuelve las opciones de pip.

Devoluciones

Devuelve las opciones de pip. Devuelve una copia de las opciones de pip y las modificaciones de la lista devuelta no se reflejarán en las opciones de pip de este objeto.

Tipo de valor devuelto

iter

pip_packages

Devuelve las dependencias de pip.

Devoluciones

Devuelve las dependencias de pip. Devuelve una copia de los paquetes de pip y las modificaciones de la lista devuelta no se reflejarán en los paquetes de pip de este objeto.

Tipo de valor devuelto

iter

DEFAULT_NUMBER_OF_CONDA_PACKAGES

DEFAULT_NUMBER_OF_CONDA_PACKAGES = 0

DEFAULT_NUMBER_OF_PIP_PACKAGES

DEFAULT_NUMBER_OF_PIP_PACKAGES = 0