compute Paquet

Ce package contient les classes utilisées pour manager les cibles de calcul dans Azure Machine Learning.

Pour plus d’informations sur le choix des cibles de calcul pour l’apprentissage et le déploiement, consultez Qu’est-ce qu’une cible de calcul dans Azure Machine Learning ?

Modules

adla	Contient des fonctionnalités permettant de gérer les cibles de calcul Azure Data Lake Analytics dans Azure Machine Learning.
aks	Contient les fonctionnalités permettant de gérer les cibles de calcul Azure Kubernetes Service dans Azure Machine Learning.
amlcompute	Contient des fonctionnalités pour la gestion des cibles de calcul Azure Machine Learning dans Azure Machine Learning.
batch	Contient des fonctionnalités pour la gestion des cibles de calcul Batch dans Azure Machine Learning.
compute	Contient la classe parentale abstraite et la classe de configuration des cibles de calcul dans Azure Machine Learning.
computeinstance	Contient les fonctionnalités permettant de créer une station de travail cloud entièrement managée dans Azure Machine Learning.
databricks	Contient les fonctionnalités pour la gestion des cibles de calcul Databricks dans Azure Machine Learning.
datafactory	Contient des fonctionnalités pour la gestion des cibles de calcul DataFactory dans Azure Machine Learning.
dsvm	Contient les fonctionnalités permettant de gérer les cibles de calcul Data Science Virtual Machine dans Azure Machine Learning.
hdinsight	Contient des fonctionnalités pour la gestion des cibles de calcul HDInsight dans Azure Machine Learning.
kubernetescompute	Contient des fonctionnalités pour la gestion des cibles de calcul Azure Machine Learning dans Azure Machine Learning.
kusto	Contient des fonctionnalités pour la gestion des cibles de calcul Kusto dans Azure Machine Learning.
remote	Contient des fonctionnalités pour la gestion des cibles de calcul distantes dans Azure Machine Learning.
synapse	Gère les cibles de calcul Synapse dans Azure Machine Learning service.

Classes

AdlaCompute	Gère une cible de calcul Azure Data Lake Analytics dans Azure Machine Learning. Azure Data Lake Analytics est une plateforme analytique de Big Data dans le cloud Azure. Elle peut être utilisée en tant que cible de calcul avec des pipelines Azure Machine Learning. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une cible de calcul dans Azure Machine Learning ? Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
AksCompute	Gère une cible de calcul Azure Kubernetes Service dans Azure Machine Learning. Les cibles Azure Kubernetes Service (AKSCompute) sont généralement utilisées pour les déploiements de production à grande échelle, car elles offrent des temps de réponse rapides et une mise à l’échelle automatique du service déployé. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une cible de calcul dans Azure Machine Learning ? Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
AmlCompute	Gère un calcul Azure Machine Learning dans Azure Machine Learning. Un calcul Azure Machine Learning (AmlCompute) est une infrastructure de capacité de calcul managée qui vous permet de créer facilement une capacité de calcul à un ou plusieurs nœuds. La capacité de calcul est créée dans la région de votre espace de travail sous forme de ressource qui peut être partagée avec d’autres utilisateurs. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une cible de calcul dans Azure Machine Learning ? Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
BatchCompute	Gère une cible de calcul Batch dans Azure Machine Learning. Azure Batch sert à exécuter efficacement des applications de calcul haute performance (HPC) en parallèle et à grande échelle dans le cloud. BatchCompute est utilisé dans un pipeline Azure Machine Learning pour envoyer des travaux à un pool de machines Azure Batch à l’aide d’un AzureBatchStep. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une cible de calcul dans Azure Machine Learning ? Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
ComputeInstance	Gère un environnement de développement ML optimisé basé sur le cloud dans Azure Machine Learning. Une instance de calcul Azure Machine Learning est un environnement de développement entièrement configuré et managé dans le cloud, qui est optimisé pour les workflows de développement de Machine Learning. ComputeInstance est généralement utilisé pour créer un environnement de développement, ou en tant que cible de calcul pour l’apprentissage et en tant qu’inférence pour le développement et les tests. Avec ComputeInstance, vous pouvez créer, effectuer l’apprentissage et déployer des modèles dans le cadre d’une expérience de notebook entièrement intégrée dans votre espace de travail. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une instance de calcul Azure Machine Learning ? Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
ComputeTarget	Classe parente abstraite pour toutes les cibles de calcul managées par Azure Machine Learning. Une cible de calcul est un environnement/une ressource de calcul où vous exécutez votre script d’entraînement ou hébergez votre déploiement de service. Cet emplacement peut être votre machine locale ou une ressource de calcul basée sur le cloud. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une cible de calcul dans Azure Machine Learning ? Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
DataFactoryCompute	Gère une cible de calcul DataFactory dans Azure Machine Learning. Azure Data Factory est le service ETL cloud d’Azure qui permet le scale-out de l’intégration et la transformation de données serverless. Pour plus d’informations, consultez Azure Data Factory. Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
DatabricksCompute	Gère une cible de calcul Databricks dans Azure Machine Learning. Azure Databricks est un environnement basé sur Apache Spark dans le cloud Azure. Il peut être utilisé comme cible de calcul avec un pipeline Azure Machine Learning. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une cible de calcul dans Azure Machine Learning ? Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
DsvmCompute	Gère une cible de calcul Data Science Virtual Machine dans Azure Machine Learning. Azure DSVM (Data Science Virtual Machine) est un environnement de développement préconfiguré pour la science des données et l’IA dans Azure. La machine virtuelle offre un choix organisé d’outils et d’infrastructures pour le développement de l’apprentissage automatique en cycle de vie complet. Pour plus d’informations, consultez Data Science Virtual Machine. Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
HDInsightCompute	Gère une cible de calcul de cluster HDInsight dans Azure Machine Learning. Azure HDInsight est une plateforme populaire pour l’analytique de Big Data. Elle fournit Apache Spark, que vous pouvez utiliser pour entraîner votre modèle. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une cible de calcul dans Azure Machine Learning ? Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
KubernetesCompute	Notes Il s’agit d’une classe expérimentale qui peut changer à tout moment. Pour plus d’informations, consultez https://aka.ms/azuremlexperimental. KubernetesCompute (préversion) est un cluster K8s géré par le client et attaché à un espace de travail par l’administrateur de cluster. L’accès et le quota accordés à l’utilisateur pour le calcul peuvent facilement spécifier et envoyer une charge de travail ML à nœud unique ou distribuée à plusieurs nœuds au calcul. La cible de calcul s’exécute dans un environnement conteneurisé et empaquète les dépendances de votre modèle dans un conteneur Docker. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une cible de calcul dans Azure Machine Learning ?https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-compute-target Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Renvoie une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
KustoCompute	Gère une cible de calcul Kusto dans Azure Machine Learning. Kusto, également appelé Azure Data Explorer, peut être utilisé comme cible de calcul avec un pipeline Azure Machine Learning. La cible de calcul contient la chaîne de connexion Kusto et les informations d’identification du principal de service utilisées pour accéder au cluster Kusto cible. Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
RemoteCompute	Gère une cible de calcul distante à utiliser dans Azure Machine Learning. Azure Machine Learning prend en charge l’attachement d’une ressource de calcul distante à votre espace de travail. La ressource distante peut être une machine virtuelle Azure, un serveur distant dans votre organisation ou un serveur local, à condition que la ressource soit accessible à Azure Machine Learning. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une cible de calcul dans Azure Machine Learning ? Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.
SynapseCompute	Notes Il s’agit d’une classe expérimentale qui peut changer à tout moment. Pour plus d’informations, consultez https://aka.ms/azuremlexperimental. Gère une cible de calcul Synapse dans Azure Machine Learning. Actuellement, seul Spark est pris en charge. Azure Synapse est un service d’analytique intégré qui accélère la génération d’insights dans les entrepôts de données et les systèmes d’analytique de Big Data. Par essence, Azure Synapse réunit ce qu’il se fait de mieux dans les technologies SQL utilisées dans l’entreposage des données d’entreprise, les technologies Spark utilisées pour le Big Data, et les pipelines pour l’intégration des données et l’ETL/ELT. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’une instance de pool Synapse Spark ?. Constructeur ComputeTarget de classe. Récupérez une représentation cloud d’un objet Compute associé à l’espace de travail fourni. Retourne une instance d’une classe enfant correspondant au type spécifique de l’objet Compute récupéré.