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CondaDependencies Classe

  • Référence

Gère les dépendances d’application dans un environnement Azure Machine Learning.

Notes

Si aucun paramètre n’est spécifié, azureml-defaults est ajouté en tant que seule dépendance pip.

Si le paramètre conda_dependencies_file_path n’est pas spécifié, l’objet CondaDependencies contient uniquement les packages Azure Machine Learning (azureml-defaults). La dépendance azureml-defaults n’est pas épinglée à une version spécifique. Elle cible la dernière version disponible sur PyPi.

Initialisez un nouvel objet pour gérer les dépendances.

Héritage
builtins.object
CondaDependencies

Constructeur

CondaDependencies(conda_dependencies_file_path=None, _underlying_structure=None)

Paramètres

Nom Description
conda_dependencies_file_path
str

Chemin local d’un fichier config Conda. L’utilisation de ce paramètre permet de charger et de modifier un fichier d’environnement Conda existant.

Valeur par défaut: None
_underlying_structure
Valeur par défaut: None

Remarques

Vous pouvez charger un fichier d’environnement Conda existant ou choisir de configurer et gérer les dépendances d’application en mémoire. Durant l’envoi de l’expérience, une étape de préparation est exécutée. Elle permet la création et la mise en cache d’un environnement Conda dans lequel l’expérience s’exécute.

Si votre dépendance est disponible à la fois via Conda et pip (à partir de PyPi), utilisez la version Conda, car les packages Conda sont généralement fournis avec des fichiers binaires prédéfinis qui rendent l’installation plus fiable. Pour plus d’informations, consultez Compréhension de Conda et PIP.

Pour plus d’informations sur les dépendances d’image de base, consultez le dépôt https://github.com/Azure/AzureML-Containers.

L’exemple suivant montre comment ajouter un package à l’aide de 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))

L’exemple complet est disponible sur https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/manage-azureml-service/authentication-in-azureml/authentication-in-azureml.ipynb

Vous pouvez également ajouter un package pip et définir les dépendances dans l’objet Environment.


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

L’exemple complet est disponible sur https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/training/using-environments/using-environments.ipynb

Méthodes

add_channel

Ajoute un canal Conda.

Vous trouverez une liste des canaux sur https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-repositories/
add_cntk_package

Ajoute un package CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit).
add_conda_package

Ajoute un package Conda.
add_pip_package

Ajoute un package pip.

Notes

L’ajout d’une dépendance d’un package déjà référencé entraîne la suppression de la référence précédente et l’ajout d’une nouvelle référence à la fin de la liste des dépendances. Cela peut changer l’ordre des dépendances.
add_tensorflow_conda_package

Ajoute un package Conda TensorFlow.
add_tensorflow_pip_package

Ajoute un package pip TensorFlow.
as_dict

Retourne les dépendances Conda.
create

Initialise un nouvel objet CondaDependencies.

Retourne une instance d’un objet CondaDependencies avec les dépendances spécifiées par l’utilisateur.

Notes

Si pip_packages n’est pas spécifié, azureml-defaults est ajouté en tant que dépendances par défaut. Les dépendances pip_packages spécifiées par l’utilisateur remplacent les valeurs par défaut.

Si pin_sdk_version a la valeur true, les dépendances pip des packages distribués dans le cadre du kit SDK Azure Machine Learning pour Python sont épinglées à la version du kit SDK installée dans l’environnement actuel.
get_default_number_of_packages

Retourne le nombre de packages par défaut.
get_python_version

Retourne la version de Python.
merge_requirements

Fusionne les conditions relatives aux packages.
remove_channel

Supprime un canal Conda.
remove_conda_package

Supprime un package Conda.
remove_pip_option

Supprime une option pip.
remove_pip_package

Supprime un package pip.
save

Enregistre l’objet de dépendances Conda dans un fichier.
save_to_file

DÉPRÉCIÉ, utilisez save.

Enregistre l’objet de dépendances Conda dans un fichier.
sdk_origin_url

Retourne l’URL d’index d’origine du kit SDK.
serialize_to_string

Sérialise l’objet de dépendances Conda dans une chaîne.
set_pip_index_url

Définit l’URL d’index pip.
set_pip_option

Ajoute une option pip.
set_pip_requirements

Remplace l’intégralité de la section pip des dépendances Conda.
set_python_version

Définit la version de Python.

add_channel

Ajoute un canal Conda.

Vous trouverez une liste des canaux sur https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-repositories/

add_channel(channel)

Paramètres

Nom Description
channel
Obligatoire
str

Canal Conda à ajouter.

Retours

Type Description
None

add_cntk_package

Ajoute un package CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit).

add_cntk_package(core_type='cpu')

Paramètres

Nom Description
core_type
str

« cpu » ou « gpu ».

Valeur par défaut: cpu

add_conda_package

Ajoute un package Conda.

add_conda_package(conda_package)

Paramètres

Nom Description
conda_package
Obligatoire
str

Package Conda à ajouter.

add_pip_package

Ajoute un package pip.

Notes

L’ajout d’une dépendance d’un package déjà référencé entraîne la suppression de la référence précédente et l’ajout d’une nouvelle référence à la fin de la liste des dépendances. Cela peut changer l’ordre des dépendances.

add_pip_package(pip_package)

Paramètres

Nom Description
pip_package
Obligatoire
str

Package pip à ajouter.

add_tensorflow_conda_package

Ajoute un package Conda TensorFlow.

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

Paramètres

Nom Description
core_type
str

« cpu » ou « gpu ».

Valeur par défaut: cpu
version
str

Version du package.

Valeur par défaut: None

add_tensorflow_pip_package

Ajoute un package pip TensorFlow.

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

Paramètres

Nom Description
core_type
str

« cpu » ou « gpu ».

Valeur par défaut: cpu
version
str

Version du package.

Valeur par défaut: None

as_dict

Retourne les dépendances Conda.

as_dict() -> Any

create

Initialise un nouvel objet CondaDependencies.

Retourne une instance d’un objet CondaDependencies avec les dépendances spécifiées par l’utilisateur.

Notes

Si pip_packages n’est pas spécifié, azureml-defaults est ajouté en tant que dépendances par défaut. Les dépendances pip_packages spécifiées par l’utilisateur remplacent les valeurs par défaut.

Si pin_sdk_version a la valeur true, les dépendances pip des packages distribués dans le cadre du kit SDK Azure Machine Learning pour Python sont épinglées à la version du kit SDK installée dans l’environnement actuel.

static create(pip_indexurl=None, pip_packages=None, conda_packages=None, python_version='3.9.12', pin_sdk_version=True)

Paramètres

Nom Description
pip_indexurl
str

URL de l’index pip. En l’absence d’indication, l’URL d’index d’origine du kit SDK est utilisée.

Valeur par défaut: None
pip_packages
list[str]

Liste des packages pip.

Valeur par défaut: None
conda_packages
list[str]

Liste des packages Conda.

Valeur par défaut: None
python_version
str

Version de Python.

Valeur par défaut: 3.9.12
pin_sdk_version
bool

Indique s’il est nécessaire d’épingler les packages du kit SDK à la version client.

Valeur par défaut: True

Retours

Type Description
CondaDependencies

Objet de dépendance Conda.

get_default_number_of_packages

Retourne le nombre de packages par défaut.

get_default_number_of_packages()

Retours

Type Description
int

Nombre par défaut de packages Conda et pip.

get_python_version

Retourne la version de Python.

get_python_version()

Retours

Type Description
str

Version de Python.

merge_requirements

Fusionne les conditions relatives aux packages.

static merge_requirements(requirements)

Paramètres

Nom Description
requirements
Obligatoire
list[str]

Liste des conditions relatives aux packages à fusionner.

Retours

Type Description
list[str]

Liste des conditions relatives aux packages fusionnées.

remove_channel

Supprime un canal Conda.

remove_channel(channel)

Paramètres

Nom Description
channel
Obligatoire
str

Canal Conda à supprimer.

remove_conda_package

Supprime un package Conda.

remove_conda_package(conda_package)

Paramètres

Nom Description
conda_package
Obligatoire
str

Package Conda à supprimer.

remove_pip_option

Supprime une option pip.

remove_pip_option(pip_option)

Paramètres

Nom Description
pip_option
Obligatoire
str

Option pip à supprimer.

remove_pip_package

Supprime un package pip.

remove_pip_package(pip_package)

Paramètres

Nom Description
pip_package
Obligatoire
str

Package pip à supprimer.

save

Enregistre l’objet de dépendances Conda dans un fichier.

save(path=None)

Paramètres

Nom Description
path
str

Chemin complet du fichier dans lequel vous souhaitez effectuer l’enregistrement.

Valeur par défaut: None

Retours

Type Description
str

Chemin Conda normalisé.

Exceptions

Type Description
UserErrorException

Exception levée en cas de problèmes liés à l’enregistrement des dépendances.

save_to_file

DÉPRÉCIÉ, utilisez save.

Enregistre l’objet de dépendances Conda dans un fichier.

save_to_file(base_directory, conda_file_path=None)

Paramètres

Nom Description
base_directory
Obligatoire
str

Répertoire de base où enregistrer le fichier.
conda_file_path
str

Nom du fichier.

Valeur par défaut: None

Retours

Type Description
str

Chemin Conda normalisé.

sdk_origin_url

Retourne l’URL d’index d’origine du kit SDK.

static sdk_origin_url()

Retours

Type Description
str

Retourne l’URL d’index d’origine du kit SDK.

serialize_to_string

Sérialise l’objet de dépendances Conda dans une chaîne.

serialize_to_string()

Retours

Type Description
str

Objet de dépendances Conda sérialisé dans une chaîne.

set_pip_index_url

Définit l’URL d’index pip.

set_pip_index_url(index_url)

Paramètres

Nom Description
index_url
Obligatoire
str

URL d’index pip à utiliser.

set_pip_option

Ajoute une option pip.

set_pip_option(pip_option)

Paramètres

Nom Description
pip_option
Obligatoire
str

Option pip à ajouter.

set_pip_requirements

Remplace l’intégralité de la section pip des dépendances Conda.

set_pip_requirements(pip_requirements)

Paramètres

Nom Description
pip_requirements
Obligatoire
list[str]

Liste des packages et options pip.

set_python_version

Définit la version de Python.

set_python_version(version)

Paramètres

Nom Description
version
Obligatoire
str

Version de Python à ajouter.

Retours

Type Description
None

Attributs

conda_channels

Retourne les canaux Conda.

Retours

Type Description
iter

Retourne les dépendances des canaux. Les dépendances retournées sont une copie. Les changements apportés aux canaux retournés n’entraînent pas de mise à jour des canaux Conda dans cet objet.

conda_packages

Retourne les packages Conda.

Retours

Type Description
iter

Retourne les dépendances des packages. Retourne une copie des packages Conda. Les modifications apportées à la liste retournée ne sont pas reflétées dans les packages Conda de cet objet.

pip_options

Retourne les options pip.

Retours

Type Description
iter

Retourne les options pip. Retourne une copie des options pip. Les modifications apportées à la liste retournée ne sont pas reflétées dans les options pip de cet objet.

pip_packages

Retourne les dépendances pip.

Retours

Type Description
iter

Retourne les dépendances pip. Retourne une copie des packages pip. Les modifications apportées à la liste retournée ne sont pas reflétées dans les packages pip de cet objet.

DEFAULT_NUMBER_OF_CONDA_PACKAGES 

DEFAULT_NUMBER_OF_CONDA_PACKAGES = 0

DEFAULT_NUMBER_OF_PIP_PACKAGES 

DEFAULT_NUMBER_OF_PIP_PACKAGES = 0