environment Module

Contient des fonctionnalités pour la création et la gestion des environnements reproductibles dans Azure Machine Learning.

Les environnements offrent un moyen de gérer la dépendance logicielle afin que les environnements contrôlés soient reproductibles avec une configuration manuelle minimale quand vous passez d’un environnement de développement local à un environnement cloud distribué. Un environnement encapsule des packages Python, des variables d’environnement, des paramètres logiciels pour les scripts de formation et de scoring ainsi que des temps d’exécution sur Python, Spark ou Docker. Pour plus d’informations sur l’utilisation des environnements pour la formation et le déploiement avec Azure Machine Learning, consultez Créez et gérez des environnements réutilisables.

Classes

DockerBuildContext	Définit un contexte de build Docker. Constructeur DockerBuildContext de classe.
DockerEnvironment	DÉPRÉCIÉ. Utilise la classe DockerConfiguration. Constructeur DockerEnvironment de classe.
DockerImageDetails	Classe de détails d’image Docker AzureML. Constructeur de classe.
DockerImagePlatform	Définit une connexion à un registre de conteneurs Azure Container Registry. Constructeur de classe DockerImagePlatform.
DockerSection	Définit des paramètres permettant de personnaliser l’image Docker construite pour les spécifications de l’environnement. La classe DockerSection est utilisée dans la classe Environment pour personnaliser et contrôler l’image Docker finale qui contient l’environnement spécifié. Constructeur DockerSection de classe.
Environment	Configure un environnement Python reproductible pour les expériences Machine Learning. Un environnement définit des packages Python, des variables d’environnement et des paramètres Docker utilisés dans les expériences Machine Learning, y compris dans la préparation des données, la formation et le déploiement sur un service web. Un environnement est managé et versionné dans un Workspace Azure Machine Learning. Vous pouvez mettre à jour un environnement existant et récupérer une version à réutiliser. Les environnements sont exclusifs à l’espace de travail dans lequel ils sont créés et ne peuvent pas être utilisés dans différents espaces de travail. Pour plus d’informations sur les environnements, consultez Créer et gérer des environnements réutilisables. Constructeur d’environnement de classe.
EnvironmentReference	Fait référence à une définition d’environnement existant stocké dans l’espace de travail. Un élément EnvironmentReference peut être utilisé à la place d’un objet Environnement. Constructeur EnvironmentReference de classe.
ImageBuildDetails	Classe de build de l’image d’environnement. La classe ImageBuildDetails fournit des détails sur l’état de build de l’image d’environnement. Constructeur ImageBuildDetails de classe.
PythonEnvironment	DÉPRÉCIÉ. Utilise la classe PythonSection. Constructeur PythonEnvironment de classe.
PythonSection	Définit l’environnement et l’interpréteur Python à utiliser sur un calcul cible pour une exécution. Cette classe est utilisée dans la classe Environment. Constructeur PythonSection de classe.
RCranPackage	Définit les packages CRAN à installer. Constructeur RCranPackage de classe.
RGitHubPackage	Définit les packages Github à installer. Constructeur RGitHubPackage de classe.
RSection	Définit l’environnement R à utiliser sur un calcul cible pour une exécution. Cette classe est utilisée dans la classe : azureml.core.Environment. Constructeur de classe RSection.
SparkEnvironment	DÉPRÉCIÉ. Utilise la classe SparkSection. Constructeur SparkEnvironment de classe.
SparkPackage	Définit une dépendance Spark (package). Constructeur SparkPackage de classe.
SparkSection	Définit les paramètres Spark à utiliser pour l’infrastructure PySpark dans l’environnement. Cette classe SparkSection est utilisée dans la classe Environment. Constructeur SparkSection de classe.