ServiceDefinition
Clase ServiceDefinition
azureml.deploy.operationalization.ServiceDefinition(name, op)
Bases: azureml.deploy.operationalization.OperationalizationDefinition
La clase de servicio que define las propiedades de un servicio estándar para la publicación.
alias(alias)
Establece el alias de nombre de función de servicio opcional que se usará para consumir el servicio.
Ejemplo:
service = client.service('score-service').alias('score').deploy()
# `score()` is the function that will call the `score-service`
result = service.score()
Argumentos
alias
El alias de nombre de función de servicio que se usará para consumir el servicio.
Devoluciones
OperationalizationDefinition
propia para API fluida.
artefacto
artifact(artifact)
Define el artefacto de archivo compatible opcional de un servicio por nombre. Una comodidad para llamar a .artifacts(['file.png'])
con una lista de uno.
Argumentos
artefacto
Un único artefacto de archivo por nombre.
Devoluciones
OperationalizationDefinition
propio para el encadenamiento de API fluida.
artifacts
artifacts(artifacts)
Define los artefactos de archivo opcionales admitidos de un servicio por nombre.
Argumentos
artifacts
Un list
de artefactos de archivo por nombre.
Devoluciones
OperationalizationDefinition
propio para el encadenamiento de API fluida.
code_fn
code_fn(code, init=None)
Establece la función de consumo de servicio como una función.
Ejemplo:
def init():
pass
def score(df):
pass
.code_fn(score, init)
Argumentos
code
Un identificador de función como referencia para ejecutar código de Python.
init
Un identificador de función opcional como referencia para inicializar el servicio.
Devoluciones
OperationalizationDefinition
propio para el encadenamiento de API fluida.
code_str
code_str(code, init=None)
Establece la función de consumo de servicio como un bloque de código de Python como un str
.
init = 'import pandas as pd'
code = 'print(pd)'
.code_str(code, init)
Argumentos
code
Un bloque de código de Python como un str
.
init
Un bloque opcional de código de Python como un str
para inicializar el servicio.
Devoluciones
Un ServiceDefinition
para el encadenamiento de API fluida.
implementar
deploy()
Agrupa las propiedades de definición y publica el servicio.
Devoluciones
Nueva instancia de Service
que representa el servicio implementado.
description
description(description)
Establece la descripción opcional del servicio.
Argumentos
description
La descripción del servicio.
Devoluciones
OperationalizationDefinition
propia para API fluida.
inputs
inputs(**inputs)
Define las entradas opcionales admitidas de un servicio por nombre y tipo.
Ejemplo:
.inputs(a=float, b=int, c=str, d=bool, e='pandas.DataFrame')
Argumentos
inputs
Las entradas por nombre y tipo.
Devoluciones
OperationalizationDefinition
propio para el encadenamiento de API fluida.
modelos
models(**models)
Incluye los modelos que se usan para este servicio.
Ejemplo:
cars_model = rx_lin_mod(formula="am ~ hp + wt",data=mtcars)
.models(cars_model=cars_model)
Argumentos
modelos
Cualquier modelo por nombre y valor.
Devoluciones
OperationalizationDefinition
propio para el encadenamiento de API fluida.
objetos
objects(**objects)
Incluye los objetos que se usan para este servicio.
Ejemplo:
x = 5
y = 'hello'
.objects(x=x, y=y)
Argumentos
objetos
Cualquier objeto por nombre y valor.
Devoluciones
OperationalizationDefinition
propio para el encadenamiento de API fluida.
outputs
outputs(**outputs)
Define las salidas opcionales admitidas de un servicio por nombre y tipo.
Ejemplo:
.outputs(a=float, b=int, c=str, d=bool, e='pandas.DataFrame')
Argumentos
outputs
Salidas por nombre y tipo.
Devoluciones
OperationalizationDefinition
propio para el encadenamiento de API fluida.
redeploy
redeploy(force=False)
Agrupe las propiedades de definición y actualiza el servicio.
Devoluciones
Nueva instancia de Service
que representa el servicio implementado.
version
version(version)
Establece la versión opcional del servicio.
Argumentos
version
La versión del servicio.
Devoluciones
OperationalizationDefinition
propia para API fluida.