Megosztás a következőn keresztül:

Alaprendszerkép testreszabása számítási munkamenethez

  • Cikk

Ez a szakasz feltételezi, hogy ismeri a Docker és az Azure Machine Tanulás környezeteit.

1. lépés: A Docker-környezet előkészítése

Mappa létrehozása image_build

A helyi környezetben hozzon létre egy mappát, amely a következő fájlokat tartalmazza, a mappaszerkezetnek így kell kinéznie:

|--image_build
|  |--requirements.txt
|  |--Dockerfile
|  |--environment.yaml

A szükséges csomagok meghatározása a következő helyen: requirements.txt

Nem kötelező: Csomagok hozzáadása privát pypi-adattárban.

A következő paranccsal töltse le a csomagokat a helyire: pip wheel <package_name> --index-url=<private pypi> --wheel-dir <local path to save packages>

Nyissa meg a requirements.txt fájlt, és adja hozzá a további csomagokat és az adott verziót. Példa:

###### Requirements with Version Specifiers ######
langchain == 0.0.149        # Version Matching. Must be version 0.0.149
keyring >= 4.1.1            # Minimum version 4.1.1
coverage != 3.5             # Version Exclusion. Anything except version 3.5
Mopidy-Dirble ~= 1.1        # Compatible release. Same as >= 1.1, == 1.*
<path_to_local_package>     # reference to local pip wheel package

A fájl strukturálásával kapcsolatos további információkért tekintse meg a requirements.txt követelmények fájlformátumát a pip dokumentációjában.

Adja meg a Dockerfile

Hozzon létre egy Dockerfile fájlt, és adja hozzá a következő tartalmat, majd mentse a fájlt:

FROM <Base_image>
COPY ./* ./
RUN pip install -r requirements.txt

Feljegyzés

Ezt a Docker-rendszerképet a parancssori folyamat alaprendszerképéből kell felépíteni mcr.microsoft.com/azureml/promptflow/promptflow-runtime:<newest_version>. Ha lehetséges, használja az alaprendszerkép legújabb verzióját.

2. lépés: Egyéni Azure Machine-Tanulás-környezet létrehozása

A környezet definiálása a következőben: environment.yaml

A helyi számításban a parancssori felület (v2) használatával hozhat létre testre szabott környezetet a Docker-rendszerkép alapján.

Feljegyzés

az login # if not already authenticated

az account set --subscription <subscription ID>
az configure --defaults workspace=<Azure Machine Learning workspace name> group=<resource group>

Nyissa meg a environment.yaml fájlt, és adja hozzá a következő tartalmat. Cserélje le a <environment_name> helyőrzőt a kívánt környezetnévre.

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: <environment_name>
build:
  path: .

Környezet létrehozása

cd image_build
az ml environment create -f environment.yaml --subscription <sub-id> -g <resource-group> -w <workspace>

Feljegyzés

A környezeti rendszerkép létrehozása több percet is igénybe vehet.

Nyissa meg a munkaterület felhasználói felületének lapját, majd nyissa meg a környezeti lapot, és keresse meg a létrehozott egyéni környezetet.

A rendszerképet a környezet részletei lapon is megtalálhatja, és alapképként használhatja a parancssori folyamat számítási munkamenetéhez. Ez a rendszerkép arra is használható, hogy környezeteket hozzon létre a felhasználói felületről történő folyamattelepítéshez. További információ az alaprendszerkép számítási munkamenetben való megadásáról.

A környezeti parancssori felülettel kapcsolatos további információkért lásd a Környezetek kezelése című témakört.

Következő lépések