BatchDeploymentOperations Osztály

BatchDeploymentOperations.

Ezt az osztályt nem szabad közvetlenül példányosítani. Ehelyett létre kell hoznia egy MLClient-példányt, amely példányosítja, és attribútumként csatolja.

Öröklődés

azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations

BatchDeploymentOperations

Konstruktor

BatchDeploymentOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client_05_2022: AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, credentials: TokenCredential | None = None, **kwargs: Dict)

Paraméterek

operation_scope

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>

Kötelező

Hatókörváltozók egy MLClient objektum műveleti osztályaihoz.

operation_config

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>

Kötelező

Az MLClient objektum műveleti osztályainak gyakori konfigurációja.

service_client_05_2022

<xref:<xref:azure.ai.ml._restclient.v2022_05_01._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>>

Kötelező

Szolgáltatásügyfél, amely lehetővé teszi a végfelhasználók számára az Azure Machine Learning-munkaterület erőforrásainak használatát.

all_operations

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationsContainer>

Kötelező

Egy MLClient objektum összes műveleti osztálya.

credentials

TokenCredential

alapértelmezett érték: None

Hitelesítéshez használandó hitelesítő adatok.

Metódusok

begin_create_or_update	Kötegelt üzembe helyezés létrehozása vagy frissítése.
begin_delete	Kötegelt üzembe helyezés törlése.
get	Üzembehelyezési erőforrás lekérése.
list	Üzembehelyezési erőforrás listázása.
list_jobs	Sorolja fel a feladatokat a megadott kötegelt végpont üzemelő példányában. Ez csak kötegvégpont esetén érvényes.

begin_create_or_update

Kötegelt üzembe helyezés létrehozása vagy frissítése.

begin_create_or_update(deployment: DeploymentType, *, skip_script_validation: bool = False, **kwargs) -> LROPoller[DeploymentType]

Paraméterek

deployment

BatchDeployment

Kötelező

Az üzembehelyezési entitás.

Válaszok

Egy lekérdezés a művelet állapotának nyomon követéséhez.

Visszatérési típus

LROPoller[BatchDeployment]

Kivételek

ValidationException

Akkor aktiválva, ha a BatchDeployment nem érvényesíthető sikeresen. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

AssetException

Akkor jelenik meg, ha a BatchDeployment-objektumok (pl. Adatok, Kód, Modell, Környezet) ellenőrzése nem sikerült. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

ModelException

Akkor van előállítva, ha a BatchDeployment modell nem érvényesíthető sikeresen. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

Példák

Példa létrehozása.

   from azure.ai.ml import load_batch_deployment
   from azure.ai.ml.entities import BatchDeployment

   deployment_example = load_batch_deployment(
       source="./sdk/ml/azure-ai-ml/tests/test_configs/deployments/batch/batch_deployment_anon_env_with_image.yaml",
       params_override=[{"name": f"deployment-{randint(0, 1000)}", "endpoint_name": endpoint_example.name}],
   )

   ml_client.batch_deployments.begin_create_or_update(deployment=deployment_example, skip_script_validation=True)

begin_delete

Kötegelt üzembe helyezés törlése.

begin_delete(name: str, endpoint_name: str) -> LROPoller[None]

Paraméterek

name

str

Kötelező

A kötegtelepítés neve.

endpoint_name

str

Kötelező

A kötegvégpont neve

Válaszok

Egy lekérdezés a művelet állapotának nyomon követéséhez.

Visszatérési típus

LROPoller[None]

Kivételek

ValidationException

Akkor aktiválva, ha a BatchDeployment nem érvényesíthető sikeresen. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

AssetException

Akkor jelenik meg, ha a BatchDeployment-objektumok (pl. Adatok, Kód, Modell, Környezet) ellenőrzése nem sikerült. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

ModelException

Akkor van előállítva, ha a BatchDeployment modell nem érvényesíthető sikeresen. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

Példák

Példa törlése.

   ml_client.batch_deployments.begin_delete(deployment_name, endpoint_name)

get

Üzembehelyezési erőforrás lekérése.

get(name: str, endpoint_name: str) -> BatchDeployment

Paraméterek

name

str

Kötelező

Az üzemelő példány neve

endpoint_name

str

Kötelező

A végpont neve

Válaszok

Üzembehelyezési entitás

Visszatérési típus

BatchDeployment

Kivételek

ValidationException

Akkor aktiválva, ha a BatchDeployment nem érvényesíthető sikeresen. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

AssetException

Akkor jelenik meg, ha a BatchDeployment-objektumok (pl. Adatok, Kód, Modell, Környezet) ellenőrzése nem sikerült. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

ModelException

Akkor van előállítva, ha a BatchDeployment modell nem érvényesíthető sikeresen. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

Példák

Példa lekérése.

   ml_client.batch_deployments.get(deployment_name, endpoint_name)

list

Üzembehelyezési erőforrás listázása.

list(endpoint_name: str) -> ItemPaged[BatchDeployment]

Paraméterek

endpoint_name

str

Kötelező

A végpont neve

Válaszok

Üzembehelyezési entitások iterátora

Visszatérési típus

ItemPaged[BatchDeployment]

Kivételek

ValidationException

Akkor aktiválva, ha a BatchDeployment nem érvényesíthető sikeresen. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

AssetException

Akkor jelenik meg, ha a BatchDeployment-objektumok (pl. Adatok, Kód, Modell, Környezet) ellenőrzése nem sikerült. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

ModelException

Akkor van előállítva, ha a BatchDeployment modell nem érvényesíthető sikeresen. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

Példák

Példa az üzembe helyezési erőforrás listájára.

   ml_client.batch_deployments.list(endpoint_name)

list_jobs

Sorolja fel a feladatokat a megadott kötegelt végpont üzemelő példányában. Ez csak kötegvégpont esetén érvényes.

list_jobs(endpoint_name: str, *, name: str | None = None) -> ItemPaged[BatchJob]

Paraméterek

endpoint_name

str

Kötelező

A végpont neve.

name

str

(Nem kötelező) Az üzembe helyezés neve.

Válaszok

Feladatok listája

Visszatérési típus

ItemPaged[BatchJob]

Kivételek

ValidationException

Akkor aktiválva, ha a BatchDeployment nem érvényesíthető sikeresen. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

AssetException

Akkor jelenik meg, ha a BatchDeployment-objektumok (pl. Adatok, Kód, Modell, Környezet) ellenőrzése nem sikerült. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

ModelException

Akkor van előállítva, ha a BatchDeployment modell nem érvényesíthető sikeresen. A részletek a hibaüzenetben lesznek megadva.

Példák

Példa a feladatok listázására.

   ml_client.batch_deployments.list_jobs(deployment_name, endpoint_name)