Megosztás a következőn keresztül:

AutoMLRun Osztály

  • Referencia

Egy automatizált gépi tanulási kísérlet futtatását jelöli az Azure Machine Learningben.

Az AutoMLRun osztály segítségével kezelheti a futtatásokat, ellenőrizheti a futtatás állapotát, és lekérheti a futtatás részleteit az AutoML-futtatás elküldése után. A kísérletfuttatások használatával kapcsolatos további információkért lásd az osztályt Run .

AutoML-futtatás inicializálása.

Öröklődés
Run
AutoMLRun

Konstruktor

AutoMLRun(experiment, run_id, **kwargs)

Paraméterek

Name Description
experiment
Kötelező
Experiment

A futtatáshoz társított kísérlet.
run_id
Kötelező
str

A futtatás azonosítója.
experiment
Kötelező
Experiment

A futtatáshoz társított kísérlet.
run_id
Kötelező
str

A futtatás azonosítója.

Megjegyzések

AutoMLRun objektumot ad vissza, amikor egy submit kísérlet metódusát használja.

A már elindított futtatás lekéréséhez használja a következő kódot:


   from azureml.train.automl.run import AutoMLRun
   ws = Workspace.from_config()
   experiment = ws.experiments['my-experiment-name']
   automl_run = AutoMLRun(experiment, run_id = 'AutoML_9fe201fe-89fd-41cc-905f-2f41a5a98883')

Metódusok

cancel

AutoML-futtatás megszakítása.

Igaz értéket ad vissza, ha az AutoML-futtatás sikeresen megszakadt.
cancel_iteration

Adott gyermekfuttatás megszakítása.
complete

AutoML-futtatás befejezése.
continue_experiment

Folytassa a meglévő AutoML-kísérletet.
fail

AutoML-futtatás meghiúsul.

Ha szeretné, állítsa be a futtatás Hiba tulajdonságát egy üzenettel vagy kivétellel, amely a következőnek lett átadva error_details: .
get_best_child

Adja vissza a gyermekfuttatást a legjobb pontszámmal ehhez az AutoML-futtatáshoz.
get_guardrails

A Guardrail-ellenőrzés futtatásának részletes eredményeinek nyomtatása és visszaadása.
get_output

Adja vissza a futtatás értékét a már tesztelt legjobb folyamattal.

Ha nincs megadva bemeneti paraméter, get_output a legjobb folyamatot adja vissza az elsődleges metrikának megfelelően. Másik lehetőségként a vagy metric a iteration paraméterrel lekérhet egy adott iterációt, vagy a megadott metrikák alapján a legjobb futtatást.
get_run_sdk_dependencies

Lekérheti az adott futtatás SDK-futtatási függőségeit.
pause

Igaz értéket ad vissza, ha az AutoML-futtatás sikeresen szüneteltetve lett.

Ez a metódus nincs implementálva.
register_model

Regisztrálja a modellt az AzureML ACI szolgáltatásban.
resume

Igaz értéket ad vissza, ha az AutoML-futtatás sikeresen folytatódott.

Ez a metódus nincs implementálva.
retry

Igaz értéket ad vissza, ha az AutoML-futtatás sikeresen újrapróbálkozott.

Ez a metódus nincs implementálva.
summary

Szerezzen be egy táblázatot, amely tartalmazza a megkísérelt algoritmusok összegzését és azok pontszámait.
wait_for_completion

Várja meg a futtatás befejezését.

Az állapotobjektumot adja vissza a várakozás után.

cancel

AutoML-futtatás megszakítása.

Igaz értéket ad vissza, ha az AutoML-futtatás sikeresen megszakadt.

cancel()

Válaszok

Típus Description

None

cancel_iteration

Adott gyermekfuttatás megszakítása.

cancel_iteration(iteration)

Paraméterek

Name Description
iteration
Kötelező
int

A megszakítandó iteráció.

Válaszok

Típus Description

None

complete

AutoML-futtatás befejezése.

complete(**kwargs)

Válaszok

Típus Description

None

continue_experiment

Folytassa a meglévő AutoML-kísérletet.

continue_experiment(X=None, y=None, sample_weight=None, X_valid=None, y_valid=None, sample_weight_valid=None, data=None, label=None, columns=None, cv_splits_indices=None, spark_context=None, experiment_timeout_hours=None, experiment_exit_score=None, iterations=None, show_output=False, training_data=None, validation_data=None, **kwargs)

Paraméterek

Name Description
X
DataFrame vagy ndarray vagy <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

Betanítási funkciók.

Alapértelmezett érték: None
y
DataFrame vagy ndarray vagy <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

Betanítási címkék.

Alapértelmezett érték: None
sample_weight
DataFrame vagy ndarray vagy <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

Mintasúlyok betanítási adatokhoz.

Alapértelmezett érték: None
X_valid
DataFrame vagy ndarray vagy <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

Érvényesítési funkciók.

Alapértelmezett érték: None
y_valid
DataFrame vagy ndarray vagy <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

Érvényesítési címkék.

Alapértelmezett érték: None
sample_weight_valid
DataFrame vagy ndarray vagy <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

ellenőrzési csoport mintáinak súlyozása.

Alapértelmezett érték: None
data
DataFrame

Betanítási funkciók és címke.

Alapértelmezett érték: None
label
str

Oszlop címkézése az adatokban.

Alapértelmezett érték: None
columns
list(str)

A funkciókként használható adatok engedélyezett oszlopainak listája.

Alapértelmezett érték: None
cv_splits_indices
ndarray

Indexek, ahol fel kell osztani a betanítási adatokat keresztérvényesítés céljából. Minden sor külön kereszthajlítású, és minden keresztcseppen belül 2 tömböt biztosít, az elsőt a betanítási adatokhoz használandó minták indexeivel, a másodikat pedig az ellenőrzési adatokhoz használni kívánt indexekkel. azaz [[t1, v1], [t2, v2], ...] ahol a t1 az első kereszthajtás betanítási indexe, a v1 pedig az első kereszthajtás érvényesítési indexe.

Alapértelmezett érték: None
spark_context
<xref:SparkContext>

Spark-környezet, csak azure databricks-/spark-környezetben való használat esetén alkalmazható.

Alapértelmezett érték: None
experiment_timeout_hours
float

A kísérlet futtatásához szükséges további órák száma.

Alapértelmezett érték: None
experiment_exit_score
int

Ha a megadott érték azt jelzi, hogy a kísérlet le van állítva, amikor eléri ezt az értéket.

Alapértelmezett érték: None
iterations
int

Hány további iterációt kell futtatni ehhez a kísérlethez.

Alapértelmezett érték: None
show_output
bool

Jelző, amely jelzi, hogy a kimenetet a konzolra szeretné-e nyomtatni.

Alapértelmezett érték: False
training_data
<xref:azureml.dataprep.Dataflow> vagy DataFrame

Betanítási adatok bevitele.

Alapértelmezett érték: None
validation_data
<xref:azureml.dataprep.Dataflow> vagy DataFrame

Érvényesítési adatok.

Alapértelmezett érték: None

Válaszok

Típus Description
AutoMLRun

Az AutoML szülőfuttatása.

Kivételek

Típus Description
ConfigException
InvalidRunState

fail

AutoML-futtatás meghiúsul.

Ha szeretné, állítsa be a futtatás Hiba tulajdonságát egy üzenettel vagy kivétellel, amely a következőnek lett átadva error_details: .

fail(error_details=None, error_code=None, _set_status=True, **kwargs)

Paraméterek

Name Description
error_details
str vagy BaseException

A hiba nem kötelező részletei.

Alapértelmezett érték: None
error_code
str

A hibabesoroláshoz tartozó hiba nem kötelező hibakódja.

Alapértelmezett érték: None
_set_status
bool

Azt jelzi, hogy elküldje-e az állapoteseményt nyomon követés céljából.

Alapértelmezett érték: True

get_best_child

Adja vissza a gyermekfuttatást a legjobb pontszámmal ehhez az AutoML-futtatáshoz.

get_best_child(metric: str | None = None, onnx_compatible: bool = False, **kwargs: Any) -> Run

Paraméterek

Name Description
metric
str

A legjobb visszatérési futtatás kiválasztásakor használni kívánt metrika. Az elsődleges metrika alapértelmezett értéke.

Alapértelmezett érték: None
onnx_compatible

Azt jelzi, hogy csak az onnx modelleket generáló futtatásokat adja vissza.

Alapértelmezett érték: False
kwargs
Kötelező

Válaszok

Típus Description

AutoML gyermekfuttatás.

get_guardrails

A Guardrail-ellenőrzés futtatásának részletes eredményeinek nyomtatása és visszaadása.

get_guardrails(to_console: bool = True) -> Dict[str, Any]

Paraméterek

Name Description
to_console
bool

Azt jelzi, hogy meg kell-e írni az ellenőrzési eredményeket a konzolra.

Alapértelmezett érték: True

Válaszok

Típus Description
dict

A hitelesítő eredmények szótára.

Kivételek

Típus Description
UserErrorException

get_output

Adja vissza a futtatás értékét a már tesztelt legjobb folyamattal.

Ha nincs megadva bemeneti paraméter, get_output a legjobb folyamatot adja vissza az elsődleges metrikának megfelelően. Másik lehetőségként a vagy metric a iteration paraméterrel lekérhet egy adott iterációt, vagy a megadott metrikák alapján a legjobb futtatást.

get_output(iteration: int | None = None, metric: str | None = None, return_onnx_model: bool = False, return_split_onnx_model: SplitOnnxModelName | None = None, **kwargs: Any) -> Tuple[Run, Any]

Paraméterek

Name Description
iteration
int

A megfelelő futtatás és az illesztett modell iterációs száma, amelyet vissza kell adni.

Alapértelmezett érték: None
metric
str

A legjobb futtatás és a legjobban felszerelt modell kiválasztásához használni kívánt metrika.

Alapértelmezett érték: None
return_onnx_model
bool

Ez a metódus visszaadja a konvertált ONNX-modellt, ha a enable_onnx_compatible_models paraméter Értéke True (Igaz) értékre van állítva az AutoMLConfig objektumban.

Alapértelmezett érték: False
return_split_onnx_model
SplitOnnxModelName

A visszaosztandó onnx modell típusa

Alapértelmezett érték: None

Válaszok

Típus Description
Run, <xref:Model>

A futtatás, a megfelelő felszerelt modell.

Kivételek

Típus Description
ConfigException
OnnxConvertException
NotFoundException

Megjegyzések

Ha meg szeretné vizsgálni a használt preprocesszor(ok) és algoritmusok (becslő) használatát, ezt a következőhöz sklearn.pipeline.Pipeline.stepshasonló módon Model.stepsteheti meg: . Az alábbi kód például bemutatja, hogyan lehet lekérni a becslőt.


   best_run, model = parent_run.get_output()
   estimator = model.steps[-1]

get_run_sdk_dependencies

Lekérheti az adott futtatás SDK-futtatási függőségeit.

get_run_sdk_dependencies(iteration=None, check_versions=True, **kwargs)

Paraméterek

Name Description
iteration
int

A lekérendő illesztett futtatás iterációs száma. Ha nincs, kérje le a szülőkörnyezetet.

Alapértelmezett érték: None
check_versions
bool

Ha igaz, ellenőrizze az aktuális környezettel rendelkező verziókat. Ha Hamis, adja meg.

Alapértelmezett érték: True

Válaszok

Típus Description
dict

A RunHistory-ból lekért függőségek szótára.

Kivételek

Típus Description
ConfigException

pause

Igaz értéket ad vissza, ha az AutoML-futtatás sikeresen szüneteltetve lett.

Ez a metódus nincs implementálva.

pause()

Kivételek

Típus Description
NotImplementedError

register_model

Regisztrálja a modellt az AzureML ACI szolgáltatásban.

register_model(model_name=None, description=None, tags=None, iteration=None, metric=None)

Paraméterek

Name Description
model_name
str

Az üzembe helyezett modell neve.

Alapértelmezett érték: None
description
str

Az üzembe helyezett modell leírása.

Alapértelmezett érték: None
tags
dict

Az üzembe helyezett modell címkéi.

Alapértelmezett érték: None
iteration
int

Felülbírálja, hogy melyik modellt szeretné üzembe helyezni. Üzembe helyezi a modellt egy adott iterációhoz.

Alapértelmezett érték: None
metric
str

Felülbírálja, hogy melyik modellt szeretné üzembe helyezni. A legjobb modellt helyezi üzembe egy másik metrika számára.

Alapértelmezett érték: None

Válaszok

Típus Description
<xref:Model>

A regisztrált modellobjektum.

resume

Igaz értéket ad vissza, ha az AutoML-futtatás sikeresen folytatódott.

Ez a metódus nincs implementálva.

resume()

Kivételek

Típus Description
NotImplementedError:

retry

Igaz értéket ad vissza, ha az AutoML-futtatás sikeresen újrapróbálkozott.

Ez a metódus nincs implementálva.

retry()

Kivételek

Típus Description
NotImplementedError

summary

Szerezzen be egy táblázatot, amely tartalmazza a megkísérelt algoritmusok összegzését és azok pontszámait.

summary()

Válaszok

Típus Description
DataFrame

AutoML-modellstatisztikákat tartalmazó Pandas DataFrame.

wait_for_completion

Várja meg a futtatás befejezését.

Az állapotobjektumot adja vissza a várakozás után.

wait_for_completion(show_output=False, wait_post_processing=False)

Paraméterek

Name Description
show_output
bool

Azt jelzi, hogy megjelenjen-e a futtatási kimenet a sys.stdout fájlban.

Alapértelmezett érték: False
wait_post_processing
bool

Azt jelzi, hogy megvárja-e, amíg a feldolgozás után befejeződik a futtatás.

Alapértelmezett érték: False

Válaszok

Típus Description
dict

Az állapotobjektum.

Kivételek

Típus Description
ExperimentExecutionException

Attribútumok

run_id

Adja vissza az aktuális futtatás futtatási azonosítóját.

Válaszok

Típus Description
str

Az aktuális futtatás futtatási azonosítója.