AksCompute Kelas

Mengelola target komputasi Azure Kubernetes Service di Azure Machine Learning.

Target Azure Kubernetes Service (AKSCompute) biasanya digunakan untuk penyebaran produksi skala tinggi karena menyediakan waktu respons dan penskalaan otomatis layanan yang disebarkan dengan cepat. Untuk informasi selengkapnya, lihat Apa itu target komputasi di Azure Machine Learning?

Konstruktor Class ComputeTarget.

Ambil representasi cloud dari objek Komputasi yang terkait dengan ruang kerja yang disediakan. Mengembalikan instans kelas anak yang sesuai dengan jenis tertentu dari objek Komputasi yang diambil.

Konstruktor

AksCompute(workspace, name)

Parameter

Nama Deskripsi
workspace
Diperlukan

Objek ruang kerja yang berisi objek AksCompute untuk diambil.

name
Diperlukan
str

Nama objek AksCompute yang akan diambil.

workspace
Diperlukan

Objek ruang kerja yang berisi objek Komputasi untuk diambil.

name
Diperlukan
str

Nama objek Komputasi yang akan diambil.

Keterangan

Sampel berikut menunjukkan cara membuat kluster AKS dengan komputer yang mendukung FPGA.


   from azureml.core.compute import AksCompute, ComputeTarget

   # Uses the specific FPGA enabled VM (sku: Standard_PB6s)
   # Standard_PB6s are available in: eastus, westus2, westeurope, southeastasia
   prov_config = AksCompute.provisioning_configuration(vm_size = "Standard_PB6s",
                                                       agent_count = 1,
                                                       location = "eastus")

   aks_name = 'my-aks-pb6'
   # Create the cluster
   aks_target = ComputeTarget.create(workspace = ws,
                                     name = aks_name,
                                     provisioning_configuration = prov_config)

Metode

attach

USANG. Gunakan metode sebagai gantinya attach_configuration .

Kaitkan sumber daya komputasi AKS yang ada dengan ruang kerja yang disediakan.

attach_configuration

Buat objek konfigurasi untuk melampirkan target komputasi AKS.

delete

Hapus objek AksCompute dari ruang kerja terkait.

Jika objek ini dibuat melalui Azure Machine Learning, objek berbasis cloud yang sesuai juga akan dihapus. Jika objek ini dibuat secara eksternal dan hanya dilampirkan ke ruang kerja, metode ini akan menaikkan ComputeTargetException dan tidak ada yang diubah.

deserialize

Mengonversi objek JSON menjadi objek AksCompute.

detach

Lepaskan objek AksCompute dari ruang kerja terkait.

Objek cloud yang mendasar tidak dihapus, hanya asosiasi yang dihapus.

get_credentials

Ambil kredensial untuk target AKS.

provisioning_configuration

Buat objek konfigurasi untuk memprovisikan target komputasi AKS.

refresh_state

Lakukan pembaruan di tempat properti objek.

Metode ini memperbarui properti berdasarkan status objek cloud yang sesuai saat ini. Ini terutama digunakan untuk polling manual status komputasi.

serialize

Konversikan objek AksCompute ini menjadi kamus serial json.

update

Perbarui objek AksCompute menggunakan konfigurasi pembaruan yang disediakan.

attach

USANG. Gunakan metode sebagai gantinya attach_configuration .

Kaitkan sumber daya komputasi AKS yang ada dengan ruang kerja yang disediakan.

static attach(workspace, name, resource_id)

Parameter

Nama Deskripsi
workspace
Diperlukan

Objek ruang kerja untuk mengaitkan sumber daya komputasi.

name
Diperlukan
str

Nama yang akan dikaitkan dengan sumber daya komputasi di dalam ruang kerja yang disediakan. Tidak harus cocok dengan nama sumber daya komputasi yang akan dilampirkan.

resource_id
Diperlukan
str

ID sumber daya Azure untuk sumber daya komputasi yang dilampirkan.

Mengembalikan

Jenis Deskripsi

Representasi objek AksCompute dari objek komputasi.

Pengecualian

Jenis Deskripsi

attach_configuration

Buat objek konfigurasi untuk melampirkan target komputasi AKS.

static attach_configuration(resource_group=None, cluster_name=None, resource_id=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)

Parameter

Nama Deskripsi
resource_group
str

Nama grup sumber daya tempat AKS berada.

Nilai default: None
cluster_name
str

Nama kluster AKS.

Nilai default: None
resource_id
str

ID sumber daya Azure untuk sumber daya komputasi yang dilampirkan.

Nilai default: None
cluster_purpose
str

Penggunaan kluster yang ditargetkan. Ini digunakan untuk menyediakan komponen Azure Machine Learning untuk memastikan tingkat toleransi kesalahan dan QoS yang diinginkan. Kelas ClusterPurpose mendefinisikan nilai yang mungkin. Untuk informasi selengkapnya, lihat Melampirkan kluster AKS yang sudah ada.

Nilai default: None
load_balancer_type
str

Jenis kluster AKS. Nilai yang valid adalah PublicIp dan InternalLoadBalancer. Nilai defaultnya adalah PublicIp.

Nilai default: None
load_balancer_subnet
str

Subnet load balancer AKS. Ini hanya dapat digunakan ketika InternalLoadBalancer digunakan sebagai jenis load balancer. Nilai defaultnya adalah aks-subnet.

Nilai default: None

Mengembalikan

Jenis Deskripsi

Objek konfigurasi yang akan digunakan saat melampirkan objek Komputasi.

delete

Hapus objek AksCompute dari ruang kerja terkait.

Jika objek ini dibuat melalui Azure Machine Learning, objek berbasis cloud yang sesuai juga akan dihapus. Jika objek ini dibuat secara eksternal dan hanya dilampirkan ke ruang kerja, metode ini akan menaikkan ComputeTargetException dan tidak ada yang diubah.

delete()

Pengecualian

Jenis Deskripsi

deserialize

Mengonversi objek JSON menjadi objek AksCompute.

static deserialize(workspace, object_dict)

Parameter

Nama Deskripsi
workspace
Diperlukan

Objek ruang kerja yang dikaitkan dengan objek AksCompute.

object_dict
Diperlukan

Objek JSON untuk dikonversi ke objek AksCompute.

Mengembalikan

Jenis Deskripsi

Representasi AksCompute dari objek JSON yang disediakan.

Pengecualian

Jenis Deskripsi

Keterangan

Menaikkan jika ruang kerja yang ComputeTargetException disediakan bukan ruang kerja yang dikaitkan dengan Komputasi.

detach

Lepaskan objek AksCompute dari ruang kerja terkait.

Objek cloud yang mendasar tidak dihapus, hanya asosiasi yang dihapus.

detach()

Pengecualian

Jenis Deskripsi

get_credentials

Ambil kredensial untuk target AKS.

get_credentials()

Mengembalikan

Jenis Deskripsi

Info masuk untuk target AKS.

Pengecualian

Jenis Deskripsi

provisioning_configuration

Buat objek konfigurasi untuk memprovisikan target komputasi AKS.

static provisioning_configuration(agent_count=None, vm_size=None, ssl_cname=None, ssl_cert_pem_file=None, ssl_key_pem_file=None, location=None, vnet_resourcegroup_name=None, vnet_name=None, subnet_name=None, service_cidr=None, dns_service_ip=None, docker_bridge_cidr=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)

Parameter

Nama Deskripsi
agent_count
int

Jumlah agen (VM) untuk menghosting kontainer. Secara default menjadi 3.

Nilai default: None
vm_size
str

Ukuran VM agen. Daftar lengkap opsi dapat ditemukan di sini: https://aka.ms/azureml-aks-details. Default ke Standard_D3_v2.

Nilai default: None
ssl_cname
str

CName yang akan digunakan jika mengaktifkan validasi SSL pada kluster. Harus menyediakan ketiga CName, file sertifikasi, dan file kunci untuk mengaktifkan validasi SSL.

Nilai default: None
ssl_cert_pem_file
str

Jalur file ke file yang berisi informasi sertifikasi untuk validasi SSL. Harus menyediakan ketiga CName, file sertifikasi, dan file kunci untuk mengaktifkan validasi SSL.

Nilai default: None
ssl_key_pem_file
str

Jalur file ke file yang berisi informasi kunci untuk validasi SSL. Harus menyediakan ketiga CName, file sertifikasi, dan file kunci untuk mengaktifkan validasi SSL.

Nilai default: None
location
str

Lokasi untuk memprovisikan kluster masuk. Jika tidak ditentukan, akan default ke lokasi ruang kerja. Wilayah yang tersedia untuk komputasi ini dapat ditemukan di sini: https://azure.microsoft.com/global-infrastructure/services/?regions=all& products=kubernetes-service

Nilai default: None
vnet_resourcegroup_name
str

Nama grup sumber daya tempat jaringan virtual berada.

Nilai default: None
vnet_name
str

Nama jaringan virtual.

Nilai default: None
subnet_name
str

Nama subnet di dalam vnet.

Nilai default: None
service_cidr
str

IP notasi CIDR berkisar untuk menetapkan IP kluster layanan.

Nilai default: None
dns_service_ip
str

Alamat IP server DNS kontainer.

Nilai default: None
docker_bridge_cidr
str

IP notasi CIDR untuk jembatan Docker.

Nilai default: None
cluster_purpose
str

Penggunaan kluster yang ditargetkan. Ini digunakan untuk menyediakan komponen Azure Machine Learning untuk memastikan tingkat toleransi kesalahan dan QoS yang diinginkan. Kelas AksCompute.ClusterPurpose disediakan untuk kenyamanan menentukan nilai yang tersedia. Informasi lebih rinci tentang nilai-nilai ini dan kasus penggunaannya dapat ditemukan di sini: https://aka.ms/azureml-create-attach-aks

Nilai default: None
load_balancer_type
str

Jenis load balancer kluster AKS. Nilai yang valid adalah PublicIp dan InternalLoadBalancer. Nilai defaultnya adalah PublicIp.

Nilai default: None
load_balancer_subnet
str

Subnet load balancer kluster AKS. Ini hanya dapat digunakan ketika Load Balancer Internal digunakan sebagai jenis load balancer. Nilai defaultnya adalah aks-subnet.

Nilai default: None

Mengembalikan

Jenis Deskripsi

Objek konfigurasi yang akan digunakan saat membuat objek Komputasi

Pengecualian

Jenis Deskripsi

refresh_state

Lakukan pembaruan di tempat properti objek.

Metode ini memperbarui properti berdasarkan status objek cloud yang sesuai saat ini. Ini terutama digunakan untuk polling manual status komputasi.

refresh_state()

serialize

Konversikan objek AksCompute ini menjadi kamus serial json.

serialize()

Mengembalikan

Jenis Deskripsi

Representasi JSON dari objek AksCompute ini.

update

Perbarui objek AksCompute menggunakan konfigurasi pembaruan yang disediakan.

update(update_configuration)

Parameter

Nama Deskripsi
update_configuration
Diperlukan

Objek konfigurasi pembaruan AKS.

Pengecualian

Jenis Deskripsi