BatchEndpointOperations Classe

BatchEndpointOperations.

Non è consigliabile creare direttamente un'istanza di questa classe. È invece necessario creare un'istanza di MLClient per crearne un'istanza per l'utente e allegarla come attributo.

Ereditarietà

azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations

BatchEndpointOperations

Costruttore

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

Parametri

operation_scope

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

Necessario

Variabili di ambito per le classi di operazioni di un oggetto MLClient.

operation_config

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

Necessario

Configurazione comune per le classi di operazioni di un oggetto MLClient.

service_client_05_2022

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

Necessario

Client del servizio per consentire agli utenti finali di operare sulle risorse dell'area di lavoro di Azure Machine Learning.

all_operations

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

Necessario

Tutte le classi di operazioni di un oggetto MLClient.

credentials

TokenCredential

valore predefinito: None

Credenziali da usare per l'autenticazione.

Metodi

begin_create_or_update	Creare o aggiornare un endpoint batch.
begin_delete	Eliminare un endpoint batch.
get	Ottenere una risorsa endpoint.
invoke	Richiama l'endpoint batch con il payload specificato.
list	Elencare gli endpoint dell'area di lavoro.
list_jobs	Elencare i processi nella distribuzione dell'endpoint batch fornita. Questa opzione è valida solo per l'endpoint batch.

begin_create_or_update

Creare o aggiornare un endpoint batch.

begin_create_or_update(endpoint: BatchEndpoint) -> LROPoller[BatchEndpoint]

Parametri

endpoint

BatchEndpoint

Necessario

Entità endpoint.

Restituisce

Un poller per tenere traccia dello stato dell'operazione.

Tipo restituito

LROPoller[BatchEndpoint]

Esempio

Esempio di creazione dell'endpoint.

   from azure.ai.ml.entities import BatchEndpoint

   endpoint_example = BatchEndpoint(name=endpoint_name_2)
   ml_client.batch_endpoints.begin_create_or_update(endpoint_example)

begin_delete

Eliminare un endpoint batch.

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

Parametri

name

str

Necessario

Nome dell'endpoint batch.

Restituisce

Un poller per tenere traccia dello stato dell'operazione.

Tipo restituito

LROPoller[None]

Esempio

Esempio di eliminazione dell'endpoint.

   ml_client.batch_endpoints.begin_delete(endpoint_name)

get

Ottenere una risorsa endpoint.

get(name: str) -> BatchEndpoint

Parametri

name

str

Necessario

Nome dell'endpoint.

Restituisce

Oggetto endpoint recuperato dal servizio.

Tipo restituito

BatchEndpoint

Esempio

Ottenere l'esempio di endpoint.

   ml_client.batch_endpoints.get(endpoint_name)

invoke

Richiama l'endpoint batch con il payload specificato.

invoke(endpoint_name: str, *, deployment_name: str | None = None, inputs: Dict[str, Input] | None = None, **kwargs) -> BatchJob

Parametri

endpoint_name

str

Necessario

Nome dell'endpoint.

deployment_name

str

(Facoltativo) Nome di una distribuzione specifica da richiamare. Operazione facoltativa. Per impostazione predefinita, le richieste vengono instradate a una delle distribuzioni in base alle regole di traffico.

inputs

Dict[str, Input]

(Facoltativo) Dizionario dell'asset di dati esistente, del file URI pubblico o della cartella da usare con la distribuzione

Restituisce

Processo di distribuzione batch richiamato.

Tipo restituito

BatchJob

Eccezioni

ValidationException

Generato se la distribuzione non può essere convalidata correttamente. I dettagli verranno forniti nel messaggio di errore.

AssetException

Generato se gli asset BatchEndpoint (ad esempio Dati, Codice, Modello, Ambiente) non possono essere convalidati correttamente. I dettagli verranno forniti nel messaggio di errore.

ModelException

Generato se il modello BatchEndpoint non può essere convalidato correttamente. I dettagli verranno forniti nel messaggio di errore.

EmptyDirectoryError

Generato se il percorso locale specificato punta a una directory vuota.

Esempio

Esempio di endpoint invoke.

   ml_client.batch_endpoints.invoke(endpoint_name_2)

list

Elencare gli endpoint dell'area di lavoro.

list() -> ItemPaged[BatchEndpoint]

Restituisce

Elenco di endpoint

Tipo restituito

ItemPaged[BatchEndpoint]

Esempio

Esempio di elenco.

   ml_client.batch_endpoints.list()

list_jobs

Elencare i processi nella distribuzione dell'endpoint batch fornita. Questa opzione è valida solo per l'endpoint batch.

list_jobs(endpoint_name: str) -> ItemPaged[BatchJob]

Parametri

endpoint_name

str

Necessario

Nome dell'endpoint

Restituisce

Elenco di processi

Tipo restituito

ItemPaged[BatchJob]

Esempio

Esempio di elencare i processi.

   ml_client.batch_endpoints.list_jobs(endpoint_name_2)