ComputeOperations Classe
ComputeOperations.
Questa classe non deve essere creata direttamente. Usare invece l'attributo di calcolo di un oggetto MLClient.
- Ereditarietà
-
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperationsComputeOperations
Costruttore
ComputeOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, **kwargs: Dict)Parametri
- operation_scope
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>
Variabili di ambito per le classi di operazioni di un oggetto MLClient.
- operation_config
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>
Configurazione comune per le classi di operazioni di un oggetto MLClient.
- service_client
- <xref:azure.ai.ml._restclient.v2023_02_01_preview.AzureMachineLearningWorkspaces>
Client del servizio per consentire agli utenti finali di operare sulle risorse dell'area di lavoro di Azure Machine Learning.
Metodi
| begin_attach |
Collegare una risorsa di calcolo all'area di lavoro. |
| begin_create_or_update |
Creare e registrare una risorsa di calcolo. |
| begin_delete |
Eliminare o scollegare una risorsa di calcolo. |
| begin_restart |
Riavviare un'istanza di calcolo. |
| begin_start |
Avviare un'istanza di calcolo. |
| begin_stop |
Arrestare un'istanza di calcolo. |
| begin_update |
Aggiornare una risorsa di calcolo. Attualmente valido solo per i tipi di risorse AmlCompute. |
| get |
Ottenere una risorsa di calcolo. |
| list |
Elencare i calcoli dell'area di lavoro. |
| list_nodes |
Recuperare un elenco dei nodi di una risorsa di calcolo. |
| list_sizes |
Elencare le dimensioni della macchina virtuale supportate in una posizione. |
| list_usage |
Elencare le informazioni sull'utilizzo correnti e i limiti delle risorse di AzureML per la sottoscrizione e la posizione specificati. |
begin_attach
Collegare una risorsa di calcolo all'area di lavoro.
begin_attach(compute: Compute, **kwargs: Any) -> LROPoller[Compute]Parametri
Restituisce
Istanza di LROPoller che restituisce un oggetto Compute una volta completata l'operazione a esecuzione prolungata.
Tipo restituito
Esempio
Collegamento di una risorsa di calcolo all'area di lavoro.
from azure.ai.ml.entities import AmlCompute
compute_obj = AmlCompute(
name=compute_name_2,
tags={"key1": "value1", "key2": "value2"},
min_instances=0,
max_instances=10,
idle_time_before_scale_down=100,
)
attached_compute = ml_client.compute.begin_attach(compute_obj)
begin_create_or_update
Creare e registrare una risorsa di calcolo.
begin_create_or_update(compute: Compute) -> LROPoller[Compute]Parametri
Restituisce
Istanza di LROPoller che restituisce un oggetto Compute una volta completata l'operazione a esecuzione prolungata.
Tipo restituito
Esempio
Creazione e registrazione di una risorsa di calcolo.
from azure.ai.ml.entities import AmlCompute
compute_obj = AmlCompute(
name=compute_name_1,
tags={"key1": "value1", "key2": "value2"},
min_instances=0,
max_instances=10,
idle_time_before_scale_down=100,
)
registered_compute = ml_client.compute.begin_create_or_update(compute_obj)
begin_delete
Eliminare o scollegare una risorsa di calcolo.
begin_delete(name: str, *, action: str = 'Delete') -> LROPoller[None]Parametri
- action
Azione da eseguire. Valori possibili: ["Delete", "Detach"]. Impostazioni predefinite su "Elimina".
Restituisce
Un poller per tenere traccia dello stato dell'operazione.
Tipo restituito
Esempio
Eliminare l'esempio di calcolo.
ml_client.compute.begin_delete(compute_name_1, action="Detach")
ml_client.compute.begin_delete(compute_name_2)
begin_restart
Riavviare un'istanza di calcolo.
begin_restart(name: str) -> LROPoller[None]Parametri
Restituisce
Un poller per tenere traccia dello stato dell'operazione.
Tipo restituito
Esempio
Riavvio di un'istanza di calcolo arrestata.
ml_client.compute.begin_restart(ci_name)
begin_start
Avviare un'istanza di calcolo.
begin_start(name: str) -> LROPoller[None]Parametri
Restituisce
Un poller per tenere traccia dello stato dell'operazione.
Tipo restituito
Esempio
Avvio di un'istanza di calcolo.
ml_client.compute.begin_start(ci_name)
begin_stop
Arrestare un'istanza di calcolo.
begin_stop(name: str) -> LROPoller[None]Parametri
Restituisce
Un poller per tenere traccia dello stato dell'operazione.
Tipo restituito
Esempio
Arresto di un'istanza di calcolo.
ml_client.compute.begin_stop(ci_name)
begin_update
Aggiornare una risorsa di calcolo. Attualmente valido solo per i tipi di risorse AmlCompute.
begin_update(compute: Compute) -> LROPoller[Compute]Parametri
Restituisce
Istanza di LROPoller che restituisce un oggetto Compute una volta completata l'operazione a esecuzione prolungata.
Tipo restituito
Esempio
Aggiornamento di una risorsa AmlCompute.
compute_obj = ml_client.compute.get("cpu-cluster")
compute_obj.idle_time_before_scale_down = 200
updated_compute = ml_client.compute.begin_update(compute_obj)
get
Ottenere una risorsa di calcolo.
get(name: str) -> ComputeParametri
Restituisce
Oggetto Compute.
Tipo restituito
Esempio
Recupero di una risorsa di calcolo da un'area di lavoro.
cpu_cluster = ml_client.compute.get("cpu-cluster")
list
Elencare i calcoli dell'area di lavoro.
list(*, compute_type: str | None = None) -> Iterable[Compute]Parametri
Tipo di calcolo da elencare, senza distinzione tra maiuscole e minuscole. Impostazione predefinita in AMLCompute.
Restituisce
Iteratore come l'istanza degli oggetti Compute.
Tipo restituito
Esempio
Recupero di un elenco delle risorse di calcolo di AzureML Kubernetes in un'area di lavoro.
compute_list = ml_client.compute.list(compute_type="AMLK8s") # cspell:disable-line
list_nodes
Recuperare un elenco dei nodi di una risorsa di calcolo.
list_nodes(name: str) -> Iterable[AmlComputeNodeInfo]Parametri
Restituisce
Istanza simile a iteratore di oggetti AmlComputeNodeInfo.
Tipo restituito
Esempio
Recupero di un elenco di nodi da una risorsa di calcolo.
node_list = ml_client.compute.list_nodes(name="cpu-cluster")
list_sizes
Elencare le dimensioni della macchina virtuale supportate in una posizione.
list_sizes(*, location: str | None = None, compute_type: str | None = None) -> Iterable[VmSize]Parametri
- location
- str
Percorso in cui vengono eseguite query sulle dimensioni della macchina virtuale. Impostazione predefinita per la posizione dell'area di lavoro.
Tipo di calcolo da elencare, senza distinzione tra maiuscole e minuscole. Impostazione predefinita in AMLCompute.
Restituisce
Iteratore sugli oggetti dimensioni della macchina virtuale.
Tipo restituito
Esempio
Elencare le dimensioni della macchina virtuale supportate nella posizione dell'area di lavoro.
size_list = ml_client.compute.list_sizes()
list_usage
Elencare le informazioni sull'utilizzo correnti e i limiti delle risorse di AzureML per la sottoscrizione e la posizione specificati.
list_usage(*, location: str | None = None) -> Iterable[Usage]Parametri
Percorso per il quale viene eseguita una query sull'utilizzo delle risorse. Impostazione predefinita per la posizione dell'area di lavoro.
Restituisce
Iteratore sugli oggetti informazioni sull'utilizzo correnti.
Tipo restituito
Esempio
Elencare l'utilizzo delle risorse per la posizione dell'area di lavoro.
usage_list = ml_client.compute.list_usage()
Azure SDK for Python
Commenti e suggerimenti
Presto disponibile: Nel corso del 2024 verranno gradualmente disattivati i problemi di GitHub come meccanismo di feedback per il contenuto e ciò verrà sostituito con un nuovo sistema di feedback. Per altre informazioni, vedere https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Invia e visualizza il feedback per