SweepJobLimits Classe
Limiti per i processi di sweep.
- Ereditarietà
-
azure.ai.ml.entities._job.job_limits.JobLimitsSweepJobLimits
Costruttore
SweepJobLimits(*, max_concurrent_trials: int | None = None, max_total_trials: int | None = None, timeout: int | None = None, trial_timeout: int | str | None = None)
Parametri solo parole chiave
Nome | Descrizione |
---|---|
max_concurrent_trials
|
Numero massimo di prove simultanee per il processo di sweep. |
max_total_trials
|
Numero massimo di prove totali per il processo di sweep. |
timeout
|
Durata massima dell'esecuzione, in secondi, dopo la quale il processo verrà annullato. |
trial_timeout
|
Valore di timeout, in secondi, per ogni valutazione del processo di sweep. |
Esempio
Assegnazione di limiti a uno SweepJob
from azure.ai.ml.entities import CommandJob
from azure.ai.ml.sweep import BayesianSamplingAlgorithm, Objective, SweepJob, SweepJobLimits
command_job = CommandJob(
inputs=dict(kernel="linear", penalty=1.0),
compute=cpu_cluster,
environment=f"{job_env.name}:{job_env.version}",
code="./scripts",
command="python scripts/train.py --kernel $kernel --penalty $penalty",
experiment_name="sklearn-iris-flowers",
)
sweep = SweepJob(
sampling_algorithm=BayesianSamplingAlgorithm(),
trial=command_job,
search_space={"ss": Choice(type="choice", values=[{"space1": True}, {"space2": True}])},
inputs={"input1": {"file": "top_level.csv", "mode": "ro_mount"}},
compute="top_level",
limits=SweepJobLimits(trial_timeout=600),
objective=Objective(goal="maximize", primary_metric="accuracy"),
)
Attributi
timeout
Durata massima dell'esecuzione, in secondi, dopo la quale il processo verrà annullato.
Restituisce
Tipo | Descrizione |
---|---|
Durata massima dell'esecuzione, in secondi, dopo la quale il processo verrà annullato. |
trial_timeout
Valore di timeout, in secondi, per ogni valutazione del processo di sweep.
Restituisce
Tipo | Descrizione |
---|---|
Valore di timeout, in secondi, per ogni valutazione del processo di sweep. |
Azure SDK for Python
Commenti e suggerimenti
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