BatchCompute Classe
Gestisce una destinazione di calcolo batch in Azure Machine Learning.
Azure Batch viene usato per eseguire in modo efficiente applicazioni parallele e HPC (High Performance Computing) su larga scala nel cloud. BatchCompute viene usato nelle pipeline di Azure Machine Learning per inviare processi a un pool di computer di Azure Batch usando un .AzureBatchStep Per altre informazioni, vedere Che cosa sono le destinazioni di calcolo in Azure Machine Learning?
Costruttore ComputeTarget della classe.
Recuperare una rappresentazione cloud di un oggetto Compute associato all'area di lavoro specificata. Restituisce un'istanza di una classe figlio corrispondente al tipo specifico dell'oggetto Compute recuperato.
Costruttore
BatchCompute(workspace, name)
Parametri
| Nome | Descrizione |
|---|---|
|
workspace
Necessario
|
Oggetto workspace contenente l'oggetto BatchCompute da recuperare. |
|
name
Necessario
|
Nome dell'oggetto BatchCompute da recuperare. |
|
workspace
Necessario
|
Oggetto workspace contenente l'oggetto Compute da recuperare. |
|
name
Necessario
|
Nome dell'oggetto Compute da recuperare. |
Commenti
Creare un account Azure Batch prima di usarlo. Per crearne uno, vedere Creare un account Batch con il portale di Azure.
L'esempio seguente illustra come collegare un account di calcolo di Azure Batch a un'area di lavoro usando attach_configuration.
batch_compute_name = 'mybatchcompute' # Name to associate with new compute in workspace
# Batch account details needed to attach as compute to workspace
batch_account_name = "<batch_account_name>" # Name of the Batch account
batch_resource_group = "<batch_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account
try:
# check if already attached
batch_compute = BatchCompute(ws, batch_compute_name)
except ComputeTargetException:
print('Attaching Batch compute...')
provisioning_config = BatchCompute.attach_configuration(resource_group=batch_resource_group,
account_name=batch_account_name)
batch_compute = ComputeTarget.attach(ws, batch_compute_name, provisioning_config)
batch_compute.wait_for_completion()
print("Provisioning state:{}".format(batch_compute.provisioning_state))
print("Provisioning errors:{}".format(batch_compute.provisioning_errors))
print("Using Batch compute:{}".format(batch_compute.cluster_resource_id))
L'esempio completo è disponibile da https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-how-to-use-azurebatch-to-run-a-windows-executable.ipynb
Metodi
| attach_configuration |
Creare un oggetto di configurazione per collegare una destinazione di calcolo batch. |
| delete |
L'eliminazione non è supportata per un oggetto BatchCompute. Utilizzare invece detach. |
| deserialize |
Convertire un oggetto JSON in un oggetto BatchCompute. |
| detach |
Scollega l'oggetto Batch dall'area di lavoro associata. Gli oggetti cloud sottostanti non vengono eliminati, ma solo l'associazione viene rimossa. |
| refresh_state |
Eseguire un aggiornamento sul posto delle proprietà dell'oggetto . Questo metodo aggiorna le proprietà in base allo stato corrente dell'oggetto cloud corrispondente. Viene usato principalmente per il polling manuale dello stato di calcolo. |
| serialize |
Convertire questo oggetto BatchCompute in un dizionario serializzato JSON. |
attach_configuration
Creare un oggetto di configurazione per collegare una destinazione di calcolo batch.
static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)
Parametri
| Nome | Descrizione |
|---|---|
|
resource_group
|
Nome del gruppo di risorse in cui si trova l'account Batch. Valore predefinito: None
|
|
account_name
|
Nome dell'account Batch. Valore predefinito: None
|
|
resource_id
|
ID risorsa di Azure per la risorsa di calcolo collegata. Valore predefinito: None
|
Restituisce
| Tipo | Descrizione |
|---|---|
|
Oggetto di configurazione da utilizzare per il collegamento di un oggetto Compute. |
delete
L'eliminazione non è supportata per un oggetto BatchCompute. Utilizzare invece detach.
delete()
Eccezioni
| Tipo | Descrizione |
|---|---|
deserialize
Convertire un oggetto JSON in un oggetto BatchCompute.
static deserialize(workspace, object_dict)
Parametri
| Nome | Descrizione |
|---|---|
|
workspace
Necessario
|
L'oggetto workspace a cui è associato l'oggetto BatchCompute. |
|
object_dict
Necessario
|
Oggetto JSON da convertire in un oggetto BatchCompute. |
Restituisce
| Tipo | Descrizione |
|---|---|
|
Rappresentazione batchCompute dell'oggetto JSON fornito. |
Eccezioni
| Tipo | Descrizione |
|---|---|
Commenti
Genera un oggetto ComputeTargetException se l'area di lavoro specificata non è l'area di lavoro a cui è associato l'ambiente di calcolo.
detach
Scollega l'oggetto Batch dall'area di lavoro associata.
Gli oggetti cloud sottostanti non vengono eliminati, ma solo l'associazione viene rimossa.
detach()
Eccezioni
| Tipo | Descrizione |
|---|---|
refresh_state
Eseguire un aggiornamento sul posto delle proprietà dell'oggetto .
Questo metodo aggiorna le proprietà in base allo stato corrente dell'oggetto cloud corrispondente. Viene usato principalmente per il polling manuale dello stato di calcolo.
refresh_state()
serialize
Convertire questo oggetto BatchCompute in un dizionario serializzato JSON.
serialize()
Restituisce
| Tipo | Descrizione |
|---|---|
|
Rappresentazione JSON di questo oggetto BatchCompute. |