CondaDependencies Classe

Riferimento

Gestisce le dipendenze dell'applicazione in un ambiente di Azure Machine Learning.

Nota

Se non vengono specificati parametri, azureml-defaults viene aggiunto come unica dipendenza pip.

Se il conda_dependencies_file_path parametro non viene specificato, l'oggetto CondaDependencies contiene solo i pacchetti di Azure Machine Learning (azureml-defaults). La dipendenza azureml-defaults non verrà aggiunta a una versione specifica e avrà come destinazione la versione più recente disponibile in PyPi.

Inizializzare un nuovo oggetto per gestire le dipendenze.

Ereditarietà: builtins.object

CondaDependencies

Costruttore

CondaDependencies(conda_dependencies_file_path=None, _underlying_structure=None)

Parametri

conda_dependencies_file_path: str

valore predefinito: None

Percorso locale di un file di configurazione conda. L'uso di questo parametro consente di caricare e modificare un file di ambiente Conda esistente.

_underlying_structure

valore predefinito: None

Commenti

È possibile caricare un file di ambiente conda esistente o scegliere di configurare e gestire le dipendenze dell'applicazione in memoria. Durante l'invio dell'esperimento, viene eseguito un passaggio di preparazione che crea e memorizza nella cache un ambiente conda all'interno del quale viene eseguito l'esperimento.

Se la dipendenza è disponibile sia tramite Conda che pip (da PyPi), usare la versione Conda, poiché i pacchetti Conda in genere sono dotati di file binari predefiniti che rendono l'installazione più affidabile. Per altre informazioni, vedere Informazioni su Conda e Pip.

Per informazioni dettagliate sulle dipendenze dell'immagine di base, vedere il repository https://github.com/Azure/AzureML-Containers .

Nell'esempio seguente viene illustrato come aggiungere un pacchetto usando .add_conda_package


   from azureml.core.authentication import MsiAuthentication

   msi_auth = MsiAuthentication()

   ws = Workspace(subscription_id="my-subscription-id",
                  resource_group="my-ml-rg",
                  workspace_name="my-ml-workspace",
                  auth=msi_auth)

   print("Found workspace {} at location {}".format(ws.name, ws.location))

L'esempio completo è disponibile da https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/manage-azureml-service/authentication-in-azureml/authentication-in-azureml.ipynb

È anche possibile aggiungere un pacchetto pip e le dipendenze impostate nell'oggetto Environment .


   conda_dep.add_pip_package("pillow==6.2.1")
   myenv.python.conda_dependencies=conda_dep

L'esempio completo è disponibile da https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/training/using-environments/using-environments.ipynb

Metodi

add_channel	Aggiungere un canale conda. Un elenco di canali è disponibile all'indirizzo https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-repositories/
add_cntk_package	Aggiungere un pacchetto Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).
add_conda_package	Aggiungere un pacchetto conda.
add_pip_package	Aggiungere un pacchetto pip. Nota L'aggiunta di una dipendenza di un pacchetto già a cui si fa riferimento rimuoverà il riferimento precedente e aggiungerà un nuovo riferimento alla fine dell'elenco delle dipendenze. Questo può modificare l'ordine delle dipendenze.
add_tensorflow_conda_package	Aggiungere un pacchetto conda Tensorflow.
add_tensorflow_pip_package	Aggiungere un pacchetto tensorflow pip.
as_dict	Restituisce le dipendenze di conda.
create	Inizializzare un nuovo oggetto CondaDependencies. Restituisce un'istanza di un oggetto CondaDependencies con dipendenze specificate dall'utente. Nota Se pip_packages non è specificato, verranno aggiunti azureml-defaults come dipendenze predefinite. L'utente specificato pip_packages dipendenze eseguirà l'override dei valori predefiniti. Se pin_sdk_version è impostato su true, le dipendenze pip dei pacchetti distribuiti come parte di Azure Machine Learning Python SDK verranno aggiunte alla versione dell'SDK installata nell'ambiente corrente.
get_default_number_of_packages	Restituisce il numero predefinito di pacchetti.
get_python_version	Restituire la versione di Python.
merge_requirements	Requisiti del pacchetto di tipo merge.
remove_channel	Rimuovere un canale conda.
remove_conda_package	Rimuovere un pacchetto conda.
remove_pip_option	Rimuovere un'opzione pip.
remove_pip_package	Rimuovere un pacchetto pip.
save	Salvare l'oggetto dipendenze conda nel file.
save_to_file	DEPRECATO, usare save. Salvare l'oggetto dipendenze conda nel file.
sdk_origin_url	Restituire l'URL dell'indice di origine SDK.
serialize_to_string	Serializzare l'oggetto dipendenze conda in una stringa.
set_pip_index_url	Impostare l'URL dell'indice pip.
set_pip_option	Aggiungere un'opzione pip.
set_pip_requirements	Sovrascrivere l'intera sezione pip delle dipendenze conda.
set_python_version	Impostare la versione di Python.

add_channel

Aggiungere un canale conda.

Un elenco di canali è disponibile all'indirizzo https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-repositories/

add_channel(channel)

Parametri

channel: str

Necessario

Canale conda da aggiungere.

Tipo restituito

None

add_cntk_package

Aggiungere un pacchetto Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).

add_cntk_package(core_type='cpu')

Parametri

core_type: str

valore predefinito: cpu

'cpu' o 'gpu'.

add_conda_package

Aggiungere un pacchetto conda.

add_conda_package(conda_package)

Parametri

conda_package: str

Necessario

Pacchetto conda da aggiungere.

add_pip_package

Aggiungere un pacchetto pip.

Nota

L'aggiunta di una dipendenza di un pacchetto già a cui si fa riferimento rimuoverà il riferimento precedente e aggiungerà un nuovo riferimento alla fine dell'elenco delle dipendenze. Questo può modificare l'ordine delle dipendenze.

add_pip_package(pip_package)

Parametri

pip_package: str

Necessario

Pacchetto pip da aggiungere.

add_tensorflow_conda_package

Aggiungere un pacchetto conda Tensorflow.

add_tensorflow_conda_package(core_type='cpu', version=None)

Parametri

core_type: str

valore predefinito: cpu

'cpu' o 'gpu'.

version: str

valore predefinito: None

Versione del pacchetto.

add_tensorflow_pip_package

Aggiungere un pacchetto tensorflow pip.

add_tensorflow_pip_package(core_type='cpu', version=None)

Parametri

core_type: str

valore predefinito: cpu

'cpu' o 'gpu'.

version: str

valore predefinito: None

Versione del pacchetto.

as_dict

Restituisce le dipendenze di conda.

as_dict() -> Any

create

Inizializzare un nuovo oggetto CondaDependencies.

Restituisce un'istanza di un oggetto CondaDependencies con dipendenze specificate dall'utente.

Nota

Se pip_packages non è specificato, verranno aggiunti azureml-defaults come dipendenze predefinite. L'utente specificato pip_packages dipendenze eseguirà l'override dei valori predefiniti.

Se pin_sdk_version è impostato su true, le dipendenze pip dei pacchetti distribuiti come parte di Azure Machine Learning Python SDK verranno aggiunte alla versione dell'SDK installata nell'ambiente corrente.

static create(pip_indexurl=None, pip_packages=None, conda_packages=None, python_version='3.8.13', pin_sdk_version=True)

Parametri

pip_indexurl: str

valore predefinito: None

URL dell'indice pip. Se non specificato, verrà usato l'URL dell'indice di origine SDK.

pip_packages: list[str]

valore predefinito: None

Elenco di pacchetti pip.

conda_packages: list[str]

valore predefinito: None

Elenco di pacchetti conda.

python_version: str

valore predefinito: 3.8.13

Versione di Python.

pin_sdk_version: bool

valore predefinito: True

Indica se aggiungere pacchetti SDK alla versione client.

Restituisce

Oggetto di dipendenza conda.

Tipo restituito

CondaDependencies

get_default_number_of_packages

Restituisce il numero predefinito di pacchetti.

get_default_number_of_packages()

Restituisce

Numero predefinito di pacchetti conda e pip.

Tipo restituito

int

get_python_version

Restituire la versione di Python.

get_python_version()

Restituisce

Versione di Python.

Tipo restituito

str

merge_requirements

Requisiti del pacchetto di tipo merge.

static merge_requirements(requirements)

Parametri

requirements: list[str]

Necessario

Elenco dei requisiti dei pacchetti da unire.

Restituisce

Elenco dei requisiti del pacchetto uniti.

Tipo restituito

list[str]

remove_channel

Rimuovere un canale conda.

remove_channel(channel)

Parametri

channel: str

Necessario

Canale conada da rimuovere.

remove_conda_package

Rimuovere un pacchetto conda.

remove_conda_package(conda_package)

Parametri

conda_package: str

Necessario

Pacchetto conda da rimuovere.

remove_pip_option

Rimuovere un'opzione pip.

remove_pip_option(pip_option)

Parametri

pip_option: str

Necessario

Opzione pip da rimuovere.

remove_pip_package

Rimuovere un pacchetto pip.

remove_pip_package(pip_package)

Parametri

pip_package: str

Necessario

Pacchetto pip da rimuovere.

save

Salvare l'oggetto dipendenze conda nel file.

save(path=None)

Parametri

path: str

valore predefinito: None

Percorso completo del file da salvare.

Restituisce

Percorso conda normalizzato.

Tipo restituito

str

Eccezioni

UserErrorException

Generato per i problemi che salvano le dipendenze.

save_to_file

DEPRECATO, usare save.

Salvare l'oggetto dipendenze conda nel file.

save_to_file(base_directory, conda_file_path=None)

Parametri

base_directory: str

Necessario

Directory di base per salvare il file.

conda_file_path: str

valore predefinito: None

Nome file.

Restituisce

Percorso conda normalizzato.

Tipo restituito

str

sdk_origin_url

Restituire l'URL dell'indice di origine SDK.

static sdk_origin_url()

Restituisce

Restituisce l'URL dell'indice di origine SDK.

Tipo restituito

str

serialize_to_string

Serializzare l'oggetto dipendenze conda in una stringa.

serialize_to_string()

Restituisce

Oggetto dipendenze conda serializzato in una stringa.

Tipo restituito

str

set_pip_index_url

Impostare l'URL dell'indice pip.

set_pip_index_url(index_url)

Parametri

index_url: str

Necessario

URL dell'indice pip da usare.

set_pip_option

Aggiungere un'opzione pip.

set_pip_option(pip_option)

Parametri

pip_option: str

Necessario

Opzione pip da aggiungere.

set_pip_requirements

Sovrascrivere l'intera sezione pip delle dipendenze conda.

set_pip_requirements(pip_requirements)

Parametri

pip_requirements: list[str]

Necessario

Elenco di pacchetti pip e opzioni.

set_python_version

Impostare la versione di Python.

set_python_version(version)

Parametri

version: str

Necessario

Versione di Python da aggiungere.

Tipo restituito

None

Attributi

conda_channels

Restituire i canali conda.

Restituisce

Restituisce le dipendenze del canale. Le dipendenze restituite sono una copia e le modifiche apportate ai canali restituiti non aggiornerà i canali conda in questo oggetto.

Tipo restituito

iter

conda_packages

Restituire pacchetti conda.

Restituisce

Restituisce le dipendenze del pacchetto. Restituisce una copia dei pacchetti conda e le modifiche apportate all'elenco restituito non verranno riflesse nei pacchetti conda di questo oggetto.

Tipo restituito

iter

pip_options

Restituire le opzioni pip.

Restituisce

Restituisce le opzioni pip. Restituisce una copia delle opzioni pip e le modifiche apportate all'elenco restituito non verranno riflesse nelle opzioni pip di questo oggetto.

Tipo restituito

iter

pip_packages

Restituire le dipendenze pip.

Restituisce

Restituisce le dipendenze pip. Restituisce una copia dei pacchetti pip e le modifiche apportate all'elenco restituito non verranno riflesse nei pacchetti pip di questo oggetto.

Tipo restituito

iter

DEFAULT_NUMBER_OF_CONDA_PACKAGES

DEFAULT_NUMBER_OF_CONDA_PACKAGES = 0

DEFAULT_NUMBER_OF_PIP_PACKAGES

DEFAULT_NUMBER_OF_PIP_PACKAGES = 0