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Environment Classe

Configura un ambiente Python riproducibile per gli esperimenti di Machine Learning.

Un ambiente definisce pacchetti Python, variabili di ambiente e impostazioni Docker usati negli esperimenti di Machine Learning, tra cui preparazione dei dati, training e distribuzione in un servizio Web. Un ambiente viene gestito e sottoposto a controllo delle versioni in un'istanza di Azure Machine Learning Workspace. È possibile aggiornare un ambiente esistente e recuperare una versione da riutilizzare. Gli ambienti sono esclusivi dell'area di lavoro in cui vengono creati e non possono essere usati in aree di lavoro diverse.

Per altre informazioni sugli ambienti, vedere Creare e gestire ambienti riutilizzabili.

Costruttore Dell'ambiente di classe.

Ereditarietà
azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElement
Environment

Costruttore

Environment(name, **kwargs)

Parametri

Nome Descrizione
name
Necessario

Il nome dell'ambiente.

Nota

Non avviare il nome dell'ambiente con "Microsoft" o "AzureML". I prefissi "Microsoft" e "AzureML" sono riservati agli ambienti curati. Per altre informazioni sugli ambienti curati, vedere Creare e gestire ambienti riutilizzabili.

Commenti

Azure Machine Learning offre ambienti curati, che sono ambienti predefiniti che offrono buoni punti di partenza per la creazione di ambienti personalizzati. Gli ambienti curati sono supportati dalle immagini Docker memorizzate nella cache, offrendo un costo di preparazione ridotto per l'esecuzione. Per altre informazioni sugli ambienti curati, vedere Creare e gestire ambienti riutilizzabili.

Esistono diversi modi in cui viene creato l'ambiente in Azure Machine Learning, tra cui quando:

Nell'esempio seguente viene illustrato come creare un'istanza di un nuovo ambiente.


   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")

È possibile gestire un ambiente registrandolo. In questo modo è possibile tenere traccia delle versioni dell'ambiente e riutilizzarle in esecuzioni future.


   myenv.register(workspace=ws)

Per altri esempi sull'uso degli ambienti, vedere la Jupyter Notebook Uso degli ambienti.

Variabili

Nome Descrizione
Environment.databricks

La sezione configura le dipendenze della libreria azureml.core.databricks.DatabricksSection.

docker

In questa sezione vengono configurate le impostazioni correlate all'immagine Docker finale compilata in base alle specifiche dell'ambiente e all'uso di contenitori Docker per compilare l'ambiente.

inferencing_stack_version

Questa sezione specifica la versione dello stack di inferenza aggiunta all'immagine. Per evitare di aggiungere uno stack di inferenza, non impostare questo valore. Valore valido: "latest".

python

Questa sezione specifica l'ambiente e l'interprete Python da usare nel calcolo di destinazione.

spark

La sezione configura le impostazioni di Spark. Si usa solo quando il framework è impostato su PySpark.

r

Questa sezione specifica l'ambiente R da usare nel calcolo di destinazione.

version

La versione dell'ambiente.

asset_id

ID asset. Popola quando viene registrato un ambiente.

Metodi

add_private_pip_wheel

Caricare il file pip wheel privato su disco nel BLOB di archiviazione di Azure collegato all'area di lavoro.

Genera un'eccezione se una ruota pip privata con lo stesso nome esiste già nel BLOB di archiviazione dell'area di lavoro.

build

Creare un'immagine Docker per questo ambiente nel cloud.

build_local

Compilare l'ambiente Docker locale o conda.

clone

Clonare l'oggetto ambiente.

Restituisce una nuova istanza dell'oggetto ambiente con un nuovo nome.

from_conda_specification

Creare un oggetto ambiente da un file YAML di specifica dell'ambiente.

Per ottenere un file YAML di specifica dell'ambiente, vedere Gestione degli ambienti nella guida dell'utente conda.

from_docker_build_context

Creare un oggetto ambiente da un contesto di compilazione Docker.

from_docker_image

Creare un oggetto ambiente da un'immagine docker di base con dipendenze python facoltative.

Il livello Python verrà aggiunto all'ambiente se è specificato conda_specification o pip_requirements. conda_specification e pip_requirements si escludono a vicenda.

from_dockerfile

Creare un oggetto ambiente da un Dockerfile con dipendenze python facoltative.

Il livello Python verrà aggiunto all'ambiente se è specificato conda_specification o pip_requirements. conda_specification e pip_requirements si escludono a vicenda.

from_existing_conda_environment

Creare un oggetto ambiente creato da un ambiente conda esistente in locale.

Per ottenere un elenco di ambienti conda esistenti, eseguire conda env list. Per altre informazioni, vedere Gestione degli ambienti nella guida dell'utente conda.

from_pip_requirements

Creare un oggetto ambiente creato da un file di requisiti pip.

La dipendenza pip non bloccata verrà aggiunta se pip_version non è specificato.

get

Restituisce l'oggetto ambiente.

Se viene specificata l'etichetta, l'oggetto etichettato in precedenza con il valore verrà restituito. È possibile specificare solo uno dei parametri di versione o etichetta. Se entrambi vengono mancanti, verrà restituita la versione più recente dell'oggetto Environment.

get_image_details

Restituisce i dettagli dell'immagine.

label

Etichettare l'oggetto ambiente nell'area di lavoro con i valori specificati.

list

Restituisce un dizionario contenente gli ambienti nell'area di lavoro.

load_from_directory

Caricare una definizione di ambiente dai file in una directory.

register

Registrare l'oggetto ambiente nell'area di lavoro.

save_to_directory

Salvare una definizione di ambiente in una directory in un formato facilmente modificabile.

add_private_pip_wheel

Caricare il file pip wheel privato su disco nel BLOB di archiviazione di Azure collegato all'area di lavoro.

Genera un'eccezione se una ruota pip privata con lo stesso nome esiste già nel BLOB di archiviazione dell'area di lavoro.

static add_private_pip_wheel(workspace, file_path, exist_ok=False)

Parametri

Nome Descrizione
workspace
Necessario

Oggetto area di lavoro da usare per registrare la ruota pip privata.

file_path
Necessario
str

Percorso della ruota pip locale su disco, inclusa l'estensione del file.

exist_ok

Indica se generare un'eccezione se la ruota esiste già.

Valore predefinito: False

Restituisce

Tipo Descrizione
str

Restituisce l'URI completo alla rotellina pip caricata nell'archiviazione BLOB di Azure da usare nelle dipendenze conda.

build

Creare un'immagine Docker per questo ambiente nel cloud.

build(workspace, image_build_compute=None)

Parametri

Nome Descrizione
workspace
Necessario

L'area di lavoro e il relativo Registro Azure Container associato in cui viene archiviata l'immagine.

image_build_compute
str

Nome di calcolo in cui verrà eseguita la compilazione dell'immagine

Valore predefinito: None

Restituisce

Tipo Descrizione

Restituisce l'oggetto dettagli della compilazione dell'immagine.

build_local

Compilare l'ambiente Docker locale o conda.

build_local(workspace, platform=None, **kwargs)

Parametri

Nome Descrizione
workspace
Necessario

Area di lavoro.

platform
str

Piattaforma. Uno di Linux, Windows o OSX. La piattaforma corrente verrà usata per impostazione predefinita.

Valore predefinito: None
kwargs
Necessario

Argomenti di parole chiave avanzati

Restituisce

Tipo Descrizione
str

Trasmette l'output predefinito Docker o conda alla console.

Commenti

Gli esempi seguenti illustrano come creare un ambiente locale. Assicurarsi che l'area di lavoro sia creata un'istanza come oggetto azureml.core.workspace.Workspace valido

Creare un ambiente conda locale


   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace)

Creare un ambiente docker locale


   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace, useDocker=True)

Creare un'immagine docker in locale e eseguire il push nel Registro contenitori associato all'area di lavoro


   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace, useDocker=True, pushImageToWorkspaceAcr=True)

clone

Clonare l'oggetto ambiente.

Restituisce una nuova istanza dell'oggetto ambiente con un nuovo nome.

clone(new_name)

Parametri

Nome Descrizione
new_name
Necessario
str

Nuovo nome dell'ambiente

Restituisce

Tipo Descrizione

Nuovo oggetto ambiente

from_conda_specification

Creare un oggetto ambiente da un file YAML di specifica dell'ambiente.

Per ottenere un file YAML di specifica dell'ambiente, vedere Gestione degli ambienti nella guida dell'utente conda.

static from_conda_specification(name, file_path)

Parametri

Nome Descrizione
name
Necessario
str

Nome dell'ambiente.

file_path
Necessario
str

Percorso file YAML della specifica dell'ambiente conda.

Restituisce

Tipo Descrizione

Oggetto ambiente.

from_docker_build_context

Creare un oggetto ambiente da un contesto di compilazione Docker.

static from_docker_build_context(name, docker_build_context)

Parametri

Nome Descrizione
name
Necessario
str

Nome dell'ambiente.

docker_build_context
Necessario

Oggetto DockerBuildContext.

Restituisce

Tipo Descrizione

Oggetto ambiente.

from_docker_image

Creare un oggetto ambiente da un'immagine docker di base con dipendenze python facoltative.

Il livello Python verrà aggiunto all'ambiente se è specificato conda_specification o pip_requirements. conda_specification e pip_requirements si escludono a vicenda.

static from_docker_image(name, image, container_registry=None, conda_specification=None, pip_requirements=None)

Parametri

Nome Descrizione
name
Necessario
str

Nome dell'ambiente.

image
Necessario
str

Nome immagine completo.

conda_specification
str

file di specifica conda.

Valore predefinito: None
container_registry

Dettagli del repository del contenitore privato.

Valore predefinito: None
pip_requirements
str

file di requisiti pip.

Valore predefinito: None

Restituisce

Tipo Descrizione

Oggetto ambiente.

Commenti

Se l'immagine di base è dal repository privato che richiede l'autorizzazione e l'autorizzazione non è impostata sul livello dell'area di lavoro azureML, è necessario container_registry

from_dockerfile

Creare un oggetto ambiente da un Dockerfile con dipendenze python facoltative.

Il livello Python verrà aggiunto all'ambiente se è specificato conda_specification o pip_requirements. conda_specification e pip_requirements si escludono a vicenda.

static from_dockerfile(name, dockerfile, conda_specification=None, pip_requirements=None)

Parametri

Nome Descrizione
name
Necessario
str

Nome dell'ambiente.

dockerfile
Necessario
str

Contenuto dockerfile o percorso del file.

conda_specification
str

file di specifica conda.

Valore predefinito: None
pip_requirements
str

file di requisiti pip.

Valore predefinito: None

Restituisce

Tipo Descrizione

Oggetto ambiente.

from_existing_conda_environment

Creare un oggetto ambiente creato da un ambiente conda esistente in locale.

Per ottenere un elenco di ambienti conda esistenti, eseguire conda env list. Per altre informazioni, vedere Gestione degli ambienti nella guida dell'utente conda.

static from_existing_conda_environment(name, conda_environment_name)

Parametri

Nome Descrizione
name
Necessario
str

Nome dell'ambiente.

conda_environment_name
Necessario
str

Nome di un ambiente conda esistente in locale.

Restituisce

Tipo Descrizione

Oggetto ambiente o None se l'esportazione del file di specifica conda ha esito negativo.

from_pip_requirements

Creare un oggetto ambiente creato da un file di requisiti pip.

La dipendenza pip non bloccata verrà aggiunta se pip_version non è specificato.

static from_pip_requirements(name, file_path, pip_version=None)

Parametri

Nome Descrizione
name
Necessario
str

Nome dell'ambiente.

file_path
Necessario
str

Percorso del file dei requisiti pip.

pip_version
str

Versione pip per l'ambiente conda.

Valore predefinito: None

Restituisce

Tipo Descrizione

Oggetto ambiente.

get

Restituisce l'oggetto ambiente.

Se viene specificata l'etichetta, l'oggetto etichettato in precedenza con il valore verrà restituito. È possibile specificare solo uno dei parametri di versione o etichetta. Se entrambi vengono mancanti, verrà restituita la versione più recente dell'oggetto Environment.

static get(workspace, name, version=None, label=None)

Parametri

Nome Descrizione
workspace
Necessario

Area di lavoro che contiene l'ambiente.

name
Necessario
str

Nome dell'ambiente da restituire.

version
str

Versione dell'ambiente da restituire.

Valore predefinito: None
label
str

Valore dell'etichetta dell'ambiente.

Valore predefinito: None

Restituisce

Tipo Descrizione

Oggetto ambiente.

get_image_details

Restituisce i dettagli dell'immagine.

get_image_details(workspace)

Parametri

Nome Descrizione
workspace
Necessario

Area di lavoro.

Restituisce

Tipo Descrizione

Restituisce i dettagli dell'immagine come dict

label

Etichettare l'oggetto ambiente nell'area di lavoro con i valori specificati.

static label(workspace, name, version, labels)

Parametri

Nome Descrizione
workspace
Necessario

L'area di lavoro

name
Necessario
str

Nome ambiente

version
Necessario
str

Versione dell'ambiente

labels
Necessario

Valori per etichettare Environment con

list

Restituisce un dizionario contenente gli ambienti nell'area di lavoro.

static list(workspace)

Parametri

Nome Descrizione
workspace
Necessario

Area di lavoro da cui elencare gli ambienti.

Restituisce

Tipo Descrizione
<xref:builtin.dict>[str, Environment]

Dizionario di oggetti ambiente.

load_from_directory

Caricare una definizione di ambiente dai file in una directory.

static load_from_directory(path)

Parametri

Nome Descrizione
path
Necessario
str

Percorso della directory di origine.

register

Registrare l'oggetto ambiente nell'area di lavoro.

register(workspace)

Parametri

Nome Descrizione
workspace
Necessario

L'area di lavoro

name
Necessario
str

Restituisce

Tipo Descrizione

Restituisce l'oggetto ambiente

save_to_directory

Salvare una definizione di ambiente in una directory in un formato facilmente modificabile.

save_to_directory(path, overwrite=False)

Parametri

Nome Descrizione
path
Necessario
str

Percorso della directory di destinazione.

overwrite

Se una directory esistente deve essere sovrascritta. Il valore predefinito è false.

Valore predefinito: False

Attributi

environment_variables

Usare l'oggetto azureml.core.RunConfiguration per impostare le variabili di runtime.