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Sweep 클래스

  • 참조

스윕 노드에 대한 기본 클래스입니다.

이 클래스는 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 작성기 함수인 스윕을 통해 만들어야 합니다.

상속
azure.ai.ml.entities._job.sweep.parameterized_sweep.ParameterizedSweep
Sweep
azure.ai.ml.entities._builders.base_node.BaseNode
Sweep

생성자

Sweep(*, trial: CommandComponent | str | None = None, compute: str | None = None, limits: SweepJobLimits | None = None, sampling_algorithm: str | SamplingAlgorithm | None = None, objective: Objective | None = None, early_termination: BanditPolicy | MedianStoppingPolicy | TruncationSelectionPolicy | None = None, search_space: Dict[str, Choice | LogNormal | LogUniform | Normal | QLogNormal | QLogUniform | QNormal | QUniform | Randint | Uniform] | None = None, inputs: Dict[str, int | str | float | bool | Input] | None = None, outputs: Dict[str, str | Output] | None = None, identity: ManagedIdentityConfiguration | AmlTokenConfiguration | UserIdentityConfiguration | None = None, queue_settings: QueueSettings | None = None, **kwargs)

매개 변수

trial
Union[CommandComponent, str]
필수

단계에 대해 실행할 명령 구성 요소 또는 작업의 ID 또는 instance.

compute
str
필수

단계에 대한 컴퓨팅 정보를 포함하는 컴퓨팅 정의입니다.

limits
SweepJobLimits
필수

스윕 노드에 대한 제한입니다.

sampling_algorithm
str
필수

검색 공간 내에서 샘플링하는 데 사용할 샘플링 알고리즘입니다. 허용되는 값은 "random", "grid" 또는 "bayesian"입니다.

objective
Objective
필수

검색 공간에서 로컬 최적 하이퍼 매개 변수를 사용하여 대상 실행을 결정하는 데 사용되는 목표입니다.

early_termination_policy
Union[BanditPolicy, MedianStoppingPolicy, TruncationSelectionPolicy]
필수

스윕 노드의 초기 종료 정책입니다.

search_space
Dict[str, Union[Choice, LogNormal, LogUniform, Normal, QLogNormal, QLogUniform, QNormal, QUniform, Randint, Uniform]]
필수

평가판을 실행할 하이퍼 매개 변수 검색 공간입니다.

inputs
Dict[str, Union[Input, str, bool, int, float]]
필수

작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다.

outputs
Dict[str, Union[str, Output]]
필수

작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다.

identity
Union[ManagedIdentityConfiguration, AmlTokenConfiguration, UserIdentityConfiguration]
필수

컴퓨팅에서 실행하는 동안 학습 작업이 사용할 ID입니다.

queue_settings
QueueSettings
필수

작업에 대한 큐 설정입니다.

메서드

clear
copy
dump

YAML 형식의 파일로 작업 콘텐츠를 덤프합니다.
fromkeys

반복 가능의 키와 값이 값으로 설정된 새 사전을 만듭니다.
get

키가 사전에 있으면 키 값을 반환하고, 그렇지 않으면 기본값을 반환합니다.
items
keys
pop

키를 찾을 수 없으면 기본값을 반환합니다. 그렇지 않으면 KeyError를 발생합니다.
popitem

(키, 값) 쌍을 제거하고 2 튜플로 반환합니다.

쌍은 LIFO(마지막, 선적) 순서로 반환됩니다. 받아쓰기가 비어 있으면 KeyError를 발생합니다.
set_limits

스윕 노드에 대한 제한을 설정합니다. 해당 값을 업데이트하지 않으려면 매개 변수를 없음으로 둡니다.
set_objective

스윕 개체를 설정합니다. 해당 값을 업데이트하지 않으려면 매개 변수를 없음으로 둡니다.

"minimize", "maximize". :type goal: str :키워드(keyword) primary_metric: 최적화할 메트릭의 이름입니다. :p aramtype primary_metric: str
setdefault

키가 사전에 없는 경우 기본값으로 키를 삽입합니다.

키가 사전에 있으면 키 값을 반환하고, 그렇지 않으면 기본값을 반환합니다.
update

E가 있고 .keys() 메서드가 있는 경우 다음을 수행합니다. E의 k: D[k] = E[k] E가 있고 .keys() 메서드가 없는 경우 다음을 수행합니다. k의 경우 E: D[k] = v 두 경우 모두 다음을 수행합니다. F: D[k] = F[k]
values

clear 

clear() -> None.  Remove all items from D.

copy 

copy() -> a shallow copy of D

dump

YAML 형식의 파일로 작업 콘텐츠를 덤프합니다.

dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> None

매개 변수

dest
Union[<xref:PathLike>, str, IO[AnyStr]]
필수

YAML 콘텐츠를 쓸 로컬 경로 또는 파일 스트림입니다. dest가 파일 경로인 경우 새 파일이 만들어집니다. dest가 열려 있는 파일인 경우 파일이 직접 에 기록됩니다.

kwargs
dict

YAML serializer에 전달할 추가 인수입니다.

예외

FileExistsError

dest가 파일 경로이고 파일이 이미 있는 경우 발생합니다.

IOError

dest가 열려 있는 파일이고 파일을 쓸 수 없는 경우 발생합니다.

fromkeys

반복 가능의 키와 값이 값으로 설정된 새 사전을 만듭니다.

fromkeys(value=None, /)

매개 변수

type
필수
iterable
필수
value
기본값: None

get

키가 사전에 있으면 키 값을 반환하고, 그렇지 않으면 기본값을 반환합니다.

get(key, default=None, /)

매개 변수

key
필수
default
기본값: None

items 

items() -> a set-like object providing a view on D's items

keys 

keys() -> a set-like object providing a view on D's keys

pop

키를 찾을 수 없으면 기본값을 반환합니다. 그렇지 않으면 KeyError를 발생합니다.

pop(k, [d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value.

popitem

(키, 값) 쌍을 제거하고 2 튜플로 반환합니다.

쌍은 LIFO(마지막, 선적) 순서로 반환됩니다. 받아쓰기가 비어 있으면 KeyError를 발생합니다.

popitem()

set_limits

스윕 노드에 대한 제한을 설정합니다. 해당 값을 업데이트하지 않으려면 매개 변수를 없음으로 둡니다.

set_limits(*, max_concurrent_trials: int | None = None, max_total_trials: int | None = None, timeout: int | None = None, trial_timeout: int | None = None) -> None

매개 변수

max_concurrent_trials
int

최대 동시 평가판 번호입니다.

max_total_trials
int

최대 총 평가판 수입니다.

timeout
int

스윕 노드의 총 시간 제한(초)

trial_timeout
int

각 평가판에 대한 시간 제한(초)

set_objective

스윕 개체를 설정합니다. 해당 값을 업데이트하지 않으려면 매개 변수를 없음으로 둡니다.

"minimize", "maximize". :type goal: str :키워드(keyword) primary_metric: 최적화할 메트릭의 이름입니다. :p aramtype primary_metric: str

set_objective(*, goal: str | None = None, primary_metric: str | None = None) -> None

매개 변수

goal

하이퍼 매개 변수 튜닝을 위해 지원되는 메트릭 목표를 정의합니다. 사용 가능한 값은

setdefault

키가 사전에 없는 경우 기본값으로 키를 삽입합니다.

키가 사전에 있으면 키 값을 반환하고, 그렇지 않으면 기본값을 반환합니다.

setdefault(key, default=None, /)

매개 변수

key
필수
default
기본값: None

update

E가 있고 .keys() 메서드가 있는 경우 다음을 수행합니다. E의 k: D[k] = E[k] E가 있고 .keys() 메서드가 없는 경우 다음을 수행합니다. k의 경우 E: D[k] = v 두 경우 모두 다음을 수행합니다. F: D[k] = F[k]

update([E], **F) -> None.  Update D from dict/iterable E and F.

values 

values() -> an object providing a view on D's values

특성

base_path

리소스의 기본 경로입니다.

반환

리소스의 기본 경로입니다.

반환 형식

str

creation_context

리소스의 만들기 컨텍스트입니다.

반환

리소스에 대한 만들기 메타데이터입니다.

반환 형식

Optional[SystemData]

early_termination

스윕 작업에 대한 초기 종료 정책입니다.

반환 형식

Union[str, BanditPolicy, MedianStoppingPolicy, TruncationSelectionPolicy]

id

리소스 ID입니다.

반환

리소스의 전역 ID인 ARM(Azure Resource Manager) ID입니다.

반환 형식

Optional[str]

inputs

개체에 대한 입력을 가져옵니다.

반환

개체에 대한 입력을 포함하는 사전입니다.

반환 형식

Dict[str, Union[Input, str, bool, int, float]]

limits

스윕 작업에 대한 제한입니다.

반환

스윕 작업에 대한 제한입니다.

반환 형식

SweepJobLimits

log_files

작업 출력 파일.

반환

로그 이름 및 URL의 사전입니다.

반환 형식

Optional[Dict[str, str]]

name

노드의 이름을 가져옵니다.

반환

노드의 이름입니다.

반환 형식

str

outputs

개체의 출력을 가져옵니다.

반환

개체의 출력을 포함하는 사전입니다.

반환 형식

Dict[str, Union[str, Output]]

sampling_algorithm

스윕 작업에 대한 샘플링 알고리즘입니다.

반환

스윕 작업에 대한 샘플링 알고리즘입니다.

반환 형식

SamplingAlgorithm

search_space

하이퍼 매개 변수 검색 공간의 사전입니다.

각 키는 하이퍼 매개 변수의 이름이고 해당 값은 매개 변수 식입니다.

반환 형식

Dict[str, Union[Choice, LogNormal, LogUniform, Normal, QLogNormal, QLogUniform, QNormal, QUniform, Randint, Uniform]]

status

작업의 상태.

반환되는 일반적인 값에는 “Running”, “Completed”, “Failed”가 포함됩니다. 가능한 모든 값은 다음과 같습니다.

  • NotStarted - 클라우드 제출 전에 클라이언트 쪽 Run 개체가 있는 임시 상태입니다.

  • Starting - 실행이 클라우드에서 처리되기 시작했습니다. 호출자에게는 이 시점에서 실행 ID가 있습니다.

  • 프로비저닝 - 지정된 작업 제출을 위해 주문형 컴퓨팅을 만들고 있습니다.

  • 준비 중 - 실행 환경이 준비 중이며 다음 두 단계 중 하나입니다.

    • Docker 이미지 빌드

    • conda 환경 설정

  • 대기 중 - 작업이 컴퓨팅 대상에서 큐에 대기됩니다. 예를 들어 BatchAI에서 작업은 큐에 대기 상태입니다.

    요청된 모든 노드가 준비될 때까지 기다리는 동안 대기 상태입니다.

  • 실행 중 - 컴퓨팅 대상에서 작업이 실행되기 시작했습니다.

  • Finalizing - 사용자 코드 실행이 완료되었으며 실행이 사후 처리 단계에 있습니다.

  • CancelRequested - 작업에 대한 취소가 요청되었습니다.

  • 완료됨 - 실행이 성공적으로 완료되었습니다. 여기에는 사용자 코드 실행 및 실행이 모두 포함됩니다.

    사후 처리 단계입니다.

  • Failed - 실행이 실패했습니다. 일반적으로 실행의 오류 속성은 이유에 대한 세부 정보를 제공합니다.

  • Canceled - 취소 요청을 따르고 실행이 성공적으로 취소되었음을 나타냅니다.

  • NotResponding - 하트비트를 사용하도록 설정한 실행의 경우 최근에 하트비트를 보내지 않았습니다.

반환

작업의 상태.

반환 형식

Optional[str]

studio_url

Azure ML 스튜디오 엔드포인트.

반환

작업 세부 정보 페이지의 URL입니다.

반환 형식

Optional[str]

trial

단계에 대해 실행할 명령 구성 요소 또는 작업의 ID 또는 instance.

반환 형식

CommandComponent

type

작업의 형식입니다.

반환

작업의 형식입니다.

반환 형식

Optional[str]