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BatchDeploymentOperations 클래스

  • 참조

BatchDeploymentOperations.

이 클래스를 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 MLClient instance 만들어서 인스턴스화하고 특성으로 연결해야 합니다.

상속
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations
BatchDeploymentOperations

생성자

BatchDeploymentOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client_05_2022: AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, credentials: TokenCredential | None = None, **kwargs: Dict)

매개 변수

operation_scope
<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>
필수

MLClient 개체의 작업 클래스에 대한 범위 변수입니다.

operation_config
<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>
필수

MLClient 개체의 작업 클래스에 대한 일반적인 구성입니다.

service_client_05_2022
<xref:<xref:azure.ai.ml._restclient.v2022_05_01._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>>
필수

최종 사용자가 Azure Machine Learning 작업 영역 리소스에서 작동할 수 있도록 하는 서비스 클라이언트입니다.

all_operations
<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationsContainer>
필수

MLClient 개체의 모든 작업 클래스입니다.

credentials
TokenCredential
기본값: None

인증에 사용할 자격 증명입니다.

메서드

begin_create_or_update

일괄 처리 배포를 만들거나 업데이트합니다.
begin_delete

일괄 처리 배포를 삭제합니다.
get

배포 리소스를 가져옵니다.
list

배포 리소스를 나열합니다.
list_jobs

제공된 일괄 처리 엔드포인트 배포 아래에 작업을 나열합니다. 일괄 처리 엔드포인트에만 유효합니다.

begin_create_or_update

일괄 처리 배포를 만들거나 업데이트합니다.

begin_create_or_update(deployment: DeploymentType, *, skip_script_validation: bool = False, **kwargs) -> LROPoller[DeploymentType]

매개 변수

deployment
BatchDeployment
필수

배포 엔터티입니다.

반환

작업 상태 추적하는 폴러입니다.

반환 형식

LROPoller[BatchDeployment]

예외

ValidationException

BatchDeployment의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

AssetException

BatchDeployment 자산(예: 데이터, 코드, 모델, 환경)의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

ModelException

BatchDeployment 모델의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

예제

예제를 만듭니다.


   from azure.ai.ml import load_batch_deployment
   from azure.ai.ml.entities import BatchDeployment

   deployment_example = load_batch_deployment(
       source="./sdk/ml/azure-ai-ml/tests/test_configs/deployments/batch/batch_deployment_anon_env_with_image.yaml",
       params_override=[{"name": f"deployment-{randint(0, 1000)}", "endpoint_name": endpoint_example.name}],
   )

   ml_client.batch_deployments.begin_create_or_update(deployment=deployment_example, skip_script_validation=True)

begin_delete

일괄 처리 배포를 삭제합니다.

begin_delete(name: str, endpoint_name: str) -> LROPoller[None]

매개 변수

name
str
필수

일괄 처리 배포의 이름입니다.

endpoint_name
str
필수

일괄 처리 엔드포인트의 이름

반환

작업 상태 추적하는 폴러입니다.

반환 형식

LROPoller[None]

예외

ValidationException

BatchDeployment의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

AssetException

BatchDeployment 자산(예: 데이터, 코드, 모델, 환경)의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

ModelException

BatchDeployment 모델의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

예제

예제를 삭제합니다.


   ml_client.batch_deployments.begin_delete(deployment_name, endpoint_name)

get

배포 리소스를 가져옵니다.

get(name: str, endpoint_name: str) -> BatchDeployment

매개 변수

name
str
필수

배포의 이름

endpoint_name
str
필수

엔드포인트의 이름

반환

배포 엔터티

반환 형식

BatchDeployment

예외

ValidationException

BatchDeployment의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

AssetException

BatchDeployment 자산(예: 데이터, 코드, 모델, 환경)의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

ModelException

BatchDeployment 모델의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

예제

예제를 가져옵니다.


   ml_client.batch_deployments.get(deployment_name, endpoint_name)

list

배포 리소스를 나열합니다.

list(endpoint_name: str) -> ItemPaged[BatchDeployment]

매개 변수

endpoint_name
str
필수

엔드포인트의 이름

반환

배포 엔터티의 반복기

반환 형식

ItemPaged[BatchDeployment]

예외

ValidationException

BatchDeployment의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

AssetException

BatchDeployment 자산(예: 데이터, 코드, 모델, 환경)의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

ModelException

BatchDeployment 모델의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

예제

배포 리소스 예제를 나열합니다.


   ml_client.batch_deployments.list(endpoint_name)

list_jobs

제공된 일괄 처리 엔드포인트 배포 아래에 작업을 나열합니다. 일괄 처리 엔드포인트에만 유효합니다.

list_jobs(endpoint_name: str, *, name: str | None = None) -> ItemPaged[BatchJob]

매개 변수

endpoint_name
str
필수

엔드포인트의 이름입니다.

name
str

(선택 사항) 배포의 이름입니다.

반환

작업 목록

반환 형식

ItemPaged[BatchJob]

예외

ValidationException

BatchDeployment의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

AssetException

BatchDeployment 자산(예: 데이터, 코드, 모델, 환경)의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

ModelException

BatchDeployment 모델의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

예제

작업 예제를 나열합니다.


   ml_client.batch_deployments.list_jobs(deployment_name, endpoint_name)