DataOperations 클래스

참조

DataOperations.

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

상속: azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations

DataOperations

생성자

DataOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces | AzureMachineLearningWorkspaces, datastore_operations: DatastoreOperations, **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: Union[ <xref:azure.ai.ml._restclient.v2023_04_01_preview._azure_machine_learning_workspaces.AzureMachineLearningWorkspaces>, <xref:azure.ai.ml._restclient.v2021_10_01_dataplanepreview._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>]

필수

최종 사용자가 Azure Machine Learning 작업 영역 리소스(ServiceClient042023Preview 또는 ServiceClient102021Dataplane)에서 작동할 수 있도록 허용하는 서비스 클라이언트입니다.

datastore_operations: DatastoreOperations

필수

데이터 저장소에서 작업을 수행하기 위한 클라이언트를 나타냅니다.

메서드

archive	데이터 자산을 보관합니다.
create_or_update	생성되거나 업데이트된 데이터 자산을 반환합니다. 스토리지에 아직 없는 경우 자산이 작업 영역의 Blob Storage에 업로드됩니다.
get	지정된 데이터 자산을 가져옵니다.
import_data	참고 이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 자산을 만드는 데이터 가져오기 작업을 반환합니다.
list	작업 영역의 데이터 자산을 나열합니다.
list_materialization_status	참고 이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 자산의 구체화 작업을 나열합니다.
restore	보관된 데이터 자산을 복원합니다.
share	참고 이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 작업 영역에서 레지스트리로 데이터 자산을 공유합니다.

create_or_update

생성되거나 업데이트된 데이터 자산을 반환합니다.

스토리지에 아직 없는 경우 자산이 작업 영역의 Blob Storage에 업로드됩니다.

create_or_update(data: Data) -> Data

매개 변수

data: Data

필수

데이터 자산 개체입니다.

반환

데이터 자산 개체입니다.

반환 형식

Data

예외

AssetPathException

데이터 아티팩트 경로가 이미 다른 자산에 연결되어 있을 때 발생합니다.

ValidationException

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

EmptyDirectoryError

제공된 로컬 경로가 빈 디렉터리를 가리키는 경우 발생합니다.

예제

데이터 자산 만들기 예제


   from azure.ai.ml.entities import Data

   data_asset_example = Data(name=data_asset_name, version="2.0", path="./sdk/ml/azure-ai-ml/samples/src")
   ml_client.data.create_or_update(data_asset_example)

get

지정된 데이터 자산을 가져옵니다.

get(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None) -> Data

매개 변수

name: str

필수

데이터 자산의 이름입니다.

version: str

필수

데이터 자산의 버전입니다.

label: str

필수

데이터 자산의 레이블입니다. (버전과 상호 배타적)

반환

데이터 자산 개체입니다.

반환 형식

Data

예외

ValidationException

데이터를 성공적으로 식별하고 검색할 수 없는 경우 발생합니다. 세부 정보는 오류 메시지에 제공됩니다.

예제

데이터 자산 예제를 가져옵니다.


   ml_client.data.get(name="data-asset-name", version="2.0")

import_data

참고

이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.

데이터 자산을 만드는 데이터 가져오기 작업을 반환합니다.

import_data(data_import: DataImport, **kwargs) -> PipelineJob

매개 변수

data_import: DataImport

필수

DataImport 개체입니다.

반환

데이터 가져오기 작업 개체입니다.

반환 형식

PipelineJob

예제

데이터 자산 가져오기 예제


   from azure.ai.ml.entities._data_import.data_import import DataImport
   from azure.ai.ml.entities._inputs_outputs.external_data import Database

   database_example = Database(query="SELECT ID FROM DataTable", connection="azureml:my_azuresqldb_connection")
   data_import_example = DataImport(
       name="data-asset-name", path="azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/", source=database_example
   )
   ml_client.data.import_data(data_import_example)

list

작업 영역의 데이터 자산을 나열합니다.

list(name: str | None = None, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY) -> ItemPaged[Data]

매개 변수

name: Optional[str]

필수

특정 데이터 자산의 이름(선택 사항)입니다.

list_view_type

보관된 데이터 자산 포함/제외(예: )에 대한 보기 형식입니다. 기본값: ACTIVE_ONLY.

반환

Data 개체의 instance 같은 반복기

반환 형식

ItemPaged[Data]

예제

데이터 자산 나열 예제


   ml_client.data.list(name="data-asset-name")

list_materialization_status

참고

이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.

자산의 구체화 작업을 나열합니다.

list_materialization_status(name: str, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY, **kwargs) -> Iterable[PipelineJob]

매개 변수

name: str

필수

구체화 작업에 의해 생성되는 자산의 이름입니다.

list_view_type: Optional[<xref:ListViewType>]

보관된 작업 포함/제외(예: )에 대한 보기 형식입니다. 기본값: ACTIVE_ONLY.

반환

Job 개체의 instance 같은 반복기입니다.

반환 형식

ItemPaged[PipelineJob]

예제

구체화 작업 예제를 나열합니다.


   ml_client.data.list_materialization_status("data-asset-name")

restore

보관된 데이터 자산을 복원합니다.

restore(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None

매개 변수

name: str

필수

데이터 자산의 이름입니다.

version: str

필수

데이터 자산의 버전입니다.

label: str

필수

데이터 자산의 레이블입니다. (버전과 상호 배타적)

반환

없음

예제

데이터 자산 복원 예제입니다.


   ml_client.data.restore("data-asset-name")

참고

이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.

작업 영역에서 레지스트리로 데이터 자산을 공유합니다.

share(name, version, *, share_with_name, share_with_version, registry_name, **kwargs) -> Data

매개 변수

name: str

필수

데이터 자산의 이름입니다.

version: str

필수

데이터 자산의 버전입니다.

share_with_name: str

공유할 데이터 자산의 이름입니다.

share_with_version: str

공유할 데이터 자산의 버전입니다.

registry_name: str

대상 레지스트리의 이름입니다.

반환

데이터 자산 개체입니다.

반환 형식

Data

예제

데이터 자산 예제를 공유합니다.


       ml_client.data.share(
           name="data-asset-name",
           version="2.0",
           registry_name="my-registry",
           share_with_name="transformed-nyc-taxi-data-shared-from-ws",
           share_with_version="2.0",
       )

Share via

DataOperations 클래스

생성자

매개 변수

메서드

archive

매개 변수

반환

예제

create_or_update

매개 변수

반환

반환 형식

예외

예제

get

매개 변수

반환

반환 형식

예외

예제

import_data

매개 변수

반환

반환 형식

예제

list

매개 변수

반환

반환 형식

예제

list_materialization_status

매개 변수

반환

반환 형식

예제

restore

매개 변수

반환

예제

share

매개 변수

반환

반환 형식

예제

피드백

추가 리소스