AksCompute 클래스

참조

Azure Machine Learning에서 Azure Kubernetes Service 컴퓨팅 대상을 관리합니다.

AKSCompute(Azure Kubernetes Service) 대상은 배포된 서비스가 응답 시간이 빠르고 자동 크기 조정을 제공하기 때문에 일반적으로 대규모 프로덕션 배포에 사용됩니다. 자세한 내용은 What are compute targets in Azure Machine Learning?(Azure Machine Learning에서 컴퓨팅 대상이란?)을 참조하세요.

클래스 ComputeTarget 생성자입니다.

제공된 작업 영역과 연결된 Compute 개체의 클라우드 표현을 검색합니다. 검색된 Compute 개체의 특정 형식에 해당하는 자식 클래스의 instance 반환합니다.

상속: ComputeTarget

AksCompute

생성자

AksCompute(workspace, name)

매개 변수

workspace: Workspace

필수

검색할 AksCompute 개체를 포함하는 작업 영역 개체입니다.

name: str

필수

검색할 AksCompute 개체의 이름입니다.

workspace: Workspace

필수

검색할 Compute 개체를 포함하는 작업 영역 개체입니다.

name: str

필수

검색할 Compute 개체의 이름입니다.

설명

다음 샘플은 FPGA 지원 컴퓨터로 AKS 클러스터를 만드는 방법을 보여 줍니다.


   from azureml.core.compute import AksCompute, ComputeTarget

   # Uses the specific FPGA enabled VM (sku: Standard_PB6s)
   # Standard_PB6s are available in: eastus, westus2, westeurope, southeastasia
   prov_config = AksCompute.provisioning_configuration(vm_size = "Standard_PB6s",
                                                       agent_count = 1,
                                                       location = "eastus")

   aks_name = 'my-aks-pb6'
   # Create the cluster
   aks_target = ComputeTarget.create(workspace = ws,
                                     name = aks_name,
                                     provisioning_configuration = prov_config)

메서드

attach	사용되지 않습니다. 대신 `attach_configuration` 메서드를 사용합니다. 기존 AKS 컴퓨팅 리소스를 제공된 작업 영역과 연결합니다.
attach_configuration	AKS 컴퓨팅 대상을 연결하기 위한 구성 개체를 만듭니다.
delete	연결된 작업 영역에서 AksCompute 개체를 제거합니다. 이 개체가 Azure Machine Learning을 통해 만들어진 경우 해당 클라우드 기반 개체도 삭제됩니다. 이 개체가 외부에서 만들어지고 작업 영역에만 연결된 경우 이 메서드는 ComputeTargetException을 발생시키고 아무 것도 변경되지 않습니다.
deserialize	JSON 개체를 AksCompute 개체로 변환합니다.
detach	연결된 작업 영역에서 AksCompute 개체를 분리합니다. 기본 클라우드 개체는 삭제되지 않고 연결만 제거됩니다.
get_credentials	AKS 대상에 대한 자격 증명을 검색합니다.
provisioning_configuration	AKS 컴퓨팅 대상을 프로비저닝하기 위한 구성 개체를 만듭니다.
refresh_state	개체 속성의 내부 업데이트를 수행합니다. 이 메서드는 해당 클라우드 개체의 현재 상태에 따라 속성을 업데이트합니다. 이는 주로 컴퓨팅 상태의 수동 폴링에 사용됩니다.
serialize	이 AksCompute 개체를 json 직렬화된 사전으로 변환합니다.
update	제공된 업데이트 구성을 사용하여 AksCompute 개체를 업데이트합니다.

attach

사용되지 않습니다. 대신 attach_configuration 메서드를 사용합니다.

기존 AKS 컴퓨팅 리소스를 제공된 작업 영역과 연결합니다.

static attach(workspace, name, resource_id)

매개 변수

workspace: Workspace

필수

컴퓨팅 리소스를 연결할 작업 영역 개체입니다.

name: str

필수

제공된 작업 영역 내에서 컴퓨팅 리소스를 연결할 이름입니다. 연결할 컴퓨팅 리소스의 이름과 일치하지 않아도 됩니다.

resource_id: str

필수

연결 중인 컴퓨팅 리소스의 Azure 리소스 ID입니다.

반환

컴퓨팅 개체의 AksCompute 개체 표현입니다.

반환 형식

AksCompute

예외

ComputeTargetException

attach_configuration

AKS 컴퓨팅 대상을 연결하기 위한 구성 개체를 만듭니다.

static attach_configuration(resource_group=None, cluster_name=None, resource_id=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)

매개 변수

resource_group: str

기본값: None

AKS가 있는 리소스 그룹의 이름입니다.

cluster_name: str

기본값: None

AKS 클러스터 이름입니다.

resource_id: str

기본값: None

연결 중인 컴퓨팅 리소스의 Azure 리소스 ID입니다.

cluster_purpose: str

기본값: None

클러스터의 대상 사용량입니다. 이는 원하는 수준의 내결함성 및 QoS를 보장하기 위해 Azure Machine Learning 구성 요소를 프로비저닝하는 데 사용됩니다. ClusterPurpose 클래스는 가능한 값을 정의합니다. 자세한 내용은 기존 AKS 클러스터 연결을 참조하세요.

load_balancer_type: str

기본값: None

AKS 클러스터 형식입니다. 유효한 값은 PublicIp 및 InternalLoadBalancer입니다. 기본값은 PublicIp입니다.

load_balancer_subnet: str

기본값: None

AKS 부하 분산 장치 서브넷입니다. InternalLoadBalancer가 부하 분산 장치 형식으로 사용되는 경우에만 사용할 수 있습니다. 기본값은 aks-subnet입니다.

반환

Compute 개체를 연결할 때 사용할 구성 개체입니다.

반환 형식

AksAttachConfiguration

예외

ComputeTargetException

delete

연결된 작업 영역에서 AksCompute 개체를 제거합니다.

이 개체가 Azure Machine Learning을 통해 만들어진 경우 해당 클라우드 기반 개체도 삭제됩니다. 이 개체가 외부에서 만들어지고 작업 영역에만 연결된 경우 이 메서드는 ComputeTargetException을 발생시키고 아무 것도 변경되지 않습니다.

delete()

예외

ComputeTargetException

deserialize

JSON 개체를 AksCompute 개체로 변환합니다.

static deserialize(workspace, object_dict)

매개 변수

workspace: Workspace

필수

AksCompute 개체가 연결된 작업 영역 개체입니다.

object_dict: dict

필수

AksCompute 개체로 변환할 JSON 개체입니다.

반환

제공된 JSON 개체의 AksCompute 표현입니다.

반환 형식

AksCompute

예외

ComputeTargetException

설명

제공된 작업 영역이 Compute가 연결된 작업 영역이 아닌 경우 ComputeTargetException을 발생시킵니다.

detach

연결된 작업 영역에서 AksCompute 개체를 분리합니다.

기본 클라우드 개체는 삭제되지 않고 연결만 제거됩니다.

detach()

예외

ComputeTargetException

get_credentials

AKS 대상에 대한 자격 증명을 검색합니다.

get_credentials()

반환

AKS 대상에 대한 자격 증명입니다.

반환 형식

dict

예외

ComputeTargetException

provisioning_configuration

AKS 컴퓨팅 대상을 프로비저닝하기 위한 구성 개체를 만듭니다.

static provisioning_configuration(agent_count=None, vm_size=None, ssl_cname=None, ssl_cert_pem_file=None, ssl_key_pem_file=None, location=None, vnet_resourcegroup_name=None, vnet_name=None, subnet_name=None, service_cidr=None, dns_service_ip=None, docker_bridge_cidr=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)

매개 변수

agent_count: int

기본값: None

컨테이너를 호스팅할 에이전트(VM)의 수입니다. 기본값은 3입니다.

vm_size: str

기본값: None

에이전트 VM의 크기입니다. 전체 옵션 목록은 https://aka.ms/azureml-aks-details에서 찾을 수 있습니다. 기본값은 Standard_D3_v2입니다.

ssl_cname: str

기본값: None

클러스터에서 SSL 유효성 검사를 사용하도록 설정하는 경우 사용할 CName입니다. SSL 유효성 검사를 사용하도록 설정하려면 세 가지 CName, 인증서 파일 및 키 파일을 모두 제공해야 합니다.

ssl_cert_pem_file: str

기본값: None

SSL 유효성 검사를 위한 인증서 정보가 포함된 파일의 파일 경로입니다. SSL 유효성 검사를 사용하도록 설정하려면 세 가지 CName, 인증서 파일 및 키 파일을 모두 제공해야 합니다.

ssl_key_pem_file: str

기본값: None

SSL 유효성 검사를 위한 키 정보가 포함된 파일의 파일 경로입니다. SSL 유효성 검사를 사용하도록 설정하려면 세 가지 CName, 인증서 파일 및 키 파일을 모두 제공해야 합니다.

location: str

기본값: None

클러스터를 프로비저닝할 위치입니다. 지정하지 않으면 기본적으로 작업 영역 위치로 설정됩니다. 이 컴퓨팅에 사용 가능한 지역은 다음에서 https://azure.microsoft.com/global-infrastructure/services/?regions=all&찾을 수 있습니다. products=kubernetes-service

vnet_resourcegroup_name: str

기본값: None

가상 네트워크가 있는 리소스 그룹의 이름입니다.

vnet_name: str

기본값: None

가상 네트워크의 이름입니다.

subnet_name: str

기본값: None

VNet 내부 서브넷의 이름입니다.

service_cidr: str

기본값: None

서비스 클러스터 IP를 할당하는 CIDR 표기법 IP 범위입니다.

dns_service_ip: str

기본값: None

컨테이너 DNS 서버 IP 주소입니다.

docker_bridge_cidr: str

기본값: None

Docker 브리지의 CIDR 표기법 IP입니다.

cluster_purpose: str

기본값: None

클러스터의 대상 사용량입니다. 이는 원하는 수준의 내결함성 및 QoS를 보장하기 위해 Azure Machine Learning 구성 요소를 프로비저닝하는 데 사용됩니다. 사용 가능한 값을 편리하게 지정할 수 있도록 AksCompute.ClusterPurpose 클래스가 제공됩니다. 이러한 값과 사용 사례에 대한 자세한 내용은 다음에서 찾을 수 있습니다. https://aka.ms/azureml-create-attach-aks

load_balancer_type: str

기본값: None

AKS 클러스터의 부하 분산 장치 형식입니다. 유효한 값은 PublicIp 및 InternalLoadBalancer입니다. 기본값은 PublicIp입니다.

load_balancer_subnet: str

기본값: None

AKS 클러스터의 부하 분산 장치 서브넷입니다. 부하 분산 장치 형식으로 Internal Load Balancer를 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다. 기본값은 aks-subnet입니다.

반환

Compute 개체를 만들 때 사용할 구성 개체

반환 형식

AksProvisioningConfiguration

예외

ComputeTargetException

refresh_state

개체 속성의 내부 업데이트를 수행합니다.

이 메서드는 해당 클라우드 개체의 현재 상태에 따라 속성을 업데이트합니다. 이는 주로 컴퓨팅 상태의 수동 폴링에 사용됩니다.

refresh_state()

예외

ComputeTargetException

serialize

이 AksCompute 개체를 json 직렬화된 사전으로 변환합니다.

serialize()

반환

이 AksCompute 개체의 JSON 표현입니다.

반환 형식

dict

예외

ComputeTargetException

update

제공된 업데이트 구성을 사용하여 AksCompute 개체를 업데이트합니다.

update(update_configuration)

매개 변수

update_configuration: AksUpdateConfiguration

필수

AKS 업데이트 구성 개체입니다.

예외

ComputeTargetException

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AksCompute 클래스

생성자

매개 변수

설명

메서드

attach

매개 변수

반환

반환 형식

예외

attach_configuration

매개 변수

반환

반환 형식

예외

delete

예외

deserialize

매개 변수

반환

반환 형식

예외

설명

detach

예외

get_credentials

반환

반환 형식

예외

provisioning_configuration

매개 변수

반환

반환 형식

예외

refresh_state

예외

serialize

반환

반환 형식

예외

update

매개 변수

예외

피드백

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추가 리소스