CondaDependencies 클래스

참조

Azure Machine Learning 환경에서 애플리케이션 종속성을 관리합니다.

참고

매개 변수를 지정하지 않으면 azureml-defaults가 유일한 pip 종속성으로 추가됩니다.

conda_dependencies_file_path 매개 변수를 지정하지 않으면 CondaDependencies 개체에 Azure Machine Learning 패키지(azureml-defaults)만 포함됩니다. azureml-defaults 종속성은 특정 버전에 고정되지 않으며 PyPi에서 사용 가능한 최신 버전을 대상으로 합니다.

종속성을 관리하기 위해 새 개체를 초기화합니다.

상속: builtins.object

CondaDependencies

생성자

CondaDependencies(conda_dependencies_file_path=None, _underlying_structure=None)

매개 변수

conda_dependencies_file_path: str

기본값: None

conda 구성 파일에 대한 로컬 경로입니다. 이 매개 변수를 사용하면 기존 Conda 환경 파일을 로드하고 편집할 수 있습니다.

_underlying_structure

기본값: None

설명

기존 conda 환경 파일을 로드하거나 메모리에서 애플리케이션 종속성을 구성 및 관리하도록 선택할 수 있습니다. 실험을 제출하는 동안 실험이 실행되는 conda 환경을 만들고 캐시하는 준비 단계가 실행됩니다.

Conda와 pip(PyPi) 모두를 통해 종속성을 사용할 수 있는 경우 Conda 패키지에는 일반적으로 설치를 보다 안정적으로 만드는 사전 빌드된 이진 파일이 함께 제공되므로 Conda 버전을 사용합니다. 자세한 내용은 Conda 및 Pip 이해를 참조하세요.

기본 이미지 종속성에 대한 자세한 내용은 리포지토리 https://github.com/Azure/AzureML-Containers를 참조하세요.

다음 예는 add_conda_package를 사용하여 패키지를 추가하는 방법을 보여 줍니다.


   from azureml.core.authentication import MsiAuthentication

   msi_auth = MsiAuthentication()

   ws = Workspace(subscription_id="my-subscription-id",
                  resource_group="my-ml-rg",
                  workspace_name="my-ml-workspace",
                  auth=msi_auth)

   print("Found workspace {} at location {}".format(ws.name, ws.location))

전체 샘플은 https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/manage-azureml-service/authentication-in-azureml/authentication-in-azureml.ipynb에서 사용할 수 있습니다.

pip 패키지를 추가하고 Environment 개체에 종속성을 설정할 수도 있습니다.


   conda_dep.add_pip_package("pillow==6.2.1")
   myenv.python.conda_dependencies=conda_dep

전체 샘플은 https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/training/using-environments/using-environments.ipynb에서 사용할 수 있습니다.

메서드

add_channel	conda 채널을 추가합니다. 채널 목록은 https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-repositories/에서 찾을 수 있습니다.
add_cntk_package	CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit) 패키지를 추가합니다.
add_conda_package	conda 패키지를 추가합니다.
add_pip_package	pip 패키지를 추가합니다. 참고 이미 참조된 패키지의 종속성을 추가하면 이전 참조가 제거되고 종속성 목록 끝에 새 참조가 추가됩니다. 이는 종속성의 순서를 변경할 수 있습니다.
add_tensorflow_conda_package	Tensorflow conda 패키지를 추가합니다.
add_tensorflow_pip_package	Tensorflow pip 패키지를 추가합니다.
as_dict	conda 종속성을 반환합니다.
create	새 CondaDependencies 개체를 초기화합니다. 사용자 지정 종속성이 있는 CondaDependencies 개체의 인스턴스를 반환합니다. 참고 pip_packages를 지정하지 않으면 azureml-defaults가 기본 종속성으로 추가됩니다. 사용자 지정 pip_packages 종속성은 기본값을 재정의합니다. pin_sdk_version이 true로 설정되면 Azure Machine Learning Python SDK의 일부로 배포된 패키지의 pip 종속성이 현재 환경에 설치된 SDK 버전에 고정됩니다.
get_default_number_of_packages	기본 패키지 수를 반환합니다.
get_python_version	Python 버전을 반환합니다.
merge_requirements	패키지 요구 사항을 병합합니다.
remove_channel	conda 채널을 제거합니다.
remove_conda_package	conda 패키지를 제거합니다.
remove_pip_option	pip 옵션을 제거합니다.
remove_pip_package	pip 패키지를 제거합니다.
save	conda 종속성 개체를 파일에 저장합니다.
save_to_file	사용되지 않습니다. save를 사용합니다. conda 종속성 개체를 파일에 저장합니다.
sdk_origin_url	SDK 원본 인덱스 URL을 반환합니다.
serialize_to_string	conda 종속성 개체를 문자열로 직렬화합니다.
set_pip_index_url	pip 인덱스 URL을 설정합니다.
set_pip_option	pip 옵션을 추가합니다.
set_pip_requirements	conda 종속성의 전체 pip 섹션을 덮어씁니다.
set_python_version	Python 버전을 설정합니다.

add_channel

conda 채널을 추가합니다.

채널 목록은 https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-repositories/에서 찾을 수 있습니다.

add_channel(channel)

매개 변수

channel: str

필수

추가할 conda 채널입니다.

반환 형식

None

add_cntk_package

CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit) 패키지를 추가합니다.

add_cntk_package(core_type='cpu')

매개 변수

core_type: str

기본값: cpu

'cpu' 또는 'gpu'.

add_conda_package

conda 패키지를 추가합니다.

add_conda_package(conda_package)

매개 변수

conda_package: str

필수

추가할 conda 패키지입니다.

add_pip_package

pip 패키지를 추가합니다.

참고

이미 참조된 패키지의 종속성을 추가하면 이전 참조가 제거되고 종속성 목록 끝에 새 참조가 추가됩니다. 이는 종속성의 순서를 변경할 수 있습니다.

add_pip_package(pip_package)

매개 변수

pip_package: str

필수

추가할 pip 패키지입니다.

add_tensorflow_conda_package

Tensorflow conda 패키지를 추가합니다.

add_tensorflow_conda_package(core_type='cpu', version=None)

매개 변수

core_type: str

기본값: cpu

'cpu' 또는 'gpu'.

version: str

기본값: None

패키지 버전입니다.

add_tensorflow_pip_package

Tensorflow pip 패키지를 추가합니다.

add_tensorflow_pip_package(core_type='cpu', version=None)

매개 변수

core_type: str

기본값: cpu

'cpu' 또는 'gpu'.

version: str

기본값: None

패키지 버전입니다.

as_dict

conda 종속성을 반환합니다.

as_dict() -> Any

create

새 CondaDependencies 개체를 초기화합니다.

사용자 지정 종속성이 있는 CondaDependencies 개체의 인스턴스를 반환합니다.

참고

pip_packages를 지정하지 않으면 azureml-defaults가 기본 종속성으로 추가됩니다. 사용자 지정 pip_packages 종속성은 기본값을 재정의합니다.

pin_sdk_version이 true로 설정되면 Azure Machine Learning Python SDK의 일부로 배포된 패키지의 pip 종속성이 현재 환경에 설치된 SDK 버전에 고정됩니다.

static create(pip_indexurl=None, pip_packages=None, conda_packages=None, python_version='3.8.13', pin_sdk_version=True)

매개 변수

pip_indexurl: str

기본값: None

pip 인덱스 URL입니다. 지정하지 않으면 SDK 원본 인덱스 URL이 사용됩니다.

pip_packages: list[str]

기본값: None

pip 패키지 목록입니다.

conda_packages: list[str]

기본값: None

conda 패키지 목록입니다.

python_version: str

기본값: 3.8.13

Python 버전입니다.

pin_sdk_version: bool

기본값: True

SDK 패키지를 클라이언트 버전에 고정할지 여부를 나타냅니다.

반환

conda 종속성 개체입니다.

반환 형식

CondaDependencies

get_default_number_of_packages

기본 패키지 수를 반환합니다.

get_default_number_of_packages()

반환

conda 및 pip 패키지의 기본 수입니다.

반환 형식

int

get_python_version

Python 버전을 반환합니다.

get_python_version()

반환

Python 버전입니다.

반환 형식

str

merge_requirements

패키지 요구 사항을 병합합니다.

static merge_requirements(requirements)

매개 변수

requirements: list[str]

필수

병합할 패키지 요구 사항 목록입니다.

반환

병합된 패키지 요구 사항 목록입니다.

반환 형식

list[str]

remove_channel

conda 채널을 제거합니다.

remove_channel(channel)

매개 변수

channel: str

필수

제거할 conada 채널입니다.

remove_conda_package

conda 패키지를 제거합니다.

remove_conda_package(conda_package)

매개 변수

conda_package: str

필수

제거할 conda 패키지입니다.

remove_pip_option

pip 옵션을 제거합니다.

remove_pip_option(pip_option)

매개 변수

pip_option: str

필수

제거할 pip 옵션입니다.

remove_pip_package

pip 패키지를 제거합니다.

remove_pip_package(pip_package)

매개 변수

pip_package: str

필수

제거할 pip 패키지입니다.

save

conda 종속성 개체를 파일에 저장합니다.

save(path=None)

매개 변수

path: str

기본값: None

저장하려는 파일의 정규화된 경로입니다.

반환

정규화된 conda 경로입니다.

반환 형식

str

예외

UserErrorException

종속성을 저장하는 문제에 대해 발생합니다.

save_to_file

사용되지 않습니다. save를 사용합니다.

conda 종속성 개체를 파일에 저장합니다.

save_to_file(base_directory, conda_file_path=None)

매개 변수

base_directory: str

필수

파일을 저장할 기본 디렉터리입니다.

conda_file_path: str

기본값: None

파일 이름입니다.

반환

정규화된 conda 경로입니다.

반환 형식

str

sdk_origin_url

SDK 원본 인덱스 URL을 반환합니다.

static sdk_origin_url()

반환

SDK 원본 인덱스 URL을 반환합니다.

반환 형식

str

serialize_to_string

conda 종속성 개체를 문자열로 직렬화합니다.

serialize_to_string()

반환

문자열로 직렬화된 conda 종속성 개체입니다.

반환 형식

str

set_pip_index_url

pip 인덱스 URL을 설정합니다.

set_pip_index_url(index_url)

매개 변수

index_url: str

필수

사용할 pip 인덱스 URL입니다.

set_pip_option

pip 옵션을 추가합니다.

set_pip_option(pip_option)

매개 변수

pip_option: str

필수

추가할 pip 옵션입니다.

set_pip_requirements

conda 종속성의 전체 pip 섹션을 덮어씁니다.

set_pip_requirements(pip_requirements)

매개 변수

pip_requirements: list[str]

필수

pip 패키지 및 옵션 목록입니다.

set_python_version

Python 버전을 설정합니다.

set_python_version(version)

매개 변수

version: str

필수

추가할 Python 버전입니다.

반환 형식

None

특성

conda_channels

conda 채널을 반환합니다.

반환

채널 종속성을 반환합니다. 반환된 종속성은 복사본이며 반환된 채널에 대한 변경 내용은 이 개체의 conda 채널을 업데이트하지 않습니다.

반환 형식

iter

conda_packages

conda 패키지를 반환합니다.

반환

패키지 종속성을 반환합니다. conda 패키지의 복사본을 반환하고 반환된 목록에 대한 편집 내용은 이 개체의 conda 패키지에 반영되지 않습니다.

반환 형식

iter

pip_options

pip 옵션을 반환합니다.

반환

pip 옵션을 반환합니다. pip 옵션의 복사본을 반환하고 반환된 목록에 대한 편집 내용은 이 개체의 pip 옵션에 반영되지 않습니다.

반환 형식

iter

pip_packages

pip 종속성을 반환합니다.

반환

pip 종속성을 반환합니다. pip 패키지의 복사본을 반환하고 반환된 목록에 대한 편집 내용은 이 개체의 pip 패키지에 반영되지 않습니다.

반환 형식

iter

DEFAULT_NUMBER_OF_CONDA_PACKAGES

DEFAULT_NUMBER_OF_CONDA_PACKAGES = 0

DEFAULT_NUMBER_OF_PIP_PACKAGES

DEFAULT_NUMBER_OF_PIP_PACKAGES = 0