AzureMachineLearningFileSystem 클래스
파일 시스템인 것처럼 Azure Machine Learning에서 정의한 URI에 액세스합니다. 그러면 Azure Machine Learning 정의된 URI 위에 파일 시스템 같은 API가 노출됩니다.
새 AzureMachineLearningFileSystem 개체 초기화
- 상속
-
fsspec.asyn.AsyncFileSystemAzureMachineLearningFileSystem
생성자
AzureMachineLearningFileSystem(*args, **kwargs)
매개 변수
Name | Description |
---|---|
uri
필수
|
Azure Machine Learning 정의 URI는 데이터 저장소 URI, 데이터 자산 URI 및 레지스트리 URI를 모두 지원합니다.
위치:
위치:
참고: "providers/Microsoft.MachineLearningServices/" 세그먼트는 두 URI 형식 모두에서 선택 사항입니다. 이 세그먼트와 없는 URI를 모두 지원합니다.
|
uri
필수
|
AzureMachineLearningFileSystem을 초기화하는 URI입니다. |
설명
그러면 pandas/dask가 Azure Machine Learning 정의된 URI를 로드할 수 있습니다.
메서드
get |
파일을 로컬에 복사합니다. |
glob |
URI에 대한 globbing 결과 |
put |
파일을 로컬에 복사합니다. |
to_absolute_path |
파일 시스템 루트의 상대 경로를 절대 경로로 변환 |
get
파일을 로컬에 복사합니다.
get(rpath, lpath, recursive=False, callback=<fsspec.callbacks.NoOpCallback object>, **kwargs)
glob
URI에 대한 globbing 결과
glob(path=None, **kwargs)
매개 변수
Name | Description |
---|---|
path
필수
|
glob에 대한 경로는 긴 형식의 데이터 저장소 URI이거나 {datastore}/{relative_path} 형식의 상대 경로일 수 있습니다. |
반환
형식 | Description |
---|---|
파일 경로 목록 |
put
파일을 로컬에 복사합니다.
put(lpath, rpath, recursive=False, callback=<fsspec.callbacks.NoOpCallback object>, **kwargs)
to_absolute_path
파일 시스템 루트의 상대 경로를 절대 경로로 변환
static to_absolute_path(path: str)
매개 변수
Name | Description |
---|---|
path
필수
|
|
특성
protocol
protocol: ClassVar[str | tuple[str, ...]] = 'azureml'
피드백
https://aka.ms/ContentUserFeedback
출시 예정: 2024년 내내 콘텐츠에 대한 피드백 메커니즘으로 GitHub 문제를 단계적으로 폐지하고 이를 새로운 피드백 시스템으로 바꿀 예정입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.다음에 대한 사용자 의견 제출 및 보기