InputPortBinding 클래스

소스에서 파이프라인 단계의 입력으로 바인딩을 정의합니다.

InputPortBinding은 단계에 대한 입력으로 사용할 수 있습니다. 소스는 , , PipelineData PortDataReference DataReference또는 PipelineDataset.일 수 있습니다.OutputPortBinding

InputPortBinding은 바인딩 개체의 이름과 달라야 하는 경우(예: 입력/출력 이름이 중복되지 않도록 하거나 단계 스크립트에 특정 이름을 포함하기 위해 입력이 필요하기 때문에) 단계 입력의 이름을 지정하는 데 유용합니다. 입력에 대한 PythonScriptStep bind_mode 지정하는 데 사용할 수도 있습니다.

InputPortBinding을 초기화합니다.

생성자

InputPortBinding(name, bind_object=None, bind_mode='mount', path_on_compute=None, overwrite=None, is_resource=False, additional_transformations=None, **kwargs)

매개 변수

Name	Description
name 필수	str 바인딩할 입력 포트의 이름이며 문자, 숫자 및 밑줄만 포함할 수 있습니다.
bind_object	Union[PortDataReference, DataReference, PipelineData, OutputPortBinding, PipelineDataset] 입력 포트에 바인딩할 개체입니다. Default value: None
bind_mode	str 소비 단계에서 "다운로드" 또는 "탑재" 메서드를 사용하여 데이터에 액세스할지 여부를 지정합니다. Default value: mount
path_on_compute	str "다운로드" 모드의 경우 단계에서 데이터를 읽는 로컬 경로입니다. Default value: None
overwrite	bool "다운로드" 모드의 경우 기존 데이터를 덮어쓸지 여부를 나타냅니다. Default value: None
is_resource	bool 입력이 리소스인지 여부를 나타냅니다. 리소스는 스크립트 폴더에 다운로드되고 런타임에 스크립트 동작을 변경하는 방법을 제공합니다. Default value: False
additional_transformations	<xref:azureml.dataprep.Dataflow> 입력에 적용할 추가 변환입니다. 이는 이전 단계의 출력이 Azure Machine Learning 데이터 세트인 경우에만 적용됩니다. Default value: None
name 필수	str 바인딩할 입력 포트의 이름이며 문자, 숫자 및 밑줄만 포함할 수 있습니다.
bind_object 필수	Union[PortDataReference, DataReference, PipelineData, OutputPortBinding, PipelineDataset] 입력 포트에 바인딩할 개체입니다.
bind_mode 필수	str 사용 단계에서 "다운로드" 또는 "탑재" 또는 "직접" 메서드를 사용하여 데이터에 액세스할지 여부를 지정합니다.
path_on_compute 필수	str "다운로드" 모드의 경우 단계에서 데이터를 읽는 로컬 경로입니다.
overwrite 필수	bool "다운로드" 모드의 경우 기존 데이터를 덮어쓸지 여부를 나타냅니다.
is_resource 필수	bool 입력이 리소스인지 여부를 나타냅니다. 리소스는 스크립트 폴더에 다운로드되고 런타임에 스크립트 동작을 변경하는 방법을 제공합니다.
additional_transformations 필수	<xref:azureml.dataprep.Dataflow> 입력에 적용할 추가 변환입니다. 이는 이전 단계의 출력이 Azure Machine Learning 데이터 세트인 경우에만 적용됩니다.

설명

InputPortBinding은 파이프라인에서 데이터 종속성을 지정하는 데 사용되며, 단계에서 실행에 필요한 입력을 나타냅니다. InputPortBindings에는 입력 데이터가 생성되는 방법을 지정하는 bind_object 소스가 있습니다.

PipelineData 및 OutputPortBinding InputPortBinding에 대한 bind_object 사용하여 파이프라인의 다른 단계에서 단계에 대한 입력을 생성하도록 지정할 수 있습니다.

InputPortBinding 및 PipelineData를 사용하여 파이프라인을 빌드하는 예제는 다음과 같습니다.


   from azureml.pipeline.core import PipelineData, InputPortBinding, Pipeline
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

   step_1_output = PipelineData("output", datastore=datastore, output_mode="mount")

   step_1 = PythonScriptStep(
       name='prepare data',
       script_name="prepare_data.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--output", step_1_output],
       outputs=[step_1_output]
   )

   step_2_input = InputPortBinding("input", bind_object=step_1_output)

   step_2 = PythonScriptStep(
       name='train',
       script_name="train.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--input", step_2_input],
       inputs=[step_2_input]
   )

   pipeline = Pipeline(workspace=workspace, steps=[step_1, step_2])

이 예제에서 "학습" 단계에는 "데이터 준비" 단계의 출력이 입력으로 필요합니다.

PortDataReference, DataReference또는 PipelineDataset InputPortBinding에 대한 bind_object 사용하여 단계에 대한 입력이 지정된 위치에 이미 있음을 지정할 수 있습니다.

InputPortBinding 및 DataReference를 사용하여 파이프라인을 빌드하는 예제는 다음과 같습니다.


   from azureml.data.data_reference import DataReference
   from azureml.pipeline.core import InputPortBinding, Pipeline
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

   data_reference = DataReference(datastore=datastore, path_on_datastore='sample_data.txt', mode="mount")
   step_1_input = InputPortBinding("input", bind_object=data_reference)

   step_1 = PythonScriptStep(
       name='train',
       script_name="train.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--input", step_1_input],
       inputs=[step_1_input]
   )

   pipeline = Pipeline(workspace=workspace, steps=[step_1])

이 예제에서 "train" 단계에는 DataReference에서 입력으로 지정한 "sample_data.txt" 파일이 필요합니다.

메서드

as_resource	리소스로 사용할 수 있는 중복 입력 포트 바인딩을 가져옵니다.
get_bind_object_data_type	바인딩 개체의 데이터 형식을 가져옵니다.
get_bind_object_name	바인딩 개체의 이름을 가져옵니다.

as_resource

리소스로 사용할 수 있는 중복 입력 포트 바인딩을 가져옵니다.

as_resource()

반환

형식	Description
InputPortBinding	is_resource 속성이 있는 InputPortBinding은 True를 설정합니다.

get_bind_object_data_type

바인딩 개체의 데이터 형식을 가져옵니다.

get_bind_object_data_type()

반환

형식	Description
str	데이터 형식 이름입니다.

get_bind_object_name

바인딩 개체의 이름을 가져옵니다.

get_bind_object_name()

반환

형식	Description
str	바인딩 개체 이름입니다.

특성

additional_transformations

입력 데이터에 적용할 추가 변환을 가져옵니다.

반환

형식	Description
<xref:azureml.dataprep.Dataflow>	입력 데이터에 적용할 추가 변환입니다.

bind_mode

소비 단계에서 데이터에 액세스하는 데 사용하는 모드("다운로드" 또는 "탑재" 또는 "직접", "hdfs")를 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	바인딩 모드("다운로드" 또는 "탑재" 또는 "직접" 또는 "hdfs")입니다.

bind_object

InputPort가 바인딩될 개체를 가져옵니다.

반환

형식	Description
Union[PortDataReference, DataReference, PipelineData, OutputPortBinding, PipelineDataset]	바인딩 개체입니다.

data_reference_name

InputPortBinding과 연결된 데이터 참조의 이름을 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	데이터 참조 이름입니다.

data_type

입력 데이터의 형식을 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	데이터 형식 속성입니다.

is_resource

입력이 리소스인지 여부를 가져옵니다.

반환

형식	Description
bool	자원 입력입니다.

name

입력 포트 바인딩의 이름입니다.

반환

형식	Description
str	이름입니다.

overwrite

"다운로드" 모드의 경우 기존 데이터를 덮어쓸지 여부를 나타냅니다.

반환

형식	Description
bool	덮어쓰기 속성입니다.

path_on_compute

단계에서 데이터를 읽을 로컬 경로를 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	컴퓨팅의 경로입니다.

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