ModuleStepBase 클래스
특정 모듈을 사용하는 파이프라인에 단계를 추가합니다.
ModuleStep은 ModuleStepBase에서 파생되며 기존 Module, 특히 해당 버전 중 하나를 사용하는 파이프라인의 노드입니다. 제출된 파이프라인에서 최종적으로 사용될 ModuleVersion을 정의하기 위해 ModuleStep을 만들 때 다음 중 하나를 정의할 수 있습니다.
- ModuleVersion 개체의 멤버의 부모에 대해 SQL Server 인스턴스 이름을 표시합니다.
- Module 개체 및 버전 값
- 버전 값이 없는 모듈 전용입니다. 이 경우 사용된 버전 해상도는 제출물에 따라 다를 수 있습니다.
또한 ModuleVersion 개체의 입출력에 대한 단계의 입출력 간의 매핑을 정의해야 합니다.
ModuleStepBase를 초기화합니다.
- 상속
-
ModuleStepBase
생성자
ModuleStepBase(module=None, version=None, module_version=None, inputs_map=None, outputs_map=None, compute_target=None, runconfig=None, runconfig_pipeline_params=None, arguments=None, params=None, name=None, _workflow_provider=None)
매개 변수
- inputs_map
- Dict[str, Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
키가 module_version
의 입력 이름이고 값이 입력 포트 바인딩인 사전입니다.
- outputs_map
- Dict[str, Union[OutputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
키가 module_version
의 입력 이름이고 값이 출력 포트 바인딩인 사전입니다.
- runconfig_pipeline_params
- Dict[str, PipelineParameter]
런타임에 각각 runconfig 속성의 이름과 해당 속성의 PipelineParameter가 있는 키-값 쌍을 사용하여 runconfig 속성을 재정의합니다.
지원되는 값: 'NodeCount', 'MpiProcessCountPerNode', 'TensorflowWorkerCount', 'TensorflowParameterServerCount'
- arguments
- [str]
스크립트 파일에 대한 명령줄 인수입니다. 인수는 RunConfiguration의 인수를 통해 컴퓨팅에 전달됩니다. 특수 기호와 같은 인수를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 RunConfiguration의 인수를 참조하세요.
- _workflow_provider
- <xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider>
(내부 전용) 워크플로 공급자입니다.
- inputs_map
- Dict[str, Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
키가 module_version
의 입력 이름이고 값이 입력 포트 바인딩인 사전입니다.
- outputs_map
- Dict[str, Union[OutputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
키가 module_version
의 입력 이름이고 값이 출력 포트 바인딩인 사전입니다.
- compute_target
- <xref:DsvmCompute>, <xref:AmlCompute>, <xref:ComputeInstance>, <xref:RemoteTarget>, <xref:HDIClusterTarget>, str, tuple
사용할 컴퓨팅 대상입니다. 지정하지 않으면 runconfig의 대상이 사용됩니다. compute_target 작업 영역에서 컴퓨팅 대상 개체 또는 컴퓨팅 대상의 문자열 이름일 수 있습니다. 필요에 따라 파이프라인 생성 시 컴퓨팅 대상을 사용할 수 없는 경우 컴퓨팅 대상 개체를 가져오지 않도록 튜플('컴퓨팅 대상 이름', '컴퓨팅 대상 형식')을 지정할 수 있습니다(AmlCompute 형식은 'AmlCompute'이고 RemoteTarget 형식은 'VirtualMachine').
- runconfig
- RunConfiguration
사용할 RunConfiguration(선택 사항)입니다. RunConfiguration을 사용하여 conda 종속성 및 docker 이미지와 같은 실행에 대한 추가 요구 사항을 지정할 수 있습니다.
- runconfig_pipeline_params
- Dict[str, PipelineParameter]
런타임에 각각 runconfig 속성의 이름과 해당 속성의 PipelineParameter가 있는 키-값 쌍을 사용하여 runconfig 속성을 재정의합니다.
지원되는 값: 'NodeCount', 'MpiProcessCountPerNode', 'TensorflowWorkerCount', 'TensorflowParameterServerCount'
- arguments
- [str]
스크립트 파일에 대한 명령줄 인수입니다. 인수는 RunConfiguration의 인수를 통해 컴퓨팅에 전달됩니다. 특수 기호와 같은 인수를 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 의 인수를 참조하세요. RunConfiguration
- _workflow_provider
- <xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider>
(내부 전용) 워크플로 공급자입니다.
- name
메서드
create_node |
파이프라인 그래프 노드를 만듭니다. |
create_node
파이프라인 그래프 노드를 만듭니다.
create_node(graph, default_datastore, context)
매개 변수
- default_datastore
- AbstractAzureStorageDatastore 또는 AzureDataLakeDatastore
이 단계에 사용할 기본 데이터 저장소입니다.
- context
- <xref:azureml.pipeline.core._GraphContext>
(내부 전용) 그래프 컨텍스트 개체입니다.
반환
노드 개체입니다.
반환 형식
피드백
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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