Environment Klasa
Środowisko do trenowania.
- Dziedziczenie
-
azure.ai.ml.entities._assets.asset.AssetEnvironmentazure.ai.ml.entities._mixins.LocalizableMixinEnvironment
Konstruktor
Environment(*, name: str | None = None, version: str | None = None, description: str | None = None, image: str | None = None, build: BuildContext | None = None, conda_file: str | PathLike | None = None, tags: Dict | None = None, properties: Dict | None = None, datastore: str | None = None, **kwargs)
Parametry
- build
- BuildContext
Kontekst kompilacji platformy Docker w celu utworzenia środowiska. Wykluczanie się wzajemnie z "obrazem"
Ścieżka do pliku konfiguracji zawierającego listę pakietów conda do zainstalowania.
Przykłady
Utwórz obiekt Środowisko.
from azure.ai.ml.entities._assets.environment import Environment
environment = Environment(
name="env-name",
version="2.0",
description="env-description",
image="env-image",
conda_file="./sdk/ml/azure-ai-ml/tests/test_configs/deployments/model-1/environment/conda.yml",
tags={"tag1": "value1", "tag2": "value2"},
properties={"prop1": "value1", "prop2": "value2"},
datastore="datastore",
)
Metody
dump |
Zrzuć zawartość zasobu do pliku w formacie YAML. |
validate |
Zweryfikuj środowisko, sprawdzając jego nazwę, obraz i kompilację |
dump
Zrzuć zawartość zasobu do pliku w formacie YAML.
dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> None
Parametry
Ścieżka lokalna lub strumień plików do zapisania zawartości YAML do. Jeśli dest jest ścieżką pliku, zostanie utworzony nowy plik. Jeśli dest jest otwartym plikiem, plik zostanie zapisany bezpośrednio.
- kwargs
- dict
Dodatkowe argumenty do przekazania do serializatora YAML.
Wyjątki
Podniesione, jeśli dest jest ścieżką pliku i plik już istnieje.
Podniesione, jeśli dest jest otwartym plikiem, a plik nie jest zapisywalny.
validate
Zweryfikuj środowisko, sprawdzając jego nazwę, obraz i kompilację
validate()
Wyjątki
Podniesione, jeśli dest jest ścieżką pliku i plik już istnieje.
Podniesione, jeśli dest jest otwartym plikiem, a plik nie jest zapisywalny.
Przykłady
Sprawdź poprawność przykładu środowiska.
from azure.ai.ml.entities import BuildContext, Environment
env_docker_context = Environment(
build=BuildContext(
path="./sdk/ml/azure-ai-ml/tests/test_configs/environment/environment_files",
dockerfile_path="DockerfileNonDefault",
),
name="create-environment",
version="2.0",
description="Environment created from a Docker context.",
)
env_docker_context.validate()
Atrybuty
base_path
conda_file
Specyfikacja środowiska Conda.
Zwraca
Zależności Conda ładowane z conda_file param.
Typ zwracany
creation_context
id
Identyfikator zasobu.
Zwraca
Globalny identyfikator zasobu, identyfikator usługi Azure Resource Manager (ARM).
Typ zwracany
version
Azure SDK for Python