Environment Klasa
Konfiguruje powtarzalne środowisko języka Python na potrzeby eksperymentów uczenia maszynowego.
Środowisko definiuje pakiety języka Python, zmienne środowiskowe i ustawienia platformy Docker, które są używane w eksperymentach uczenia maszynowego, w tym podczas przygotowywania danych, trenowania i wdrażania w usłudze internetowej. Środowisko jest zarządzane i wersjonowane w usłudze Azure Machine Learning Workspace. Możesz zaktualizować istniejące środowisko i pobrać wersję do ponownego użycia. Środowiska są przeznaczone wyłącznie do obszaru roboczego, w ramach którego są tworzone i nie można ich używać w różnych obszarach roboczych.
Aby uzyskać więcej informacji na temat środowisk, zobacz Tworzenie środowisk wielokrotnego użytku i zarządzanie nimi.
Konstruktor środowiska klasy.
- Dziedziczenie
-
azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElementEnvironment
Konstruktor
Environment(name, **kwargs)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
name
Wymagane
|
Nazwa środowiska. Uwaga Nie uruchamiaj nazwy środowiska za pomocą ciągu "Microsoft" ani "AzureML". Prefiksy "Microsoft" i "AzureML" są zarezerwowane dla wyselekcjonowanych środowisk. Aby uzyskać więcej informacji na temat wyselekcjonowanych środowisk, zobacz Tworzenie środowisk wielokrotnego użytku i zarządzanie nimi. |
Uwagi
Usługa Azure Machine Learning udostępnia wyselekcjonowane środowiska, które są wstępnie zdefiniowanymi środowiskami, które oferują dobre punkty wyjścia do tworzenia własnych środowisk. Wyselekcjonowane środowiska są wspierane przez buforowane obrazy platformy Docker, co zapewnia obniżony koszt przygotowania do uruchomienia. Aby uzyskać więcej informacji na temat wyselekcjonowanych środowisk, zobacz Tworzenie środowisk wielokrotnego użytku i zarządzanie nimi.
Istnieje wiele sposobów tworzenia środowiska w usłudze Azure Machine Learning, w tym w następujących przypadkach:
Zainicjuj nowy obiekt Environment.
Użyj jednej z metod klasy Environment: from_conda_specification, from_pip_requirementslub from_existing_conda_environment.
submit Użyj metody klasy Experiment, aby przesłać przebieg eksperymentu bez określania środowiska, w tym z obiektemEstimator.
W poniższym przykładzie pokazano, jak utworzyć wystąpienie nowego środowiska.
from azureml.core import Environment
myenv = Environment(name="myenv")
Środowisko można zarządzać, rejestrując je. Dzięki temu można śledzić wersje środowiska i używać ich ponownie w przyszłych uruchomieniach.
myenv.register(workspace=ws)
Aby uzyskać więcej przykładów pracy ze środowiskami, zobacz Jupyter Notebook Using environments (Używanie środowisk).
Zmienne
Nazwa | Opis |
---|---|
Environment.databricks
|
Sekcja konfiguruje zależności biblioteki azureml.core.databricks.DatabricksSection. |
docker
|
Ta sekcja służy do konfigurowania ustawień związanych z końcowym obrazem platformy Docker utworzonym zgodnie ze specyfikacjami środowiska oraz tego, czy używać kontenerów platformy Docker do kompilowania środowiska. |
inferencing_stack_version
|
Ta sekcja określa wersję stosu wnioskowania dodaną do obrazu. Aby uniknąć dodawania stosu wnioskowania, nie należy ustawiać tej wartości. Prawidłowa wartość: "latest". |
python
|
W tej sekcji określono środowisko języka Python i interpreter do użycia w docelowym środowisku obliczeniowym. |
spark
|
Sekcja konfiguruje ustawienia platformy Spark. Jest on używany tylko wtedy, gdy platforma jest ustawiona na PySpark. |
r
|
Ta sekcja określa, które środowisko języka R ma być używane w docelowym środowisku obliczeniowym. |
version
|
Wersja środowiska. |
asset_id
|
Identyfikator zasobu. Wypełnia się, gdy środowisko jest zarejestrowane. |
Metody
add_private_pip_wheel |
Przekaż plik prywatnego koła pip na dysku do obiektu blob usługi Azure Storage dołączonego do obszaru roboczego. Zgłasza wyjątek, jeśli prywatne koło pip o tej samej nazwie już istnieje w obiekcie blob magazynu obszarów roboczych. |
build |
Utwórz obraz platformy Docker dla tego środowiska w chmurze. |
build_local |
Skompiluj lokalne środowisko platformy Docker lub conda. |
clone |
Sklonuj obiekt środowiska. Zwraca nowe wystąpienie obiektu środowiska o nowej nazwie. |
from_conda_specification |
Utwórz obiekt środowiska na podstawie pliku YAML specyfikacji środowiska. Aby uzyskać plik YAML specyfikacji środowiska, zobacz Zarządzanie środowiskami w podręczniku użytkownika środowiska conda. |
from_docker_build_context |
Utwórz obiekt środowiska na podstawie kontekstu kompilacji platformy Docker. |
from_docker_image |
Utwórz obiekt środowiska na podstawie podstawowego obrazu platformy Docker z opcjonalnymi zależnościami języka Python. Warstwa języka Python zostanie dodana do środowiska, jeśli określono conda_specification lub pip_requirements. conda_specification i pip_requirements wzajemnie się wykluczają. |
from_dockerfile |
Utwórz obiekt środowiska na podstawie pliku Dockerfile z opcjonalnymi zależnościami języka Python. Warstwa języka Python zostanie dodana do środowiska, jeśli określono conda_specification lub pip_requirements. conda_specification i pip_requirements wzajemnie się wykluczają. |
from_existing_conda_environment |
Utwórz obiekt środowiska utworzony na podstawie lokalnie istniejącego środowiska conda. Aby uzyskać listę istniejących środowisk conda, uruchom polecenie |
from_pip_requirements |
Utwórz obiekt środowiska utworzony na podstawie pliku wymagań pip. Odpiętą zależność pip zostanie dodana, jeśli nie określono pip_version . |
get |
Zwróć obiekt środowiska. Jeśli określono etykietę, obiekt wcześniej oznaczony wartością zostanie zwrócony. Można określić tylko jeden z parametrów wersji lub etykiety. Jeśli oba te elementy zostaną pominięte, zostanie zwrócona najnowsza wersja obiektu Environment. |
get_image_details |
Zwróć szczegóły obrazu. |
label |
Etykieta obiektu środowiska w obszarze roboczym z określonymi wartościami. |
list |
Zwróć słownik zawierający środowiska w obszarze roboczym. |
load_from_directory |
Załaduj definicję środowiska z plików w katalogu. |
register |
Zarejestruj obiekt środowiska w obszarze roboczym. |
save_to_directory |
Zapisz definicję środowiska w katalogu w łatwym do edycji formacie. |
add_private_pip_wheel
Przekaż plik prywatnego koła pip na dysku do obiektu blob usługi Azure Storage dołączonego do obszaru roboczego.
Zgłasza wyjątek, jeśli prywatne koło pip o tej samej nazwie już istnieje w obiekcie blob magazynu obszarów roboczych.
static add_private_pip_wheel(workspace, file_path, exist_ok=False)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
workspace
Wymagane
|
Obiekt obszaru roboczego do zarejestrowania prywatnego koła pip. |
file_path
Wymagane
|
Ścieżka do lokalnego koła pip na dysku, w tym rozszerzenie pliku. |
exist_ok
|
Wskazuje, czy zgłosić wyjątek, jeśli koło już istnieje. Domyślna wartość: False
|
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Zwraca pełny identyfikator URI do przekazanego koła pip w usłudze Azure Blob Storage do użycia w zależnościach conda. |
build
Utwórz obraz platformy Docker dla tego środowiska w chmurze.
build(workspace, image_build_compute=None)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
workspace
Wymagane
|
Obszar roboczy i skojarzone z nim Azure Container Registry, w którym jest przechowywany obraz. |
image_build_compute
|
Nazwa obliczeniowa, w której będzie odbywać się kompilacja obrazu Domyślna wartość: None
|
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Zwraca obiekt szczegółów kompilacji obrazu. |
build_local
Skompiluj lokalne środowisko platformy Docker lub conda.
build_local(workspace, platform=None, **kwargs)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
workspace
Wymagane
|
Obszar roboczy. |
platform
|
Platformy. Jeden z systemów Linux, Windows lub OSX. Bieżąca platforma będzie używana domyślnie. Domyślna wartość: None
|
kwargs
Wymagane
|
Zaawansowane argumenty słów kluczowych |
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Przesyła strumieniowo dane wyjściowe kompilowane do konsoli platformy Docker lub conda. |
Uwagi
W poniższych przykładach pokazano, jak utworzyć środowisko lokalne. Upewnij się, że wystąpienie obszaru roboczego jest tworzone jako prawidłowy obiekt azureml.core.workspace.Workspace
Tworzenie lokalnego środowiska conda
from azureml.core import Environment
myenv = Environment(name="myenv")
registered_env = myenv.register(workspace)
registered_env.build_local(workspace)
Kompilowanie lokalnego środowiska platformy Docker
from azureml.core import Environment
myenv = Environment(name="myenv")
registered_env = myenv.register(workspace)
registered_env.build_local(workspace, useDocker=True)
Lokalnie skompiluj obraz platformy Docker i opcjonalnie wypchnij go do rejestru kontenerów skojarzonego z obszarem roboczym
from azureml.core import Environment
myenv = Environment(name="myenv")
registered_env = myenv.register(workspace)
registered_env.build_local(workspace, useDocker=True, pushImageToWorkspaceAcr=True)
clone
Sklonuj obiekt środowiska.
Zwraca nowe wystąpienie obiektu środowiska o nowej nazwie.
clone(new_name)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
new_name
Wymagane
|
Nazwa nowego środowiska |
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Nowy obiekt środowiska |
from_conda_specification
Utwórz obiekt środowiska na podstawie pliku YAML specyfikacji środowiska.
Aby uzyskać plik YAML specyfikacji środowiska, zobacz Zarządzanie środowiskami w podręczniku użytkownika środowiska conda.
static from_conda_specification(name, file_path)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
name
Wymagane
|
Nazwa środowiska. |
file_path
Wymagane
|
Ścieżka pliku YAML specyfikacji środowiska conda. |
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Obiekt środowiska. |
from_docker_build_context
Utwórz obiekt środowiska na podstawie kontekstu kompilacji platformy Docker.
static from_docker_build_context(name, docker_build_context)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
name
Wymagane
|
Nazwa środowiska. |
docker_build_context
Wymagane
|
Obiekt DockerBuildContext. |
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Obiekt środowiska. |
from_docker_image
Utwórz obiekt środowiska na podstawie podstawowego obrazu platformy Docker z opcjonalnymi zależnościami języka Python.
Warstwa języka Python zostanie dodana do środowiska, jeśli określono conda_specification lub pip_requirements. conda_specification i pip_requirements wzajemnie się wykluczają.
static from_docker_image(name, image, container_registry=None, conda_specification=None, pip_requirements=None)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
name
Wymagane
|
Nazwa środowiska. |
image
Wymagane
|
w pełni kwalifikowana nazwa obrazu. |
conda_specification
|
plik specyfikacji conda. Domyślna wartość: None
|
container_registry
|
szczegóły repozytorium kontenerów prywatnych. Domyślna wartość: None
|
pip_requirements
|
plik wymagań pip. Domyślna wartość: None
|
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Obiekt środowiska. |
Uwagi
Jeśli obraz podstawowy pochodzi z repozytorium prywatnego, które wymaga autoryzacji, a autoryzacja nie jest ustawiona na poziomie obszaru roboczego usługi AzureML, container_registry jest wymagana
from_dockerfile
Utwórz obiekt środowiska na podstawie pliku Dockerfile z opcjonalnymi zależnościami języka Python.
Warstwa języka Python zostanie dodana do środowiska, jeśli określono conda_specification lub pip_requirements. conda_specification i pip_requirements wzajemnie się wykluczają.
static from_dockerfile(name, dockerfile, conda_specification=None, pip_requirements=None)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
name
Wymagane
|
Nazwa środowiska. |
dockerfile
Wymagane
|
Zawartość pliku Dockerfile lub ścieżka do pliku. |
conda_specification
|
plik specyfikacji conda. Domyślna wartość: None
|
pip_requirements
|
plik wymagań pip. Domyślna wartość: None
|
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Obiekt środowiska. |
from_existing_conda_environment
Utwórz obiekt środowiska utworzony na podstawie lokalnie istniejącego środowiska conda.
Aby uzyskać listę istniejących środowisk conda, uruchom polecenie conda env list
. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Managing environments in the conda user guide ( Zarządzanie środowiskami w podręczniku użytkownika środowiska conda).
static from_existing_conda_environment(name, conda_environment_name)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
name
Wymagane
|
Nazwa środowiska. |
conda_environment_name
Wymagane
|
Nazwa lokalnie istniejącego środowiska Conda. |
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Obiekt środowiska lub Brak, jeśli eksportowanie pliku specyfikacji conda nie powiedzie się. |
from_pip_requirements
Utwórz obiekt środowiska utworzony na podstawie pliku wymagań pip.
Odpiętą zależność pip zostanie dodana, jeśli nie określono pip_version .
static from_pip_requirements(name, file_path, pip_version=None)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
name
Wymagane
|
Nazwa środowiska. |
file_path
Wymagane
|
Ścieżka pliku wymagań pip. |
pip_version
|
Wersja narzędzia Pip dla środowiska conda. Domyślna wartość: None
|
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Obiekt środowiska. |
get
Zwróć obiekt środowiska.
Jeśli określono etykietę, obiekt wcześniej oznaczony wartością zostanie zwrócony. Można określić tylko jeden z parametrów wersji lub etykiety. Jeśli oba te elementy zostaną pominięte, zostanie zwrócona najnowsza wersja obiektu Environment.
static get(workspace, name, version=None, label=None)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
workspace
Wymagane
|
Obszar roboczy zawierający środowisko. |
name
Wymagane
|
Nazwa środowiska do zwrócenia. |
version
|
Wersja środowiska do zwrócenia. Domyślna wartość: None
|
label
|
Wartość etykiety środowiska. Domyślna wartość: None
|
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Obiekt środowiska. |
get_image_details
Zwróć szczegóły obrazu.
get_image_details(workspace)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
workspace
Wymagane
|
Obszar roboczy. |
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Zwraca szczegóły obrazu jako dykt |
label
Etykieta obiektu środowiska w obszarze roboczym z określonymi wartościami.
static label(workspace, name, version, labels)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
workspace
Wymagane
|
Obszar roboczy |
name
Wymagane
|
Nazwa środowiska |
version
Wymagane
|
Wersja środowiska |
labels
Wymagane
|
Wartości do etykietowania Środowisko za pomocą polecenia |
list
Zwróć słownik zawierający środowiska w obszarze roboczym.
static list(workspace)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
workspace
Wymagane
|
Obszar roboczy, z którego mają być wyświetlone środowiska. |
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
<xref:builtin.dict>[str, Environment]
|
Słownik obiektów środowiskowych. |
load_from_directory
Załaduj definicję środowiska z plików w katalogu.
static load_from_directory(path)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
path
Wymagane
|
Ścieżka do katalogu źródłowego. |
register
Zarejestruj obiekt środowiska w obszarze roboczym.
register(workspace)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
workspace
Wymagane
|
Obszar roboczy |
name
Wymagane
|
|
Zwraca
Typ | Opis |
---|---|
Zwraca obiekt środowiska |
save_to_directory
Zapisz definicję środowiska w katalogu w łatwym do edycji formacie.
save_to_directory(path, overwrite=False)
Parametry
Nazwa | Opis |
---|---|
path
Wymagane
|
Ścieżka do katalogu docelowego. |
overwrite
|
Jeśli istniejący katalog powinien zostać zastąpiony. Wartością domyślną jest fałsz. Domyślna wartość: False
|
Atrybuty
environment_variables
Użyj obiektu azureml.core.RunConfiguration, aby ustawić zmienne uruchomieniowe.