JobResourceConfiguration Classe

Classe de configuração de recurso de trabalho, funcionalidades herdadas e estendidas do ResourceConfiguration.

Herança

azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixin

JobResourceConfiguration

azure.ai.ml.entities._mixins.DictMixin

JobResourceConfiguration

Construtor

JobResourceConfiguration(*, locations: List[str] | None = None, instance_count: int | None = None, instance_type: str | List | None = None, properties: Properties | Dict | None = None, docker_args: str | None = None, shm_size: str | None = None, max_instance_count: int | None = None, **kwargs: Any)

Parâmetros somente de palavra-chave

Nome	Description
locations	Optional[List[str]] Uma lista de locais em que o trabalho pode ser executado.
instance_count	Optional[int] O número de instâncias ou nós usados pelo destino de computação.
instance_type	Optional[str] O tipo de VM a ser usado, conforme suportado pelo destino de computação.
properties	Optional[dict[str, Any]] Um dicionário de propriedades para o trabalho.
docker_args	Optional[str] Argumentos adicionais a serem passados para o comando docker run. Isso substituiria todos os parâmetros que já foram definidos pelo sistema ou nesta seção. Esse parâmetro só tem suporte para tipos de computação do Azure ML.
shm_size	Optional[str] O tamanho do bloco de memória compartilhada do contêiner do docker. Isso deve estar no formato de (número)(unidade) em que o número deve ser maior que 0 e a unidade pode ser um dos b(bytes), k(kilobytes), m(megabytes) ou g(gigabytes).
max_instance_count	Optional[int] O número máximo de instâncias ou nós usados pelo destino de computação.
kwargs	dict Um dicionário de parâmetros de configuração adicionais.

Exemplos

Configurando um CommandJob com um JobResourceConfiguration.

   from azure.ai.ml import MpiDistribution
   from azure.ai.ml.entities import JobResourceConfiguration

   trial = CommandJob(
       environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
       command="echo hello world",
       distribution=MpiDistribution(),
       environment_variables={"ENV1": "VAR1"},
       resources=JobResourceConfiguration(instance_count=2, instance_type="STANDARD_BLA"),
       code="./",
   )

Métodos

get
has_key
items
keys
update
values

get

get(key: Any, default: Any | None = None) -> Any

Parâmetros

Nome	Description
key Obrigatório
default	valor padrão: None

has_key

has_key(k: Any) -> bool

Parâmetros

Nome	Description
k Obrigatório

items

items() -> list

keys

keys() -> list

update

update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None

values

values() -> list

Atributos

properties

As propriedades do trabalho.

Retornos

Tipo	Description
<xref:azure.ai.ml.entities._job.job_resource_configuration.Properties>