BatchEndpointOperations Classe

BatchEndpointOperations.

Você não deve instanciar essa classe diretamente. Em vez disso, você deve criar uma instância do MLClient que a instancie para você e a anexa como um atributo.

Herança

azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations

BatchEndpointOperations

Construtor

BatchEndpointOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client_05_2022: AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, credentials: TokenCredential | None = None, **kwargs: Dict)

Parâmetros

operation_scope

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>

Obrigatório

Variáveis de escopo para as classes de operações de um objeto MLClient.

operation_config

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>

Obrigatório

Configuração comum para classes de operações de um objeto MLClient.

service_client_05_2022

<xref:<xref:azure.ai.ml._restclient.v2022_05_01._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>>

Obrigatório

Cliente de serviço para permitir que os usuários finais operem nos recursos do Workspace do Azure Machine Learning.

all_operations

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationsContainer>

Obrigatório

Todas as classes de operações de um objeto MLClient.

credentials

TokenCredential

valor padrão: None

Credencial a ser usada para autenticação.

Métodos

begin_create_or_update	Criar ou atualizar um ponto de extremidade em lote.
begin_delete	Exclua um ponto de extremidade em lote.
get	Obter um recurso de ponto de extremidade.
invoke	Invoca o ponto de extremidade do lote com a carga fornecida.
list	Listar pontos de extremidade do workspace.
list_jobs	Listar trabalhos na implantação de ponto de extremidade em lote fornecida. Isso só é válido para o ponto de extremidade em lote.

begin_create_or_update

Criar ou atualizar um ponto de extremidade em lote.

begin_create_or_update(endpoint: BatchEndpoint) -> LROPoller[BatchEndpoint]

Parâmetros

endpoint

BatchEndpoint

Obrigatório

A entidade do ponto de extremidade.

Retornos

Um sondador para acompanhar a operação status.

Tipo de retorno

LROPoller[BatchEndpoint]

Exemplos

Criar exemplo de ponto de extremidade.

   from azure.ai.ml.entities import BatchEndpoint

   endpoint_example = BatchEndpoint(name=endpoint_name_2)
   ml_client.batch_endpoints.begin_create_or_update(endpoint_example)

begin_delete

Exclua um ponto de extremidade em lote.

begin_delete(name: str) -> LROPoller[None]

Parâmetros

name

str

Obrigatório

Nome do ponto de extremidade do lote.

Retornos

Um sondador para acompanhar a operação status.

Tipo de retorno

LROPoller[None]

Exemplos

Exemplo de ponto de extremidade de exclusão.

   ml_client.batch_endpoints.begin_delete(endpoint_name)

get

Obter um recurso de ponto de extremidade.

get(name: str) -> BatchEndpoint

Parâmetros

name

str

Obrigatório

Nome do ponto de extremidade.

Retornos

Objeto de ponto de extremidade recuperado do serviço.

Tipo de retorno

BatchEndpoint

Exemplos

Obter exemplo de ponto de extremidade.

   ml_client.batch_endpoints.get(endpoint_name)

invoke

Invoca o ponto de extremidade do lote com a carga fornecida.

invoke(endpoint_name: str, *, deployment_name: str | None = None, inputs: Dict[str, Input] | None = None, **kwargs) -> BatchJob

Parâmetros

endpoint_name

str

Obrigatório

O nome do ponto de extremidade.

deployment_name

str

(Opcional) O nome de uma implantação específica a ser invocada. Isso é opcional. Por padrão, as solicitações são roteadas para qualquer uma das implantações de acordo com as regras de tráfego.

inputs

Dict[str, Input]

(Opcional) Um dicionário de ativos de dados existentes, arquivo uri público ou pasta a ser usado com a implantação

Retornos

O trabalho de implantação em lote invocado.

Tipo de retorno

BatchJob

Exceções

ValidationException

Gerado se a implantação não puder ser validada com êxito. Os detalhes serão fornecidos na mensagem de erro.

AssetException

Gerado se os ativos batchEndpoint (por exemplo, dados, código, modelo, ambiente) não puderem ser validados com êxito. Os detalhes serão fornecidos na mensagem de erro.

ModelException

Gerado se o modelo BatchEndpoint não puder ser validado com êxito. Os detalhes serão fornecidos na mensagem de erro.

EmptyDirectoryError

Gerado se o caminho local fornecido apontar para um diretório vazio.

Exemplos

Exemplo de ponto de extremidade de invocação.

   ml_client.batch_endpoints.invoke(endpoint_name_2)

list

Listar pontos de extremidade do workspace.

list() -> ItemPaged[BatchEndpoint]

Retornos

Uma lista de pontos de extremidade

Tipo de retorno

ItemPaged[BatchEndpoint]

Exemplos

Exemplo de lista.

   ml_client.batch_endpoints.list()

list_jobs

Listar trabalhos na implantação de ponto de extremidade em lote fornecida. Isso só é válido para o ponto de extremidade em lote.

list_jobs(endpoint_name: str) -> ItemPaged[BatchJob]

Parâmetros

endpoint_name

str

Obrigatório

O nome do ponto de extremidade

Retornos

Lista de trabalhos

Tipo de retorno

ItemPaged[BatchJob]

Exemplos

Exemplo de trabalhos de lista.

   ml_client.batch_endpoints.list_jobs(endpoint_name_2)