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RunFunction Classe

Executar Função.

Herança
azure.ai.ml.entities._job.parallel.parallel_task.ParallelTask
RunFunction

Construtor

RunFunction(*, code: str | None = None, entry_script: str | None = None, program_arguments: str | None = None, model: str | None = None, append_row_to: str | None = None, environment: Environment | str | None = None, **kwargs: Any)

Parâmetros

Nome Description
code
Obrigatório
str

Um caminho local ou remoto apontando para o código-fonte.

entry_script
Obrigatório
str

Script do usuário que será executado em paralelo em vários nós. Isso é especificado como caminho de arquivo local. O entry_script deve conter duas funções: init(): esta função deve ser usada para qualquer preparação cara ou comum para inferências subsequentes, por exemplo, desserializar e carregar o modelo em um objeto global. run(mini_batch): o método a ser paralelizado. Cada invocação terá um minilote. 'mini_batch': a inferência de lote invocará o método de execução e passará uma lista ou um DataFrame do Pandas como argumento para o método. Cada entrada em min_batch será um filepath, se a entrada for um FileDataset, um DataFrame do Pandas, se a entrada for um TabularDataset. o método run() deve retornar um DataFrame do Pandas ou uma matriz. Para append_row output_action, esses elementos retornados são acrescentados ao arquivo de saída comum. Para summary_only, o conteúdo dos elementos é ignorado. Para todas as ações de saída, cada elemento de saída retornado indica uma inferência bem-sucedida do elemento de entrada no minilote de entrada. Cada processo de trabalho paralelo chamará init uma vez e, em seguida, fará um loop sobre a função de execução até que todos os minilotes sejam processados.

program_arguments
Obrigatório

Os argumentos da tarefa paralela.

model
Obrigatório
str

O modelo da tarefa paralela.

append_row_to
Obrigatório
str

Todos os valores gerados por invocações de método run() serão agregados em um arquivo exclusivo que é criado no local de saída. se não estiver definido, 'summary_only' será invocado, o que significa que o script do usuário deverá armazenar a saída em si.

environment
Obrigatório

Ambiente em que o trabalho de treinamento será executado.

Parâmetros de apenas palavra-chave

Nome Description
code
Obrigatório
entry_script
Obrigatório
program_arguments
Obrigatório
model
Obrigatório
append_row_to
Obrigatório
environment
Obrigatório

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