WorkerConfiguration Classe

Referência

WorkerConfiguration é a classe que contém todas as informações necessárias para que os trabalhadores executem.

Inicializar a WorkerConfiguration

:type azureml.core.runconfig.HistoryConfiguration :p aram use_gpu: Prameter utilizado para sinalizar se a imagem base predefinida deve ter os pacotes para

gpu adicionado. Este parâmetro é ignorado se environment estiver definido.

ficheiro yaml. :type conda_dependencies_file: str

Herança: azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElement

WorkerConfiguration

Construtor

WorkerConfiguration(node_count, compute_target=None, environment=None, shm_size='2g', history=None, use_gpu=False, pip_packages=None, conda_packages=None, conda_dependencies_file=None, pip_requirements_file=None)

Parâmetros

Name	Description
node_count Necessário	int Número de nós de trabalho a inicializar, uma função de trabalho será executada por computador no destino de computação.
compute_target	AbstractComputeTarget ou str O destino de computação onde os trabalhadores serão executados. Pode ser um objeto ou o nome do destino de computação. Default value: None
environment	Environment A definição de ambiente para os trabalhadores. Inclui PythonSection, DockerSection e variáveis de ambiente. Qualquer opção de ambiente não exposta diretamente através de outros parâmetros para a construção WorkerConfiguration pode ser definida com este parâmetro. Se este parâmetro for especificado, será utilizado como base em `pip_packages` que pacotes especificados e `conda_packages` serão adicionados. Default value: None
shm_size	str O docker shm_size configuração para a função de trabalho. Default value: 2g
history	HistoryConfiguration Configuração do histórico da execução da função de trabalho, que controla as pastas de registos que serão monitorizadas Default value: None
use_gpu	bool Parâmetro utilizado para sinalizar se a imagem de base predefinida deve ter os pacotes para gpu adicionados. Este parâmetro é ignorado se `environment` estiver definido. Default value: False
conda_packages	list Uma lista de cadeias que representam pacotes conda a serem adicionados ao ambiente python para os trabalhadores. Default value: None
pip_packages	list Uma lista de cadeias que representam pacotes pip a serem adicionados ao ambiente python para os trabalhadores Default value: None
pip_requirements_file	str O caminho relativo para o ficheiro de texto dos requisitos de pip dos trabalhadores. Isto pode ser fornecido em combinação com o `pip_packages` parâmetro. Default value: None
conda_dependencies_file	str O caminho relativo para o ficheiro yaml de dependências de conda dos trabalhadores. Default value: None
node_count Necessário	int Número de nós de trabalho a inicializar, uma função de trabalho será executada por computador no destino de computação.
compute_target Necessário	<xref:azureml.core.compute_target.ComputeTarget> ou str O destino de computação onde os trabalhadores serão executados. Pode ser um objeto ou o nome do destino de computação.
environment Necessário	Environment A definição de ambiente para os trabalhadores. Inclui PythonSection, DockerSection e variáveis de ambiente. Qualquer opção de ambiente não exposta diretamente através de outros parâmetros para a construção WorkerConfiguration pode ser definida com este parâmetro. Se este parâmetro for especificado, será utilizado como base em `pip_packages` que pacotes especificados e `conda_packages` serão adicionados.
shm_size Necessário	str O docker shm_size configuração para a função de trabalho.
history Necessário	Configuração do histórico da execução da função de trabalho, que controla as pastas de registos que serão monitorizadas
conda_packages Necessário	list Uma lista de cadeias que representam pacotes conda a serem adicionados ao ambiente python para os trabalhadores.
pip_packages Necessário	list Uma lista de cadeias que representam pacotes pip a serem adicionados ao ambiente python para os trabalhadores
pip_requirements_file Necessário	str O caminho relativo para o ficheiro de texto dos requisitos de pip dos trabalhadores. Isto pode ser fornecido em combinação com o `pip_packages` parâmetro.
conda_dependencies_file Necessário	O caminho relativo para as dependências de conda dos trabalhadores

Atributos

target

Obtenha o destino de computação onde a execução da função de trabalho está agendada para execução.

Os destinos de computação na cloud disponíveis podem ser encontrados com a função compute_targets

Devoluções

Tipo	Description
str	O nome de destino

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