Input Класс

Инициализация объекта Input.

Наследование

azure.ai.ml.entities._inputs_outputs.base._InputOutputBase

Input

Конструктор

Input(*, type: str, path: str | None = None, mode: str | None = None, optional: bool | None = None, description: str | None = None, **kwargs: Any)

Параметры Keyword-Only

Имя	Описание
type	str Тип входных данных. Допустимые значения: "uri_folder", "uri_file", "mltable", "mlflow_model", "custom_model", "integer", "number", "string" и "boolean". По умолчанию используется значение "uri_folder". значение по умолчанию: uri_folder
path	Optional[str] Путь к входным данным. Пути могут быть локальными путями, удаленными URI данных или зарегистрированным идентификатором ресурса AzureML.
mode	Optional[str] Режим доступа для входных данных. Допустимые значения: "ro_mount": подключите данные к целевому объекту вычислений только для чтения. "download": скачивание данных в целевой объект вычислений. "direct": передайте URI в виде строки для доступа во время выполнения.
default	Union[str, int, float, bool] Значение по умолчанию для входных данных. Если задано значение по умолчанию, входные данные будут необязательными.
min	Union[int, float] Минимальное значение для входных данных. Если в задание передается значение меньше минимального, выполнение задания завершится ошибкой.
max	Union[int, float] Максимальное значение входных данных. Если в задание передается значение, превышающее максимальное, выполнение задания завершится ошибкой.
optional	Optional[bool] Указывает, является ли вход необязательным.
description	Optional[str] Описание входных данных
datastore	str Хранилище данных для отправки локальных файлов.
intellectual_property	IntellectualProperty Интеллектуальная собственность для входных данных.
enum Обязательно

Примеры

Создание commandJob с двумя входными данными.

   from azure.ai.ml import Input, Output
   from azure.ai.ml.entities import CommandJob, CommandJobLimits

   command_job = CommandJob(
       code="./src",
       command="python train.py --ss {search_space.ss}",
       inputs={
           "input1": Input(path="trial.csv", mode="ro_mount", description="trial input data"),
           "input_2": Input(
               path="azureml:list_data_v2_test:2", type="uri_folder", description="registered data asset"
           ),
       },
       outputs={"default": Output(path="./foo")},
       compute="trial",
       environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
       limits=CommandJobLimits(timeout=120),
   )

Методы

get
has_key
items
keys
update
values

get

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

Параметры

Имя	Описание
key Обязательно
default	значение по умолчанию: None

has_key

has_key(k: Any) -> bool

Параметры

Имя	Описание
k Обязательно

items

items() -> list

keys

keys() -> list

update

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

values

values() -> list