ComputeTarget Класс
Абстрактный родительский класс для всех целевых объектов вычислений, управляемых с помощью Машинного обучения Azure.
Целевой объект вычислений — это назначенный вычислительный ресурс или среда для выполнения сценария обучения или размещения развертываемой службы. Это может быть локальный компьютер или облачный ресурс вычислений. Дополнительные сведения см. в статье Целевые объекты вычислений в Машинном обучении Microsoft Azure.
Конструктор ComputeTarget класса.
Получение облачного представления вычислительного объекта, связанного с предоставленной рабочей областью. Возвращает экземпляр дочернего класса, соответствующий конкретному типу извлеченного объекта Compute.
- Наследование
-
ComputeTarget
Конструктор
ComputeTarget(workspace, name)Параметры
Комментарии
Используйте конструктор ComputeTarget, чтобы получить облачное представление объекта вычислений, связанного с указанной рабочей областью. Конструктор возвращает экземпляр дочернего класса, соответствующий конкретному типу извлеченного объекта вычислений. Если объект вычислений не найден, генерируется ComputeTargetException.
Методы
| attach |
Подключение объекта вычислений к рабочей области с использованием указанного имени и сведений о конфигурации. |
| create |
Подготовка объекта вычислений путем указания типа вычислений и связанной с ним конфигурации. Этот метод создает новый целевой объект вычислений, а не подключает существующий. |
| delete |
Удаление объекта вычислений из связанной с ним рабочей области. Этот абстрактный метод реализуется дочерними классами ComputeTarget. |
| deserialize |
Преобразование объекта JSON в объект вычислений. |
| detach |
Отсоединение объекта вычислений от связанной с ним рабочей области. Этот абстрактный метод реализуется дочерними классами ComputeTarget. Базовые облачные объекты при этом сохраняются, удаляются только их связи. |
| get_status |
Получение текущего состояния подготовки объекта вычислений. |
| list |
Список всех объектов ComputeTarget в рабочей области. Возврат списка экземпляров дочерних объектов, соответствующих определенному типу вычислений. Они являются дочерними объектами ComputeTarget. |
| refresh_state |
Выполнение обновлений свойств объекта на месте. Обновление свойств согласно текущему состоянию соответствующего облачного объекта. Это полезно при опросе состояния вычислений вручную. Этот абстрактный метод реализуется дочерними классами ComputeTarget. |
| serialize |
Преобразование этого объекта вычислений в сериализованный словарь JSON. |
| wait_for_completion |
Ожидание завершения текущей операции подготовки в кластере. Этот метод возвращает значение ComputeTargetException, если возникла проблема при опросе объекта вычислений. |
attach
Подключение объекта вычислений к рабочей области с использованием указанного имени и сведений о конфигурации.
static attach(workspace, name, attach_configuration)Параметры
- workspace
- Workspace
Объект рабочей области, к которому нужно подключить объект вычислений.
- attach_configuration
- ComputeTargetAttachConfiguration
Объект ComputeTargetAttachConfiguration, позволяющий определить тип подключаемого объекта вычислений и способ его настройки.
Возвращаемое значение
Экземпляр дочернего элемента ComputeTarget, соответствующий типу подключенного объекта.
Возвращаемый тип
Исключения
Комментарии
Тип объекта, передаваемого в параметр attach_configuration, представляет собой объект ComputeTargetAttachConfiguration, созданный с помощью функции attach_configuration в любом дочернем классе ComputeTarget.
В следующем примере показано, как подключить учетную запись ADLA к рабочей области с помощью метода attach_configuration AdlaCompute.
adla_compute_name = 'testadl' # Name to associate with new compute in workspace
# ADLA account details needed to attach as compute to workspace
adla_account_name = "<adla_account_name>" # Name of the Azure Data Lake Analytics account
adla_resource_group = "<adla_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account
try:
# check if already attached
adla_compute = AdlaCompute(ws, adla_compute_name)
except ComputeTargetException:
print('attaching adla compute...')
attach_config = AdlaCompute.attach_configuration(resource_group=adla_resource_group, account_name=adla_account_name)
adla_compute = ComputeTarget.attach(ws, adla_compute_name, attach_config)
adla_compute.wait_for_completion()
print("Using ADLA compute:{}".format(adla_compute.cluster_resource_id))
print("Provisioning state:{}".format(adla_compute.provisioning_state))
print("Provisioning errors:{}".format(adla_compute.provisioning_errors))
Полный пример можно найти здесь: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-adla-as-compute-target.ipynb
create
Подготовка объекта вычислений путем указания типа вычислений и связанной с ним конфигурации.
Этот метод создает новый целевой объект вычислений, а не подключает существующий.
static create(workspace, name, provisioning_configuration)Параметры
- provisioning_configuration
- ComputeTargetProvisioningConfiguration
Объект ComputeTargetProvisioningConfiguration, позволяющий определить тип подготавливаемого объекта вычислений и способ его настройки.
Возвращаемое значение
Экземпляр дочернего элемента ComputeTarget, соответствующий типу подготовленного объекта.
Возвращаемый тип
Исключения
Комментарии
Тип подготавливаемого объекта определяется предоставленной конфигурацией подготовки.
В следующем примере создается постоянный объект вычислений, подготовленный с помощью AmlCompute. Параметр provisioning_configuration в этом примере относится к типу AmlComputeProvisioningConfiguration.
from azureml.core.compute import ComputeTarget, AmlCompute
from azureml.core.compute_target import ComputeTargetException
# Choose a name for your CPU cluster
cpu_cluster_name = "cpu-cluster"
# Verify that cluster does not exist already
try:
cpu_cluster = ComputeTarget(workspace=ws, name=cpu_cluster_name)
print('Found existing cluster, use it.')
except ComputeTargetException:
compute_config = AmlCompute.provisioning_configuration(vm_size='STANDARD_D2_V2',
max_nodes=4)
cpu_cluster = ComputeTarget.create(ws, cpu_cluster_name, compute_config)
cpu_cluster.wait_for_completion(show_output=True)
Полный пример можно найти здесь: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/training/train-on-amlcompute/train-on-amlcompute.ipynb
delete
Удаление объекта вычислений из связанной с ним рабочей области.
Этот абстрактный метод реализуется дочерними классами ComputeTarget.
abstract delete()Исключения
Комментарии
Если этот объект был создан с помощью Машинного обучения Azure, будут удалены и соответствующие облачные объекты. Если этот объект был создан во внешней среде и просто подключен к рабочей области, данный метод генерирует исключение, ничего не изменяя.
deserialize
Преобразование объекта JSON в объект вычислений.
abstract static deserialize(workspace, object_dict)Параметры
Возвращаемое значение
Представление вычисления указанного объекта JSON.
Возвращаемый тип
Исключения
Комментарии
Генерирует ComputeTargetException, если указана не та рабочая область, с которой связано вычисление.
detach
Отсоединение объекта вычислений от связанной с ним рабочей области.
Этот абстрактный метод реализуется дочерними классами ComputeTarget. Базовые облачные объекты при этом сохраняются, удаляются только их связи.
abstract detach()Исключения
get_status
Получение текущего состояния подготовки объекта вычислений.
get_status()Возвращаемое значение
Текущий контекст provisioning_state.
Возвращаемый тип
Исключения
Комментарии
Возвращаемые значения приведены в справочнике по REST API Azure для ProvisioningState.
list
Список всех объектов ComputeTarget в рабочей области.
Возврат списка экземпляров дочерних объектов, соответствующих определенному типу вычислений. Они являются дочерними объектами ComputeTarget.
static list(workspace)Параметры
Возвращаемое значение
Список целевых объектов вычислений в рабочей области.
Возвращаемый тип
Исключения
refresh_state
Выполнение обновлений свойств объекта на месте.
Обновление свойств согласно текущему состоянию соответствующего облачного объекта. Это полезно при опросе состояния вычислений вручную.
Этот абстрактный метод реализуется дочерними классами ComputeTarget.
abstract refresh_state()Исключения
serialize
Преобразование этого объекта вычислений в сериализованный словарь JSON.
abstract serialize()Возвращаемое значение
Представление JSON этого объекта вычислений.
Возвращаемый тип
Исключения
wait_for_completion
Ожидание завершения текущей операции подготовки в кластере.
Этот метод возвращает значение ComputeTargetException, если возникла проблема при опросе объекта вычислений.
wait_for_completion(show_output=False, is_delete_operation=False)Параметры
- show_output
- bool
Указывает, следует ли предоставлять более подробные выходные данные.
- is_delete_operation
- bool
Указывает, предназначена ли операция для удаления.
Исключения
Обратная связь
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделе https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Отправить и просмотреть отзыв по