Aracılığıyla paylaş

AutoMLRun Sınıf

  • Başvuru

Azure Machine Learning'de otomatik ml denemesi çalıştırmalarını temsil eder.

AutoMLRun sınıfı, bir AutoML çalıştırması gönderildikten sonra çalıştırmayı yönetmek, çalıştırma durumunu denetlemek ve çalıştırma ayrıntılarını almak için kullanılabilir. Deneme çalıştırmalarıyla çalışma hakkında daha fazla bilgi için sınıfına Run bakın.

AutoML çalıştırması başlatın.

Devralma
Run
AutoMLRun

Oluşturucu

AutoMLRun(experiment, run_id, **kwargs)

Parametreler

Name Description
experiment
Gerekli
Experiment

Çalıştırmayla ilişkili deneme.
run_id
Gerekli
str

Çalıştırmanın kimliği.
experiment
Gerekli
Experiment

Çalıştırmayla ilişkili deneme.
run_id
Gerekli
str

Çalıştırmanın kimliği.

Açıklamalar

Bir denemenin yöntemini kullandığınızda submit bir AutoMLRun nesnesi döndürülür.

Zaten başlatılmış bir çalıştırmayı almak için aşağıdaki kodu kullanın:


   from azureml.train.automl.run import AutoMLRun
   ws = Workspace.from_config()
   experiment = ws.experiments['my-experiment-name']
   automl_run = AutoMLRun(experiment, run_id = 'AutoML_9fe201fe-89fd-41cc-905f-2f41a5a98883')

Yöntemler

cancel

AutoML çalıştırmasını iptal etme.

AutoML çalıştırması başarıyla iptal edildiyse True döndürür.
cancel_iteration

Belirli bir alt çalıştırmayı iptal etme.
complete

AutoML Çalıştırmasını tamamlama.
continue_experiment

Mevcut bir AutoML denemesine devam edin.
fail

AutoML Çalıştırması başarısız olur.

İsteğe bağlı olarak, komutuna ileti veya özel durum geçirilirken error_detailsçalıştırmanın Error özelliğini ayarlayın.
get_best_child

Bu AutoML Çalıştırması için en iyi puana sahip alt çalıştırmayı döndür.
get_guardrails

Guardrail doğrulamasını çalıştırmanın ayrıntılı sonuçlarını yazdırın ve döndürin.
get_output

Çalıştırmayı, daha önce test edilmiş olan ilgili en iyi işlem hattıyla döndürür.

Hiçbir giriş parametresi sağlanmazsa, get_output birincil ölçüme göre en iyi işlem hattını döndürür. Alternatif olarak, belirli bir yinelemeyi veya sağlanan ölçüm başına en iyi çalıştırmayı almak için sırasıyla veya metric parametresini kullanabilirsiniziteration.
get_run_sdk_dependencies

Belirli bir çalıştırma için SDK çalıştırma bağımlılıklarını alın.
pause

AutoML çalıştırması başarıyla duraklatıldıysa True döndürür.

Bu yöntem uygulanmadı.
register_model

Modeli AzureML ACI hizmetine kaydedin.
resume

AutoML çalıştırması başarıyla sürdürüldüyse True değerini döndür.

Bu yöntem uygulanmadı.
retry

AutoML çalıştırması başarıyla yeniden denendiyse True değerini döndür.

Bu yöntem uygulanmadı.
summary

Denenen algoritmaların ve bunların puanlarının özetini içeren bir tablo alın.
wait_for_completion

Bu çalıştırmanın tamamlanmasını bekleyin.

Beklemeden sonra durum nesnesini döndürür.

cancel

AutoML çalıştırmasını iptal etme.

AutoML çalıştırması başarıyla iptal edildiyse True döndürür.

cancel()

Döndürülenler

Tür Description

Hiçbiri

cancel_iteration

Belirli bir alt çalıştırmayı iptal etme.

cancel_iteration(iteration)

Parametreler

Name Description
iteration
Gerekli
int

İptal edilen yineleme.

Döndürülenler

Tür Description

Hiçbiri

complete

AutoML Çalıştırmasını tamamlama.

complete(**kwargs)

Döndürülenler

Tür Description

Hiçbiri

continue_experiment

Mevcut bir AutoML denemesine devam edin.

continue_experiment(X=None, y=None, sample_weight=None, X_valid=None, y_valid=None, sample_weight_valid=None, data=None, label=None, columns=None, cv_splits_indices=None, spark_context=None, experiment_timeout_hours=None, experiment_exit_score=None, iterations=None, show_output=False, training_data=None, validation_data=None, **kwargs)

Parametreler

Name Description
X
DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

Eğitim özellikleri.

Default value: None
y
DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

Eğitim etiketleri.

Default value: None
sample_weight
DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

Eğitim verileri için örnek ağırlıklar.

Default value: None
X_valid
DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

Doğrulama özellikleri.

Default value: None
y_valid
DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

Doğrulama etiketleri.

Default value: None
sample_weight_valid
DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

doğrulama kümesi örnek ağırlıkları.

Default value: None
data
DataFrame

Eğitim özellikleri ve etiketi.

Default value: None
label
str

Verilerdeki etiket sütunu.

Default value: None
columns
list(str)

Verilerde özellik olarak kullanılmasına izin verilen sütunların listesi.

Default value: None
cv_splits_indices
ndarray

Çapraz doğrulama için eğitim verilerinin bölüneceği dizinler. Her satır ayrı bir çapraz katlamadır ve her bir çapraz klasörün içinde, ilki eğitim verileri için kullanılacak örneklerin dizinlerini, ikincisi ise doğrulama verileri için kullanılacak dizinleri içeren 2 dizi sağlar. i.e [t1, v1], [t2, v2], ...] burada t1 ilk çapraz katlama için eğitim endeksleri, v1 ise ilk çapraz katlama için doğrulama dizinleridir.

Default value: None
spark_context
<xref:SparkContext>

Spark bağlamı, yalnızca azure databricks/spark ortamında kullanıldığında geçerlidir.

Default value: None
experiment_timeout_hours
float

Bu denemenin kaç saat daha çalıştırılacak?

Default value: None
experiment_exit_score
int

Belirtilirse, bu değere ulaşıldığında denemenin sonlandırıldığını gösterir.

Default value: None
iterations
int

Bu deneme için çalıştırılacak ek yineleme sayısı.

Default value: None
show_output
bool

Çıkışın konsola yazdırılıp yazdırılmayacağını gösteren bayrak.

Default value: False
training_data
<xref:azureml.dataprep.Dataflow> veya DataFrame

Eğitim verilerini giriş.

Default value: None
validation_data
<xref:azureml.dataprep.Dataflow> veya DataFrame

Doğrulama verileri.

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description
AutoMLRun

AutoML üst çalıştırması.

Özel durumlar

Tür Description
ConfigException
InvalidRunState

fail

AutoML Çalıştırması başarısız olur.

İsteğe bağlı olarak, komutuna ileti veya özel durum geçirilirken error_detailsçalıştırmanın Error özelliğini ayarlayın.

fail(error_details=None, error_code=None, _set_status=True, **kwargs)

Parametreler

Name Description
error_details
str veya BaseException

Hatanın isteğe bağlı ayrıntıları.

Default value: None
error_code
str

Hata sınıflandırması için hatanın isteğe bağlı hata kodu.

Default value: None
_set_status
bool

İzleme için durum olayının gönderilip gönderilmeydiğini gösterir.

Default value: True

get_best_child

Bu AutoML Çalıştırması için en iyi puana sahip alt çalıştırmayı döndür.

get_best_child(metric: str | None = None, onnx_compatible: bool = False, **kwargs: Any) -> Run

Parametreler

Name Description
metric
str

Döndürülecek en iyi çalıştırma seçilirken kullanılacak ölçüm. Varsayılan olarak birincil ölçümü kullanır.

Default value: None
onnx_compatible

Yalnızca onnx modellerini oluşturan çalıştırmaların döndürülip döndürülmeyeceği.

Default value: False
kwargs
Gerekli

Döndürülenler

Tür Description

AutoML Alt Çalıştırma.

get_guardrails

Guardrail doğrulamasını çalıştırmanın ayrıntılı sonuçlarını yazdırın ve döndürin.

get_guardrails(to_console: bool = True) -> Dict[str, Any]

Parametreler

Name Description
to_console
bool

Doğrulama sonuçlarının konsola yazıp yazılmayacağını gösterir.

Default value: True

Döndürülenler

Tür Description
dict

Doğrulayıcı sonuçları sözlüğü.

Özel durumlar

Tür Description
UserErrorException

get_output

Çalıştırmayı, daha önce test edilmiş olan ilgili en iyi işlem hattıyla döndürür.

Hiçbir giriş parametresi sağlanmazsa, get_output birincil ölçüme göre en iyi işlem hattını döndürür. Alternatif olarak, belirli bir yinelemeyi veya sağlanan ölçüm başına en iyi çalıştırmayı almak için sırasıyla veya metric parametresini kullanabilirsiniziteration.

get_output(iteration: int | None = None, metric: str | None = None, return_onnx_model: bool = False, return_split_onnx_model: SplitOnnxModelName | None = None, **kwargs: Any) -> Tuple[Run, Any]

Parametreler

Name Description
iteration
int

Döndürülecek karşılık gelen çalıştırma ve uydurılan modelin yineleme numarası.

Default value: None
metric
str

Döndürülecek en iyi çalıştırma ve uygun modeli seçerken kullanılacak ölçüm.

Default value: None
return_onnx_model
bool

Parametre nesnesinde True AutoMLConfig olarak ayarlandıysaenable_onnx_compatible_models, bu yöntem dönüştürülmüş ONNX modelini döndürür.

Default value: False
return_split_onnx_model
SplitOnnxModelName

Döndürülecek bölünmüş onnx modelinin türü

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description
Run, <xref:Model>

Çalıştırma, karşılık gelen uygun model.

Özel durumlar

Tür Description
ConfigException
OnnxConvertException
NotFoundException

Açıklamalar

Kullanılan önişlemcileri ve algoritmayı (tahmin aracı) incelemek isterseniz, bunu gibi aracılığıyla Model.stepssklearn.pipeline.Pipeline.stepsyapabilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki kod tahmin aracının nasıl alınacaklarını gösterir.


   best_run, model = parent_run.get_output()
   estimator = model.steps[-1]

get_run_sdk_dependencies

Belirli bir çalıştırma için SDK çalıştırma bağımlılıklarını alın.

get_run_sdk_dependencies(iteration=None, check_versions=True, **kwargs)

Parametreler

Name Description
iteration
int

Alınacak uydurılan çalıştırmanın yineleme numarası. Hiçbiri ise üst ortamı alın.

Default value: None
check_versions
bool

True ise, geçerli ortamla sürümleri denetleyin. False ise, geçin.

Default value: True

Döndürülenler

Tür Description
dict

RunHistory'den alınan bağımlılıkların sözlüğü.

Özel durumlar

Tür Description
ConfigException

pause

AutoML çalıştırması başarıyla duraklatıldıysa True döndürür.

Bu yöntem uygulanmadı.

pause()

Özel durumlar

Tür Description
NotImplementedError

register_model

Modeli AzureML ACI hizmetine kaydedin.

register_model(model_name=None, description=None, tags=None, iteration=None, metric=None)

Parametreler

Name Description
model_name
str

Dağıtılmakta olan modelin adı.

Default value: None
description
str

Dağıtılmakta olan modelin açıklaması.

Default value: None
tags
dict

Dağıtılmakta olan modelin etiketleri.

Default value: None
iteration
int

Dağıtılacak modeli geçersiz kılın. Belirli bir yineleme için modeli dağıtır.

Default value: None
metric
str

Dağıtılacak modeli geçersiz kılın. Farklı bir ölçüm için en iyi modeli dağıtır.

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description
<xref:Model>

Kayıtlı model nesnesi.

resume

AutoML çalıştırması başarıyla sürdürüldüyse True değerini döndür.

Bu yöntem uygulanmadı.

resume()

Özel durumlar

Tür Description
NotImplementedError:

retry

AutoML çalıştırması başarıyla yeniden denendiyse True değerini döndür.

Bu yöntem uygulanmadı.

retry()

Özel durumlar

Tür Description
NotImplementedError

summary

Denenen algoritmaların ve bunların puanlarının özetini içeren bir tablo alın.

summary()

Döndürülenler

Tür Description
DataFrame

AutoML model istatistiklerini içeren Pandas DataFrame.

wait_for_completion

Bu çalıştırmanın tamamlanmasını bekleyin.

Beklemeden sonra durum nesnesini döndürür.

wait_for_completion(show_output=False, wait_post_processing=False)

Parametreler

Name Description
show_output
bool

Sys.stdout üzerinde çalıştırma çıkışının gösterilip gösterilmeyeceğini gösterir.

Default value: False
wait_post_processing
bool

Çalıştırma tamamlandıktan sonra işlem sonrası işleminin tamamlanmasının beklenip beklenmeyeceğini gösterir.

Default value: False

Döndürülenler

Tür Description
dict

Durum nesnesi.

Özel durumlar

Tür Description
ExperimentExecutionException

Öznitelikler

run_id

Geçerli çalıştırmanın çalıştırma kimliğini döndürür.

Döndürülenler

Tür Description
str

Geçerli çalıştırmanın çalıştırma kimliği.