TextClassificationJob Sınıf
AutoML Metin Sınıflandırma İşi yapılandırması.
Yeni bir AutoML Metin Sınıflandırması görevi başlatır.
- Devralma
-
azure.ai.ml.entities._job.automl.nlp.automl_nlp_job.AutoMLNLPJobTextClassificationJob
Oluşturucu
TextClassificationJob(*, target_column_name: str | None = None, training_data: Input | None = None, validation_data: Input | None = None, primary_metric: ClassificationPrimaryMetrics | None = None, log_verbosity: str | None = None, **kwargs)
Parametreler
- target_column_name
Hedef sütunun adı
- training_data
Eğitim için kullanılacak eğitim verileri
- validation_data
Eğitilen modeli değerlendirmek için kullanılacak doğrulama verileri
- primary_metric
Görüntülenecek birincil ölçüm
- log_verbosity
Günlük ayrıntı düzeyi
- kwargs
İşe özgü bağımsız değişkenler
Yöntemler
dump |
İş içeriğini YAML biçiminde bir dosyaya dökümünü alır. |
extend_search_space |
(a) bu AutoML NLP işi için arama alanları ekleyin. |
set_data | |
set_featurization | |
set_limits | |
set_sweep |
Tüm AutoML NLP görevlerinin ayarlarını süpürme. |
set_training_parameters |
Tüm adaylar için eğitim yordamı boyunca belirli eğitim parametrelerini düzeltin. Geçirmek. Bu pozitif bir tamsayı olmalıdır. :anahtar sözcük learning_rate: ilk öğrenme oranı. (0, 1) içinde bir float olmalıdır. :anahtar sözcük learning_rate_scheduler: Öğrenme hızı zamanlayıcısının türü. 'doğrusal', 'kosinüs', 'cosine_with_restarts', 'polinom', 'sabit' ve 'constant_with_warmup' arasından seçim yapmalıdır. :keyword model_name: eğitim sırasında kullanılacak model adı. 'bert-base-cased', 'bert-base-uncased', 'bert-base-multilingual-cased', 'bert-base-german-cased', 'bert-large-cased', 'bert-large-uncased', 'distilbert-base-cased', 'distilbert-base-uncased', 'roberta-base', 'roberta-large', 'distilroberta-base', 'xlm-roberta-base', 'xlm-roberta-large', xlnet-base-cased' ve 'xlnet-large-cased'. :anahtar sözcük number_of_epochs: eğitecek dönemlerin sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. :anahtar sözcük training_batch_size: eğitim sırasında toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. :keyword validation_batch_size: doğrulama sırasında toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. :anahtar sözcük warmup_ratio: 0'dan learning_rate doğrusal ısınma için kullanılan toplam eğitim adımlarının oranı. [0, 1] içinde bir float olmalıdır. :keyword weight_decay: optimize edici sgd, adam veya adamw olduğunda ağırlık bozulma değeri. Bu, [0, 1] aralığındaki bir float olmalıdır. :return: Yok. |
dump
İş içeriğini YAML biçiminde bir dosyaya dökümünü alır.
dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> None
Parametreler
YAML içeriğinin yazılabileceği yerel yol veya dosya akışı. Dest bir dosya yoluysa, yeni bir dosya oluşturulur. Dest açık bir dosyaysa, dosya doğrudan öğesine yazılır.
- kwargs
- dict
YAML seri hale getiricisine geçirecek ek bağımsız değişkenler.
Özel durumlar
dest bir dosya yoluysa ve dosya zaten varsa oluşturulur.
Dest açık bir dosyaysa ve dosya yazılabilir değilse oluşturulur.
extend_search_space
(a) bu AutoML NLP işi için arama alanları ekleyin.
extend_search_space(value: SearchSpace | List[SearchSpace]) -> None
Parametreler
- value
- Union[SearchSpace, List[SearchSpace]]
bir SearchSpace nesnesi veya nlp'ye özgü parametrelere sahip SearchSpace nesnelerinin listesi.
Döndürülenler
Yok.
Özel durumlar
dest bir dosya yoluysa ve dosya zaten varsa oluşturulur.
Dest açık bir dosyaysa ve dosya yazılabilir değilse oluşturulur.
set_data
set_data(*, training_data: Input, target_column_name: str, validation_data: Input) -> None
Özel durumlar
dest bir dosya yoluysa ve dosya zaten varsa oluşturulur.
Dest açık bir dosyaysa ve dosya yazılabilir değilse oluşturulur.
set_featurization
set_featurization(*, dataset_language: str | None = None) -> None
Özel durumlar
dest bir dosya yoluysa ve dosya zaten varsa oluşturulur.
Dest açık bir dosyaysa ve dosya yazılabilir değilse oluşturulur.
set_limits
set_limits(*, max_trials: int = 1, max_concurrent_trials: int = 1, max_nodes: int = 1, timeout_minutes: int | None = None, trial_timeout_minutes: int | None = None) -> None
Özel durumlar
dest bir dosya yoluysa ve dosya zaten varsa oluşturulur.
Dest açık bir dosyaysa ve dosya yazılabilir değilse oluşturulur.
set_sweep
Tüm AutoML NLP görevlerinin ayarlarını süpürme.
set_sweep(*, sampling_algorithm: str | SamplingAlgorithmType, early_termination: EarlyTerminationPolicy | None = None)
Parametreler
- sampling_algorithm
Gereklidir. Hiper parametre örnekleme algoritmasının türünü belirtir. Olası değerler şunlardır: "Grid", "Random" ve "Bayesian".
- early_termination
Kötü performans gösteren eğitim adaylarını sonlandırmak için isteğe bağlı erken sonlandırma ilkesi.
Döndürülenler
Hiçbiri
Özel durumlar
dest bir dosya yoluysa ve dosya zaten varsa oluşturulur.
Dest açık bir dosyaysa ve dosya yazılabilir değilse oluşturulur.
set_training_parameters
Tüm adaylar için eğitim yordamı boyunca belirli eğitim parametrelerini düzeltin.
Geçirmek. Bu pozitif bir tamsayı olmalıdır. :anahtar sözcük learning_rate: ilk öğrenme oranı. (0, 1) içinde bir float olmalıdır. :anahtar sözcük learning_rate_scheduler: Öğrenme hızı zamanlayıcısının türü. 'doğrusal', 'kosinüs', 'cosine_with_restarts', 'polinom', 'sabit' ve 'constant_with_warmup' arasından seçim yapmalıdır. :keyword model_name: eğitim sırasında kullanılacak model adı. 'bert-base-cased', 'bert-base-uncased', 'bert-base-multilingual-cased', 'bert-base-german-cased', 'bert-large-cased', 'bert-large-uncased', 'distilbert-base-cased', 'distilbert-base-uncased', 'roberta-base', 'roberta-large', 'distilroberta-base', 'xlm-roberta-base', 'xlm-roberta-large', xlnet-base-cased' ve 'xlnet-large-cased'. :anahtar sözcük number_of_epochs: eğitecek dönemlerin sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. :anahtar sözcük training_batch_size: eğitim sırasında toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. :keyword validation_batch_size: doğrulama sırasında toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. :anahtar sözcük warmup_ratio: 0'dan learning_rate doğrusal ısınma için kullanılan toplam eğitim adımlarının oranı. [0, 1] içinde bir float olmalıdır. :keyword weight_decay: optimize edici sgd, adam veya adamw olduğunda ağırlık bozulma değeri. Bu, [0, 1] aralığındaki bir float olmalıdır. :return: Yok.
set_training_parameters(*, gradient_accumulation_steps: int | None = None, learning_rate: float | None = None, learning_rate_scheduler: str | NlpLearningRateScheduler | None = None, model_name: str | None = None, number_of_epochs: int | None = None, training_batch_size: int | None = None, validation_batch_size: int | None = None, warmup_ratio: float | None = None, weight_decay: float | None = None) -> None
Parametreler
- gradient_accumulation_steps
geriye doğru gradyanların biriktirildiği adım sayısı
Özel durumlar
dest bir dosya yoluysa ve dosya zaten varsa oluşturulur.
Dest açık bir dosyaysa ve dosya yazılabilir değilse oluşturulur.
Öznitelikler
base_path
creation_context
Kaynağın oluşturma bağlamı.
Döndürülenler
Kaynağın oluşturma meta verileri.
Dönüş türü
featurization
id
Kaynak kimliği.
Döndürülenler
Kaynağın genel kimliği, azure Resource Manager (ARM) kimliği.
Dönüş türü
inputs
limits
log_files
İş çıktı dosyaları.
Döndürülenler
Günlük adlarının ve URL'lerin sözlüğü.
Dönüş türü
log_verbosity
outputs
primary_metric
search_space
status
İşin durumu.
Döndürülen yaygın değerler şunlardır: "Çalışıyor", "Tamamlandı" ve "Başarısız". Tüm olası değerler şunlardır:
NotStarted - Bu, istemci tarafı Run nesnelerinin bulut göndermeden önce içinde olduğu geçici bir durumdur.
Başlatılıyor - Çalıştırma bulutta işlenmeye başladı. Çağıranın bu noktada bir çalıştırma kimliği vardır.
Sağlama - Belirli bir iş gönderimi için isteğe bağlı işlem oluşturuluyor.
Hazırlanıyor - Çalıştırma ortamı hazırlanıyor ve iki aşamadan birinde:
Docker görüntü derlemesi
conda ortamı kurulumu
Kuyruğa alındı - İş, işlem hedefinde kuyruğa alınır. Örneğin BatchAI'de iş kuyruğa alınmış durumdadır
tüm istenen düğümlerin hazır olmasını beklerken.
Çalışıyor - İş işlem hedefinde çalışmaya başladı.
Sonlandırma - Kullanıcı kodu yürütmesi tamamlandı ve çalıştırma işlem sonrası aşamalarda.
CancelRequested - İş için iptal istendi.
Tamamlandı - Çalıştırma başarıyla tamamlandı. Buna hem kullanıcı kodu yürütme hem de çalıştırma dahildir
işlem sonrası aşamalar.
Başarısız - Çalıştırma başarısız oldu. Genellikle bir çalıştırmadaki Error özelliği nedenine ilişkin ayrıntıları sağlar.
İptal edildi - İptal isteğini izler ve çalıştırmanın artık başarıyla iptal edilmiş olduğunu gösterir.
NotResponding - Sinyallerin etkinleştirildiği çalıştırmalar için yakın zamanda sinyal gönderilmedi.
Döndürülenler
İşin durumu.
Dönüş türü
studio_url
Azure ML studio uç noktası.
Döndürülenler
İş ayrıntıları sayfasının URL'si.
Dönüş türü
sweep
task_type
Görev türünü alma.
Döndürülenler
Çalıştırılacak görevin türü. Olası değerler şunlardır: "sınıflandırma", "regresyon", "tahmin".
Dönüş türü
test_data
training_data
training_parameters
type
validation_data
Azure SDK for Python