Aracılığıyla paylaş

CommandJob Sınıf

  • Başvuru

Komut işi.

Devralma
azure.ai.ml.entities._job.job.Job
CommandJob
azure.ai.ml.entities._job.parameterized_command.ParameterizedCommand
CommandJob
azure.ai.ml.entities._job.job_io_mixin.JobIOMixin
CommandJob

Oluşturucu

CommandJob(*, inputs: Dict[str, int | str | float | bool | Input] | None = None, outputs: Dict[str, Output] | None = None, limits: CommandJobLimits | None = None, identity: ManagedIdentityConfiguration | AmlTokenConfiguration | UserIdentityConfiguration | None = None, services: Dict[str, JobService | JupyterLabJobService | SshJobService | TensorBoardJobService | VsCodeJobService] | None = None, **kwargs)

Parametreler

services
Optional[dict[str, JobService]]

İşle ilişkili hizmetlerle ilgili salt okunur bilgiler.

inputs
Optional[dict[str, Union[Input, str, bool, int, float]]]

komutunda kullanılan çıkış veri bağlamalarının eşlemini.

outputs
Optional[dict[str, Output]]

İşte kullanılan çıkış veri bağlamalarının eşlemesi.

identity
Optional[Union[ManagedIdentityConfiguration, AmlTokenConfiguration, UserIdentityConfiguration]]

İşin işlem üzerinde çalışırken kullanacağı kimlik.

limits
Optional[CommandJobLimits]

İşin sınırları.

kwargs
dict

Ek yapılandırma parametrelerinin sözlüğü.

Örnekler

CommandJob yapılandırma.


   command_job = CommandJob(
       code="./src",
       command="python train.py --ss {search_space.ss}",
       inputs={"input1": Input(path="trial.csv")},
       outputs={"default": Output(path="./foo")},
       compute="trial",
       environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
       limits=CommandJobLimits(timeout=120),
   )

Yöntemler

dump

İş içeriğini YAML biçiminde bir dosyaya dökümünü alır.

dump

İş içeriğini YAML biçiminde bir dosyaya dökümünü alır.

dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> None

Parametreler

dest
Union[<xref:PathLike>, str, IO[AnyStr]]
Gerekli

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 geçirmek için ek bağımsız değişkenler.

Özel durumlar

FileExistsError

Dest bir dosya yoluysa ve dosya zaten varsa oluşturulur.

IOError

Dest açık bir dosyaysa ve dosya yazılabilir değilse oluşturulur.

Öznitelikler

base_path

Kaynağın temel yolu.

Döndürülenler

Kaynağın temel yolu.

Dönüş türü

str

creation_context

Kaynağın oluşturma bağlamı.

Döndürülenler

Kaynağın oluşturma meta verileri.

Dönüş türü

Optional[SystemData]

distribution

Dağıtılmış komut bileşeni veya işi için yapılandırma.

Döndürülenler

Dağıtım yapılandırması.

Dönüş türü

Union[PyTorchDistribution, MpiDistribution, TensorFlowDistribution, RayDistribution]

id

Kaynak kimliği.

Döndürülenler

Kaynağın genel kimliği, Azure Resource Manager (ARM) kimliği.

Dönüş türü

Optional[str]

inputs

log_files

İş çıkış dosyaları.

Döndürülenler

Günlük adlarının ve URL'lerin sözlüğü.

Dönüş türü

Optional[Dict[str, str]]

outputs

parameters

MLFlow parametreleri.

Döndürülenler

İşe kaydedilen MLFlow parametreleri.

Dönüş türü

dict[str, str]

resources

Komut bileşeni veya işi için işlem kaynağı yapılandırması.

Döndürülenler

Komut bileşeni veya işi için işlem kaynağı yapılandırması.

Dönüş türü

JobResourceConfiguration

status

İşin durumu.

Döndürülen yaygın değerler şunlardır: "Çalışıyor", "Tamamlandı" ve "Başarısız". Tüm olası değerler şunlardır:

  • NotStarted - Bu, istemci tarafı Çalıştırma 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 alındı. Örneğin, BatchAI'de iş kuyruğa alınmış durumdadır

    tüm istenen düğümlerin hazır olmasını beklerken.

  • Çalışıyor - İş işlem hedefinde çalışmaya başladı.

  • Son haline getirme - 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 - bir iptal isteği izler ve çalıştırmanın başarıyla iptal edildi olduğunu gösterir.

  • NotResponding - Sinyallerin etkinleştirildiği çalıştırmalar için yakın zamanda sinyal gönderilmedi.

Döndürülenler

İşin durumu.

Dönüş türü

Optional[str]

studio_url

Azure ML studio uç noktası.

Döndürülenler

İş ayrıntıları sayfasının URL'si.

Dönüş türü

Optional[str]

type

İşin türü.

Döndürülenler

İşin türü.

Dönüş türü

Optional[str]