Parallel Sınıf

Paralel düğüm için temel sınıf, paralel bileşen sürümü tüketimi için kullanılır.

Bu sınıfın örneğini doğrudan oluşturmamalısınız. Bunun yerine, oluşturucu işlevinden oluşturmalısınız: paralel.

Devralma

azure.ai.ml.entities._builders.base_node.BaseNode

Parallel

azure.ai.ml.entities._job.pipeline._io.mixin.NodeWithGroupInputMixin

Parallel

Oluşturucu

Parallel(*, component: ParallelComponent | str, compute: str | None = None, inputs: Dict[str, NodeOutput | Input | str | bool | int | float | Enum] | None = None, outputs: Dict[str, str | Output] | None = None, retry_settings: Dict[str, RetrySettings | str] | None = None, logging_level: str | None = None, max_concurrency_per_instance: int | None = None, error_threshold: int | None = None, mini_batch_error_threshold: int | None = None, input_data: str | None = None, task: Dict[str, ParallelTask | str] | None = None, partition_keys: List | None = None, mini_batch_size: int | None = None, resources: JobResourceConfiguration | None = None, environment_variables: Dict | None = None, **kwargs)

Parametreler

component

<xref:azure.ai.ml.entities._component.parallel_component.parallelComponent>

Gerekli

Adım için çalıştırılacak paralel bileşenin/işin kimliği veya örneği

name

str

Gerekli

Paralelin adı

description

str

Gerekli

Virgül açıklaması

tags

dict[str, str]

Gerekli

Etiket sözlüğü. Etiketler eklenebilir, kaldırılabilir ve güncelleştirilebilir

properties

dict[str, str]

Gerekli

İş özelliği sözlüğü

display_name

str

Gerekli

İşin görünen adı

retry_settings

BatchRetrySettings

Gerekli

Paralel iş çalıştırması başarısız oldu yeniden deneme

logging_level

str

Gerekli

Günlük düzeyi adının dizesi

max_concurrency_per_instance

int

Gerekli

Her işlem örneğinin sahip olduğu maksimum parallellism

error_threshold

int

Gerekli

Öğe işleme hatası sayısı yoksayılmalıdır

mini_batch_error_threshold

int

Gerekli

Mini toplu işlem hatası sayısı yoksayılmalıdır

task

ParallelTask

Gerekli

Paralel görev

mini_batch_size

str

Gerekli

FileDataset girişi için bu alan, bir kullanıcı betiğinin tek bir run() çağrısında işleyebileceği dosya sayısıdır. TabularDataset girişi için bu alan, kullanıcı betiğinin tek bir run() çağrısında işleyebileceği yaklaşık veri boyutudur. Örnek değerler 1024, 1024 KB, 10 MB ve 1 GB'tır. (isteğe bağlı, varsayılan değer FileDataset için 10 dosya ve TabularDataset için 1 MB'tır.) Bu değer PipelineParameter aracılığıyla ayarlanabilir

partition_keys

List

Gerekli

Veri kümesini mini toplu işlere bölmek için kullanılan anahtarlar. Belirtilirse, aynı anahtara sahip veriler aynı mini toplu işleme bölümlenir. Hem partition_keys hem de mini_batch_size belirtilirse bölüm anahtarları geçerli olur. Girişlerin bölümlenmiş veri kümeleri olması ve bunun çalışması için partition_keys her giriş veri kümesinin anahtarlarının bir alt kümesi olması gerekir.

input_data

str

Gerekli

Giriş verileri

inputs

dict

Gerekli

Bileşen/işin girişleri

outputs

dict

Gerekli

Bileşen/işin çıkışları

Yöntemler

clear
copy
dump	İş içeriğini YAML biçiminde bir dosyaya dökümünü alır.
fromkeys	Yinelenebilir anahtarlar ve değerler değer olarak ayarlanmış yeni bir sözlük oluşturun.
get	Anahtar sözlükteyse anahtarın değerini döndür, aksi takdirde varsayılan değerdir.
items
keys
pop	Anahtar bulunamazsa, verilen varsayılan değeri döndürür; aksi takdirde, bir KeyError yükseltin.
popitem	Bir (anahtar, değer) çifti kaldırın ve 2 tanımlama grubu olarak döndürin. Çiftler LIFO (last-in, first-out) sırasına göre döndürülür. Dikte boşsa KeyError'ı yükseltir.
set_resources	Paralel işin kaynaklarını ayarlayın.
setdefault	Anahtar sözlükte değilse varsayılan değere sahip anahtar ekleyin. Anahtar sözlükteyse anahtarın değerini döndürür, aksi takdirde varsayılan değerdir.
update	E varsa ve bir .keys() yöntemi varsa, şunu yapar: E: D[k] = E[k] içinde k için E varsa ve bir .keys() yöntemi yoksa, şunu yapar: k için, E'de v: D[k] = v Her iki durumda da, bunu izler: F:D[k] = F[k] içinde k için
values

clear

clear() -> None.  Remove all items from D.

copy

copy() -> a shallow copy of D

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 geçirecek 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.

fromkeys

Yinelenebilir anahtarlar ve değerler değer olarak ayarlanmış yeni bir sözlük oluşturun.

fromkeys(value=None, /)

Parametreler

type

Gerekli

iterable

Gerekli

value

varsayılan değer: None

get

Anahtar sözlükteyse anahtarın değerini döndür, aksi takdirde varsayılan değerdir.

get(key, default=None, /)

Parametreler

key

Gerekli

default

varsayılan değer: None

items

items() -> a set-like object providing a view on D's items

keys

keys() -> a set-like object providing a view on D's keys

pop

Anahtar bulunamazsa, verilen varsayılan değeri döndürür; aksi takdirde, bir KeyError yükseltin.

pop(k, [d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value.

popitem

Bir (anahtar, değer) çifti kaldırın ve 2 tanımlama grubu olarak döndürin.

Çiftler LIFO (last-in, first-out) sırasına göre döndürülür. Dikte boşsa KeyError'ı yükseltir.

popitem()

set_resources

Paralel işin kaynaklarını ayarlayın.

set_resources(*, instance_type: str | List[str] | None = None, instance_count: int | None = None, properties: Dict | None = None, docker_args: str | None = None, shm_size: str | None = None, **kwargs)

Parametreler

instance_type

str veya list[str]

İşlem hedefi tarafından desteklenen örnek türü veya örnek türlerinin listesi.

instance_count

int

İşlem hedefi tarafından kullanılan örnek veya düğüm sayısı.

properties

dict

Kaynaklar için özellik sözlüğü.

docker_args

str

Docker çalıştırma komutuna geçirebilmek için ek bağımsız değişkenler.

shm_size

str

Docker kapsayıcısının paylaşılan bellek bloğunun boyutu.

setdefault

Anahtar sözlükte değilse varsayılan değere sahip anahtar ekleyin.

Anahtar sözlükteyse anahtarın değerini döndürür, aksi takdirde varsayılan değerdir.

setdefault(key, default=None, /)

Parametreler

key

Gerekli

default

varsayılan değer: None

update

E varsa ve bir .keys() yöntemi varsa, şunu yapar: E: D[k] = E[k] içinde k için E varsa ve bir .keys() yöntemi yoksa, şunu yapar: k için, E'de v: D[k] = v Her iki durumda da, bunu izler: F:D[k] = F[k] içinde k için

update([E], **F) -> None.  Update D from dict/iterable E and F.

values

values() -> an object providing a view on D's values

Öznitelikler

base_path

Kaynağın temel yolu.

Döndürülenler

Kaynağın temel yolu.

Dönüş türü

str

component

Paralel işin bileşenini alın.

Döndürülenler

Paralel işin bileşeni.

Dönüş türü

str,

ParallelComponent

creation_context

Kaynağın oluşturma bağlamı.

Döndürülenler

Kaynağın oluşturma meta verileri.

Dönüş türü

Optional[SystemData]

id

Kaynak kimliği.

Döndürülenler

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

Dönüş türü

Optional[str]

inputs

Nesnenin girişlerini alın.

Döndürülenler

Nesnenin girişlerini içeren bir sözlük.

Dönüş türü

Dict[str, Union[Input, str, bool, int, float]]

log_files

İş çıktı dosyaları.

Döndürülenler

Günlük adlarının ve URL'lerin sözlüğü.

Dönüş türü

Optional[Dict[str, str]]

name

Düğümün adını alın.

Döndürülenler

Düğümün adı.

Dönüş türü

str

outputs

nesnesinin çıkışlarını alın.

Döndürülenler

Nesnenin çıkışlarını içeren bir sözlük.

Dönüş türü

Dict[str, Union[str, Output]]

resources

Paralel işin kaynak yapılandırmasını alın.

Döndürülenler

Paralel işin kaynak yapılandırması.

Dönüş türü

JobResourceConfiguration

retry_settings

Paralel işin yeniden deneme ayarlarını alın.

Döndürülenler

Paralel işin yeniden deneme ayarları.

Dönüş türü

RetrySettings

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

Optional[str]

studio_url

Azure ML studio uç noktası.

Döndürülenler

İş ayrıntıları sayfasının URL'si.

Dönüş türü

Optional[str]

task

Paralel görevi alma.

Döndürülenler

Paralel görev.

Dönüş türü

ParallelTask

type

İşin türü.

Döndürülenler

İşin türü.

Dönüş türü

Optional[str]