PipelineJob Sınıf
İşlem hattı işi.
Bu sınıfın örneğini doğrudan oluşturmamalısınız. Bunun yerine, pipelinejob oluşturmak için @pipeline dekoratörü kullanmalısınız.
] :p aram işlem: Oluşturulan işlem hattının işlem hedef adı. Varsayılan değer Yok:tür işlem: str :p aram etiketleri: Etiket sözlüğü. Etiketler eklenebilir, kaldırılabilir ve güncelleştirilebilir. Varsayılan olarak None :type tags: dict[str, str] :p aram kwargs: Ek yapılandırma parametreleri sözlüğü. Varsayılan değer Yok :type kwargs: dict
- Devralma
-
azure.ai.ml.entities._job.job.JobPipelineJobazure.ai.ml.entities._mixins.YamlTranslatableMixinPipelineJobazure.ai.ml.entities._job.pipeline._io.mixin.PipelineJobIOMixinPipelineJobazure.ai.ml.entities._validation.path_aware_schema.PathAwareSchemaValidatableMixinPipelineJob
Oluşturucu
PipelineJob(*, component: str | PipelineComponent | None = None, inputs: Dict[str, int | str | float | bool | Input] | None = None, outputs: Dict[str, Output] | None = None, name: str | None = None, description: str | None = None, display_name: str | None = None, experiment_name: str | None = None, jobs: Dict[str, BaseNode] | None = None, settings: PipelineJobSettings | None = None, identity: ManagedIdentityConfiguration | AmlTokenConfiguration | UserIdentityConfiguration | None = None, compute: str | None = None, tags: Dict[str, str] | None = None, **kwargs)
Parametreler
- component
- Union[str, PipelineComponent]
İşlem hattı bileşeni sürümü. Alan , 'işler' ile birbirini dışlar.
İşlem hattı işine girişler.
- experiment_name
- str
İşin altında oluşturulacağı denemenin adı. Hiçbiri sağlanmışsa, deneme geçerli dizine ayarlanır. Varsayılan değer Yok
Bileşen nesnesine işlem hattı bileşen düğümü adı. Varsayılan değer Yok
Eğitim işinin işlem üzerinde çalışırken kullanacağı kimlik. Varsayılan değer Yok
Örnekler
Bu sınıfı kullanarak işlem hattı oluşturmayı gösterir.
from azure.ai.ml.entities import PipelineJob, PipelineJobSettings
pipeline_job = PipelineJob(
description="test pipeline job",
tags={},
display_name="test display name",
experiment_name="pipeline_job_samples",
properties={},
settings=PipelineJobSettings(force_rerun=True, default_compute="cpu-cluster"),
jobs={"component1": component_func(component_in_number=1.0, component_in_path=uri_file_input)},
)
ml_client.jobs.create_or_update(pipeline_job)
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
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
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
id
Kaynak kimliği.
Döndürülenler
Kaynağın genel kimliği, Azure Resource Manager (ARM) kimliği.
Dönüş türü
inputs
İşlem hattı işinin girişleri.
Döndürülenler
İşlem hattı işinin girişleri.
Dönüş türü
jobs
log_files
İş çıkış dosyaları.
Döndürülenler
Günlük adlarının ve URL'lerin sözlüğü.
Dönüş türü
outputs
İşlem hattı işinin çıkışları.
Döndürülenler
İşlem hattı işinin çıkışları.
Dönüş türü
settings
İşlem hattı işinin ayarları.
Döndürülenler
İşlem hattı işinin ayarları.
Dönüş türü
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
studio_url
Azure ML studio uç noktası.
Döndürülenler
İş ayrıntıları sayfasının URL'si.
Dönüş türü
type
Azure SDK for Python