DataOperations Sınıf

DataOperations.

Bu sınıfın örneğini doğrudan oluşturmamalısınız. Bunun yerine, sizin için örneği oluşturan ve öznitelik olarak ekleyen bir MLClient örneği oluşturmanız gerekir.

Devralma

azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations

DataOperations

Oluşturucu

DataOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces | AzureMachineLearningWorkspaces, datastore_operations: DatastoreOperations, **kwargs: Dict)

Parametreler

operation_scope

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>

Gerekli

MLClient nesnesinin işlem sınıfları için kapsam değişkenleri.

operation_config

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>

Gerekli

MLClient nesnesinin işlem sınıfları için ortak yapılandırma.

service_client

Union[ <xref:azure.ai.ml._restclient.v2023_04_01_preview._azure_machine_learning_workspaces.AzureMachineLearningWorkspaces>, <xref:azure.ai.ml._restclient.v2021_10_01_dataplanepreview._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>]

Gerekli

Son kullanıcıların Azure Machine Learning Çalışma Alanı kaynakları üzerinde çalışmasına izin veren hizmet istemcisi (ServiceClient042023Preview veya ServiceClient102021Dataplane).

datastore_operations

DatastoreOperations

Gerekli

Veri depolarında işlem gerçekleştirmek için bir istemciyi temsil eder.

Yöntemler

archive	Veri varlığını arşivle.
create_or_update	Oluşturulan veya güncelleştirilen veri varlığını döndürür. Henüz depolama alanında değilse varlık çalışma alanının blob depolama alanına yüklenir.
get	Belirtilen veri varlığını alın.
import_data	Not Bu deneysel bir yöntemdir ve herhangi bir zamanda değişebilir. Daha fazla bilgi için lütfen bkz. https://aka.ms/azuremlexperimental. Veri varlığını oluşturan veri içeri aktarma işini döndürür.
list	Çalışma alanının veri varlıklarını listeleyin.
list_materialization_status	Not Bu deneysel bir yöntemdir ve herhangi bir zamanda değişebilir. Daha fazla bilgi için lütfen bkz. https://aka.ms/azuremlexperimental. Varlığın gerçekleştirme işlerini listeleme.
restore	Arşivlenmiş bir veri varlığını geri yükleme.
share	Not Bu deneysel bir yöntemdir ve herhangi bir zamanda değişebilir. Daha fazla bilgi için lütfen bkz. https://aka.ms/azuremlexperimental. Çalışma alanından kayıt defterine bir veri varlığı paylaşın.

archive

Veri varlığını arşivle.

archive(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None

Parametreler

name

str

Gerekli

Veri varlığının adı.

version

str

Gerekli

Veri varlığının sürümü.

label

str

Gerekli

Veri varlığının etiketi. (sürümle birbirini dışlayan)

Döndürülenler

Hiçbiri

Örnekler

Arşiv veri varlığı örneği.

   ml_client.data.archive("data-asset-name")

create_or_update

Oluşturulan veya güncelleştirilen veri varlığını döndürür.

Henüz depolama alanında değilse varlık çalışma alanının blob depolama alanına yüklenir.

create_or_update(data: Data) -> Data

Parametreler

data

Data

Gerekli

Veri varlığı nesnesi.

Döndürülenler

Veri varlığı nesnesi.

Dönüş türü

Data

Özel durumlar

AssetPathException

Veri yapıtı yolu zaten başka bir varlığa bağlı olduğunda tetikleniyor

ValidationException

Veriler başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

EmptyDirectoryError

Sağlanan yerel yol boş bir dizine işaret ederse oluşturulur.

Örnekler

Veri varlıkları oluşturma örneği.

   from azure.ai.ml.entities import Data

   data_asset_example = Data(name=data_asset_name, version="2.0", path="./sdk/ml/azure-ai-ml/samples/src")
   ml_client.data.create_or_update(data_asset_example)

get

Belirtilen veri varlığını alın.

get(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None) -> Data

Parametreler

name

str

Gerekli

Veri varlığının adı.

version

str

Gerekli

Veri varlığının sürümü.

label

str

Gerekli

Veri varlığının etiketi. (sürümle birbirini dışlayan)

Döndürülenler

Veri varlığı nesnesi.

Dönüş türü

Data

Özel durumlar

ValidationException

Veriler başarıyla tanımlanamaz ve alınamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

Örnekler

Veri varlıklarını alma örneği.

   ml_client.data.get(name="data-asset-name", version="2.0")

import_data

Not

Bu deneysel bir yöntemdir ve herhangi bir zamanda değişebilir. Daha fazla bilgi için lütfen bkz. https://aka.ms/azuremlexperimental.

Veri varlığını oluşturan veri içeri aktarma işini döndürür.

import_data(data_import: DataImport, **kwargs) -> PipelineJob

Parametreler

data_import

DataImport

Gerekli

DataImport nesnesi.

Döndürülenler

veri içeri aktarma işi nesnesi.

Dönüş türü

PipelineJob

Örnekler

Veri varlıklarını içeri aktarma örneği.

   from azure.ai.ml.entities._data_import.data_import import DataImport
   from azure.ai.ml.entities._inputs_outputs.external_data import Database

   database_example = Database(query="SELECT ID FROM DataTable", connection="azureml:my_azuresqldb_connection")
   data_import_example = DataImport(
       name="data-asset-name", path="azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/", source=database_example
   )
   ml_client.data.import_data(data_import_example)

list

Çalışma alanının veri varlıklarını listeleyin.

list(name: str | None = None, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY) -> ItemPaged[Data]

Parametreler

name

Optional[str]

Gerekli

İsteğe bağlı olarak belirli bir veri varlığının adı.

list_view_type

Arşivlenmiş veri varlıklarını dahil etme/dışlama (örneğin) için görünüm türü. Varsayılan: ACTIVE_ONLY.

Döndürülenler

Data nesnelerinin örneği gibi bir yineleyici

Dönüş türü

ItemPaged[Data]

Örnekler

Veri varlıklarını listeleme örneği.

   ml_client.data.list(name="data-asset-name")

list_materialization_status

Not

Bu deneysel bir yöntemdir ve herhangi bir zamanda değişebilir. Daha fazla bilgi için lütfen bkz. https://aka.ms/azuremlexperimental.

Varlığın gerçekleştirme işlerini listeleme.

list_materialization_status(name: str, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY, **kwargs) -> Iterable[PipelineJob]

Parametreler

name

str

Gerekli

gerçekleştirme işleri tarafından oluşturulan varlığın adı.

list_view_type

Optional[<xref:ListViewType>]

Arşivlenmiş işleri dahil etme/dışlama (örneğin) için görünüm türü. Varsayılan: ACTIVE_ONLY.

Döndürülenler

İş nesnelerinin örneği gibi bir yineleyici.

Dönüş türü

ItemPaged[PipelineJob]

Örnekler

Liste gerçekleştirme işleri örneği.

   ml_client.data.list_materialization_status("data-asset-name")

restore

Arşivlenmiş bir veri varlığını geri yükleme.

restore(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None

Parametreler

name

str

Gerekli

Veri varlığının adı.

version

str

Gerekli

Veri varlığının sürümü.

label

str

Gerekli

Veri varlığının etiketi. (sürümle birbirini dışlayan)

Döndürülenler

Hiçbiri

Örnekler

Veri varlığını geri yükleme örneği.

   ml_client.data.restore("data-asset-name")

share

Not

Bu deneysel bir yöntemdir ve herhangi bir zamanda değişebilir. Daha fazla bilgi için lütfen bkz. https://aka.ms/azuremlexperimental.

Çalışma alanından kayıt defterine bir veri varlığı paylaşın.

share(name, version, *, share_with_name, share_with_version, registry_name, **kwargs) -> Data

Parametreler

name

str

Gerekli

Veri varlığının adı.

version

str

Gerekli

Veri varlığının sürümü.

share_with_name

str

Paylaşacak veri varlığının adı.

share_with_version

str

Paylaşacak veri varlığının sürümü.

registry_name

str

Hedef kayıt defterinin adı.

Döndürülenler

Veri varlığı nesnesi.

Dönüş türü

Data

Örnekler

Veri varlığı örneği paylaşma.

       ml_client.data.share(
           name="data-asset-name",
           version="2.0",
           registry_name="my-registry",
           share_with_name="transformed-nyc-taxi-data-shared-from-ws",
           share_with_version="2.0",
       )