AdlaCompute Sınıf
Azure Machine Learning'de Azure Data Lake Analytics işlem hedeflerini yönetir.
Azure Data Lake Analytics, Azure bulutunda büyük bir veri analizi platformudur. Azure Machine Learning işlem hatlarıyla işlem hedefi olarak kullanılabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Machine Learning'de işlem hedefleri nelerdir?
ComputeTarget oluşturucu sınıfı.
Sağlanan çalışma alanıyla ilişkili bir İşlem nesnesinin bulut gösterimini alın. Alınan İşlem nesnesinin belirli türüne karşılık gelen bir alt sınıfın örneğini döndürür.
- Devralma
-
AdlaCompute
Oluşturucu
AdlaCompute(workspace, name)
Parametreler
Açıklamalar
Bunu kullanmadan önce bir Azure Data Lake Analytics hesabı oluşturun. Oluşturmak için bkz. Azure Data Lake Analytics kullanmaya başlama.
Aşağıdaki örnekte, yöntemini kullanarak çalışma alanına adla hesabı ekleme adımları gösterilmektedir attach_configuration .
adla_compute_name = 'testadl' # Name to associate with new compute in workspace
# ADLA account details needed to attach as compute to workspace
adla_account_name = "<adla_account_name>" # Name of the Azure Data Lake Analytics account
adla_resource_group = "<adla_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account
try:
# check if already attached
adla_compute = AdlaCompute(ws, adla_compute_name)
except ComputeTargetException:
print('attaching adla compute...')
attach_config = AdlaCompute.attach_configuration(resource_group=adla_resource_group, account_name=adla_account_name)
adla_compute = ComputeTarget.attach(ws, adla_compute_name, attach_config)
adla_compute.wait_for_completion()
print("Using ADLA compute:{}".format(adla_compute.cluster_resource_id))
print("Provisioning state:{}".format(adla_compute.provisioning_state))
print("Provisioning errors:{}".format(adla_compute.provisioning_errors))
Tam örnek şu kaynaktan edinilebilir: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-adla-as-compute-target.ipynb
Yöntemler
attach |
KALDIRIL -MIŞ. Mevcut bir Azure Data Lake Analytics işlem kaynağını sağlanan çalışma alanıyla ilişkilendirin. |
attach_configuration |
Azure Data Lake Analytics işlem hedefi eklemek için bir yapılandırma nesnesi oluşturun. |
delete |
AdlaCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından kaldırın. Bu nesne Azure Machine Learning aracılığıyla oluşturulduysa, buna karşılık gelen bulut tabanlı nesneler de silinir. Bu nesne dışarıdan oluşturulduysa ve yalnızca çalışma alanına eklendiyse, bir ComputeTargetException oluşturur ve hiçbir şey değişmez. |
deserialize |
JSON nesnesini AdlaCompute nesnesine dönüştürme. |
detach |
AdlaCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından ayırma. Temel alınan bulut nesneleri silinmez, yalnızca ilişkilendirme kaldırılır. |
refresh_state |
Nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin. Bu yöntem, ilgili bulut nesnesinin geçerli durumuna göre özellikleri güncelleştirir. Bu öncelikle işlem durumunun el ile yoklanması için kullanılır. |
serialize |
Bu AdlaCompute nesnesini JSON serileştirilmiş sözlüğüne dönüştürün. |
attach
KALDIRIL -MIŞ. attach_configuration
Bunun yerine yöntemini kullanın.
Mevcut bir Azure Data Lake Analytics işlem kaynağını sağlanan çalışma alanıyla ilişkilendirin.
static attach(workspace, name, resource_id)
Parametreler
- name
- str
Sağlanan çalışma alanının içindeki işlem kaynağıyla ilişkilendirilecek ad. Eklenecek işlem kaynağının adıyla eşleşmesi gerekmez.
Döndürülenler
İşlem nesnesinin AdlaCompute nesne gösterimi.
Dönüş türü
Özel durumlar
attach_configuration
Azure Data Lake Analytics işlem hedefi eklemek için bir yapılandırma nesnesi oluşturun.
static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)
Parametreler
- resource_group
- str
Data Lake Analytics hesabının bulunduğu kaynak grubunun adı.
Döndürülenler
İşlem nesnesi eklenirken kullanılacak yapılandırma nesnesi.
Dönüş türü
Özel durumlar
delete
AdlaCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından kaldırın.
Bu nesne Azure Machine Learning aracılığıyla oluşturulduysa, buna karşılık gelen bulut tabanlı nesneler de silinir. Bu nesne dışarıdan oluşturulduysa ve yalnızca çalışma alanına eklendiyse, bir ComputeTargetException oluşturur ve hiçbir şey değişmez.
delete()
Özel durumlar
deserialize
JSON nesnesini AdlaCompute nesnesine dönüştürme.
static deserialize(workspace, object_dict)
Parametreler
Döndürülenler
Sağlanan JSON nesnesinin AdlaCompute gösterimi.
Dönüş türü
Özel durumlar
Açıklamalar
Sağlanan çalışma alanı İşlem'in ilişkili olduğu çalışma alanı değilse bir ComputeTargetException oluşturur.
detach
AdlaCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından ayırma.
Temel alınan bulut nesneleri silinmez, yalnızca ilişkilendirme kaldırılır.
detach()
Özel durumlar
refresh_state
Nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin.
Bu yöntem, ilgili bulut nesnesinin geçerli durumuna göre özellikleri güncelleştirir. Bu öncelikle işlem durumunun el ile yoklanması için kullanılır.
refresh_state()
Özel durumlar
serialize
Bu AdlaCompute nesnesini JSON serileştirilmiş sözlüğüne dönüştürün.
serialize()
Döndürülenler
Bu AdlaCompute nesnesinin JSON gösterimi.
Dönüş türü
Özel durumlar
Geri Bildirim
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz.Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin