ComputeTarget Sınıf

Azure Machine Learning tarafından yönetilen tüm işlem hedefleri için soyut üst sınıf.

İşlem hedefi, eğitim betiğinizi çalıştırdığınız veya hizmet dağıtımınızı barındırdığınız belirlenmiş bir işlem kaynağı/ortamıdır. Bu konum yerel makineniz veya bulut tabanlı bir işlem kaynağı olabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Machine Learning'de işlem hedefleri nelerdir?

ComputeTarget oluşturucu sınıfı.

Sağlanan çalışma alanıyla ilişkili bir compute nesnesinin bulut gösterimini alın. Alınan İşlem nesnesinin belirli türüne karşılık gelen bir alt sınıfın örneğini döndürür.

Oluşturucu

ComputeTarget(workspace, name)

Parametreler

Name	Description
workspace Gerekli	Workspace Alınacak İşlem nesnesini içeren çalışma alanı nesnesi.
name Gerekli	str Alınacak İşlem nesnesinin adı.
workspace Gerekli	Workspace Alınacak İşlem nesnesini içeren çalışma alanı nesnesi.
name Gerekli	str Alınacak İşlem nesnesinin adı.

Açıklamalar

Sağlanan çalışma alanıyla ilişkili bir compute nesnesinin bulut gösterimini almak için ComputeTarget oluşturucuyu kullanın. Oluşturucu, alınan İşlem nesnesinin belirli türüne karşılık gelen bir alt sınıfın örneğini döndürür. İşlem nesnesi bulunamazsa, bir ComputeTargetException oluşturulur.

Yöntemler

attach	Belirtilen ad ve yapılandırma bilgilerini kullanarak çalışma alanına bir İşlem nesnesi ekleyin.
create	İşlem türünü ve ilgili yapılandırmayı belirterek bir İşlem nesnesi sağlayın. Bu yöntem, mevcut bir işlem hedefi eklemek yerine yeni bir işlem hedefi oluşturur.
delete	compute nesnesini ilişkili çalışma alanından kaldırın. Bu soyut yöntem alt sınıfları ComputeTargettarafından uygulanır.
deserialize	JSON nesnesini İşlem nesnesine dönüştürme.
detach	İşlem nesnesini ilişkili çalışma alanından ayırma. Bu soyut yöntem alt sınıfları ComputeTargettarafından uygulanır. Temel alınan bulut nesneleri silinmez, yalnızca bunların ilişkilendirmeleri kaldırılır.
get_status	İşlem nesnesinin geçerli sağlama durumunu alın.
list	Çalışma alanı içindeki tüm ComputeTarget nesnelerini listeleyin. Belirli bir İşlem türüne karşılık gelen örnekli alt nesnelerin listesini döndürür. Nesneler öğesinin alt öğeleridir ComputeTarget.
refresh_state	Nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin. İlgili bulut nesnesinin geçerli durumuna göre özellikleri güncelleştirin. Bu, işlem durumunun el ile yoklanması için kullanışlıdır. Bu soyut yöntem alt sınıfları ComputeTargettarafından uygulanır.
serialize	Bu İşlem nesnesini serileştirilmiş JSON sözlüğüne dönüştürün.
wait_for_completion	Geçerli sağlama işleminin kümede tamamlanmasını bekleyin. Bu yöntem, işlem nesnesini yoklarken bir sorun varsa döndürür ComputeTargetException .

attach

Belirtilen ad ve yapılandırma bilgilerini kullanarak çalışma alanına bir İşlem nesnesi ekleyin.

static attach(workspace, name, attach_configuration)

Parametreler

Name	Description
workspace Gerekli	Workspace İşlem nesnesinin ekli olduğu çalışma alanı nesnesi.
name Gerekli	str İşlem nesnesiyle ilişkilendirilecek ad.
attach_configuration Gerekli	ComputeTargetAttachConfiguration Eklenecek compute nesnesinin türünü ve nasıl yapılandırıldığını belirlemek için kullanılan bir ComputeTargetAttachConfiguration nesnesi.

Döndürülenler

Tür	Description
ComputeTarget	Eklenen nesne türüne karşılık gelen ComputeTarget alt öğesi örneği.

Özel durumlar

Tür	Description
ComputeTargetException

Açıklamalar

parametresine attach_configuration geçirilir nesne türü, alt sınıflarından herhangi birinde işlevi kullanılarak ComputeTargetAttachConfiguration oluşturulmuş bir attach_configuration nesnedirComputeTarget.

Aşağıdaki örnek, AdlaCompute yöntemini kullanarak attach_configuration bir ADLA hesabını çalışma alanına nasıl ekleyebilmek olduğunu gösterir.


   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

create

İşlem türünü ve ilgili yapılandırmayı belirterek bir İşlem nesnesi sağlayın.

Bu yöntem, mevcut bir işlem hedefi eklemek yerine yeni bir işlem hedefi oluşturur.

static create(workspace, name, provisioning_configuration)

Parametreler

Name	Description
workspace Gerekli	Workspace altında İşlem nesnesinin oluşturulacağı çalışma alanı nesnesi.
name Gerekli	str İşlem nesnesiyle ilişkilendirilecek ad.
provisioning_configuration Gerekli	ComputeTargetProvisioningConfiguration Sağlanması gereken compute nesnesinin türünü ve nasıl yapılandırıldığını belirlemek için kullanılan bir ComputeTargetProvisioningConfiguration nesnesi.

Döndürülenler

Tür	Description
ComputeTarget	Sağlanan nesne türüne karşılık gelen ComputeTarget alt öğesi örneği.

Özel durumlar

Tür	Description
ComputeTargetException

Açıklamalar

Sağlanan nesnenin türü, sağlanan sağlama yapılandırması tarafından belirlenir.

Aşağıdaki örnekte, tarafından AmlCompute sağlanan kalıcı bir işlem hedefi oluşturulur. provisioning_configuration Bu örnekteki parametre türündedirAmlComputeProvisioningConfiguration.


   from azureml.core.compute import ComputeTarget, AmlCompute
   from azureml.core.compute_target import ComputeTargetException

   # Choose a name for your CPU cluster
   cpu_cluster_name = "cpu-cluster"

   # Verify that cluster does not exist already
   try:
       cpu_cluster = ComputeTarget(workspace=ws, name=cpu_cluster_name)
       print('Found existing cluster, use it.')
   except ComputeTargetException:
       compute_config = AmlCompute.provisioning_configuration(vm_size='STANDARD_D2_V2',
                                                              max_nodes=4)
       cpu_cluster = ComputeTarget.create(ws, cpu_cluster_name, compute_config)

   cpu_cluster.wait_for_completion(show_output=True)

Tam örnek şu kaynaktan edinilebilir: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/training/train-on-amlcompute/train-on-amlcompute.ipynb

delete

compute nesnesini ilişkili çalışma alanından kaldırın.

Bu soyut yöntem alt sınıfları ComputeTargettarafından uygulanır.

abstract delete()

Açıklamalar

Bu nesne Azure Machine Learning aracılığıyla oluşturulduysa, buna karşılık gelen bulut tabanlı nesneler de silinir. Bu nesne dışarıdan oluşturulduysa ve yalnızca çalışma alanına eklendiyse, bu yöntem bir özel durum oluşturur ve hiçbir şey değişmez.

deserialize

JSON nesnesini İşlem nesnesine dönüştürme.

abstract static deserialize(workspace, object_dict)

Parametreler

Name	Description
workspace Gerekli	Workspace İşlem nesnesinin ilişkili olduğu çalışma alanı nesnesi.
object_dict Gerekli	dict İşlem nesnesine dönüştürülecek JSON nesnesi.

Döndürülenler

Tür	Description
ComputeTarget	Sağlanan JSON nesnesinin İşlem gösterimi.

Açıklamalar

Sağlanan çalışma alanı İşlem'in ilişkili olduğu çalışma alanı değilse bir ComputeTargetException oluşturur.

detach

İşlem nesnesini ilişkili çalışma alanından ayırma.

Bu soyut yöntem alt sınıfları ComputeTargettarafından uygulanır. Temel alınan bulut nesneleri silinmez, yalnızca bunların ilişkilendirmeleri kaldırılır.

abstract detach()

get_status

İşlem nesnesinin geçerli sağlama durumunu alın.

get_status()

Döndürülenler

Tür	Description
str	Geçerli `provisioning_state`.

Açıklamalar

Döndürülen değerler ProvisioningState için Azure REST API Başvurusu'nda listelenir.

list

Çalışma alanı içindeki tüm ComputeTarget nesnelerini listeleyin.

Belirli bir İşlem türüne karşılık gelen örnekli alt nesnelerin listesini döndürür. Nesneler öğesinin alt öğeleridir ComputeTarget.

static list(workspace)

Parametreler

Name	Description
workspace Gerekli	Workspace Listelendirecek nesneleri içeren çalışma alanı nesnesi.

Döndürülenler

Tür	Description
list[ComputeTarget]	Çalışma alanı içindeki işlem hedeflerinin listesi.

Özel durumlar

Tür	Description
ComputeTargetException

refresh_state

Nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin.

İlgili bulut nesnesinin geçerli durumuna göre özellikleri güncelleştirin. Bu, işlem durumunun el ile yoklanması için kullanışlıdır.

Bu soyut yöntem alt sınıfları ComputeTargettarafından uygulanır.

abstract refresh_state()

serialize

Bu İşlem nesnesini serileştirilmiş JSON sözlüğüne dönüştürün.

abstract serialize()

Döndürülenler

Tür	Description
dict	Bu İşlem nesnesinin JSON gösterimi.

wait_for_completion

Geçerli sağlama işleminin kümede tamamlanmasını bekleyin.

Bu yöntem, işlem nesnesini yoklarken bir sorun varsa döndürür ComputeTargetException .

wait_for_completion(show_output=False, is_delete_operation=False)

Parametreler

Name	Description
show_output	bool Daha ayrıntılı çıkış sağlanıp sağlanmayacağını gösterir. Default value: False
is_delete_operation	bool İşlemin silme amaçlı olup olmadığını gösterir. Default value: False

Özel durumlar

Tür	Description
ComputeTargetException

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?