Environment Sınıf
Makine öğrenmesi denemeleri için yeniden üretilebilir bir Python ortamı yapılandırılır.
Ortam, veri hazırlama, eğitim ve web hizmetine dağıtım dahil olmak üzere makine öğrenmesi denemelerinde kullanılan Python paketlerini, ortam değişkenlerini ve Docker ayarlarını tanımlar. Ortam, Azure Machine Learning'de Workspaceyönetilir ve sürümü oluşturulur. Mevcut bir ortamı güncelleştirebilir ve yeniden kullanmak üzere bir sürüm alabilirsiniz. Ortamlar, oluşturuldukları çalışma alanına özeldir ve farklı çalışma alanlarında kullanılamaz.
Ortamlar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Yeniden kullanılabilir ortamları oluşturma ve yönetme.
Sınıf Ortamı oluşturucu.
- Devralma
-
azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElementEnvironment
Oluşturucu
Environment(name, **kwargs)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
name
Gerekli
|
Ortamın adı. Not Ortam adınızı "Microsoft" veya "AzureML" ile başlatmayın. "Microsoft" ve "AzureML" ön ekleri, seçilen ortamlar için ayrılmıştır. Seçilen ortamlar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Yeniden kullanılabilir ortamları oluşturma ve yönetme. |
Açıklamalar
Azure Machine Learning, kendi ortamlarınızı oluşturmak için iyi başlangıç noktaları sunan önceden tanımlanmış ortamlar olan seçilmiş ortamlar sağlar. Seçilen ortamlar önbelleğe alınmış Docker görüntüleriyle desteklenir ve daha düşük çalıştırma hazırlama maliyeti sağlar. Seçilen ortamlar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Yeniden kullanılabilir ortamları oluşturma ve yönetme.
Aşağıdakiler dahil olmak üzere Azure Machine Learning'de ortam oluşturmanın çeşitli yolları vardır:
Yeni bir Ortam nesnesi başlatın.
Ortam sınıfı yöntemlerinden birini kullanın: from_conda_specification, from_pip_requirementsveya from_existing_conda_environment.
submit Bir nesne dahil olmak üzere Estimator bir ortam belirtmeden deneme çalıştırması göndermek için Experiment sınıfının yöntemini kullanın.
Aşağıdaki örnek, yeni bir ortamın nasıl başlatılabilir olduğunu gösterir.
from azureml.core import Environment
myenv = Environment(name="myenv")
Bir ortamı kaydederek yönetebilirsiniz. Bunu yaparak ortamın sürümlerini izleyebilir ve bunları gelecekteki çalıştırmalarda yeniden kullanabilirsiniz.
myenv.register(workspace=ws)
Ortamlarla çalışma hakkında daha fazla örnek için bkz. Ortamları kullanma Jupyter Notebook.
Değişkenler
Name | Description |
---|---|
Environment.databricks
|
bölümünde azureml.core.databricks.DatabricksSection kitaplık bağımlılıkları yapılandırılır. |
docker
|
Bu bölümde, ortamın belirtimlerine göre oluşturulmuş son Docker görüntüsüyle ilgili ayarlar ve ortamı derlemek için Docker kapsayıcılarının kullanılıp kullanılmaydığı yapılandırılır. |
inferencing_stack_version
|
Bu bölüm, görüntüye eklenen çıkarım yığını sürümünü belirtir. Çıkarım yığını eklemekten kaçınmak için bu değeri ayarlamayın. Geçerli değer: "latest". |
python
|
Bu bölüm, hedef işlemde hangi Python ortamının ve yorumlayıcının kullanılacağını belirtir. |
spark
|
bölümünde Spark ayarları yapılandırılır. Yalnızca çerçeve PySpark olarak ayarlandığında kullanılır. |
r
|
Bu bölüm, hedef işlemde hangi R ortamının kullanılacağını belirtir. |
version
|
Ortamın sürümü. |
asset_id
|
Varlık Kimliği. Bir ortam kaydedildiğinde doldurulur. |
Yöntemler
add_private_pip_wheel |
Diskteki özel pip tekerlek dosyasını çalışma alanına bağlı Azure depolama blobuna yükleyin. Çalışma alanı depolama blobunda aynı ada sahip bir özel pip tekerleği zaten varsa bir özel durum oluşturur. |
build |
Bulutta bu ortam için bir Docker görüntüsü oluşturun. |
build_local |
Yerel Docker veya conda ortamını oluşturun. |
clone |
Ortam nesnesini klonlayın. Ortam nesnesinin yeni bir örneğini yeni bir adla döndürür. |
from_conda_specification |
Ortam belirtimi YAML dosyasından ortam nesnesi oluşturun. Ortam belirtimi YAML dosyasını almak için conda kullanıcı kılavuzunda Ortamları yönetme bölümüne bakın. |
from_docker_build_context |
Docker derleme bağlamından ortam nesnesi oluşturma. |
from_docker_image |
İsteğe bağlı Python bağımlılarına sahip bir temel docker görüntüsünden ortam nesnesi oluşturun. conda_specification veya pip_requirements belirtilirse Python katmanı ortama eklenir. conda_specification ve pip_requirements birbirini dışlar. |
from_dockerfile |
İsteğe bağlı Python bağımlılarına sahip bir Dockerfile'dan ortam nesnesi oluşturun. conda_specification veya pip_requirements belirtilirse Python katmanı ortama eklenir. conda_specification ve pip_requirements birbirini dışlar. |
from_existing_conda_environment |
Yerel olarak var olan bir conda ortamından oluşturulan bir ortam nesnesi oluşturun. Mevcut conda ortamlarının listesini almak için komutunu çalıştırın |
from_pip_requirements |
Pip gereksinimleri dosyasından oluşturulan bir ortam nesnesi oluşturun. pip_version belirtilmezse sabitlenmemiş pip bağımlılığı eklenir. |
get |
Ortam nesnesini döndürür. Etiket belirtilirse, daha önce değerle etiketlenmiş nesne döndürülür. Yalnızca bir sürüm veya etiket parametresi belirtilebilir. Her ikisi de kaçırılırsa, Ortam nesnesinin en son sürümü döndürülür. |
get_image_details |
Görüntü ayrıntılarını döndür. |
label |
Çalışma alanınızdaki ortam nesnesini belirtilen değerlerle etiketleyin. |
list |
Çalışma alanında ortamlar içeren bir sözlük döndürür. |
load_from_directory |
Dizindeki dosyalardan bir ortam tanımı yükleyin. |
register |
Ortam nesnesini çalışma alanınıza kaydedin. |
save_to_directory |
Ortam tanımını kolayca düzenlenebilir biçimde bir dizine kaydedin. |
add_private_pip_wheel
Diskteki özel pip tekerlek dosyasını çalışma alanına bağlı Azure depolama blobuna yükleyin.
Çalışma alanı depolama blobunda aynı ada sahip bir özel pip tekerleği zaten varsa bir özel durum oluşturur.
static add_private_pip_wheel(workspace, file_path, exist_ok=False)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
workspace
Gerekli
|
Özel pip tekerleğini kaydetmek için kullanılacak çalışma alanı nesnesi. |
file_path
Gerekli
|
Dosya uzantısı da dahil olmak üzere disk üzerindeki yerel pip tekerleğinin yolu. |
exist_ok
|
Tekerlek zaten varsa özel durum oluşturup oluşturmayacağını gösterir. Default value: False
|
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Conda bağımlılıklarında kullanmak üzere Azure blob depolamada karşıya yüklenen pip tekerleğine tam URI'yi döndürür. |
build
Bulutta bu ortam için bir Docker görüntüsü oluşturun.
build(workspace, image_build_compute=None)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
workspace
Gerekli
|
Çalışma alanı ve ilişkili Azure Container Registry görüntünün depolandığı yer. |
image_build_compute
|
Görüntü derlemesinin gerçekleşeceği işlem adı Default value: None
|
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Görüntü derleme ayrıntıları nesnesini döndürür. |
build_local
Yerel Docker veya conda ortamını oluşturun.
build_local(workspace, platform=None, **kwargs)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
workspace
Gerekli
|
Çalışma alanı. |
platform
|
Platform. Linux, Windows veya OSX'lerden biri. Geçerli platform varsayılan olarak kullanılır. Default value: None
|
kwargs
Gerekli
|
Gelişmiş anahtar sözcük bağımsız değişkenleri |
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Konsola devam eden Docker veya conda derleme çıkışını akışla aktarır. |
Açıklamalar
Aşağıdaki örneklerde yerel ortam oluşturma adımları gösterilir. Çalışma alanının geçerli bir azureml.core.workspace.Workspace nesnesi olarak örneklendiğinden emin olun
Yerel conda ortamı oluşturma
from azureml.core import Environment
myenv = Environment(name="myenv")
registered_env = myenv.register(workspace)
registered_env.build_local(workspace)
Yerel docker ortamı oluşturma
from azureml.core import Environment
myenv = Environment(name="myenv")
registered_env = myenv.register(workspace)
registered_env.build_local(workspace, useDocker=True)
Docker görüntüsünü yerel olarak oluşturun ve isteğe bağlı olarak çalışma alanıyla ilişkili kapsayıcı kayıt defterine gönderin
from azureml.core import Environment
myenv = Environment(name="myenv")
registered_env = myenv.register(workspace)
registered_env.build_local(workspace, useDocker=True, pushImageToWorkspaceAcr=True)
clone
Ortam nesnesini klonlayın.
Ortam nesnesinin yeni bir örneğini yeni bir adla döndürür.
clone(new_name)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
new_name
Gerekli
|
Yeni ortam adı |
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Yeni ortam nesnesi |
from_conda_specification
Ortam belirtimi YAML dosyasından ortam nesnesi oluşturun.
Ortam belirtimi YAML dosyasını almak için conda kullanıcı kılavuzunda Ortamları yönetme bölümüne bakın.
static from_conda_specification(name, file_path)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
name
Gerekli
|
Ortam adı. |
file_path
Gerekli
|
Conda ortamı belirtimi YAML dosya yolu. |
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Ortam nesnesi. |
from_docker_build_context
Docker derleme bağlamından ortam nesnesi oluşturma.
static from_docker_build_context(name, docker_build_context)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
name
Gerekli
|
Ortam adı. |
docker_build_context
Gerekli
|
DockerBuildContext nesnesi. |
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Ortam nesnesi. |
from_docker_image
İsteğe bağlı Python bağımlılarına sahip bir temel docker görüntüsünden ortam nesnesi oluşturun.
conda_specification veya pip_requirements belirtilirse Python katmanı ortama eklenir. conda_specification ve pip_requirements birbirini dışlar.
static from_docker_image(name, image, container_registry=None, conda_specification=None, pip_requirements=None)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
name
Gerekli
|
Ortam adı. |
image
Gerekli
|
tam görüntü adı. |
conda_specification
|
conda belirtim dosyası. Default value: None
|
container_registry
|
özel kapsayıcı deposu ayrıntıları. Default value: None
|
pip_requirements
|
pip requirements file. Default value: None
|
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Ortam nesnesi. |
Açıklamalar
Temel görüntü yetkilendirme gerektiren özel depodansa ve Yetkilendirme AzureML çalışma alanı düzeyinde ayarlanmadıysa container_registry gereklidir
from_dockerfile
İsteğe bağlı Python bağımlılarına sahip bir Dockerfile'dan ortam nesnesi oluşturun.
conda_specification veya pip_requirements belirtilirse Python katmanı ortama eklenir. conda_specification ve pip_requirements birbirini dışlar.
static from_dockerfile(name, dockerfile, conda_specification=None, pip_requirements=None)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
name
Gerekli
|
Ortam adı. |
dockerfile
Gerekli
|
Dockerfile içeriği veya dosya yolu. |
conda_specification
|
conda belirtim dosyası. Default value: None
|
pip_requirements
|
pip requirements file. Default value: None
|
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Ortam nesnesi. |
from_existing_conda_environment
Yerel olarak var olan bir conda ortamından oluşturulan bir ortam nesnesi oluşturun.
Mevcut conda ortamlarının listesini almak için komutunu çalıştırın conda env list
. Daha fazla bilgi için conda kullanıcı kılavuzunda Ortamları yönetme bölümüne bakın.
static from_existing_conda_environment(name, conda_environment_name)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
name
Gerekli
|
Ortam adı. |
conda_environment_name
Gerekli
|
Yerel olarak var olan conda ortamının adı. |
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Conda belirtim dosyasını dışarı aktarma işlemi başarısız olursa ortam nesnesi veya Hiçbiri. |
from_pip_requirements
Pip gereksinimleri dosyasından oluşturulan bir ortam nesnesi oluşturun.
pip_version belirtilmezse sabitlenmemiş pip bağımlılığı eklenir.
static from_pip_requirements(name, file_path, pip_version=None)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
name
Gerekli
|
Ortam adı. |
file_path
Gerekli
|
Pip gereksinimleri dosya yolu. |
pip_version
|
Conda ortamı için Pip sürümü. Default value: None
|
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Ortam nesnesi. |
get
Ortam nesnesini döndürür.
Etiket belirtilirse, daha önce değerle etiketlenmiş nesne döndürülür. Yalnızca bir sürüm veya etiket parametresi belirtilebilir. Her ikisi de kaçırılırsa, Ortam nesnesinin en son sürümü döndürülür.
static get(workspace, name, version=None, label=None)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
workspace
Gerekli
|
Ortamı içeren çalışma alanı. |
name
Gerekli
|
Döndürülecek ortamın adı. |
version
|
Döndürülecek ortamın sürümü. Default value: None
|
label
|
Ortam etiketi değeri. Default value: None
|
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Ortam nesnesi. |
get_image_details
Görüntü ayrıntılarını döndür.
get_image_details(workspace)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
workspace
Gerekli
|
Çalışma alanı. |
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Görüntü ayrıntılarını dikte olarak döndürür |
label
Çalışma alanınızdaki ortam nesnesini belirtilen değerlerle etiketleyin.
static label(workspace, name, version, labels)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
workspace
Gerekli
|
ResourceName |
name
Gerekli
|
Ortam adı |
version
Gerekli
|
Ortam sürümü |
labels
Gerekli
|
Ortam'ı ile etikete eklemek için değerler |
list
Çalışma alanında ortamlar içeren bir sözlük döndürür.
static list(workspace)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
workspace
Gerekli
|
Ortamların listelendiği çalışma alanı. |
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
<xref:builtin.dict>[str, Environment]
|
Ortam nesnelerinin sözlüğü. |
load_from_directory
Dizindeki dosyalardan bir ortam tanımı yükleyin.
static load_from_directory(path)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
path
Gerekli
|
Kaynak dizinin yolu. |
register
Ortam nesnesini çalışma alanınıza kaydedin.
register(workspace)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
workspace
Gerekli
|
ResourceName |
name
Gerekli
|
|
Döndürülenler
Tür | Description |
---|---|
Ortam nesnesini döndürür |
save_to_directory
Ortam tanımını kolayca düzenlenebilir biçimde bir dizine kaydedin.
save_to_directory(path, overwrite=False)
Parametreler
Name | Description |
---|---|
path
Gerekli
|
Hedef dizinin yolu. |
overwrite
|
Mevcut dizinin üzerine yazılması gerekiyorsa. Varsayılan değer false'tur. Default value: False
|
Öznitelikler
environment_variables
Çalışma zamanı değişkenlerini ayarlamak için azureml.core.RunConfiguration nesnesini kullanın.