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.
Oluşturucu
Environment(name, **kwargs)
Parametreler
| Name | Description |
|---|---|
|
name
Gerekli
|
Ortamın adı. Uyarı Ortam adınızı "Microsoft" veya "AzureML" ile başlatmayın. "Microsoft" ve "AzureML" ön ekleri, seçilmiş ortamlar için ayrılmıştır. Seçilen ortamlar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Yeniden kullanılabilir ortamlar 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 ortamlar oluşturma ve yönetme.
Ortamın Azure Machine Learning'de oluşturulmasının çeşitli yolları vardır; örneğin:
Yeni bir Ortam nesnesi başlatın.
Ortam sınıfı yöntemlerinden birini kullanın: from_conda_specification, from_pip_requirementsveya from_existing_conda_environment.
submit Deneme sınıfı yöntemini kullanarak bir nesneyle birlikte bir ortam belirtmeden deneme çalıştırması Estimator gönderin.
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 kullanan 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 ve ortamı derlemek için Docker kapsayıcılarının kullanılıp kullanılmaymayacağıyla ilgili ayarlar 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. Yeni bir adla ortam nesnesinin yeni bir örneğini 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 bağımlılarıyla 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 döndür. 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 ortamları 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 bir 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 yönelik tam URI'yi döndürür. |
build
Bulutta bu ortam için bir Docker görüntüsü oluşturun.
build(workspace, image_build_compute=None)
Parametreler
| Name | Description |
|---|---|
|
workspace
Gerekli
|
Görüntünün depolandığı çalışma alanı ve ilişkili Azure Container Registry. |
|
image_build_compute
|
Görüntü derlemesinin gerçekleştirileceği 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
|
Peron. Linux, Windows veya OSX'in 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 gösterilmektedir. Lütfen 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 derleyin ve isteğe bağlı olarak çalışma alanıyla ilişkilendirilmiş 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.
Yeni bir adla ortam nesnesinin yeni bir örneğini 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 depodan geliyorsa ve yetkilendirme AzureML çalışma alanı düzeyinde ayarlanmadıysa container_registry gereklidir
from_dockerfile
İsteğe bağlı python bağımlılarıyla 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 dosyanın 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 bir conda ortamının adı. |
Döndürülenler
| Tür | Description |
|---|---|
|
Conda belirtimi 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 döndür.
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
|
Çalışma alanı |
|
name
Gerekli
|
Ortam adı |
|
version
Gerekli
|
Ortam sürümü |
|
labels
Gerekli
|
Ortamı ile etiketlenecek değerler |
list
Çalışma alanında ortamları 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
|
Çalışma alanı |
|
name
Gerekli
|
|
Döndürülenler
| Tür | Description |
|---|---|
|
Ortam nesnesini döndürür |
save_to_directory
Öznitelikler
environment_variables
Çalışma zamanı değişkenlerini ayarlamak için azureml.core.RunConfiguration nesnesini kullanın.