Image Sınıf
Azure Machine Learning Görüntüleri için soyut üst sınıfı tanımlar.
Bu sınıf KULLANIMDAN KALDıRıLMıŞTıR. Bunun yerine sınıfını Environment kullanın.
Görüntü oluşturucu.
Bu sınıf KULLANIMDAN KALDıRıLMıŞTıR. Bunun yerine sınıfını Environment kullanın.
Görüntü oluşturucu, sağlanan çalışma alanıyla ilişkilendirilmiş bir Görüntü nesnesinin bulut gösterimini almak için kullanılır. Alınan Image nesnesinin belirli türüne karşılık gelen bir alt sınıfın örneğini döndürür.
- Devralma
-
Image
Oluşturucu
Image(workspace, name=None, id=None, tags=None, properties=None, version=None)
Parametreler
- tags
- list
Görüntü sonuçlarını sağlanan listeye göre 'key' veya '[key, value]' değerine göre filtreler. Örn. ['key', ['key2', 'key2 value']]
- properties
- list
Görüntü sonuçlarını sağlanan listeye göre 'key' veya '[key, value]' değerine göre filtreler. Örn. ['key', ['key2', 'key2 value']]
- version
- str
Hem sürüm hem de ad belirtildiğinde Görüntünün belirli bir sürümünü döndürür.
- tags
- list
Görüntü sonuçlarını sağlanan listeye göre 'key' veya '[key, value]' değerine göre filtreler. Örn. ['key', ['key2', 'key2 value']]
- properties
- list
Görüntü sonuçlarını sağlanan listeye göre 'key' veya '[key, value]' değerine göre filtreler. Örn. ['key', ['key2', 'key2 value']]
Açıklamalar
Görüntü oluşturucu, sağlanan çalışma alanıyla ilişkili bir Image nesnesinin bulut gösterimini alır. Alınan Image nesnesinin belirli türüne karşılık gelen bir alt sınıfın örneğini döndürür.
Image nesnesi, bir kullanıcının Model öğesini olarak Webservicedağıtmak için kullanılır. Image nesnesi genellikle bir Model, yürütme betiği ve Model dağıtımı için gereken bağımlılıkları içerir. Image sınıfının Docker Görüntüleri için ContainerImage ve FPGA gibi görüntüler gibi birden çok alt sınıfı vardır.
Image sınıfından ContainerImage devralan bir sınıf örneği için sınıfına bakın.
Görüntüler genellikle görüntü kullanılmasını gerektiren iş akışlarında kullanılır. Çoğu iş akışı için bunun yerine sınıfını Environment kullanarak görüntünüzü tanımlamanız gerekir. Ardından Environment nesnesini yöntemiyle Modeldeploy()
kullanarak modeli bir web hizmeti olarak dağıtabilirsiniz.
Yerel Docker yüklemenize görüntü veya Dockerfile olarak indirilebilen bir görüntü oluşturmak için Model package()
yöntemini de kullanabilirsiniz.
Azure'da model dağıtmaya genel bakış için aşağıdaki bağlantıya bakın: https://aka.ms/azureml-how-deploy.
Yöntemler
add_properties |
Görüntüye özellikler ekleyin. |
add_tags |
Resme etiket ekleyin. |
create |
Sağlanan çalışma alanında bir görüntü oluşturun. |
delete |
Bir görüntüyü ilgili çalışma alanından silin. |
deserialize |
Bir json nesnesini Image nesnesine dönüştürün. |
image_configuration |
Görüntü yapılandırma nesnesi oluşturmak için soyut yöntem. |
list |
İlgili çalışma alanıyla ilişkili Görüntüleri listeleyin. Belirli parametrelerle filtrelenebilir. |
remove_tags |
Görüntüden etiketleri kaldırın. |
serialize |
Bu Image nesnesini JSON serileştirilmiş sözlüğüne dönüştürün. |
update |
Görüntüyü güncelleştirin. |
update_creation_state |
Bellek içi nesnenin geçerli durumunu yenileyin. İlgili bulut nesnesinin geçerli durumuna bağlı olarak nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin. Oluşturma durumunun el ile yoklanması için öncelikli olarak yararlıdır. |
wait_for_creation |
Görüntünün oluşturulmasının tamamlanmasını bekleyin. Görüntü oluşturma işleminin terminal durumuna ulaşmasını bekleyin. Başarılı olmayan bir terminal durumuna ulaşırsa bir WebserviceException oluşturur. |
add_properties
Görüntüye özellikler ekleyin.
add_properties(properties)
Parametreler
Özel durumlar
add_tags
Resme etiket ekleyin.
add_tags(tags)
Parametreler
Özel durumlar
create
Sağlanan çalışma alanında bir görüntü oluşturun.
static create(workspace, name, models, image_config)
Parametreler
- workspace
- <xref:<xref:workspace: azureml.core.workspace.Workspace>>
Bu görüntüyle ilişkilendirilecek çalışma alanı.
Bu görüntüyle paketlenecek Model nesnelerinin listesi. Boş bir liste olabilir.
- image_config
- ImageConfig
Bu görüntüyü yapılandırmak için kullanılacak görüntü yapılandırma nesnesi.
Döndürülenler
Oluşturulan Image nesnesi.
Dönüş türü
Özel durumlar
delete
Bir görüntüyü ilgili çalışma alanından silin.
delete()
Özel durumlar
Açıklamalar
Görüntü canlı bir web hizmeti için dağıtıldıysa bu yöntem başarısız olur.
deserialize
Bir json nesnesini Image nesnesine dönüştürün.
deserialize(workspace, image_payload)
Parametreler
- cls
Sınıf yöntemini gösterir.
Döndürülenler
Sağlanan JSON nesnesinin Görüntü gösterimi.
Dönüş türü
Özel durumlar
Açıklamalar
Sağlanan çalışma alanı görüntünün kaydedildiği çalışma alanı değilse bu yöntem başarısız olur.
image_configuration
Görüntü yapılandırma nesnesi oluşturmak için soyut yöntem.
abstract static image_configuration()
Özel durumlar
list
İlgili çalışma alanıyla ilişkili Görüntüleri listeleyin. Belirli parametrelerle filtrelenebilir.
static list(workspace, image_name=None, model_name=None, model_id=None, tags=None, properties=None)
Parametreler
- image_name
- str
Listeyi yalnızca belirli bir görüntü adıyla dağıtılan Görüntüleri içerecek şekilde filtreleyin.
- model_name
- str
Listeyi yalnızca belirli model adıyla dağıtılan Görüntüleri içerecek şekilde filtreleyin.
- model_id
- str
Listeyi yalnızca belirli model kimliğiyle dağıtılan Görüntüleri içerecek şekilde filtreleyin.
- tags
- list
Sağlanan listeye göre 'key' veya '[key, value]' ölçütüne göre filtreleyecektir. Örn. ['key', ['key2', 'key2 value']]
- properties
- list
Sağlanan listeye göre 'key' veya '[key, value]' ölçütüne göre filtreleyecektir. Örn. ['key', ['key2', 'key2 value']]
Döndürülenler
Sağlanan çalışma alanında görüntülerin filtrelenmiş listesi.
Dönüş türü
Özel durumlar
remove_tags
Görüntüden etiketleri kaldırın.
remove_tags(tags)
Parametreler
Özel durumlar
serialize
Bu Image nesnesini JSON serileştirilmiş sözlüğüne dönüştürün.
serialize()
Döndürülenler
Bu Görüntü nesnesinin JSON gösterimi.
Dönüş türü
Özel durumlar
update
Görüntüyü güncelleştirin.
update(tags)
Parametreler
Resmi güncelleştirmek için etiket sözlüğü. Mevcut etiketlerin üzerine yazar.
Özel durumlar
update_creation_state
Bellek içi nesnenin geçerli durumunu yenileyin.
İlgili bulut nesnesinin geçerli durumuna bağlı olarak nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin. Oluşturma durumunun el ile yoklanması için öncelikli olarak yararlıdır.
update_creation_state()
Özel durumlar
wait_for_creation
Görüntünün oluşturulmasının tamamlanmasını bekleyin.
Görüntü oluşturma işleminin terminal durumuna ulaşmasını bekleyin. Başarılı olmayan bir terminal durumuna ulaşırsa bir WebserviceException oluşturur.
wait_for_creation(show_output=False)
Parametreler
- show_output
- bool
Daha ayrıntılı çıktı yazdırmak için Boole seçeneği. Varsayılan değer False'tur.
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