MpiStep Sınıf

MPI işini çalıştırmak için bir Azure ML işlem hattı adımı oluşturur.

MpiStep kullanma örneği için not defterine https://aka.ms/pl-style-transbakın.

MPI işini çalıştırmak için bir Azure ML işlem hattı adımı oluşturun.

KALDIRIL -MIŞ. Bunun yerine öğesini CommandStep kullanın. Örnek için bkz. CommandStep ile işlem hatlarında dağıtılmış eğitimi çalıştırma.

Devralma

PythonScriptStep

MpiStep

Oluşturucu

MpiStep(name=None, source_directory=None, script_name=None, arguments=None, compute_target=None, node_count=None, process_count_per_node=None, inputs=None, outputs=None, allow_reuse=True, version=None, hash_paths=None, **kwargs)

Parametreler

Name	Description
name	str [Gerekli] Modülün adı. varsayılan değer: None
source_directory	str [Gerekli] Python betiği, conda env ve adımda kullanılan diğer kaynakları içeren bir klasör. varsayılan değer: None
script_name	str [Gerekli] ile ilgili Bir Python betiğinin source_directoryadı. varsayılan değer: None
arguments	list [Gerekli] Komut satırı bağımsız değişkenlerinin listesi. varsayılan değer: None
compute_target	AmlCompute, str [Gerekli] Kullanılacak işlem hedefi. varsayılan değer: None
node_count	int [Gerekli] Eğitim için kullanılan işlem hedefindeki düğüm sayısı. 1'den büyükse, bir mpi dağıtılmış işi çalıştırılır. Dağıtılmış işler için yalnızca AmlCompute işlem hedefi desteklenir. PipelineParameter değerleri desteklenir. varsayılan değer: None
process_count_per_node	int [Gerekli] Düğüm başına işlem sayısı. 1'den büyükse, bir mpi dağıtılmış işi çalıştırılır. Dağıtılmış işler için yalnızca AmlCompute işlem hedefi desteklenir. PipelineParameter değerleri desteklenir. varsayılan değer: None
inputs	list[Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, PipelineOutputAbstractDataset, DatasetConsumptionConfig]] Giriş bağlantı noktası bağlamalarının listesi. varsayılan değer: None
outputs	list[Union[PipelineData, PipelineOutputAbstractDataset, OutputPortBinding]] Çıkış bağlantı noktası bağlamalarının listesi. varsayılan değer: None
params Gerekli	dict "AML_PARAMETER_" ile ortam değişkenleri olarak kaydedilen ad-değer çiftlerinin sözlüğü.
allow_reuse	bool Aynı ayarlarla yeniden çalıştırıldığında adımın önceki sonuçları yeniden kullanıp kullanmayacağını gösterir. Yeniden kullan özelliği varsayılan olarak etkindir. Adım içeriği (betikler/bağımlılıklar) ve girişler ve parametreler değişmeden kalırsa, bu adımın önceki çalıştırmasından elde edilen çıkış yeniden kullanılır. Adımı yeniden kullanırken, işi hesaplamaya göndermek yerine, önceki çalıştırmanın sonuçları sonraki adımlarda hemen kullanılabilir hale gelir. Giriş olarak Azure Machine Learning veri kümelerini kullanıyorsanız, yeniden kullanım, temel alınan verilerin değişip değişmediğine değil, veri kümesinin tanımının değişip değişmediğine göre belirlenir. varsayılan değer: True
version	str Modülün işlev değişikliğini belirtmek için isteğe bağlı bir sürüm etiketi. varsayılan değer: None
hash_paths	list KULLANIMDAN KALKTI: artık gerekli değil. Adım içeriğinde yapılan değişiklikler denetlenirken karmaya giden yolların listesi. Hiçbir değişiklik algılanırsa, işlem hattı önceki çalıştırmanın adım içeriğini yeniden kullanır. Varsayılan olarak, .amlignore veya .gitignore içinde listelenen dosyalar dışında içeriğinin source_directory karması oluşturulur. varsayılan değer: None
use_gpu Gerekli	bool Denemeyi çalıştıracak ortamın GPU'ları destekleyip desteklemediğini gösterir. True ise, ortamda GPU tabanlı varsayılan bir Docker görüntüsü kullanılır. False ise CPU tabanlı bir görüntü kullanılır. Varsayılan docker görüntüleri (CPU veya GPU) yalnızca parametre ayarlanmadıysa custom_docker_image kullanılır. Bu ayar yalnızca Docker özellikli işlem hedeflerinde kullanılır.
use_docker Gerekli	bool Denemeyi çalıştıracak ortamın Docker tabanlı olması gerekip gerekmediğini gösterir.
custom_docker_image Gerekli	str Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı görüntü kullanılır.
image_registry_details Gerekli	ContainerRegistry Docker görüntü kayıt defterinin ayrıntıları.
user_managed Gerekli	bool Azure ML'nin mevcut bir Python ortamını yeniden kullanıp kullanmadığını gösterir; False, Azure ML'nin conda bağımlılıkları belirtimini temel alan bir Python ortamı oluşturacağı anlamına gelir.
conda_packages Gerekli	list Python ortamına eklenecek conda paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
pip_packages Gerekli	list Python ortamına eklenecek pip paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
pip_requirements_file_path Gerekli	str Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu. Bu parametre, parametresiyle birlikte pip_packages belirtilebilir.
environment_definition Gerekli	EnvironmentDefinition Deneme için EnvironmentDefinition. PythonSection ve DockerSection ile ortam değişkenlerini içerir. MpiStep yapısına diğer parametreler aracılığıyla doğrudan sunulmayan tüm ortam seçenekleri environment_definition parametresi kullanılarak ayarlanabilir. Bu parametre belirtilirse, use_gpu, custom_docker_image, conda_packages veya pip_packages gibi ortamla ilgili diğer parametrelerden önceliklidir ve bu geçersiz birleşimlerde hatalar bildirilir.
name Gerekli	str [Gerekli] Modülün adı.
source_directory Gerekli	str [Gerekli] Python betiği, conda env ve adımda kullanılan diğer kaynakları içeren bir klasör.
script_name Gerekli	str [Gerekli] ile ilgili Bir Python betiğinin source_directoryadı.
arguments Gerekli	list [Gerekli] Komut satırı bağımsız değişkenlerinin listesi.
compute_target Gerekli	<xref:azureml.core.compute.AmlComputeCompute>, str [Gerekli] Kullanılacak işlem hedefi.
node_count Gerekli	int [Gerekli] Eğitim için kullanılan işlem hedefindeki düğüm sayısı. 1'den büyükse, mpi dağıtılmış işi çalıştırılır. Dağıtılmış işler için yalnızca AmlCompute işlem hedefi desteklenir. PipelineParameter değerleri desteklenir.
process_count_per_node Gerekli	int [Gerekli] Düğüm başına işlem sayısı. 1'den büyükse, mpi dağıtılmış işi çalıştırılır. Dağıtılmış işler için yalnızca AmlCompute işlem hedefi desteklenir. PipelineParameter değerleri desteklenir.
inputs Gerekli	list[Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, PipelineOutputAbstractDataset, DatasetConsumptionConfig]] Giriş bağlantı noktası bağlamalarının listesi.
outputs Gerekli	list[Union[PipelineData, OutputDatasetConfig, PipelineOutputAbstractDataset, OutputPortBinding]] Çıkış bağlantı noktası bağlamalarının listesi.
params Gerekli	dict ">>AML_PARAMETER_<<" ile ortam değişkenleri olarak kaydedilen ad-değer çiftlerinin sözlüğü.
allow_reuse Gerekli	bool Aynı parametrelerle yeniden çalıştırıldığında adımın önceki sonuçları yeniden kullanıp kullanmayacağını gösterir, bu adımın önceki çalıştırmasından elde edilen çıkış yeniden kullanılır. Adımı yeniden kullanırken, işi hesaplamaya göndermek yerine, önceki çalıştırmanın sonuçları sonraki adımlarda hemen kullanılabilir hale gelir. Giriş olarak Azure Machine Learning veri kümelerini kullanıyorsanız, yeniden kullanım, temel alınan verilerin değişip değişmediğine değil, veri kümesinin tanımının değişip değişmediğine göre belirlenir.
version Gerekli	str Modülün işlev değişikliğini belirtmek için isteğe bağlı sürüm etiketi
hash_paths Gerekli	list KULLANIMDAN KALKTI: artık gerekli değil. Adım içeriğinde yapılan değişiklikler denetlenirken karmaya giden yolların listesi. Hiçbir değişiklik algılanırsa, işlem hattı önceki çalıştırmanın adım içeriğini yeniden kullanır. Varsayılan olarak, .amlignore veya .gitignore içinde listelenen dosyalar dışında içeriğinin source_directory karması oluşturulur.
use_gpu Gerekli	bool Denemeyi çalıştıracak ortamın GPU'ları destekleyip desteklemediğini gösterir. True ise, ortamda GPU tabanlı varsayılan bir Docker görüntüsü kullanılır. False ise CPU tabanlı bir görüntü kullanılır. Varsayılan docker görüntüleri (CPU veya GPU) yalnızca parametre ayarlanmadıysa custom_docker_image kullanılır. Bu ayar yalnızca Docker özellikli işlem hedeflerinde kullanılır.
use_docker Gerekli	bool Denemeyi çalıştıracak ortamın Docker tabanlı olması gerekip gerekmediğini gösterir. custom_docker_image (str): mpi işi için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı docker görüntüsünün adı. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı bir görüntü kullanılır.
custom_docker_image Gerekli	str Eğitim için kullanılacak görüntünün oluşturulacağı Docker görüntüsünün adı. Ayarlanmadıysa, temel görüntü olarak varsayılan CPU tabanlı görüntü kullanılır.
image_registry_details Gerekli	ContainerRegistry Docker görüntü kayıt defterinin ayrıntıları.
user_managed Gerekli	bool Azure ML'nin mevcut bir Python ortamını yeniden kullanıp kullanmadığını gösterir; False, Azure ML'nin conda bağımlılıkları belirtimini temel alan bir Python ortamı oluşturacağı anlamına gelir.
conda_packages Gerekli	list Python ortamına eklenecek conda paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
pip_packages Gerekli	list Python ortamına eklenecek pip paketlerini temsil eden dizelerin listesi.
pip_requirements_file_path Gerekli	str Pip gereksinimleri metin dosyasının göreli yolu. Bu parametre, parametresiyle birlikte pip_packages belirtilebilir.
environment_definition Gerekli	EnvironmentDefinition Deneme için EnvironmentDefinition. PythonSection ve DockerSection ile ortam değişkenlerini içerir. MpiStep yapısına diğer parametreler aracılığıyla doğrudan sunulmayan tüm ortam seçenekleri environment_definition parametresi kullanılarak ayarlanabilir. Bu parametre belirtilirse, use_gpu, custom_docker_image, conda_packages veya pip_packages gibi ortamla ilgili diğer parametrelerden önceliklidir ve bu geçersiz birleşimlerde hatalar bildirilir.