AutoMLRun Sınıf

Azure Machine Learning'de otomatik ml denemesi çalıştırmalarını temsil eder.

AutoMLRun sınıfı, bir AutoML çalıştırması gönderildikten sonra çalıştırmayı yönetmek, çalıştırma durumunu denetlemek ve çalıştırma ayrıntılarını almak için kullanılabilir. Deneme çalıştırmalarıyla çalışma hakkında daha fazla bilgi için sınıfına Run bakın.

AutoML çalıştırması başlatın.

Devralma

Run

AutoMLRun

Oluşturucu

AutoMLRun(experiment, run_id, **kwargs)

Parametreler

experiment

Experiment

Gerekli

Çalıştırmayla ilişkili deneme.

run_id

str

Gerekli

Çalıştırmanın kimliği.

experiment

Experiment

Gerekli

Çalıştırmayla ilişkili deneme.

run_id

str

Gerekli

Çalıştırmanın kimliği.

Açıklamalar

Bir denemenin yöntemini kullandığınızda submit bir AutoMLRun nesnesi döndürülür.

Zaten başlatılmış bir çalıştırmayı almak için aşağıdaki kodu kullanın:

   from azureml.train.automl.run import AutoMLRun
   ws = Workspace.from_config()
   experiment = ws.experiments['my-experiment-name']
   automl_run = AutoMLRun(experiment, run_id = 'AutoML_9fe201fe-89fd-41cc-905f-2f41a5a98883')

Yöntemler

cancel	AutoML çalıştırmasını iptal etme. AutoML çalıştırması başarıyla iptal edildiyse True döndürür.
cancel_iteration	Belirli bir alt çalıştırmayı iptal etme.
complete	AutoML Çalıştırmasını tamamlama.
continue_experiment	Mevcut bir AutoML denemesine devam edin.
fail	AutoML Çalıştırması başarısız olur. İsteğe bağlı olarak, komutuna ileti veya özel durum geçirilirken error_detailsçalıştırmanın Error özelliğini ayarlayın.
get_best_child	Bu AutoML Çalıştırması için en iyi puana sahip alt çalıştırmayı döndür.
get_guardrails	Guardrail doğrulamasını çalıştırmanın ayrıntılı sonuçlarını yazdırın ve döndürin.
get_output	Çalıştırmayı, daha önce test edilmiş olan ilgili en iyi işlem hattıyla döndürür. Hiçbir giriş parametresi sağlanmazsa, get_output birincil ölçüme göre en iyi işlem hattını döndürür. Alternatif olarak, belirli bir yinelemeyi veya sağlanan ölçüm başına en iyi çalıştırmayı almak için sırasıyla veya metric parametresini kullanabilirsiniziteration.
get_run_sdk_dependencies	Belirli bir çalıştırma için SDK çalıştırma bağımlılıklarını alın.
pause	AutoML çalıştırması başarıyla duraklatıldıysa True döndürür. Bu yöntem uygulanmadı.
register_model	Modeli AzureML ACI hizmetine kaydedin.
resume	AutoML çalıştırması başarıyla sürdürüldüyse True değerini döndür. Bu yöntem uygulanmadı.
retry	AutoML çalıştırması başarıyla yeniden denendiyse True değerini döndür. Bu yöntem uygulanmadı.
summary	Denenen algoritmaların ve bunların puanlarının özetini içeren bir tablo alın.
wait_for_completion	Bu çalıştırmanın tamamlanmasını bekleyin. Beklemeden sonra durum nesnesini döndürür.

cancel

AutoML çalıştırmasını iptal etme.

AutoML çalıştırması başarıyla iptal edildiyse True döndürür.

cancel()

Döndürülenler

Hiçbiri

cancel_iteration

Belirli bir alt çalıştırmayı iptal etme.

cancel_iteration(iteration)

Parametreler

iteration

int

Gerekli

İptal edilen yineleme.

Döndürülenler

Hiçbiri

complete

AutoML Çalıştırmasını tamamlama.

complete(**kwargs)

Döndürülenler

Hiçbiri

continue_experiment

Mevcut bir AutoML denemesine devam edin.

continue_experiment(X=None, y=None, sample_weight=None, X_valid=None, y_valid=None, sample_weight_valid=None, data=None, label=None, columns=None, cv_splits_indices=None, spark_context=None, experiment_timeout_hours=None, experiment_exit_score=None, iterations=None, show_output=False, training_data=None, validation_data=None, **kwargs)

Parametreler

X

DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

varsayılan değer: None

Eğitim özellikleri.

y

DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

varsayılan değer: None

Eğitim etiketleri.

sample_weight

DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

varsayılan değer: None

Eğitim verileri için örnek ağırlıklar.

X_valid

DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

varsayılan değer: None

Doğrulama özellikleri.

y_valid

DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

varsayılan değer: None

Doğrulama etiketleri.

sample_weight_valid

DataFrame veya ndarray veya <xref:azureml.dataprep.Dataflow>

varsayılan değer: None

doğrulama kümesi örnek ağırlıkları.

data

DataFrame

varsayılan değer: None

Eğitim özellikleri ve etiketi.

label

str

varsayılan değer: None

Verilerdeki etiket sütunu.

columns

list(str)

varsayılan değer: None

Verilerde özellik olarak kullanılmasına izin verilen sütunların listesi.

cv_splits_indices

ndarray

varsayılan değer: None

Çapraz doğrulama için eğitim verilerinin bölüneceği dizinler. Her satır ayrı bir çapraz katlamadır ve her bir çapraz klasörün içinde, ilki eğitim verileri için kullanılacak örneklerin dizinlerini, ikincisi ise doğrulama verileri için kullanılacak dizinleri içeren 2 dizi sağlar. i.e [t1, v1], [t2, v2], ...] burada t1 ilk çapraz katlama için eğitim endeksleri, v1 ise ilk çapraz katlama için doğrulama dizinleridir.

spark_context

<xref:SparkContext>

varsayılan değer: None

Spark bağlamı, yalnızca azure databricks/spark ortamında kullanıldığında geçerlidir.

experiment_timeout_hours

float

varsayılan değer: None

Bu denemenin kaç saat daha çalıştırılacak?

experiment_exit_score

int

varsayılan değer: None

Belirtilirse, bu değere ulaşıldığında denemenin sonlandırıldığını gösterir.

iterations

int

varsayılan değer: None

Bu deneme için çalıştırılacak ek yineleme sayısı.

show_output

bool

varsayılan değer: False

Çıkışın konsola yazdırılıp yazdırılmayacağını gösteren bayrak.

training_data

<xref:azureml.dataprep.Dataflow> veya DataFrame

varsayılan değer: None

Eğitim verilerini giriş.

validation_data

<xref:azureml.dataprep.Dataflow> veya DataFrame

varsayılan değer: None

Doğrulama verileri.

Döndürülenler

AutoML üst çalıştırması.

Dönüş türü

AutoMLRun

Özel durumlar

ConfigException

InvalidRunState

fail

AutoML Çalıştırması başarısız olur.

İsteğe bağlı olarak, komutuna ileti veya özel durum geçirilirken error_detailsçalıştırmanın Error özelliğini ayarlayın.

fail(error_details=None, error_code=None, _set_status=True, **kwargs)

Parametreler

error_details

str veya BaseException

varsayılan değer: None

Hatanın isteğe bağlı ayrıntıları.

error_code

str

varsayılan değer: None

Hata sınıflandırması için hatanın isteğe bağlı hata kodu.

_set_status

bool

varsayılan değer: True

İzleme için durum olayının gönderilip gönderilmeydiğini gösterir.

get_best_child

Bu AutoML Çalıştırması için en iyi puana sahip alt çalıştırmayı döndür.

get_best_child(metric: str | None = None, onnx_compatible: bool = False, **kwargs: Any) -> Run

Parametreler

metric

str

varsayılan değer: None

Döndürülecek en iyi çalıştırma seçilirken kullanılacak ölçüm. Varsayılan olarak birincil ölçümü kullanır.

onnx_compatible

varsayılan değer: False

Yalnızca onnx modellerini oluşturan çalıştırmaların döndürülip döndürülmeyeceği.

kwargs

Gerekli

Döndürülenler

AutoML Alt Çalıştırma.

get_guardrails

Guardrail doğrulamasını çalıştırmanın ayrıntılı sonuçlarını yazdırın ve döndürin.

get_guardrails(to_console: bool = True) -> Dict[str, Any]

Parametreler

to_console

bool

varsayılan değer: True

Doğrulama sonuçlarının konsola yazıp yazılmayacağını gösterir.

Döndürülenler

Doğrulayıcı sonuçları sözlüğü.

Dönüş türü

dict

Özel durumlar

UserErrorException

get_output

Çalıştırmayı, daha önce test edilmiş olan ilgili en iyi işlem hattıyla döndürür.

Hiçbir giriş parametresi sağlanmazsa, get_output birincil ölçüme göre en iyi işlem hattını döndürür. Alternatif olarak, belirli bir yinelemeyi veya sağlanan ölçüm başına en iyi çalıştırmayı almak için sırasıyla veya metric parametresini kullanabilirsiniziteration.

get_output(iteration: int | None = None, metric: str | None = None, return_onnx_model: bool = False, return_split_onnx_model: SplitOnnxModelName | None = None, **kwargs: Any) -> Tuple[Run, Any]

Parametreler

iteration

int

varsayılan değer: None

Döndürülecek karşılık gelen çalıştırma ve uydurılan modelin yineleme numarası.

metric

str

varsayılan değer: None

Döndürülecek en iyi çalıştırma ve uygun modeli seçerken kullanılacak ölçüm.

return_onnx_model

bool

varsayılan değer: False

Parametre nesnesinde True AutoMLConfig olarak ayarlandıysaenable_onnx_compatible_models, bu yöntem dönüştürülmüş ONNX modelini döndürür.

return_split_onnx_model

SplitOnnxModelName

varsayılan değer: None

Döndürülecek bölünmüş onnx modelinin türü

Döndürülenler

Çalıştırma, karşılık gelen uygun model.

Dönüş türü

Run, <xref:Model>

Özel durumlar

ConfigException

OnnxConvertException

NotFoundException

Açıklamalar

Kullanılan önişlemcileri ve algoritmayı (tahmin aracı) incelemek isterseniz, bunu gibi aracılığıyla Model.stepssklearn.pipeline.Pipeline.stepsyapabilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki kod tahmin aracının nasıl alınacaklarını gösterir.

   best_run, model = parent_run.get_output()
   estimator = model.steps[-1]

get_run_sdk_dependencies

Belirli bir çalıştırma için SDK çalıştırma bağımlılıklarını alın.

get_run_sdk_dependencies(iteration=None, check_versions=True, **kwargs)

Parametreler

iteration

int

varsayılan değer: None

Alınacak uydurılan çalıştırmanın yineleme numarası. Hiçbiri ise üst ortamı alın.

check_versions

bool

varsayılan değer: True

True ise, geçerli ortamla sürümleri denetleyin. False ise, geçin.

Döndürülenler

RunHistory'den alınan bağımlılıkların sözlüğü.

Dönüş türü

dict

Özel durumlar

ConfigException

pause

AutoML çalıştırması başarıyla duraklatıldıysa True döndürür.

Bu yöntem uygulanmadı.

pause()

Özel durumlar

NotImplementedError

register_model

Modeli AzureML ACI hizmetine kaydedin.

register_model(model_name=None, description=None, tags=None, iteration=None, metric=None)

Parametreler

model_name

str

varsayılan değer: None

Dağıtılmakta olan modelin adı.

description

str

varsayılan değer: None

Dağıtılmakta olan modelin açıklaması.

tags

dict

varsayılan değer: None

Dağıtılmakta olan modelin etiketleri.

iteration

int

varsayılan değer: None

Dağıtılacak modeli geçersiz kılın. Belirli bir yineleme için modeli dağıtır.

metric

str

varsayılan değer: None

Dağıtılacak modeli geçersiz kılın. Farklı bir ölçüm için en iyi modeli dağıtır.

Döndürülenler

Kayıtlı model nesnesi.

Dönüş türü

<xref:Model>

resume

AutoML çalıştırması başarıyla sürdürüldüyse True değerini döndür.

Bu yöntem uygulanmadı.

resume()

Özel durumlar

NotImplementedError:

retry

AutoML çalıştırması başarıyla yeniden denendiyse True değerini döndür.

Bu yöntem uygulanmadı.

retry()

Özel durumlar

NotImplementedError

summary

Denenen algoritmaların ve bunların puanlarının özetini içeren bir tablo alın.

summary()

Döndürülenler

AutoML model istatistiklerini içeren Pandas DataFrame.

Dönüş türü

DataFrame

wait_for_completion

Bu çalıştırmanın tamamlanmasını bekleyin.

Beklemeden sonra durum nesnesini döndürür.

wait_for_completion(show_output=False, wait_post_processing=False)

Parametreler

show_output

bool

varsayılan değer: False

Sys.stdout üzerinde çalıştırma çıkışının gösterilip gösterilmeyeceğini gösterir.

wait_post_processing

bool

varsayılan değer: False

Çalıştırma tamamlandıktan sonra işlem sonrası işleminin tamamlanmasının beklenip beklenmeyeceğini gösterir.

Döndürülenler

Durum nesnesi.

Dönüş türü

dict

Özel durumlar

ExperimentExecutionException

Öznitelikler

run_id

Geçerli çalıştırmanın çalıştırma kimliğini döndürür.

Döndürülenler

Geçerli çalıştırmanın çalıştırma kimliği.

Dönüş türü

str