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ParallelJob 类

  • 参考

并行作业。

继承
azure.ai.ml.entities._job.job.Job
ParallelJob
azure.ai.ml.entities._job.parallel.parameterized_parallel.ParameterizedParallel
ParallelJob
azure.ai.ml.entities._job.job_io_mixin.JobIOMixin
ParallelJob

构造函数

ParallelJob(*, inputs: Dict[str, int | str | float | bool | Input] | None = None, outputs: Dict[str, Output] | None = None, **kwargs)

参数

name
str
必需

作业的名称。

version
str
必需

作业版本。

id
str
必需

资源的全局 ID，Azure 资源管理器 ID。

type
str
必需

支持的作业类型为“parallel”。

description
str
必需

作业的说明。

tags
dict
必需

仅限内部使用。

properties
dict
必需

仅限内部使用。

display_name
str
必需

作业的显示名称。

retry_settings
BatchRetrySettings
必需

并行作业运行失败重试

logging_level
str
必需

日志记录级别名称的字符串

max_concurrency_per_instance
int
必需

每个计算实例具有的最大并行度。

error_threshold
int
必需

应忽略项处理失败次数。

mini_batch_error_threshold
int
必需

应忽略小型批处理失败次数。

task
ParallelTask
必需

并行任务。

mini_batch_size
str
必需

小型批大小。

partition_keys
list
必需

分区键。

input_data
str
必需

输入数据。

inputs
dict
必需

作业的输入。

outputs
dict
必需

作业的输出。

方法

dump

将作业内容转储到 YAML 格式的文件中。

dump

将作业内容转储到 YAML 格式的文件中。

dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> None

参数

dest
Union[<xref:PathLike>, str, IO[AnyStr]]
必需

要向其写入 YAML 内容的本地路径或文件流。 如果 dest 是文件路径，则将创建新文件。 如果 dest 是一个打开的文件，则该文件将直接写入。

kwargs
dict

要传递给 YAML 序列化程序的其他参数。

例外

FileExistsError

如果 dest 是文件路径且文件已存在，则引发。

IOError

如果 dest 是打开的文件且文件不可写，则引发。

属性

base_path

资源的基路径。

返回

资源的基路径。

返回类型

str

creation_context

资源的创建上下文。

返回

资源的创建元数据。

返回类型

Optional[SystemData]

id

资源 ID。

返回

资源的全局 ID、Azure 资源管理器 (ARM) ID。

返回类型

Optional[str]

inputs

log_files

作业输出文件。

返回

日志名称和 URL 的字典。

返回类型

Optional[Dict[str, str]]

outputs

resources

retry_settings

status

作业的状态。

返回的常见值包括“正在运行”、“已完成”和“失败”。 所有可能的值为：

  • NotStarted - 这是客户端 Run 对象在云提交之前处于的临时状态。

  • 正在启动 - 运行已开始在云中处理。 调用方此时具有运行 ID。

  • 预配 - 正在为给定作业提交创建按需计算。

  • 准备 - 运行环境正在准备中，处于以下两个阶段之一：

    • Docker 映像生成

    • Conda 环境设置

  • 已排队 - 作业在计算目标上排队。 例如，在 BatchAI 中，作业处于排队状态

    等待所有请求的节点准备就绪时。

  • 正在运行 - 作业已开始在计算目标上运行。

  • 完成 - 用户代码执行已完成，运行处于后处理阶段。

  • 已请求取消 - 已请求取消作业。

  • 已完成 - 运行已成功完成。 这包括用户代码执行和运行

    后期处理阶段。

  • 失败 - 运行失败。 通常，运行上的 Error 属性会提供有关原因的详细信息。

  • 已取消 - 遵循取消请求并指示运行现已成功取消。

  • 未响应 - 对于启用了检测信号的运行，最近未发送任何检测信号。

返回

作业的状态。

返回类型

Optional[str]

studio_url

Azure ML Studio 终结点。

返回

作业详细信息页的 URL。

返回类型

Optional[str]

task

type

作业的类型。

返回

作业的类型。

返回类型

Optional[str]