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RunFunction 类

运行函数。

继承

azure.ai.ml.entities._job.parallel.parallel_task.ParallelTask

RunFunction

构造函数

RunFunction(*, code: str | None = None, entry_script: str | None = None, program_arguments: str | None = None, model: str | None = None, append_row_to: str | None = None, environment: Environment | str | None = None, **kwargs: Any)

参数

名称	说明
code 必需	str 指向源代码的本地或远程路径。
entry_script 必需	str 将在多个节点上并行运行的用户脚本。 这指定为本地文件路径。 Entry_script 应包含两个函数：init()：应将此函数用于后续推理的任何成本高昂或常见准备，例如，反序列化并将其加载到全局对象。 run(mini_batch)：要并行化的方法。 每个调用都具有一个小型批处理。 “mini_batch”：批处理推理将调用 run 方法，并将列表或 Pandas 数据帧作为参数传递给该方法。 如果输入是 FileDataset，则 min_batch 中的每个条目都将为 filepath，如果输入为 TabularDataset，则为 Pandas 数据帧。 run() 方法应返回 Pandas 数据帧或数组。 对于 append_row output_action，这些返回的元素将追加到公共输出文件中。 对于 summary_only，将忽略元素的内容。 对于所有的输出操作，每个返回的输出元素都指示输入微型批处理中输入元素的一个成功推理。 每个并行工作进程只调用一次 init，然后循环运行函数，直到处理完所有的小型批处理。
program_arguments 必需	并行任务的参数。
model 必需	str 并行任务的模型。
append_row_to 必需	str run () 方法调用输出的所有值都将聚合到一个在输出位置中创建的唯一文件。 如果未设置，则会调用“summary_only”，这意味着用户脚本应存储输出本身。
environment 必需	Union[Environment, str] 运行训练作业的环境。

仅限关键字的参数

名称	说明
code 必需
entry_script 必需
program_arguments 必需
model 必需
append_row_to 必需
environment 必需

方法

get
has_key
items
keys
update
values

get

get(key: Any, default: Any | None = None) -> Any

参数

名称	说明
key 必需
default	默认值: None

has_key

has_key(k: Any) -> bool

参数

名称	说明
k 必需

items

items() -> list

keys

keys() -> list

update

update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None

values

values() -> list