ResourceConfiguration 类

定义 Azure 机器学习资源的资源配置的详细信息。

初始化 ResourceConfiguration。

继承
builtins.object
ResourceConfiguration

构造函数

ResourceConfiguration(cpu=None, memory_in_gb=None, gpu=None)

参数

cpu
float
默认值: None

为此资源分配的 CPU 核心数。 可以是小数。

memory_in_gb
float
默认值: None

为此资源分配的内存量 (GB)。 可以是小数。

gpu
int
默认值: None

为此资源分配的 GPU 数。

cpu
float
必需

为此资源分配的 CPU 核心数。 可以是小数。

memory_in_gb
float
必需

为此资源分配的内存量 (GB)。 可以是小数。

gpu
int
必需

为此资源分配的 GPU 数。

注解

使用此类初始化资源配置。 例如,以下代码演示如何注册指定框架、输入和输出数据集以及资源配置的模型。


   import sklearn

   from azureml.core import Model
   from azureml.core.resource_configuration import ResourceConfiguration


   model = Model.register(workspace=ws,
                          model_name='my-sklearn-model',                # Name of the registered model in your workspace.
                          model_path='./sklearn_regression_model.pkl',  # Local file to upload and register as a model.
                          model_framework=Model.Framework.SCIKITLEARN,  # Framework used to create the model.
                          model_framework_version=sklearn.__version__,  # Version of scikit-learn used to create the model.
                          sample_input_dataset=input_dataset,
                          sample_output_dataset=output_dataset,
                          resource_configuration=ResourceConfiguration(cpu=1, memory_in_gb=0.5),
                          description='Ridge regression model to predict diabetes progression.',
                          tags={'area': 'diabetes', 'type': 'regression'})

   print('Name:', model.name)
   print('Version:', model.version)

方法

deserialize

将 JSON 对象转换为 ResourceConfiguration 对象。

serialize

将此 ResourceConfiguration 转换为 JSON 序列化字典。

deserialize

将 JSON 对象转换为 ResourceConfiguration 对象。

static deserialize(payload_obj)

参数

payload_obj
dict
必需

要转换为 ResourceConfiguration 对象的 JSON 对象。

返回

所提供的 JSON 对象的 ResourceConfiguration 表示形式。

返回类型

serialize

将此 ResourceConfiguration 转换为 JSON 序列化字典。

serialize()

返回

此 ResourceConfiguration 的 JSON 表示形式。

返回类型