runconfig 模块

包含用于管理 Azure 机器学习中试验运行的配置的功能。

此模块中的键类是 RunConfiguration，它封装了在指定的计算目标上提交训练运行所需的信息。 该配置包括一组广泛的行为定义，例如，是使用现有 Python 环境还是使用根据规范构建的 Conda 环境。

该模块中的其他配置类可通过 RunConfiguration 来访问。

类

AmlComputeConfiguration	表示以 AmlCompute 为目标的试验的相关配置信息。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 类 AmlComputeConfiguration 构造函数。
ApplicationEndpointConfiguration	表示服务的配置信息。 类 ApplicationEndpointConfiguration 构造函数。
AzureContainerRegistry	表示 Azure 容器注册表的配置信息。 AzureContainerRegistry 将被弃用。 使用 ContainerRegistry 类。 类 AzureContainerRegistry 构造函数。
ContainerRegistry	表示容器注册表的配置信息。 ContainerRegistry 将被弃用。 使用 ContainerRegistry 类。 类 ContainerRegistry 构造函数。
Data	表示如何在运行配置中消耗数据。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 类 DataSetPathRunConfiguration 构造函数。
DataLocation	在 Data 类中用于管理要在运行中使用的数据的位置。 类数据集构造函数。
DataPath	当前未使用。 类 DataPath 构造函数。
DataReferenceConfiguration	表示在运行期间可用的特定于配置的数据源。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 类 DataReferenceConfiguration 构造函数。
DatacacheConfiguration	注意 这是一个试验性的类，随时可能更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。 表示如何在运行配置中使用 datacache。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 类 DatacacheConfiguration 构造函数。
Dataset	表示对已保存或已注册的要在运行中使用的数据集的引用。 在典型的训练场景中，你并不会用到此类。 而是会从 Dataset 类创建数据集，然后将它传递到训练脚本中。 有关详细信息，请参阅 添加 & 注册数据集。 初始化 Dataset 对象。
DatasetRegistrationOptions	用于指定如何保存数据集的选项。 此类在 RegistrationOptions 类中使用。 创建 DatasetRegistrationOptions 对象。
DockerConfiguration	表示作业的 Docker 运行时配置。 类 DockerConfiguration 构造函数。
EnvironmentDefinition	已弃用。 使用 Environment 对象。 类 EnvironmentDefinition 构造函数。
GlobsOptions	用于指定如何基于 glob 模式进行筛选的选项。 此类在 OutputOptions 类中使用。 创建 GlobsOptions 对象。
HdiConfiguration	表示以 HDInsightCompute 为目标的试验的相关配置信息。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 可以用“cluster”或“client”值来指定字段 yarn_deploy_mode。 HdiConfiguration 类构造函数。
HistoryConfiguration	表示用于在试验中禁用或启用试验历史记录功能的配置信息。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 类 HistoryConfiguration 构造函数。
KubernetesComputeConfiguration	表示以 KubernetesCompute 为目标的试验的配置信息。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 类 KubernetesComputeConfiguration 构造函数。
MountOptions	用于控制上传行为方式的装载选项。 此类在 OutputOptions 类中使用。 创建 MountOptions 对象。
MpiConfiguration	表示分布式 MPI 作业的配置信息。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 类 MpiConfiguration 构造函数。
OutputData	表示应如何上传和跟踪输出。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 创建 OutputData 对象。
OutputOptions	有关如何上传数据以及如何跟踪上传的数据的其他选项。 此类在 OutputData 类中使用。 创建 OutputOptions 对象。
ParallelTaskConfiguration	表示分布式 ParallelTask 作业的配置信息。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 类 ParallelTaskConfiguration 构造函数。
PyTorchConfiguration	表示分布式 PyTorch 作业的配置信息。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 PyTorchConfiguration 类构造函数。
RegistrationOptions	用于指定如何保存和注册该实体的选项。 此类在 OutputOptions 类中使用。 创建 RegistrationOptions 对象。
RunConfiguration	表示针对 Azure 机器学习中不同计算目标的试验运行配置。 RunConfiguration 对象封装在试验中提交训练运行所需的信息。 通常，不会直接创建 RunConfiguration 对象，而是从返回 RunConfiguration 对象的方法中获取一个，例如 Experiment 类的 submit 方法。 RunConfiguration 是一种基础环境配置，也用于其他类型的配置步骤，具体取决于要触发的运行类型。 例如，设置 PythonScriptStep 时，可以访问步骤的 RunConfiguration 对象并配置 Conda 依赖项或访问运行的环境属性。 有关示例运行配置，请参阅选择并使用计算目标来训练模型。 使用默认设置初始化 RunConfiguration。
SparkConfiguration	表示以 Apache Spark 为目标的试验运行的相关配置信息。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 类 SparkConfiguration 构造函数。
TensorflowConfiguration	表示使用 Tensorflow 的试验的配置信息。 此类在 RunConfiguration 类中使用。 类 TensorflowConfiguration 构造函数。
UploadOptions	用于控制上传的行为方式的上传选项。 此类在 OutputOptions 类中使用。 创建 UploadOptions 对象。
Uri	表示 Uri 引用。 初始化 Uri 对象。