Clase DeployClient
azureml.deploy.DeployClient(host, auth=None, use=None)
Define la fábrica para crear clientes de implementación.
Complemento de implementación del módulo de uso básico con la propiedad use
:
Busca y carga el módulo desde una referencia de importación:
from azureml.deploy import DeployClient
from azureml.deploy.server import MLServer
host = 'http://localhost:12800'
ctx = ('username', 'password')
mls_client = DeployClient(host, use=MLServer, auth=ctx)
Busca y carga el módulo como se define mediante el uso del espacio de nombres str:
host = 'http://localhost:12800'
ctx = ('username', 'password')
mls_client = DeployClient(host, use=MLServer, auth=ctx)
mls_client = DeployClient(host, use='azureml.deploy.server.MLServer',
auth=ctx)
Busca y carga el módulo desde una tupla archivo/ruta de acceso:
host = 'http://localhost:12800'
ctx = ('username', 'password')
use = ('azureml.deploy.server.MLServer', '/path/to/mlserver.py')
mls_client = DeployClient(host, use=use, auth=ctx)
Crea un nuevo cliente de implementación.
Argumentos
host
Punto de conexión HTTP/HTTPS del servidor, incluido el número de puerto.
auth
(opcional) Contexto de autenticación. No todos los clientes de implementación requieren autenticación. La autenticación es necesaria para MLServer.
use
(obligatorio) Implementación que se va a usar (por ejemplo, use='MLServer') para usar ML Server.
Comentaris
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
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