AksCompute Třída
Spravuje cílový výpočetní Azure Kubernetes Service ve službě Azure Machine Learning.
cíle Azure Kubernetes Service (AKSCompute) se obvykle používají pro nasazení ve velkém měřítku v produkčním prostředí, protože poskytují rychlou dobu odezvy a automatické škálování nasazené služby. Další informace najdete v tématu Co jsou výpočetní cíle ve službě Azure Machine Learning?
Třída ComputeTarget – konstruktor.
Načtěte cloudovou reprezentaci výpočetního objektu přidruženého k poskytnutému pracovnímu prostoru. Vrátí instanci podřízené třídy odpovídající konkrétnímu typu načteného objektu Compute.
- Dědičnost
-
AksCompute
Konstruktor
AksCompute(workspace, name)Parametry
- workspace
- Workspace
Objekt pracovního prostoru obsahující objekt AksCompute, který se má načíst.
- workspace
- Workspace
Objekt pracovního prostoru obsahující výpočetní objekt, který se má načíst.
Poznámky
Následující ukázka ukazuje, jak vytvořit cluster AKS s počítači s podporou FPGA.
from azureml.core.compute import AksCompute, ComputeTarget
# Uses the specific FPGA enabled VM (sku: Standard_PB6s)
# Standard_PB6s are available in: eastus, westus2, westeurope, southeastasia
prov_config = AksCompute.provisioning_configuration(vm_size = "Standard_PB6s",
agent_count = 1,
location = "eastus")
aks_name = 'my-aks-pb6'
# Create the cluster
aks_target = ComputeTarget.create(workspace = ws,
name = aks_name,
provisioning_configuration = prov_config)
Metody
| attach |
ZASTARALÉ. Místo toho použijte metodu Přidružte existující výpočetní prostředek AKS k poskytnutému pracovnímu prostoru. |
| attach_configuration |
Vytvořte objekt konfigurace pro připojení cílového výpočetního objektu AKS. |
| delete |
Odeberte objekt AksCompute z jeho přidruženého pracovního prostoru. Pokud byl tento objekt vytvořen prostřednictvím služby Azure Machine Learning, odstraní se také odpovídající cloudové objekty. Pokud byl tento objekt vytvořen externě a pouze připojen k pracovnímu prostoru, tato metoda vyvolá ComputeTargetException a nic se nezmění. |
| deserialize |
Převede objekt JSON na objekt AksCompute. |
| detach |
Odpojte objekt AksCompute od jeho přidruženého pracovního prostoru. Základní cloudové objekty se neodstraní, odebere se jenom přidružení. |
| get_credentials |
Načtěte přihlašovací údaje pro cíl AKS. |
| provisioning_configuration |
Vytvořte objekt konfigurace pro zřízení cílového výpočetního objektu AKS. |
| refresh_state |
Proveďte místní aktualizaci vlastností objektu. Tato metoda aktualizuje vlastnosti na základě aktuálního stavu odpovídajícího cloudového objektu. To se primárně používá pro ruční dotazování výpočetního stavu. |
| serialize |
Převeďte tento objekt AksCompute na serializovaný slovník JSON. |
| update |
Aktualizujte objekt AksCompute pomocí poskytnuté konfigurace aktualizace. |
attach
ZASTARALÉ. Místo toho použijte metodu attach_configuration .
Přidružte existující výpočetní prostředek AKS k poskytnutému pracovnímu prostoru.
static attach(workspace, name, resource_id)Parametry
- workspace
- Workspace
Objekt pracovního prostoru, ke kterým se má výpočetní prostředek přidružit.
- name
- str
Název, který chcete přidružit k výpočetnímu prostředku uvnitř zadaného pracovního prostoru. Nemusí se shodovat s názvem výpočetního prostředku, který se má připojit.
Návraty
Reprezentace objektu AksCompute výpočetního objektu.
Návratový typ
Výjimky
attach_configuration
Vytvořte objekt konfigurace pro připojení cílového výpočetního objektu AKS.
static attach_configuration(resource_group=None, cluster_name=None, resource_id=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)Parametry
- cluster_purpose
- str
Cílové využití clusteru. Používá se ke zřízení komponent služby Azure Machine Learning, aby se zajistila požadovaná úroveň odolnosti proti chybám a QoS. Třída ClusterPurpose definuje možné hodnoty. Další informace najdete v tématu Připojení existujícího clusteru AKS.
- load_balancer_type
- str
Typ clusteru AKS. Platné hodnoty jsou PublicIp a InternalLoadBalancer. Výchozí hodnota je PublicIp.
- load_balancer_subnet
- str
Podsíť nástroje pro vyrovnávání zatížení AKS Dá se použít jenom v případech, kdy se jako typ nástroje pro vyrovnávání zatížení používá InternalLoadBalancer. Výchozí hodnota je aks-subnet.
Návraty
Objekt konfigurace, který se má použít při připojování objektu Compute.
Návratový typ
Výjimky
delete
Odeberte objekt AksCompute z jeho přidruženého pracovního prostoru.
Pokud byl tento objekt vytvořen prostřednictvím služby Azure Machine Learning, odstraní se také odpovídající cloudové objekty. Pokud byl tento objekt vytvořen externě a pouze připojen k pracovnímu prostoru, tato metoda vyvolá ComputeTargetException a nic se nezmění.
delete()Výjimky
deserialize
Převede objekt JSON na objekt AksCompute.
static deserialize(workspace, object_dict)Parametry
Návraty
Reprezentace AksCompute poskytnutého objektu JSON.
Návratový typ
Výjimky
Poznámky
Vyvolá , ComputeTargetException pokud zadaný pracovní prostor není pracovním prostorem, ke které je přidružená služba Compute.
detach
Odpojte objekt AksCompute od jeho přidruženého pracovního prostoru.
Základní cloudové objekty se neodstraní, odebere se jenom přidružení.
detach()Výjimky
get_credentials
Načtěte přihlašovací údaje pro cíl AKS.
get_credentials()Návraty
Přihlašovací údaje pro cíl AKS.
Návratový typ
Výjimky
provisioning_configuration
Vytvořte objekt konfigurace pro zřízení cílového výpočetního objektu AKS.
static provisioning_configuration(agent_count=None, vm_size=None, ssl_cname=None, ssl_cert_pem_file=None, ssl_key_pem_file=None, location=None, vnet_resourcegroup_name=None, vnet_name=None, subnet_name=None, service_cidr=None, dns_service_ip=None, docker_bridge_cidr=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)Parametry
- agent_count
- int
Počet agentů (virtuálních počítačů) pro hostování kontejnerů. Výchozí hodnota je 3.
- vm_size
- str
Velikost virtuálních počítačů agenta. Úplný seznam možností najdete tady: https://aka.ms/azureml-aks-details. Výchozí hodnota je Standard_D3_v2.
- ssl_cname
- str
CName, který se použije při povolení ověřování SSL v clusteru. Pokud chcete povolit ověřování SSL, musíte zadat všechny tři CName, soubor certifikátu a soubor klíče.
- ssl_cert_pem_file
- str
Cesta k souboru obsahujícímu informace o certifikátu pro ověření SSL. Pokud chcete povolit ověřování SSL, musíte zadat všechny tři CName, soubor certifikátu a soubor klíče.
- ssl_key_pem_file
- str
Cesta k souboru obsahujícímu informace o klíči pro ověření SSL. Pokud chcete povolit ověřování SSL, musíte zadat všechny tři CName, soubor certifikátu a soubor klíče.
- location
- str
Umístění pro zřízení clusteru. Pokud není zadaný, ve výchozím nastavení se použije umístění pracovního prostoru. Dostupné oblasti pro tento výpočetní výkon najdete tady: https://azure.microsoft.com/global-infrastructure/services/?regions=all& products=kubernetes-service
- vnet_resourcegroup_name
- str
Název skupiny prostředků, ve které se nachází virtuální síť.
- service_cidr
- str
Rozsah IP adres notace CIDR, ze kterého se přiřazují IP adresy clusteru služeb.
- cluster_purpose
- str
Cílené využití clusteru. Používá se ke zřízení komponent služby Azure Machine Learning, aby se zajistila požadovaná úroveň odolnosti proti chybám a QoS. AksCompute.ClusterPurpose Třída je k dispozici pro usnadnění zadávání dostupných hodnot. Podrobnější informace o těchto hodnotách a jejich případech použití najdete tady: https://aka.ms/azureml-create-attach-aks
- load_balancer_type
- str
Typ nástroje pro vyrovnávání zatížení clusteru AKS Platné hodnoty jsou PublicIp a InternalLoadBalancer. Výchozí hodnota je PublicIp.
- load_balancer_subnet
- str
Podsíť nástroje pro vyrovnávání zatížení clusteru AKS Dá se použít jenom v případech, kdy se jako typ nástroje pro vyrovnávání zatížení používá Interní Load Balancer. Výchozí hodnota je aks-subnet.
Návraty
Objekt konfigurace, který se má použít při vytváření výpočetního objektu
Návratový typ
Výjimky
refresh_state
Proveďte místní aktualizaci vlastností objektu.
Tato metoda aktualizuje vlastnosti na základě aktuálního stavu odpovídajícího cloudového objektu. To se primárně používá pro ruční dotazování výpočetního stavu.
refresh_state()Výjimky
serialize
Převeďte tento objekt AksCompute na serializovaný slovník JSON.
serialize()Návraty
Reprezentace JSON tohoto objektu AksCompute.
Návratový typ
Výjimky
update
Aktualizujte objekt AksCompute pomocí poskytnuté konfigurace aktualizace.
update(update_configuration)Parametry
Výjimky
Váš názor
Připravujeme: V průběhu roku 2024 budeme postupně vyřazovat problémy z GitHub coby mechanismus zpětné vazby pro obsah a nahrazovat ho novým systémem zpětné vazby. Další informace naleznete v tématu: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Odeslat a zobrazit názory pro