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Sweep Clase

  • Referencia

Clase base para el nodo de barrido.

Esta clase no se debe crear una instancia directamente. En su lugar, se debe crear a través de la función del generador: barrido.

Herencia
azure.ai.ml.entities._job.sweep.parameterized_sweep.ParameterizedSweep
Sweep
azure.ai.ml.entities._builders.base_node.BaseNode
Sweep

Constructor

Sweep(*, trial: CommandComponent | str | None = None, compute: str | None = None, limits: SweepJobLimits | None = None, sampling_algorithm: str | SamplingAlgorithm | None = None, objective: Objective | None = None, early_termination: BanditPolicy | MedianStoppingPolicy | TruncationSelectionPolicy | None = None, search_space: Dict[str, Choice | LogNormal | LogUniform | Normal | QLogNormal | QLogUniform | QNormal | QUniform | Randint | Uniform] | None = None, inputs: Dict[str, int | str | float | bool | Input] | None = None, outputs: Dict[str, str | Output] | None = None, identity: ManagedIdentityConfiguration | AmlTokenConfiguration | UserIdentityConfiguration | None = None, queue_settings: QueueSettings | None = None, **kwargs)

Parámetros

trial
Union[CommandComponent, str]
Requerido

Identificador o instancia del componente de comando o trabajo que se va a ejecutar para el paso.

compute
str
Requerido

Definición de proceso que contiene la información de proceso del paso.

limits
SweepJobLimits
Requerido

Límites del nodo de barrido.

sampling_algorithm
str
Requerido

Algoritmo de muestreo que se va a usar para muestrear dentro del espacio de búsqueda. Los valores aceptados son: "random", "grid" o "bayesian".

objective
Objective
Requerido

Objetivo utilizado para determinar la ejecución de destino con el hiperparámetros óptimo local en el espacio de búsqueda.

early_termination_policy
Union[BanditPolicy, MedianStoppingPolicy, TruncationSelectionPolicy]
Requerido

Directiva de terminación anticipada del nodo de barrido.

search_space
Dict[str, Union[Choice, LogNormal, LogUniform, Normal, QLogNormal, QLogUniform, QNormal, QUniform, Randint, Uniform]]
Requerido

Espacio de búsqueda de hiperparámetros en el que se ejecutarán las pruebas.

inputs
Dict[str, Union[Input, str, bool, int, float]]
Requerido

Asignación de enlaces de datos de entrada usados en el trabajo.

outputs
Dict[str, Union[str, Output]]
Requerido

Asignación de enlaces de datos de salida usados en el trabajo.

identity
Union[ManagedIdentityConfiguration, AmlTokenConfiguration, UserIdentityConfiguration]
Requerido

La identidad que usará el trabajo de entrenamiento mientras se ejecuta en el proceso.

queue_settings
QueueSettings
Requerido

Configuración de la cola para el trabajo.

Métodos

clear
copy
dump

Volca el contenido del trabajo en un archivo en formato YAML.
fromkeys

Cree un nuevo diccionario con claves de valores iterables y establecidos en value.
get

Devuelve el valor de la clave si la clave está en el diccionario; de lo contrario, devuelve el valor predeterminado.
items
keys
pop

Si no se encuentra la clave, devuelva el valor predeterminado si se indica; de lo contrario, genere un valor KeyError.
popitem

Quite y devuelva un par (clave, valor) como una tupla de 2.

Los pares se devuelven en el orden LIFO (último en entrar, primero en salir). Genera KeyError si el dict está vacío.
set_limits

Establecer límites para el nodo De barrido. Deje los parámetros como None si no desea actualizar los valores correspondientes.
set_objective

Establezca el objeto de barrido. Deje los parámetros como None si no desea actualizar los valores correspondientes.

"minimizar", "maximizar". :type goal: str :keyword primary_metric: nombre de la métrica que se va a optimizar. :p aramtype primary_metric: str
setdefault

Inserte la clave con un valor predeterminado si la clave no está en el diccionario.

Devuelve el valor de la clave si la clave está en el diccionario; de lo contrario, devuelve el valor predeterminado.
update

Si E está presente y tiene un método .keys(), entonces lo hace: para k en E: D[k] = E[k] Si E está presente y carece de un método .keys(), entonces lo hace: para k, v en E: D[k] = v En cualquier caso, esto va seguido de: para k en F: D[k] = F[k] = F[k]
values

clear 

clear() -> None.  Remove all items from D.

copy 

copy() -> a shallow copy of D

dump

Volca el contenido del trabajo en un archivo en formato YAML.

dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> None

Parámetros

dest
Union[<xref:PathLike>, str, IO[AnyStr]]
Requerido

Ruta de acceso local o secuencia de archivos en la que se va a escribir el contenido de YAML. Si dest es una ruta de acceso de archivo, se creará un nuevo archivo. Si dest es un archivo abierto, el archivo se escribirá directamente.

kwargs
dict

Argumentos adicionales para pasar al serializador YAML.

Excepciones

FileExistsError

Se genera si dest es una ruta de acceso de archivo y el archivo ya existe.

IOError

Se genera si dest es un archivo abierto y el archivo no se puede escribir.

fromkeys

Cree un nuevo diccionario con claves de valores iterables y establecidos en value.

fromkeys(value=None, /)

Parámetros

type
Requerido
iterable
Requerido
value
valor predeterminado: None

get

Devuelve el valor de la clave si la clave está en el diccionario; de lo contrario, devuelve el valor predeterminado.

get(key, default=None, /)

Parámetros

key
Requerido
default
valor predeterminado: None

items 

items() -> a set-like object providing a view on D's items

keys 

keys() -> a set-like object providing a view on D's keys

pop

Si no se encuentra la clave, devuelva el valor predeterminado si se indica; de lo contrario, genere un valor KeyError.

pop(k, [d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value.

popitem

Quite y devuelva un par (clave, valor) como una tupla de 2.

Los pares se devuelven en el orden LIFO (último en entrar, primero en salir). Genera KeyError si el dict está vacío.

popitem()

set_limits

Establecer límites para el nodo De barrido. Deje los parámetros como None si no desea actualizar los valores correspondientes.

set_limits(*, max_concurrent_trials: int | None = None, max_total_trials: int | None = None, timeout: int | None = None, trial_timeout: int | None = None) -> None

Parámetros

max_concurrent_trials
int

número máximo de prueba simultánea.

max_total_trials
int

número máximo de prueba total.

timeout
int

tiempo de espera total en segundos para el nodo de barrido

trial_timeout
int

tiempo de espera en segundos para cada prueba

set_objective

Establezca el objeto de barrido. Deje los parámetros como None si no desea actualizar los valores correspondientes.

"minimizar", "maximizar". :type goal: str :keyword primary_metric: nombre de la métrica que se va a optimizar. :p aramtype primary_metric: str

set_objective(*, goal: str | None = None, primary_metric: str | None = None) -> None

Parámetros

goal

Define los objetivos de métrica admitidos para el ajuste de hiperparámetros. Los valores aceptables son:

setdefault

Inserte la clave con un valor predeterminado si la clave no está en el diccionario.

Devuelve el valor de la clave si la clave está en el diccionario; de lo contrario, devuelve el valor predeterminado.

setdefault(key, default=None, /)

Parámetros

key
Requerido
default
valor predeterminado: None

update

Si E está presente y tiene un método .keys(), entonces lo hace: para k en E: D[k] = E[k] Si E está presente y carece de un método .keys(), entonces lo hace: para k, v en E: D[k] = v En cualquier caso, esto va seguido de: para k en F: D[k] = F[k] = F[k]

update([E], **F) -> None.  Update D from dict/iterable E and F.

values 

values() -> an object providing a view on D's values

Atributos

base_path

Ruta de acceso base del recurso.

Devoluciones

Ruta de acceso base del recurso.

Tipo de valor devuelto

str

creation_context

Contexto de creación del recurso.

Devoluciones

Metadatos de creación del recurso.

Tipo de valor devuelto

Optional[SystemData]

early_termination

Directiva de terminación anticipada para el trabajo de barrido.

Tipo de valor devuelto

Union[str, BanditPolicy, MedianStoppingPolicy, TruncationSelectionPolicy]

id

El identificador del recurso.

Devoluciones

Identificador global del recurso, un identificador de Azure Resource Manager (ARM).

Tipo de valor devuelto

Optional[str]

inputs

Obtiene las entradas del objeto .

Devoluciones

Diccionario que contiene las entradas del objeto .

Tipo de valor devuelto

Dict[str, Union[Input, str, bool, int, float]]

limits

Límites para el trabajo de barrido.

Devoluciones

Límites para el trabajo de barrido.

Tipo de valor devuelto

SweepJobLimits

log_files

Archivos de salida del trabajo.

Devoluciones

Diccionario de nombres de registro y direcciones URL.

Tipo de valor devuelto

Optional[Dict[str, str]]

name

Obtenga el nombre del nodo.

Devoluciones

El nombre del nodo.

Tipo de valor devuelto

str

outputs

Obtiene las salidas del objeto .

Devoluciones

Diccionario que contiene las salidas del objeto .

Tipo de valor devuelto

Dict[str, Union[str, Output]]

sampling_algorithm

Algoritmo de muestreo para el trabajo de barrido.

Devoluciones

Algoritmo de muestreo para el trabajo de barrido.

Tipo de valor devuelto

SamplingAlgorithm

search_space

Diccionario del espacio de búsqueda de hiperparámetros.

Cada clave es el nombre de un hiperparámetros y su valor es la expresión de parámetro.

Tipo de valor devuelto

Dict[str, Union[Choice, LogNormal, LogUniform, Normal, QLogNormal, QLogUniform, QNormal, QUniform, Randint, Uniform]]

status

El estado del trabajo.

Los valores comunes devueltos incluyen "Running", "Completed" y "Failed". Todos los valores posibles son:

  • NotStarted: se trata de un estado temporal en el que se encuentran los objetos Run del lado cliente antes del envío en la nube.

  • Starting: la ejecución ha empezado a procesarse en la nube. El autor de la llamada tiene un identificador de ejecución en este momento.

  • Aprovisionamiento: se crea un proceso a petición para un envío de trabajo determinado.

  • Preparación: el entorno de ejecución se está preparando y se encuentra en una de estas dos fases:

    • Compilación de imágenes de Docker

    • configuración del entorno Conda

  • En cola: el trabajo se pone en cola en el destino de proceso. Por ejemplo, en BatchAI, el trabajo está en un estado en cola.

    mientras espera a que todos los nodos solicitados estén listos.

  • En ejecución: el trabajo se ha iniciado para ejecutarse en el destino de proceso.

  • Finalización: la ejecución del código de usuario se ha completado y la ejecución está en fases posteriores al procesamiento.

  • CancelRequested: se ha solicitado la cancelación del trabajo.

  • Completado: la ejecución se ha completado correctamente. Esto incluye tanto la ejecución del código de usuario como la ejecución

    posteriores al procesamiento de la ejecución.

  • Failed: error en la ejecución. Normalmente, la propiedad Error de una ejecución proporcionará detalles sobre por qué se produjo el error.

  • Canceled: sigue a una solicitud de cancelación e indica que la ejecución se ha cancelado correctamente.

  • NotResponding: en el caso de las ejecuciones que tienen los latidos habilitados, no se ha enviado recientemente ningún latido.

Devoluciones

Estado del trabajo.

Tipo de valor devuelto

Optional[str]

studio_url

Punto de conexión de Azure ML Studio.

Devoluciones

Dirección URL de la página de detalles del trabajo.

Tipo de valor devuelto

Optional[str]

trial

Identificador o instancia del componente de comando o trabajo que se va a ejecutar para el paso.

Tipo de valor devuelto

CommandComponent

type

Tipo del trabajo.

Devoluciones

Tipo del trabajo.

Tipo de valor devuelto

Optional[str]