FeatureSetOperations Clase

FeatureSetOperations.

No debe crear instancias de esta clase directamente. En su lugar, debe crear una instancia de MLClient que le cree una instancia y la adjunte como un atributo.

Herencia
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations
FeatureSetOperations

Constructor

FeatureSetOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, datastore_operations: DatastoreOperations, **kwargs: Dict)

Parámetros

operation_scope
operation_config
service_client
datastore_operations

Métodos

archive

Archivar un recurso FeatureSet.

begin_backfill

Relleno.

begin_create_or_update

Crear o actualizar FeatureSet

get

Obtenga el recurso FeatureSet especificado.

get_feature

Obtener característica

:keyword feature_name. Distingue mayúsculas de minúsculas. :p aramtype feature_name: str :keyword tags: representación de cadena de una lista separada por comas de nombres de etiqueta

(y, opcionalmente, valores). Ejemplo: "tag1,tag2=value2".

list

Enumere los recursos FeatureSet del área de trabajo.

Valor predeterminado: ACTIVE_ONLY. :type list_view_type: Optional[ListViewType] :return: Iterator like instance of FeatureSet objects :rtype: ~azure.core.paging.ItemPaged[FeatureSet]

list_features

Enumerar características

list_materialization_operations

Operación de materialización de lista.

restore

Restaure un recurso FeatureSet archivado.

archive

Archivar un recurso FeatureSet.

archive(name: str, version: str, **kwargs: Dict) -> None

Parámetros

name
str
Requerido

Nombre del recurso FeatureSet.

version
str
Requerido

Versión del recurso FeatureSet.

Devoluciones

Ninguno

begin_backfill

Relleno.

begin_backfill(*, name: str, version: str, feature_window_start_time: datetime, feature_window_end_time: datetime, display_name: str | None = None, description: str | None = None, tags: Dict[str, str] | None = None, compute_resource: MaterializationComputeResource | None = None, spark_configuration: Dict[str, str] | None = None, **kwargs: Dict) -> LROPoller[FeatureSetBackfillMetadata]

Parámetros

name
str

Nombre del conjunto de características. Distingue mayúsculas de minúsculas.

version
str

Identificador de versión. Distingue mayúsculas de minúsculas.

feature_window_start_time
datetime

Hora de inicio de la ventana de características que se va a materializar.

feature_window_end_time
datetime

Hora de finalización de la ventana de características que se va a materializar.

display_name
str

Especifica la descripción.

description
str

Especifica la descripción.

tags
dict[str, str]

Un conjunto de etiquetas. Especifica las etiquetas.

compute_resource
MaterializationComputeResource

Especifica la configuración del recurso de proceso.

spark_configuration
dict[str, str]

Especifica la configuración de proceso de Spark.

Devoluciones

Instancia de LROPoller que devuelve ~azure.ai.ml.entities.FeatureSetBackfillMetadata

Tipo de valor devuelto

begin_create_or_update

Crear o actualizar FeatureSet

begin_create_or_update(featureset: FeatureSet, **kwargs: Dict) -> LROPoller[FeatureSet]

Parámetros

featureset
FeatureSet
Requerido

Definición de FeatureSet.

Devoluciones

Instancia de LROPoller que devuelve un FeatureSet.

Tipo de valor devuelto

get

Obtenga el recurso FeatureSet especificado.

get(name: str, version: str, **kwargs: Dict) -> FeatureSet

Parámetros

name
str
Requerido

Nombre del recurso FeatureSet.

version
str
Requerido

Versión del recurso FeatureSet.

Devoluciones

FeatureSet asset (objeto de recurso).

Tipo de valor devuelto

Excepciones

Se genera si FeatureSet no se puede identificar y recuperar correctamente. Los detalles se proporcionarán en el mensaje de error.

get_feature

Obtener característica

:keyword feature_name. Distingue mayúsculas de minúsculas. :p aramtype feature_name: str :keyword tags: representación de cadena de una lista separada por comas de nombres de etiqueta

(y, opcionalmente, valores). Ejemplo: "tag1,tag2=value2".

get_feature(feature_set_name: str, version: str, *, feature_name: str, **kwargs: Dict) -> Feature

Devoluciones

Feature (objeto)

Tipo de valor devuelto

list

Enumere los recursos FeatureSet del área de trabajo.

Valor predeterminado: ACTIVE_ONLY. :type list_view_type: Optional[ListViewType] :return: Iterator like instance of FeatureSet objects :rtype: ~azure.core.paging.ItemPaged[FeatureSet]

list(name: str | None = None, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY, **kwargs: Dict) -> ItemPaged[FeatureSet]

Parámetros

name
Optional[str]
Requerido

Nombre de un recurso FeatureSet específico, opcional.

list_view_type

Tipo de vista para incluir o excluir (por ejemplo) activos de FeatureSet archivados.

list_features

Enumerar características

list_features(feature_set_name: str, version: str, *, feature_name: str | None = None, description: str | None = None, tags: str | None = None, **kwargs: Dict) -> ItemPaged[Feature]

Parámetros

feature_set_name
str
Requerido

Nombre del conjunto de características.

version
str
Requerido

Versión del conjunto de características.

feature_name
str

nombre de la característica.

description
str

Descripción del conjunto de características.

tags
str

Lista separada por comas de nombres de etiqueta (y, opcionalmente, valores). Ejemplo: tag1,tag2=value2.

Devoluciones

Iterador como una instancia de objetos feature

Tipo de valor devuelto

list_materialization_operations

Operación de materialización de lista.

list_materialization_operations(name: str, version: str, *, feature_window_start_time: str | datetime | None = None, feature_window_end_time: str | datetime | None = None, filters: str | None = None, **kwargs: Dict) -> ItemPaged[FeatureSetMaterializationMetadata]

Parámetros

name
str
Requerido

Nombre del conjunto de características.

version
str
Requerido

Versión del conjunto de características.

feature_window_start_time
Union[str, datetime]

Hora de inicio de la ventana de características para filtrar los trabajos de materialización.

feature_window_end_time
Union[str, datetime]

Hora de finalización de la ventana de características para filtrar los trabajos de materialización.

filters
str

Lista separada por comas de nombres de etiqueta (y, opcionalmente, valores). Ejemplo: tag1,tag2=value2.

Devoluciones

Iterador como una instancia de ~azure.ai.ml.entities.FeatureSetMaterializationMetadata objetos

Tipo de valor devuelto

restore

Restaure un recurso FeatureSet archivado.

restore(name: str, version: str, **kwargs: Dict) -> None

Parámetros

name
str
Requerido

Nombre del recurso FeatureSet.

version
str
Requerido

Versión del recurso FeatureSet.

Devoluciones

Ninguno