ContainerImageConfig Clase
Define los valores de configuración de imagen específicos de las implementaciones de contenedor; requiere el script de ejecución y el entorno de ejecución.
En casos de uso típicos, usará el método image_configuration de la clase ContainerImage para crear un objeto ContainerImageConfig.
Inicialice el objeto config.
- Herencia
-
ContainerImageConfig
Constructor
ContainerImageConfig(execution_script, runtime, conda_file=None, docker_file=None, schema_file=None, dependencies=None, enable_gpu=None, tags=None, properties=None, description=None, base_image=None, base_image_registry=None, allow_absolute_path=False, cuda_version=None)Parámetros
- execution_script
- str
Ruta de acceso al archivo local que contiene el código que se ejecuta para la imagen.
- runtime
- str
Runtime que se usará para la imagen. Los runtimes admitidos actualmente son "spark-py" y "python".
- conda_file
- str
Ruta de acceso al archivo local que contiene una definición de entorno de Conda que se usará para la imagen.
- docker_file
- str
Ruta de acceso al archivo local que contiene los pasos de Docker adicionales que se deben ejecutar al configurar la imagen.
- schema_file
- str
Ruta de acceso al archivo local que contiene un esquema de servicio web que se va a usar cuando se implementa la imagen.
Lista de rutas de acceso a archivos o carpetas adicionales que debe ejecutar la imagen.
- enable_gpu
- bool
Determina si se habilita la compatibilidad con GPU en la imagen. La imagen GPU se debe usar en servicios de Microsoft Azure como Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines y Azure Kubernetes Service. El valor predeterminado es False.
Diccionario de etiquetas de valor de clave para proporcionar esta imagen.
Diccionario de propiedades de valor de clave para proporcionar esta imagen. Estas propiedades no se pueden cambiar después de la implementación, pero se pueden agregar nuevos pares clave-valor.
- base_image
- str
una imagen personalizada que se usará como imagen base. Si no se especifica ninguna imagen base, la imagen base se usará en función del parámetro de runtime proporcionado.
- base_image_registry
- ContainerRegistry
Registro de imágenes que contiene la imagen base.
- allow_absolute_path
- bool
Indica si se debe permitir la ruta de acceso absoluta.
- cuda_version
- str
Versión de CUDA que se debe instalar para las imágenes que requieren compatibilidad con GPU. La imagen GPU se debe usar en servicios de Microsoft Azure como Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines y Azure Kubernetes Service. Las versiones compatibles son 9.0, 9.1 y 10.0. Si se establece "enable_gpu", el valor predeterminado es "9.1".
- execution_script
- str
Ruta de acceso al archivo local que contiene el código que se va a ejecutar para la imagen
- runtime
- str
el runtime que se usará para la imagen. Los entornos de ejecución admitidos actuales son "spark-py" y "python".
- conda_file
- str
Ruta de acceso al archivo local que contiene una definición de entorno de Conda que se va a usar para la imagen
- docker_file
- str
Ruta de acceso al archivo local que contiene pasos adicionales de Docker que se deben ejecutar al configurar la imagen
- schema_file
- str
Ruta de acceso al archivo local que contiene un esquema de servicio web que se va a usar cuando se implementa la imagen
Lista de rutas de acceso a archivos o carpetas adicionales que la imagen necesita ejecutar
- enable_gpu
- bool
determina si se habilita o no la compatibilidad con GPU en la imagen. La imagen GPU se debe usar en servicios de Microsoft Azure como Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines y Azure Kubernetes Service. El valor predeterminado es "false".
Diccionario de etiquetas de valor de clave para proporcionar esta imagen
Diccionario de propiedades de valor de clave para proporcionar esta imagen. Estas propiedades no se pueden cambiar después de la implementación, pero se pueden agregar nuevos pares clave-valor.
- base_image
- str
una imagen personalizada que se usará como imagen base. Si no se especifica ninguna imagen base, la imagen base se usará en función del parámetro de runtime proporcionado.
- cuda_version
- str
versión de CUDA que se debe instalar para las imágenes que requieren compatibilidad con GPU. La imagen GPU se debe usar en servicios de Microsoft Azure como Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines y Azure Kubernetes Service. Las versiones compatibles son 9.0, 9.1 y 10.0. Si se establece "enable_gpu", el valor predeterminado es "9.1".
Métodos
| build_create_payload |
Cree la carga de creación de la imagen de contenedor. |
| create_local_debug_payload |
Cree la carga de creación de la imagen de contenedor. |
| validate_configuration |
Comprueba que los valores de configuración especificados sean válidos. Genera una excepción :class:azureml.exceptions.WebserviceException si se produce un error en la validación. |
build_create_payload
Cree la carga de creación de la imagen de contenedor.
build_create_payload(workspace, name, model_ids)Parámetros
Devoluciones
Carga de creación de la imagen de contenedor.
Tipo de valor devuelto
Excepciones
create_local_debug_payload
Cree la carga de creación de la imagen de contenedor.
create_local_debug_payload(workspace, model_ids)Parámetros
Devoluciones
Carga de creación de la imagen de contenedor.
Tipo de valor devuelto
Excepciones
validate_configuration
Comprueba que los valores de configuración especificados sean válidos.
Genera una excepción :class:azureml.exceptions.WebserviceException si se produce un error en la validación.
validate_configuration()Excepciones
Comentarios
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