BatchCompute Osztály

Batch számítási célt kezel az Azure Machine Learningben.

Azure Batch nagy léptékű párhuzamos és nagy teljesítményű számítási (HPC) alkalmazások hatékony futtatására szolgál a felhőben. A BatchCompute az Azure Machine Learning Pipelinesban használható feladatok Azure Batch gépkészletbe való elküldésére egy AzureBatchStephasználatával. További információ: Mik azok a számítási célok az Azure Machine Learningben?

ComputeTarget-konstruktor osztály.

A megadott munkaterülethez társított számítási objektum felhőbeli ábrázolásának lekérése. Egy gyermekosztály egy példányát adja vissza, amely a lekért számítási objektum adott típusának felel meg.

Öröklődés

ComputeTarget

BatchCompute

Konstruktor

BatchCompute(workspace, name)

Paraméterek

workspace

Workspace

Kötelező

A beolvasandó BatchCompute objektumot tartalmazó munkaterület-objektum.

name

str

Kötelező

A lekérendő BatchCompute objektum neve.

workspace

Workspace

Kötelező

A lekérendő számítási objektumot tartalmazó munkaterület-objektum.

name

str

Kötelező

A lekérendő számítási objektum neve.

Megjegyzések

Használat előtt hozzon létre egy Azure Batch fiókot. A létrehozáshoz lásd: Batch-fiók létrehozása a Azure Portal.

Az alábbi példa bemutatja, hogyan csatolhat egy Azure Batch számítási fiókot egy munkaterülethez a használatávalattach_configuration.

   batch_compute_name = 'mybatchcompute' # Name to associate with new compute in workspace

   # Batch account details needed to attach as compute to workspace
   batch_account_name = "<batch_account_name>" # Name of the Batch account
   batch_resource_group = "<batch_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account

   try:
       # check if already attached
       batch_compute = BatchCompute(ws, batch_compute_name)
   except ComputeTargetException:
       print('Attaching Batch compute...')
       provisioning_config = BatchCompute.attach_configuration(resource_group=batch_resource_group,
                                                               account_name=batch_account_name)
       batch_compute = ComputeTarget.attach(ws, batch_compute_name, provisioning_config)
       batch_compute.wait_for_completion()
       print("Provisioning state:{}".format(batch_compute.provisioning_state))
       print("Provisioning errors:{}".format(batch_compute.provisioning_errors))

   print("Using Batch compute:{}".format(batch_compute.cluster_resource_id))

A teljes minta a következő forrásból érhető el: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-how-to-use-azurebatch-to-run-a-windows-executable.ipynb

Metódusok

attach_configuration	Hozzon létre egy konfigurációs objektumot a Batch számítási cél csatolásához.
delete	BatchCompute objektum esetében a törlés nem támogatott. A detach használható helyette.
deserialize	JSON-objektum konvertálása BatchCompute objektummá.
detach	Leválasztja a Batch-objektumot a társított munkaterületről. A mögöttes felhőobjektumok nem törlődnek, csak a társítás törlődik.
refresh_state	Végezze el az objektum tulajdonságainak helyben történő frissítését. Ez a módszer a megfelelő felhőobjektum aktuális állapota alapján frissíti a tulajdonságokat. Ezt elsősorban a számítási állapot manuális lekérdezésére használják.
serialize	Konvertálja ezt a BatchCompute objektumot JSON szerializált szótárlá.

attach_configuration

Hozzon létre egy konfigurációs objektumot a Batch számítási cél csatolásához.

static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)

Paraméterek

resource_group

str

alapértelmezett érték: None

Annak az erőforráscsoportnak a neve, amelyben a Batch-fiók található.

account_name

str

alapértelmezett érték: None

A Batch-fiók neve.

resource_id

str

alapértelmezett érték: None

A csatolt számítási erőforrás Azure-erőforrás-azonosítója.

Válaszok

Számítási objektum csatolásához használandó konfigurációs objektum.

Visszatérési típus

BatchAttachConfiguration

delete

BatchCompute objektum esetében a törlés nem támogatott. A detach használható helyette.

delete()

Kivételek

ComputeTargetException

deserialize

JSON-objektum konvertálása BatchCompute objektummá.

static deserialize(workspace, object_dict)

Paraméterek

workspace

Workspace

Kötelező

A BatchCompute objektumhoz társított munkaterület-objektum.

object_dict

dict

Kötelező

Egy JSON-objektum, amely BatchCompute objektummá konvertálható.

Válaszok

A megadott JSON-objektum BatchCompute-ábrázolása.

Visszatérési típus

BatchCompute

Kivételek

ComputeTargetException

Megjegyzések

Egy értéket ad ComputeTargetException , ha a megadott munkaterület nem az a munkaterület, amelyhez a Számítás társítva van.

detach

Leválasztja a Batch-objektumot a társított munkaterületről.

A mögöttes felhőobjektumok nem törlődnek, csak a társítás törlődik.

detach()

Kivételek

ComputeTargetException

refresh_state

Végezze el az objektum tulajdonságainak helyben történő frissítését.

Ez a módszer a megfelelő felhőobjektum aktuális állapota alapján frissíti a tulajdonságokat. Ezt elsősorban a számítási állapot manuális lekérdezésére használják.

refresh_state()

serialize

Konvertálja ezt a BatchCompute objektumot JSON szerializált szótárlá.

serialize()

Válaszok

A BatchCompute objektum JSON-ábrázolása.

Visszatérési típus

dict