AdlaStep Osztály

Létrehoz egy Azure ML-folyamatlépést, amellyel U-SQL-szkriptet futtathat az Azure Data Lake Analytics.

Az AdlaStep használatára példaként tekintse meg a jegyzetfüzetet https://aka.ms/pl-adla.

Hozzon létre egy Azure ML-folyamatlépést, amellyel U-SQL-szkriptet futtathat az Azure Data Lake Analytics.

Öröklődés

azureml.pipeline.core._adla_step_base._AdlaStepBase

AdlaStep

Konstruktor

AdlaStep(script_name, name=None, inputs=None, outputs=None, params=None, degree_of_parallelism=None, priority=None, runtime_version=None, compute_target=None, source_directory=None, allow_reuse=True, version=None, hash_paths=None)

Paraméterek

Name	Description
script_name Kötelező	str [Kötelező] Egy U-SQL-szkript neve a következőhöz source_directoryviszonyítva: .
name	str A lépés neve. Ha nincs meghatározva, script_name akkor a függvényt használja. alapértelmezett érték: None
inputs	list[Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData]] A bemenetiport-kötések listája. alapértelmezett érték: None
outputs	list[Union[PipelineData, PipelineOutputAbstractDataset, OutputPortBinding]] A kimeneti portkötések listája. alapértelmezett érték: None
params	dict Név-érték párok szótára. alapértelmezett érték: None
degree_of_parallelism	int A feladathoz használandó párhuzamosság mértéke. Ennek 0-nál nagyobbnak kell lennie. Ha 0-nál kisebb értékre van állítva, az alapértelmezett érték 1. alapértelmezett érték: None
priority	int Az aktuális feladathoz használandó prioritási érték. Az alacsonyabb számok magasabb prioritást élveznek. Alapértelmezés szerint egy feladat prioritása 1000. A megadott értéknek 0-nál nagyobbnak kell lennie. alapértelmezett érték: None
runtime_version	str A Data Lake Analytics motor futtatókörnyezeti verziója. alapértelmezett érték: None
compute_target	AdlaCompute, str [Kötelező] A feladathoz használandó ADLA-számítás. alapértelmezett érték: None
source_directory	str Egy mappa, amely tartalmazza a szkriptet, szerelvényeket stb. alapértelmezett érték: None
allow_reuse	bool Azt jelzi, hogy a lépés újra felhasználja-e a korábbi eredményeket, amikor ugyanazokkal a beállításokkal fut újra. Az újrafelhasználás alapértelmezés szerint engedélyezve van. Ha a lépés tartalma (szkriptek/függőségek), valamint a bemenetek és paraméterek változatlanok maradnak, a rendszer újra felhasználja a lépés előző futtatásának kimenetét. A lépés újrahasználásakor a feladat számítási feladatként való elküldése helyett az előző futtatás eredményei azonnal elérhetővé válnak a további lépésekhez. Ha az Azure Machine Learning-adatkészleteket használja bemenetként, az újrafelhasználást az határozza meg, hogy az adathalmaz definíciója megváltozott-e, nem pedig az, hogy az alapul szolgáló adatok megváltoztak-e. alapértelmezett érték: True
version	str Nem kötelező verziócímke a lépés funkcióváltozásának jelöléséhez. alapértelmezett érték: None
hash_paths	list ELAVULT: már nincs rá szükség. A kivonat elérési útjainak listája a lépés tartalmának módosításakor. Ha nem észlelhető változás, a folyamat újra felhasználja az előző futtatás lépéstartalmat. Alapértelmezés szerint a tartalma source_directory kivonatolva van, kivéve az .amlignore vagy .gitignore fájlokat. alapértelmezett érték: None
script_name Kötelező	str [Kötelező] Egy U-SQL-szkript neve a következőhöz source_directoryviszonyítva: .
name Kötelező	str A lépés neve. Ha nincs meghatározva, script_name akkor a függvényt használja.
inputs Kötelező	list[Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData]] Bemenetiport-kötések listája
outputs Kötelező	list[Union[PipelineData, <xref:azureml.pipeline.core.pipeline_output_dataset.PipelineAbstractOutputDataset>, OutputPortBinding]] A kimeneti portkötések listája.
params Kötelező	dict Név-érték párok szótára.
degree_of_parallelism Kötelező	int A feladathoz használandó párhuzamosság mértéke. Ennek 0-nál nagyobbnak kell lennie. Ha 0-nál kisebb értékre van állítva, az alapértelmezett érték 1.
priority Kötelező	int Az aktuális feladathoz használandó prioritási érték. Az alacsonyabb számok magasabb prioritást élveznek. Alapértelmezés szerint egy feladat prioritása 1000. A megadott értéknek 0-nál nagyobbnak kell lennie.
runtime_version Kötelező	str A Data Lake Analytics motor futtatókörnyezeti verziója.
compute_target Kötelező	AdlaCompute, str [Kötelező] A feladathoz használandó ADLA-számítás.
source_directory Kötelező	str Egy mappa, amely tartalmazza a szkriptet, szerelvényeket stb.
allow_reuse Kötelező	bool Azt jelzi, hogy a lépés újra felhasználja-e a korábbi eredményeket, amikor ugyanazokkal a beállításokkal fut újra. Az újrafelhasználás alapértelmezés szerint engedélyezve van. Ha a lépés tartalma (szkriptek/függőségek), valamint a bemenetek és paraméterek változatlanok maradnak, a rendszer újra felhasználja a lépés előző futtatásának kimenetét. A lépés újrahasználásakor a feladat számítási feladatként való elküldése helyett az előző futtatás eredményei azonnal elérhetővé válnak a további lépésekhez. Ha az Azure Machine Learning-adatkészleteket használja bemenetként, az újrafelhasználást az határozza meg, hogy az adathalmaz definíciója megváltozott-e, nem pedig az, hogy az alapul szolgáló adatok megváltoztak-e.
version Kötelező	str Nem kötelező verziócímke, amely a lépés funkcióváltozását jelzi.
hash_paths Kötelező	list ELAVULT: már nincs rá szükség. A kivonat elérési útjainak listája a lépés tartalmának módosításakor. Ha nem észlelhető változás, a folyamat újra felhasználja az előző futtatás lépéstartalmat. Alapértelmezés szerint a tartalma source_directory kivonatolva van, kivéve az .amlignore vagy .gitignore fájlokat.

Megjegyzések

A szkriptben @@name@@ szintaxis használatával hivatkozhat bemenetekre, kimenetekre és paraméterekre.

• ha a név egy bemeneti vagy kimeneti portkötés neve, akkor a szkriptben a @@name@@ előfordulásai a megfelelő portkötés tényleges adatútvonalával lesznek lecserélve.

• Ha a név megegyezik a params dict bármely kulcsával, a @@name@@ minden előfordulását a megfelelő értékre cseréli a diktálásban.

Az AdlaStep csak a Data Lake Analytics fiók alapértelmezett Data Lake Storage tárolt adatokkal működik. Ha az adatok nem alapértelmezett tárolóban találhatóak, a használatával DataTransferStep másolja az adatokat az alapértelmezett tárolóba. Az alapértelmezett tárterületet úgy találja meg, hogy megnyitja Data Lake Analytics fiókját a Azure Portal, majd a bal oldali panel Beállítások területén az "Adatforrások" elemre lép.

Az alábbi példa bemutatja, hogyan használható az AdlaStep egy Azure Machine Learning-folyamatban.

   adla_step = AdlaStep(
       name='extract_employee_names',
       script_name='sample_script.usql',
       source_directory=sample_folder,
       inputs=[sample_input],
       outputs=[sample_output],
       compute_target=adla_compute)

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-use-adla-as-compute-target.ipynb

Metódusok

create_node

Hozzon létre egy csomópontot az AdlaStep lépésből, és adja hozzá a megadott gráfhoz. Ezt a módszert nem közvetlenül kell használni. Ha ezzel a lépéssel példányosít egy folyamatot, az Azure ML automatikusan átadja a szükséges paramétereket ezen a módszeren keresztül, hogy a lépés hozzáadható legyen a munkafolyamatot képviselő folyamatgráfhoz.

create_node

Hozzon létre egy csomópontot az AdlaStep lépésből, és adja hozzá a megadott gráfhoz.

Ezt a módszert nem közvetlenül kell használni. Ha ezzel a lépéssel példányosít egy folyamatot, az Azure ML automatikusan átadja a szükséges paramétereket ezen a módszeren keresztül, hogy a lépés hozzáadható legyen a munkafolyamatot képviselő folyamatgráfhoz.

create_node(graph, default_datastore, context)

Paraméterek

Name	Description
graph Kötelező	Graph A gráfobjektum.
default_datastore Kötelező	Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore] Az alapértelmezett adattár.
context Kötelező	<xref:azureml.pipeline.core._GraphContext> A gráfkörnyezet.

Válaszok

Típus	Description
Node	A csomópontobjektum.