ContainerImage Kelas
Mewakili gambar kontainer, saat ini hanya untuk gambar Docker.
Kelas ini TIDAK DIGUNAKAN LAGI. Gunakan kelas Environment sebagai gantinya.
Gambar berisi dependensi yang diperlukan untuk menjalankan model termasuk:
Runtime bahasa umum
Definisi lingkungan Python yang ditentukan dalam file Conda
Kemampuan untuk mengaktifkan dukungan GPU
File Docker kustom untuk perintah eksekusi tertentu
Konstruktor gambar.
Kelas ini TIDAK DIGUNAKAN LAGI. Gunakan kelas Environment sebagai gantinya.
Konstruktor gambar digunakan untuk mengambil representasi cloud dari objek Gambar yang terkait dengan ruang kerja yang disediakan. Akan mengembalikan instans kelas anak yang sesuai dengan jenis tertentu dari objek Gambar yang diambil.
- Warisan
-
ContainerImage
Konstruktor
ContainerImage(workspace, name=None, id=None, tags=None, properties=None, version=None)Parameter
- name
- str
Nama Gambar yang akan diambil. Akan mengembalikan versi terbaru, jika ada
- tags
- list
Akan memfilter hasil Gambar berdasarkan daftar yang disediakan, baik dengan 'kunci' atau '[key, value]'. Contoh ['key', ['key2', 'key2 value']]
- properties
- list
Akan memfilter hasil Gambar berdasarkan daftar yang disediakan, baik dengan 'kunci' atau '[key, value]'. Contoh ['key', ['key2', 'key2 value']]
- version
- str
Ketika versi dan nama keduanya ditentukan, akan mengembalikan versi tertentu dari Gambar.
Keterangan
ContainerImage diambil menggunakan konstruktor kelas Image dengan meneruskan nama atau id ContainerImage yang dibuat sebelumnya. Contoh kode berikut menunjukkan pengambilan Gambar dari Ruang kerja dengan nama dan id.
container_image_from_name = Image(workspace, name="image-name")
container_image_from_id = Image(workspace, id="image-id")
Untuk membuat konfigurasi Gambar baru untuk digunakan dalam penyebaran, bangun objek ContainerImageConfig seperti yang ditunjukkan dalam contoh kode berikut:
from azureml.core.image import ContainerImage
image_config = ContainerImage.image_configuration(execution_script="score.py",
runtime="python",
conda_file="myenv.yml",
description="image for model",
cuda_version="9.0"
)
Metode
| image_configuration |
Buat dan kembalikan objek ContainerImageConfig. Fungsi ini menerima parameter untuk menentukan bagaimana model Anda harus berjalan dalam Webservice, serta lingkungan dan dependensi tertentu yang diperlukan untuk dapat dijalankan. |
| run |
Jalankan gambar secara lokal dengan data input yang diberikan. Docker harus terpasang dan menjalankan docker untuk bekerja. Metode ini hanya akan bekerja pada CPU, karena gambar yang mendukung GPU hanya dapat berjalan di Microsoft Azure Services. |
| serialize |
Ubah objek ContainerImage ini menjadi kamus serial JSON. |
image_configuration
Buat dan kembalikan objek ContainerImageConfig.
Fungsi ini menerima parameter untuk menentukan bagaimana model Anda harus berjalan dalam Webservice, serta lingkungan dan dependensi tertentu yang diperlukan untuk dapat dijalankan.
static image_configuration(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, cuda_version=None)Parameter
- execution_script
- str
Jalur ke file Python lokal yang berisi kode untuk menjalankan gambar. Harus menyertakan fungsi init() dan run(input_data) yang menentukan langkah eksekusi model untuk Layanan web.
- runtime
- str
Runtime yang akan digunakan untuk gambar. Runtime yang didukung saat ini adalah 'spark-py' dan 'python'.
- conda_file
- str
Jalur ke file .yml lokal yang berisi definisi lingkungan Conda untuk digunakan gambar.
- docker_file
- str
Jalur ke file lokal yang berisi langkah-langkah Docker tambahan untuk dijalankan saat menyiapkan gambar.
- schema_file
- str
Jalur ke file lokal yang berisi skema layanan web untuk digunakan saat gambar disebarkan. Digunakan untuk menghasilkan spesifikasi Swagger untuk penyebaran model.
Daftar jalur ke file/folder tambahan yang perlu dijalankan gambar.
- enable_gpu
- bool
Apakah akan mengaktifkan dukungan GPU dalam gambar atau tidak. Gambar GPU harus digunakan pada Microsoft Azure Service seperti Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines, dan Azure Kubernetes Service. Default ke False
Kamus properti nilai kunci untuk memberikan gambar ini. Properti ini tidak dapat diubah setelah penyebaran, namun pasangan nilai kunci baru bisa ditambahkan.
- base_image
- str
Gambar kustom untuk digunakan sebagai gambar dasar. Jika tidak ada gambar dasar yang diberikan maka gambar dasar akan digunakan berdasarkan parameter runtime yang diberikan.
- cuda_version
- str
Versi CUDA dipasang untuk gambar yang membutuhkan dukungan GPU. Gambar GPU harus digunakan pada Microsoft Azure Service seperti Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines, dan Azure Kubernetes Service. Versi yang didukung adalah 9.0, 9.1 dan 10.0. Jika 'enable_gpu' diatur, defaultnya adalah '9.1'.
Mengembalikan
Objek konfigurasi yang akan digunakan saat membuat gambar.
Tipe hasil
Pengecualian
run
Jalankan gambar secara lokal dengan data input yang diberikan.
Docker harus terpasang dan menjalankan docker untuk bekerja. Metode ini hanya akan bekerja pada CPU, karena gambar yang mendukung GPU hanya dapat berjalan di Microsoft Azure Services.
run(input_data)Parameter
- input_data
- <xref:varies>
Data input untuk diteruskan ke gambar saat dijalankan
Mengembalikan
Hasil menjalankan gambar.
Tipe hasil
Pengecualian
serialize
Ubah objek ContainerImage ini menjadi kamus serial JSON.
serialize()Mengembalikan
Representasi JSON dari ContainerImage ini.
Tipe hasil
Pengecualian
Saran dan Komentar
Segera hadir: Sepanjang tahun 2024 kami akan menghentikan penggunaan GitHub Issues sebagai mekanisme umpan balik untuk konten dan menggantinya dengan sistem umpan balik baru. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Kirim dan lihat umpan balik untuk