ContainerImage 클래스
컨테이너 이미지를 나타냅니다. 현재는 Docker 이미지에만 적용됩니다.
이 클래스는 사용되지 않습니다. 대신 Environment 클래스를 사용합니다.
이미지에는 다음을 포함하여 모델을 실행하는 데 필요한 종속성이 포함됩니다.
런타임
Conda 파일에 지정된 Python 환경 정의
GPU 지원을 사용하도록 설정하는 기능
특정 실행 명령에 대한 사용자 지정 Docker 파일
이미지 생성자입니다.
이 클래스는 사용되지 않습니다. 대신 Environment 클래스를 사용합니다.
이미지 생성자는 제공된 작업 영역과 연결된 Image 개체의 클라우드 표현을 검색하는 데 사용됩니다. 검색된 Image 개체의 특정 형식에 해당하는 자식 클래스의 instance 반환합니다.
- 상속
-
ContainerImage
생성자
ContainerImage(workspace, name=None, id=None, tags=None, properties=None, version=None)매개 변수
- tags
- list
제공된 목록을 기반으로 'key' 또는 '[key, value]'로 이미지 결과를 필터링합니다. 예: ['key', ['key2', 'key2 value']]
- properties
- list
제공된 목록을 기반으로 'key' 또는 '[key, value]'로 이미지 결과를 필터링합니다. 예: ['key', ['key2', 'key2 value']]
설명
이전에 만들어진 ContainerImage의 이름 또는 ID를 전달하여 Image 클래스 생성자를 사용하여 ContainerImage를 검색합니다. 다음 코드 예제는 이름과 ID로 작업 영역에서 이미지 검색을 보여 줍니다.
container_image_from_name = Image(workspace, name="image-name")
container_image_from_id = Image(workspace, id="image-id")
배포에 사용할 새 이미지 구성을 만들려면 다음 코드 예제와 같이 ContainerImageConfig 개체를 빌드합니다.
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"
)
메서드
| image_configuration |
ContainerImageConfig 개체를 만들고 반환합니다. 이 함수는 모델이 Webservice 내에서 실행되어야 하는 방법과 특정 환경 및 실행 가능해야 하는 종속성을 정의하는 매개 변수를 허용합니다. |
| run |
지정된 입력 데이터로 이미지를 로컬로 실행합니다. Docker가 설치되어 있고 작동하려면 실행 중이어야 합니다. GPU 지원 이미지는 Microsoft Azure 서비스에서만 실행할 수 있으므로 이 메서드는 CPU에서만 작동합니다. |
| serialize |
이 ContainerImage 개체를 JSON 직렬화된 사전으로 변환합니다. |
image_configuration
ContainerImageConfig 개체를 만들고 반환합니다.
이 함수는 모델이 Webservice 내에서 실행되어야 하는 방법과 특정 환경 및 실행 가능해야 하는 종속성을 정의하는 매개 변수를 허용합니다.
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)매개 변수
- execution_script
- str
이미지에 대해 실행할 코드가 포함된 로컬 Python 파일의 경로입니다. Webservice에 대한 모델 실행 단계를 정의하는 init() 및 run(input_data) 함수를 모두 포함해야 합니다.
- schema_file
- str
이미지가 배포될 때 사용할 Webservice 스키마가 포함된 로컬 파일의 경로입니다. 모델 배포를 위한 Swagger 사양을 생성하는 데 사용됩니다.
- enable_gpu
- bool
이미지에서 GPU 지원을 사용하도록 설정할지 여부를 나타냅니다. GPU 이미지는 Azure Container Instances, Azure Machine Learning 컴퓨팅, Azure Virtual Machines 및 Azure Kubernetes Service와 같은 Microsoft Azure Services에서 사용해야 합니다. 기본값은 False입니다.
이 이미지를 제공하는 키 값 속성의 사전입니다. 배포 후에는 이러한 속성을 변경할 수 없지만, 새 키 값 쌍을 추가할 수 있습니다.
- base_image
- str
기본 이미지로 사용할 사용자 지정 이미지입니다. 기본 이미지가 제공되지 않으면 지정된 런타임 매개 변수를 기반으로 기본 이미지가 사용됩니다.
- cuda_version
- str
GPU 지원이 필요한 이미지에 설치할 CUDA 버전입니다. GPU 이미지는 Azure Container Instances, Azure Machine Learning 컴퓨팅, Azure Virtual Machines 및 Azure Kubernetes Service와 같은 Microsoft Azure Services에서 사용해야 합니다. 지원되는 버전은 9.0, 9.1 및 10.0입니다. 'enable_gpu'가 설정되면 기본값은 '9.1'입니다.
반환
이미지를 만들 때 사용할 구성 개체입니다.
반환 형식
예외
run
지정된 입력 데이터로 이미지를 로컬로 실행합니다.
Docker가 설치되어 있고 작동하려면 실행 중이어야 합니다. GPU 지원 이미지는 Microsoft Azure 서비스에서만 실행할 수 있으므로 이 메서드는 CPU에서만 작동합니다.
run(input_data)매개 변수
- input_data
- <xref:varies>
실행할 때 이미지에 전달할 입력 데이터
반환
이미지 실행 결과입니다.
반환 형식
예외
serialize
이 ContainerImage 개체를 JSON 직렬화된 사전으로 변환합니다.
serialize()반환
이 ContainerImage의 JSON 표현입니다.
반환 형식
예외
피드백
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