ComputeTarget Klas

Abstracte bovenliggende klasse voor alle Compute-doelen die worden beheerd door Azure Machine Learning.

Een compute-doel is een aangewezen reken resource/omgeving waar u uw trainings script uitvoert of uw service-implementatie host. Deze locatie kan uw lokale machine of een cloud-gebaseerde reken resource zijn. Zie Wat zijn Compute-doelen in azure machine learning? voor meer informatie.

Overname
abc.ABC
ComputeTarget

Constructor

ComputeTarget(workspace, name)

Parameters

workspace
Workspace

Het werkruimte object met het reken object dat moet worden opgehaald.

name
<xref:str>

De naam van het berekenings object dat moet worden opgehaald.

Opmerkingen

Gebruik de ComputeTarget-constructor om de Cloud weergave op te halen van een compute-object dat is gekoppeld aan de beschik bare werk ruimte. De constructor retourneert een exemplaar van een onderliggende klasse die overeenkomt met het specifieke type van het opgehaalde Compute-object. Als het Compute-object niet wordt gevonden, wordt er een ComputeTargetException gegenereerd.

Methoden

attach

Koppel een compute-object aan een werk ruimte met behulp van de opgegeven naam en configuratie gegevens.

create

Richt een reken object in door een reken type en gerelateerde configuratie op te geven.

Met deze methode maakt u een nieuw reken doel in plaats van een bestaande te koppelen.

delete

Het reken object verwijderen uit de bijbehorende werk ruimte.

Deze abstracte methode wordt geïmplementeerd door onderliggende klassen van ComputeTarget .

deserialize

Converteer een JSON-object naar een compute-object.

detach

Koppel het reken object los van de bijbehorende werk ruimte.

Deze abstracte methode wordt geïmplementeerd door onderliggende klassen van ComputeTarget . Onderliggende Cloud objecten worden niet verwijderd, alleen de bijbehorende koppelingen worden verwijderd.

get_status

De huidige inrichtings status van het reken object ophalen.

list

Alle ComputeTarget-objecten in de werk ruimte weer geven.

Een lijst met geïnstantieerd onderliggende objecten retour neren die overeenkomen met het specifieke type compute. Objecten zijn onderliggende items van ComputeTarget .

refresh_state

Voer een in-place update uit van de eigenschappen van het object.

Eigenschappen bijwerken op basis van de huidige status van het bijbehorende Cloud object. Dit is handig voor hand matige polling van de reken status.

Deze abstracte methode wordt geïmplementeerd door onderliggende klassen van ComputeTarget .

serialize

Dit reken object converteren naar een JSON-dictionary met serie nummer.

wait_for_completion

Wacht totdat de huidige inrichtings bewerking op het cluster is voltooid.

Deze methode retourneert een ComputeTargetException als er een probleem is opgetreden bij het pollen van het reken object.

attach

Koppel een compute-object aan een werk ruimte met behulp van de opgegeven naam en configuratie gegevens.

attach(workspace, name, attach_configuration)

Parameters

workspace
Workspace

Het werkruimte object waaraan het reken object moet worden gekoppeld.

name
<xref:str>

De naam die moet worden gekoppeld aan het reken object.

attach_configuration
ComputeTargetAttachConfiguration

Een ComputeTargetAttachConfiguration-object dat wordt gebruikt om te bepalen welk type reken object moet worden gekoppeld en hoe dit moet worden geconfigureerd.

Retouren

Een exemplaar van een onderliggend element van ComputeTarget dat overeenkomt met het type object dat is gekoppeld.

Retourtype

Uitzonderingen

Opmerkingen

Het type van het object dat moet worden door gegeven aan de para meter attach_configuration is een ComputeTargetAttachConfiguration het object is gemaakt met behulp van de attach_configuration functie op een van de onderliggende klassen van ComputeTarget .

In het volgende voor beeld ziet u hoe u een ADLA-account koppelt aan een werk ruimte met behulp attach_configuration van de methode van AdlaCompute.


   adla_compute_name = 'testadl' # Name to associate with new compute in workspace

   # ADLA account details needed to attach as compute to workspace
   adla_account_name = "<adla_account_name>" # Name of the Azure Data Lake Analytics account
   adla_resource_group = "<adla_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account

   try:
       # check if already attached
       adla_compute = AdlaCompute(ws, adla_compute_name)
   except ComputeTargetException:
       print('attaching adla compute...')
       attach_config = AdlaCompute.attach_configuration(resource_group=adla_resource_group, account_name=adla_account_name)
       adla_compute = ComputeTarget.attach(ws, adla_compute_name, attach_config)
       adla_compute.wait_for_completion()

   print("Using ADLA compute:{}".format(adla_compute.cluster_resource_id))
   print("Provisioning state:{}".format(adla_compute.provisioning_state))
   print("Provisioning errors:{}".format(adla_compute.provisioning_errors))

Volledig voor beeld is beschikbaar vanaf 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

create

Richt een reken object in door een reken type en gerelateerde configuratie op te geven.

Met deze methode maakt u een nieuw reken doel in plaats van een bestaande te koppelen.

create(workspace, name, provisioning_configuration)

Parameters

workspace
Workspace

Het werkruimte object voor het maken van het reken object onder.

name
<xref:str>

De naam die moet worden gekoppeld aan het reken object.

provisioning_configuration
ComputeTargetProvisioningConfiguration

Een ComputeTargetProvisioningConfiguration-object dat wordt gebruikt om te bepalen welk type reken object moet worden ingericht en hoe dit moet worden geconfigureerd.

Retouren

Een exemplaar van een onderliggend element van ComputeTarget dat overeenkomt met het type object dat is ingericht.

Retourtype

Uitzonderingen

Opmerkingen

Het type van het object dat wordt ingericht, wordt bepaald door de verstrekte configuratie van de inrichting.

In het volgende voor beeld wordt een persistent reken doel ingericht door AmlCompute gemaakt. De provisioning_configuration para meter in dit voor beeld is van het type AmlComputeProvisioningConfiguration .


   from azureml.core.compute import ComputeTarget, AmlCompute
   from azureml.core.compute_target import ComputeTargetException

   # Choose a name for your CPU cluster
   cpu_cluster_name = "cpu-cluster"

   # Verify that cluster does not exist already
   try:
       cpu_cluster = ComputeTarget(workspace=ws, name=cpu_cluster_name)
       print('Found existing cluster, use it.')
   except ComputeTargetException:
       compute_config = AmlCompute.provisioning_configuration(vm_size='STANDARD_D2_V2',
                                                              max_nodes=4)
       cpu_cluster = ComputeTarget.create(ws, cpu_cluster_name, compute_config)

   cpu_cluster.wait_for_completion(show_output=True)

Volledig voor beeld is beschikbaar vanaf https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/training/train-on-amlcompute/train-on-amlcompute.ipynb

delete

Het reken object verwijderen uit de bijbehorende werk ruimte.

Deze abstracte methode wordt geïmplementeerd door onderliggende klassen van ComputeTarget .

delete()

Uitzonderingen

Opmerkingen

Als dit object is gemaakt met behulp van Azure Machine Learning, worden ook de bijbehorende Cloud objecten verwijderd. Als dit object extern is gemaakt en alleen is gekoppeld aan de werk ruimte, genereert deze methode een uitzonde ring en wordt er niets gewijzigd.

deserialize

Converteer een JSON-object naar een compute-object.

deserialize(workspace, object_dict)

Parameters

workspace
Workspace

Het werkruimte object waaraan het reken object is gekoppeld.

object_dict
<xref:dict>

Een JSON-object dat moet worden geconverteerd naar een compute-object.

Retouren

De compute-weer gave van het gegeven JSON-object.

Retourtype

Uitzonderingen

Opmerkingen

Treedt ComputeTargetException op als de werk ruimte die wordt vermeld, niet de werk ruimte is die aan de computer is gekoppeld.

detach

Koppel het reken object los van de bijbehorende werk ruimte.

Deze abstracte methode wordt geïmplementeerd door onderliggende klassen van ComputeTarget . Onderliggende Cloud objecten worden niet verwijderd, alleen de bijbehorende koppelingen worden verwijderd.

detach()

Uitzonderingen

get_status

De huidige inrichtings status van het reken object ophalen.

get_status()

Retouren

De huidige provisioning_state .

Retourtype

<xref:str>

Uitzonderingen

Opmerkingen

De geretourneerde waarden worden weer gegeven in de Azure REST API-referentie voor ProvisioningState.

list

Alle ComputeTarget-objecten in de werk ruimte weer geven.

Een lijst met geïnstantieerd onderliggende objecten retour neren die overeenkomen met het specifieke type compute. Objecten zijn onderliggende items van ComputeTarget .

list(workspace)

Parameters

workspace
Workspace

Het werkruimte object met de objecten die moeten worden weer geven.

Retouren

Lijst met Compute-doelen in de werk ruimte.

Retourtype

Uitzonderingen

refresh_state

Voer een in-place update uit van de eigenschappen van het object.

Eigenschappen bijwerken op basis van de huidige status van het bijbehorende Cloud object. Dit is handig voor hand matige polling van de reken status.

Deze abstracte methode wordt geïmplementeerd door onderliggende klassen van ComputeTarget .

refresh_state()

Uitzonderingen

serialize

Dit reken object converteren naar een JSON-dictionary met serie nummer.

serialize()

Retouren

De JSON-weer gave van dit reken object.

Retourtype

<xref:dict>

Uitzonderingen

wait_for_completion

Wacht totdat de huidige inrichtings bewerking op het cluster is voltooid.

Deze methode retourneert een ComputeTargetException als er een probleem is opgetreden bij het pollen van het reken object.

wait_for_completion(show_output=False, is_delete_operation=False)

Parameters

show_output
<xref:bool>
standaardwaarde: False

Hiermee wordt aangegeven of meer uitgebreide uitvoer moet worden geleverd.

is_delete_operation
<xref:bool>
standaardwaarde: False

Hiermee wordt aangegeven of de bewerking moet worden verwijderd.

Uitzonderingen