AksCompute Klasa

Zarządza miejscem docelowym obliczeń usługi Azure Kubernetes w Azure Machine Learning.

Cele usługi Azure Kubernetes Service (AKSCompute) są zwykle używane w przypadku wdrożeń produkcyjnych o dużej skali, ponieważ zapewniają szybki czas odpowiedzi i automatyczne skalowanie wdrożonej usługi. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz co to są cele obliczeniowe w Azure Machine Learning?

Dziedziczenie
AksCompute

Konstruktor

AksCompute(workspace, name)

Parametry

workspace
Workspace

Obiekt obszaru roboczego zawierający obiekt AksCompute do pobrania.

name
str

Nazwa obiektu AksCompute do pobrania.

Uwagi

Poniższy przykład pokazuje, jak utworzyć klaster AKS z maszynami z obsługą FPGA.


   from azureml.core.compute import AksCompute, ComputeTarget

   # Uses the specific FPGA enabled VM (sku: Standard_PB6s)
   # Standard_PB6s are available in: eastus, westus2, westeurope, southeastasia
   prov_config = AksCompute.provisioning_configuration(vm_size = "Standard_PB6s",
                                                       agent_count = 1,
                                                       location = "eastus")

   aks_name = 'my-aks-pb6'
   # Create the cluster
   aks_target = ComputeTarget.create(workspace = ws,
                                     name = aks_name,
                                     provisioning_configuration = prov_config)

Metody

attach

Przestarzałe. attach_configurationZamiast tego użyj metody.

Skojarz istniejący zasób obliczeniowy AKS z udostępnionym obszarem roboczym.

attach_configuration

Utwórz obiekt konfiguracji do dołączania elementu docelowego obliczeń AKS.

delete

Usuń obiekt AksCompute ze skojarzonego z nim obszaru roboczego.

Jeśli ten obiekt został utworzony za pośrednictwem Azure Machine Learning, odpowiednie obiekty oparte na chmurze również zostaną usunięte. Jeśli ten obiekt został utworzony zewnętrznie i tylko dołączony do obszaru roboczego, ta metoda podnosi wartość ComputeTargetException i nic nie ulega zmianie.

deserialize

Przekonwertuj obiekt JSON na obiekt AksCompute.

detach

Odłącz obiekt AksCompute ze skojarzonego z nim obszaru roboczego.

Obiekty w chmurze źródłowej nie są usuwane, tylko skojarzenie zostanie usunięte.

get_credentials

Pobierz poświadczenia dla elementu docelowego AKS.

provisioning_configuration

Utwórz obiekt konfiguracji na potrzeby aprowizacji elementu docelowego obliczeń AKS.

refresh_state

Wykonaj aktualizację w miejscu właściwości obiektu.

Ta metoda aktualizuje właściwości na podstawie bieżącego stanu odpowiedniego obiektu w chmurze. Jest to używane przede wszystkim do ręcznego sondowania stanu obliczeń.

serialize

Przekonwertuj ten obiekt AksCompute do słownika serializowanego JSON.

update

Zaktualizuj obiekt AksCompute przy użyciu podanej konfiguracji aktualizacji.

attach

Przestarzałe. attach_configurationZamiast tego użyj metody.

Skojarz istniejący zasób obliczeniowy AKS z udostępnionym obszarem roboczym.

attach(workspace, name, resource_id)

Parametry

workspace
Workspace

Obiekt obszaru roboczego, z którym ma zostać skojarzony zasób obliczeniowy.

name
str

Nazwa do skojarzenia z zasobem obliczeniowym w podanym obszarze roboczym. Nie musi być zgodna z nazwą zasobu obliczeniowego, który ma zostać dołączony.

resource_id
str

Identyfikator zasobu platformy Azure dla dołączonego zasobu obliczeniowego.

Zwraca

Reprezentacja obiektu AksCompute obiektu COMPUTE.

Typ zwracany

Wyjątki

attach_configuration

Utwórz obiekt konfiguracji do dołączania elementu docelowego obliczeń AKS.

attach_configuration(resource_group=None, cluster_name=None, resource_id=None, cluster_purpose=None)

Parametry

resource_group
str
wartość domyślna: None

Nazwa grupy zasobów, w której znajduje się AKS.

cluster_name
str
wartość domyślna: None

Nazwa klastra AKS.

resource_id
str
wartość domyślna: None

Identyfikator zasobu platformy Azure dla dołączonego zasobu obliczeniowego.

cluster_purpose
str
wartość domyślna: None

Planowane użycie klastra. Jest on używany do udostępniania składników Azure Machine Learning, aby zapewnić żądany poziom odporności i jakości usług (QoS). ClusterPurposeKlasa definiuje możliwe wartości. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz dołączanie istniejącego klastra AKS.

Zwraca

Obiekt konfiguracji, który ma być używany podczas dołączania obiektu obliczeniowego.

Typ zwracany

Wyjątki

delete

Usuń obiekt AksCompute ze skojarzonego z nim obszaru roboczego.

Jeśli ten obiekt został utworzony za pośrednictwem Azure Machine Learning, odpowiednie obiekty oparte na chmurze również zostaną usunięte. Jeśli ten obiekt został utworzony zewnętrznie i tylko dołączony do obszaru roboczego, ta metoda podnosi wartość ComputeTargetException i nic nie ulega zmianie.

delete()

Wyjątki

deserialize

Przekonwertuj obiekt JSON na obiekt AksCompute.

deserialize(workspace, object_dict)

Parametry

workspace
Workspace

Obiekt obszaru roboczego, z którym jest skojarzony obiekt AksCompute.

object_dict
dict

Obiekt JSON do przekonwertowania na obiekt AksCompute.

Zwraca

Reprezentacja AksCompute podanego obiektu JSON.

Typ zwracany

Wyjątki

Uwagi

Podnosi wartość, ComputeTargetException Jeśli udostępniony obszar roboczy nie jest obszarem roboczym, z którym jest skojarzone obliczenie.

detach

Odłącz obiekt AksCompute ze skojarzonego z nim obszaru roboczego.

Obiekty w chmurze źródłowej nie są usuwane, tylko skojarzenie zostanie usunięte.

detach()

Wyjątki

get_credentials

Pobierz poświadczenia dla elementu docelowego AKS.

get_credentials()

Zwraca

Poświadczenia dla elementu docelowego AKS.

Typ zwracany

Wyjątki

provisioning_configuration

Utwórz obiekt konfiguracji na potrzeby aprowizacji elementu docelowego obliczeń AKS.

provisioning_configuration(agent_count=None, vm_size=None, ssl_cname=None, ssl_cert_pem_file=None, ssl_key_pem_file=None, location=None, vnet_resourcegroup_name=None, vnet_name=None, subnet_name=None, service_cidr=None, dns_service_ip=None, docker_bridge_cidr=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)

Parametry

agent_count
int
wartość domyślna: None

Liczba agentów (VMs) do hostowania kontenerów. Wartość domyślna to 3.

vm_size
str
wartość domyślna: None

Rozmiar maszyn wirtualnych agenta. Pełną listę opcji można znaleźć tutaj: https://aka.ms/azureml-aks-details . Wartość domyślna to Standard_D3_v2.

ssl_cname
str
wartość domyślna: None

Rekord CName do użycia w przypadku włączania walidacji SSL w klastrze. Należy podać wszystkie trzy pliki CName, certyfikat i klucz, aby umożliwić weryfikację SSL.

ssl_cert_pem_file
str
wartość domyślna: None

Ścieżka do pliku zawierającego informacje o certyfikatach na potrzeby weryfikacji protokołu SSL. Należy podać wszystkie trzy pliki CName, certyfikat i klucz, aby umożliwić weryfikację SSL.

ssl_key_pem_file
str
wartość domyślna: None

Ścieżka do pliku zawierającego kluczowe informacje dotyczące sprawdzania poprawności protokołu SSL. Należy podać wszystkie trzy pliki CName, certyfikat i klucz, aby umożliwić weryfikację SSL.

location
str
wartość domyślna: None

Lokalizacja, w której ma zostać zainicjowana klaster. Jeśli nie zostanie określony, program domyślnie ustawi lokalizację obszaru roboczego. Dostępne regiony dla tego obliczenia można znaleźć tutaj: https://azure.microsoft.com/global-infrastructure/services/?regions=all&products=kubernetes-service

vnet_resourcegroup_name
str
wartość domyślna: None

Nazwa grupy zasobów, w której znajduje się sieć wirtualna.

vnet_name
str
wartość domyślna: None

Nazwa sieci wirtualnej.

subnet_name
str
wartość domyślna: None

Nazwa podsieci w sieci wirtualnej.

service_cidr
str
wartość domyślna: None

Zakres adresów IP notacji CIDR, z którego mają zostać przypisane adresy IPv4 klastra usługi.

dns_service_ip
str
wartość domyślna: None

Kontenery adres IP serwera DNS.

docker_bridge_cidr
str
wartość domyślna: None

Adres IP notacji CIDR dla mostka Docker.

cluster_purpose
str
wartość domyślna: None

Planowane użycie klastra. Jest on używany do udostępniania składników Azure Machine Learning, aby zapewnić żądany poziom odporności i jakości usług (QoS). Klasa AksCompute. ClusterPurpose została udostępniona dla wygody określania dostępnych wartości. Bardziej szczegółowe informacje dotyczące tych wartości i ich przypadków użycia można znaleźć tutaj: https://aka.ms/azureml-create-attach-aks

load_balancer_type
str
wartość domyślna: None

Typ modułu równoważenia obciążenia klastra AKS. Prawidłowe wartości to przywołującym element publicip i InternalLoadBalancer. Wartość domyślna to przywołującym element publicip.

load_balancer_subnet
str
wartość domyślna: None

Podsieć usługi równoważenia obciążenia klastra AKS. Może być używany tylko w przypadku, gdy wewnętrzny Load Balancer jest używany jako typ modułu równoważenia obciążenia. Wartość domyślna to AKS-Subnet.

Zwraca

Obiekt konfiguracji, który ma być używany podczas tworzenia obiektu obliczeniowego

Typ zwracany

Wyjątki

refresh_state

Wykonaj aktualizację w miejscu właściwości obiektu.

Ta metoda aktualizuje właściwości na podstawie bieżącego stanu odpowiedniego obiektu w chmurze. Jest to używane przede wszystkim do ręcznego sondowania stanu obliczeń.

refresh_state()

Wyjątki

serialize

Przekonwertuj ten obiekt AksCompute do słownika serializowanego JSON.

serialize()

Zwraca

Reprezentacja JSON tego obiektu AksCompute.

Typ zwracany

Wyjątki

update

Zaktualizuj obiekt AksCompute przy użyciu podanej konfiguracji aktualizacji.

update(update_configuration)

Parametry

update_configuration
AksUpdateConfiguration

Obiekt konfiguracji aktualizacji AKS.

Wyjątki