Environment Klasa

Konfiguruje powtarzalne środowisko języka Python na potrzeby eksperymentów uczenia maszynowego.

Środowisko definiuje pakiety języka Python, zmienne środowiskowe i ustawienia platformy Docker, które są używane w eksperymentach uczenia maszynowego, w tym podczas przygotowywania danych, trenowania i wdrażania w usłudze internetowej. Środowisko jest zarządzane i wersjonowane w usłudze Azure Machine Learning Workspace. Możesz zaktualizować istniejące środowisko i pobrać wersję do ponownego użycia. Środowiska są przeznaczone wyłącznie do obszaru roboczego, w ramach którego są tworzone i nie można ich używać w różnych obszarach roboczych.

Aby uzyskać więcej informacji na temat środowisk, zobacz Tworzenie środowisk wielokrotnego użytku i zarządzanie nimi.

Konstruktor środowiska klasy.

Dziedziczenie

azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElement

Environment

Konstruktor

Environment(name, **kwargs)

Parametry

Nazwa	Opis
name Wymagane	string Nazwa środowiska. Uwaga Nie uruchamiaj nazwy środowiska przy użyciu nazwy "Microsoft" lub "AzureML". Prefiksy "Microsoft" i "AzureML" są zarezerwowane dla wyselekcjonowanych środowisk. Aby uzyskać więcej informacji na temat wyselekcjonowanych środowisk, zobacz Tworzenie środowisk wielokrotnego użytku i zarządzanie nimi.

Uwagi

Usługa Azure Machine Learning udostępnia wyselekcjonowane środowiska, które są wstępnie zdefiniowanymi środowiskami, które oferują dobre punkty wyjścia do tworzenia własnych środowisk. Wyselekcjonowane środowiska są wspierane przez buforowane obrazy platformy Docker, co zapewnia obniżony koszt przygotowania do uruchomienia. Aby uzyskać więcej informacji na temat wyselekcjonowanych środowisk, zobacz Tworzenie środowisk wielokrotnego użytku i zarządzanie nimi.

Istnieje wiele sposobów tworzenia środowiska w usłudze Azure Machine Learning, w tym w następujących przypadkach:

• Zainicjuj nowy obiekt Environment.

• Użyj jednej z metod klasy Environment: from_conda_specification, from_pip_requirementslub from_existing_conda_environment.

• submit Użyj metody klasy Experiment, aby przesłać przebieg eksperymentu bez określania środowiska, w tym z obiektemEstimator.

W poniższym przykładzie pokazano, jak utworzyć wystąpienie nowego środowiska.

   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")

Środowisko można zarządzać, rejestrując je. Dzięki temu można śledzić wersje środowiska i używać ich ponownie w przyszłych uruchomieniach.

   myenv.register(workspace=ws)

Aby uzyskać więcej przykładów pracy ze środowiskami, zobacz Jupyter Notebook Using environments (Używanie środowisk).

Zmienne

Nazwa	Opis
Environment.databricks	Sekcja konfiguruje zależności biblioteki azureml.core.databricks.DatabricksSection.
docker	DockerSection Ta sekcja służy do konfigurowania ustawień związanych z końcowym obrazem platformy Docker utworzonym zgodnie ze specyfikacjami środowiska oraz tego, czy używać kontenerów platformy Docker do kompilowania środowiska.
inferencing_stack_version	string Ta sekcja określa wersję stosu wnioskowania dodaną do obrazu. Aby uniknąć dodawania stosu wnioskowania, nie należy ustawiać tej wartości. Prawidłowa wartość: "latest".
python	PythonSection W tej sekcji określono środowisko języka Python i interpreter do użycia w docelowym środowisku obliczeniowym.
spark	SparkSection Sekcja konfiguruje ustawienia platformy Spark. Jest on używany tylko wtedy, gdy platforma jest ustawiona na PySpark.
r	RSection Ta sekcja określa, które środowisko języka R ma być używane w docelowym środowisku obliczeniowym.
version	string Wersja środowiska.
asset_id	string Identyfikator zasobu. Wypełnia się, gdy środowisko jest zarejestrowane.

Metody

add_private_pip_wheel	Przekaż prywatny plik koła pip na dysku do obiektu blob usługi Azure Storage dołączonego do obszaru roboczego. Zgłasza wyjątek, jeśli prywatne koło pip o tej samej nazwie już istnieje w obiekcie blob magazynu obszarów roboczych.
build	Tworzenie obrazu platformy Docker dla tego środowiska w chmurze.
build_local	Skompiluj lokalne środowisko platformy Docker lub conda.
clone	Sklonuj obiekt środowiska. Zwraca nowe wystąpienie obiektu środowiska o nowej nazwie.
from_conda_specification	Utwórz obiekt środowiska na podstawie pliku YAML specyfikacji środowiska. Aby uzyskać plik YAML specyfikacji środowiska, zobacz Zarządzanie środowiskami w przewodniku użytkownika conda.
from_docker_build_context	Utwórz obiekt środowiska na podstawie kontekstu kompilacji platformy Docker.
from_docker_image	Utwórz obiekt środowiska na podstawie podstawowego obrazu platformy Docker z opcjonalnymi zależnościami języka Python. Warstwa języka Python zostanie dodana do środowiska, jeśli zostanie określona conda_specification lub pip_requirements. conda_specification i pip_requirements wzajemnie się wykluczają.
from_dockerfile	Utwórz obiekt środowiska na podstawie pliku Dockerfile z opcjonalnymi zależnościami języka Python. Warstwa języka Python zostanie dodana do środowiska, jeśli zostanie określona conda_specification lub pip_requirements. conda_specification i pip_requirements wzajemnie się wykluczają.
from_existing_conda_environment	Utwórz obiekt środowiska utworzony na podstawie lokalnego istniejącego środowiska conda. Aby uzyskać listę istniejących środowisk conda, uruchom polecenie conda env list. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie środowiskami w przewodniku użytkownika conda.
from_pip_requirements	Utwórz obiekt środowiska utworzony na podstawie pliku wymagań pip. Zależność odpiętego potoku zostanie dodana, jeśli nie określono pip_version .
get	Zwróć obiekt środowiska. Jeśli zostanie określona etykieta, obiekt wcześniej oznaczony wartością zostanie zwrócony. Można określić tylko jeden z parametrów wersji lub etykiety. Jeśli oba te elementy nie zostaną pominięte, zostanie zwrócona najnowsza wersja obiektu Environment.
get_image_details	Zwróć szczegóły obrazu.
label	Etykieta obiektu środowiska w obszarze roboczym z określonymi wartościami.
list	Zwróć słownik zawierający środowiska w obszarze roboczym.
load_from_directory	Załaduj definicję środowiska z plików w katalogu.
register	Zarejestruj obiekt środowiska w obszarze roboczym.
save_to_directory	Zapisz definicję środowiska w katalogu w łatwym do edycji formacie.

add_private_pip_wheel

Przekaż prywatny plik koła pip na dysku do obiektu blob usługi Azure Storage dołączonego do obszaru roboczego.

Zgłasza wyjątek, jeśli prywatne koło pip o tej samej nazwie już istnieje w obiekcie blob magazynu obszarów roboczych.

static add_private_pip_wheel(workspace, file_path, exist_ok=False)

Parametry

Nazwa	Opis
workspace Wymagane	Workspace Obiekt obszaru roboczego używany do rejestrowania prywatnego koła pip.
file_path Wymagane	str Ścieżka do lokalnego koła pip na dysku, w tym rozszerzenia pliku.
exist_ok	bool Wskazuje, czy zgłosić wyjątek, jeśli koło już istnieje. wartość domyślna: False

Zwraca

Typ	Opis
str	Zwraca pełny identyfikator URI do przekazanego koła pip w usłudze Azure Blob Storage do użycia w zależnościach conda.

build

Tworzenie obrazu platformy Docker dla tego środowiska w chmurze.

build(workspace, image_build_compute=None)

Parametry

Nazwa	Opis
workspace Wymagane	Workspace Obszar roboczy i skojarzony z nim Azure Container Registry, w którym jest przechowywany obraz.
image_build_compute	str Nazwa obliczeniowa, w której odbędzie się kompilacja obrazu wartość domyślna: None

Zwraca

Typ	Opis
ImageBuildDetails	Zwraca obiekt szczegółów kompilacji obrazu.

build_local

Skompiluj lokalne środowisko platformy Docker lub conda.

build_local(workspace, platform=None, **kwargs)

Parametry

Nazwa	Opis
workspace Wymagane	Workspace Obszar roboczy.
platform	str Platformy. Jeden z systemów Linux, Windows lub OSX. Bieżąca platforma będzie domyślnie używana. wartość domyślna: None
kwargs Wymagane	dict Zaawansowane argumenty słów kluczowych

Zwraca

Typ	Opis
str	Przesyła strumieniowo dane wyjściowe do konsoli na platformie Docker lub conda.

Uwagi

W poniższych przykładach pokazano, jak utworzyć środowisko lokalne. Upewnij się, że obszar roboczy jest tworzone jako prawidłowy obiekt azureml.core.workspace.Workspace

Tworzenie lokalnego środowiska conda

   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace)

Tworzenie lokalnego środowiska platformy Docker

   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace, useDocker=True)

Kompiluj obraz platformy Docker lokalnie i opcjonalnie wypychaj go do rejestru kontenerów skojarzonego z obszarem roboczym

   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace, useDocker=True, pushImageToWorkspaceAcr=True)

clone

Sklonuj obiekt środowiska.

Zwraca nowe wystąpienie obiektu środowiska o nowej nazwie.

clone(new_name)

Parametry

Nazwa	Opis
new_name Wymagane	str Nowa nazwa środowiska

Zwraca

Typ	Opis
Environment	Nowy obiekt środowiska

from_conda_specification

Utwórz obiekt środowiska na podstawie pliku YAML specyfikacji środowiska.

Aby uzyskać plik YAML specyfikacji środowiska, zobacz Zarządzanie środowiskami w przewodniku użytkownika conda.

static from_conda_specification(name, file_path)

Parametry

Nazwa	Opis
name Wymagane	str Nazwa środowiska.
file_path Wymagane	str Ścieżka pliku YAML specyfikacji środowiska conda.

Zwraca

Typ	Opis
Environment	Obiekt środowiska.

from_docker_build_context

Utwórz obiekt środowiska na podstawie kontekstu kompilacji platformy Docker.

static from_docker_build_context(name, docker_build_context)

Parametry

Nazwa	Opis
name Wymagane	str Nazwa środowiska.
docker_build_context Wymagane	DockerBuildContext Obiekt DockerBuildContext.

Zwraca

Typ	Opis
Environment	Obiekt środowiska.

from_docker_image

Utwórz obiekt środowiska na podstawie podstawowego obrazu platformy Docker z opcjonalnymi zależnościami języka Python.

Warstwa języka Python zostanie dodana do środowiska, jeśli zostanie określona conda_specification lub pip_requirements. conda_specification i pip_requirements wzajemnie się wykluczają.

static from_docker_image(name, image, container_registry=None, conda_specification=None, pip_requirements=None)

Parametry

Nazwa	Opis
name Wymagane	str Nazwa środowiska.
image Wymagane	str w pełni kwalifikowana nazwa obrazu.
conda_specification	str plik specyfikacji conda. wartość domyślna: None
container_registry	ContainerRegistry szczegóły repozytorium kontenera prywatnego. wartość domyślna: None
pip_requirements	str plik wymagań pip. wartość domyślna: None

Zwraca

Typ	Opis
Environment	Obiekt środowiska.

Uwagi

Jeśli obraz podstawowy pochodzi z prywatnego repozytorium, które wymaga autoryzacji, a autoryzacja nie jest ustawiona na poziomie obszaru roboczego usługi AzureML, wymagane jest container_registry

from_dockerfile

Utwórz obiekt środowiska na podstawie pliku Dockerfile z opcjonalnymi zależnościami języka Python.

Warstwa języka Python zostanie dodana do środowiska, jeśli zostanie określona conda_specification lub pip_requirements. conda_specification i pip_requirements wzajemnie się wykluczają.

static from_dockerfile(name, dockerfile, conda_specification=None, pip_requirements=None)

Parametry

Nazwa	Opis
name Wymagane	str Nazwa środowiska.
dockerfile Wymagane	str Zawartość lub ścieżka pliku Dockerfile.
conda_specification	str plik specyfikacji conda. wartość domyślna: None
pip_requirements	str plik wymagań pip. wartość domyślna: None

Zwraca

Typ	Opis
Environment	Obiekt środowiska.

from_existing_conda_environment

Utwórz obiekt środowiska utworzony na podstawie lokalnego istniejącego środowiska conda.

Aby uzyskać listę istniejących środowisk conda, uruchom polecenie conda env list. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie środowiskami w przewodniku użytkownika conda.

static from_existing_conda_environment(name, conda_environment_name)

Parametry

Nazwa	Opis
name Wymagane	str Nazwa środowiska.
conda_environment_name Wymagane	str Nazwa lokalnego istniejącego środowiska conda.

Zwraca

Typ	Opis
Environment	Obiekt środowiska lub Brak, jeśli eksportowanie pliku specyfikacji conda zakończy się niepowodzeniem.

from_pip_requirements

Utwórz obiekt środowiska utworzony na podstawie pliku wymagań pip.

Zależność odpiętego potoku zostanie dodana, jeśli nie określono pip_version .

static from_pip_requirements(name, file_path, pip_version=None)

Parametry

Nazwa	Opis
name Wymagane	str Nazwa środowiska.
file_path Wymagane	str Ścieżka pliku wymagań pip.
pip_version	str Wersja narzędzia Pip dla środowiska conda. wartość domyślna: None

Zwraca

Typ	Opis
Environment	Obiekt środowiska.

get

Zwróć obiekt środowiska.

Jeśli zostanie określona etykieta, obiekt wcześniej oznaczony wartością zostanie zwrócony. Można określić tylko jeden z parametrów wersji lub etykiety. Jeśli oba te elementy nie zostaną pominięte, zostanie zwrócona najnowsza wersja obiektu Environment.

static get(workspace, name, version=None, label=None)

Parametry

Nazwa	Opis
workspace Wymagane	Workspace Obszar roboczy zawierający środowisko.
name Wymagane	str Nazwa środowiska do zwrócenia.
version	str Wersja środowiska do zwrócenia. wartość domyślna: None
label	str Wartość etykiety środowiska. wartość domyślna: None

Zwraca

Typ	Opis
Environment	Obiekt środowiska.

get_image_details

Zwróć szczegóły obrazu.

get_image_details(workspace)

Parametry

Nazwa	Opis
workspace Wymagane	Workspace Obszar roboczy.

Zwraca

Typ	Opis
DockerImageDetails	Zwraca szczegóły obrazu jako dykt

label

Etykieta obiektu środowiska w obszarze roboczym z określonymi wartościami.

static label(workspace, name, version, labels)

Parametry

Nazwa	Opis
workspace Wymagane	Workspace Obszar roboczy
name Wymagane	str Nazwa środowiska
version Wymagane	str Wersja środowiska
labels Wymagane	list[str] Wartości do etykietowania Środowisko za pomocą polecenia

list

Zwróć słownik zawierający środowiska w obszarze roboczym.

static list(workspace)

Parametry

Nazwa	Opis
workspace Wymagane	Workspace Obszar roboczy, z którego mają być wyświetlone środowiska.

Zwraca

Typ	Opis
<xref:builtin.dict>[str, Environment]	Słownik obiektów środowiskowych.

load_from_directory

Załaduj definicję środowiska z plików w katalogu.

static load_from_directory(path)

Parametry

Nazwa	Opis
path Wymagane	str Ścieżka do katalogu źródłowego.

register

Zarejestruj obiekt środowiska w obszarze roboczym.

register(workspace)

Parametry

Nazwa	Opis
workspace Wymagane	Workspace Obszar roboczy
name Wymagane	str

Zwraca

Typ	Opis
Environment	Zwraca obiekt środowiska

save_to_directory

Zapisz definicję środowiska w katalogu w łatwym do edycji formacie.

save_to_directory(path, overwrite=False)

Parametry

Nazwa	Opis
path Wymagane	str Ścieżka do katalogu docelowego.
overwrite	bool Jeśli istniejący katalog powinien zostać zastąpiony. Wartością domyślną jest fałsz. wartość domyślna: False

Atrybuty

environment_variables

Użyj obiektu azureml.core.RunConfiguration, aby ustawić zmienne uruchomieniowe.