Środowisko Klasa

Konfiguruje odtwarzalne 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 w przygotowaniu, szkoleniu i wdrażaniu danych w usłudze sieci Web. Środowisko jest zarządzane i obsługiwane w Azure Machine Learning Workspace . Możesz zaktualizować istniejące środowisko i pobrać wersję do ponownego użycia. Środowiska są wyłącznie w obszarze roboczym, w którym są tworzone, i nie mogą być używane w różnych obszarach roboczych.

Aby uzyskać więcej informacji o środowiskach, zobacz Tworzenie środowisk wielokrotnego użytku i zarządzanie nimi.

Dziedziczenie
azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElement
Środowisko

Konstruktor

Environment(name, **kwargs)

Parametry

name
string

Nazwa środowiska.

Uwaga

Nie uruchamiaj nazwy środowiska przy użyciu "Microsoft" lub "Azure". Prefiksy "Microsoft" i "Azure" są zarezerwowane dla środowisk nadzorowanych. Aby uzyskać więcej informacji o środowiskach nadzorowanych, zobacz Tworzenie środowisk wielokrotnego użytku i zarządzanie nimi.

Uwagi

Azure Machine Learning udostępnia środowiska nadzorowane, które są wstępnie zdefiniowanymi środowiskami, które oferują dobre punkty wyjścia do tworzenia własnych środowisk. Nadzorowane środowiska są obsługiwane przez buforowane obrazy platformy Docker, co zapewnia obniżony koszt przygotowania do uruchomienia. Aby uzyskać więcej informacji o środowiskach nadzorowanych, zobacz Tworzenie środowisk wielokrotnego użytku i zarządzanie nimi.

W Azure Machine Learning istnieje kilka sposobów tworzenia środowiska, w tym:

Poniższy przykład pokazuje, jak utworzyć wystąpienie nowego środowiska.


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

Aby zarządzać środowiskiem, należy je zarejestrować. Dzięki temu można śledzić wersje środowiska i ponownie używać ich w przyszłych uruchomieniach.


   myenv.register(workspace=ws)

Aby uzyskać więcej przykładów pracy ze środowiskami, zobacz Jupyter Notebook przy użyciu środowisk.

Zmienne

Środowisko. datakostki

Sekcja konfiguruje zależności biblioteki Azure. Core. datakosteks. DatabricksSection.

Docker
DockerSection

Ta sekcja służy do konfigurowania ustawień związanych z końcowym obrazem platformy Docker, który został utworzony na potrzeby specyfikacji środowiska oraz do kompilowania środowiska przy użyciu kontenerów platformy Docker.

inferencing_stack_version
string

Ta sekcja określa wersję stosu inferencing dodaną do obrazu. Aby uniknąć dodawania stosu inferencing, nie ustawiaj tej wartości. Prawidłowa wartość: "Najnowsza".

environment_variables
<xref:dict>

Słownik nazw i wartości zmiennych środowiskowych. Te zmienne środowiskowe są ustawiane w procesie, w którym skrypt użytkownika jest wykonywany.

python
PythonSection

W tej sekcji określono środowisko i interpreter języka Python, które mają być używane na potrzeby obliczeń docelowych.

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 obliczeniu.

Wersja
string

Wersja środowiska.

Metody

add_private_pip_wheel

Przekaż plik prywatnego kółka PIP na dysku do obiektu BLOB usługi Azure Storage dołączonego do obszaru roboczego.

Zgłasza wyjątek, jeśli prywatny kółko PIP o tej samej nazwie już istnieje w obiekcie blob magazynu obszaru roboczego.

kompilacja

Kompiluj obraz platformy Docker dla tego środowiska w chmurze.

build_local

Utwórz lokalne środowisko Docker lub Conda.

clone

Klonuj obiekt środowiska.

Zwraca nowe wystąpienie obiektu środowiska o nowej nazwie.

from_conda_specification

Utwórz obiekt środowiska na podstawie pliku specyfikacji środowiska YAML.

Aby uzyskać plik specyfikacji środowiska YAML, zobacz Zarządzanie środowiskami w podręczniku użytkownika Conda.

from_docker_image

Utwórz obiekt środowiska na podstawie podstawowego obrazu platformy Docker z opcjonalnym dependenies języka Python.

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

from_dockerfile

Utwórz obiekt środowiska z pliku dockerfile za pomocą opcjonalnej dependenies języka Python.

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

from_existing_conda_environment

Utwórz obiekt środowiska utworzonego 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 podręczniku użytkownika Conda.

from_pip_requirements

Utwórz obiekt środowiska utworzonego na podstawie pliku wymagań PIP.

Gdy nie zostanie określony pip_version , zostanie dodana przypięta zależność PIP.

get

Zwróć obiekt środowiska.

Jeśli etykieta jest określona, zostanie zwrócony obiekt poprzednio oznaczony wartością. Można określić tylko jedną z parametrów wersji lub etykiety. W przypadku braku obu tych elementów zostanie zwrócona Najnowsza wersja obiektu środowiska.

get_image_details

Zwróć szczegóły obrazu.

label

Oznacz obiekt środowiska w obszarze roboczym przy użyciu określonych wartości.

list

Zwróć słownik zawierający środowiska w obszarze roboczym.

load_from_directory

Załaduj definicję środowiska z plików w katalogu.

zarejestruj

Zarejestruj obiekt środowiska w obszarze roboczym.

save_to_directory

Zapisz definicję środowiska w katalogu w łatwym do edycji formacie.

add_private_pip_wheel

Przekaż plik prywatnego kółka PIP na dysku do obiektu BLOB usługi Azure Storage dołączonego do obszaru roboczego.

Zgłasza wyjątek, jeśli prywatny kółko PIP o tej samej nazwie już istnieje w obiekcie blob magazynu obszaru roboczego.

add_private_pip_wheel(workspace, file_path, exist_ok=False)

Parametry

obszar roboczy
Workspace

Obiekt obszaru roboczego, który ma zostać użyty do zarejestrowania prywatnego kółka PIP.

file_path
<xref:str>

Ścieżka do lokalnego kółka PIP na dysku, łącznie z rozszerzeniem pliku.

exist_ok
<xref:bool>
wartość domyślna: False

Wskazuje, czy zgłosić wyjątek, jeśli koło już istnieje.

Zwraca

Zwraca pełny identyfikator URI przekazanego kółka PIP w usłudze Azure Blob Storage, który ma być używany w zależnościach Conda.

Typ zwracany

<xref:str>

kompilacja

Kompiluj obraz platformy Docker dla tego środowiska w chmurze.

build(workspace, image_build_compute=None)

Parametry

obszar roboczy
Workspace

Obszar roboczy i jego skojarzony Azure Container Registry, w którym jest przechowywany obraz.

image_build_compute
<xref:str>
wartość domyślna: None

Nazwa obliczeniowa, w której ma nastąpić kompilacja obrazu

Zwraca

Zwraca obiekt szczegółów kompilacji obrazu.

Typ zwracany

build_local

Utwórz lokalne środowisko Docker lub Conda.

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

Parametry

obszar roboczy
Workspace

Obszar roboczy.

platforma
<xref:str>
wartość domyślna: None

Platformach. Jedno z systemów Linux, Windows lub OSX. Domyślnie zostanie użyta bieżąca platforma.

kwargs
<xref:dict>

Zaawansowane argumenty słowa kluczowego

Zwraca

Przesyła strumieniowo przechodzące dane wyjściowe platformy Docker lub Conda do konsoli.

Typ zwracany

<xref:str>

Uwagi

W poniższych przykładach przedstawiono sposób tworzenia środowiska lokalnego. Upewnij się, że obszar roboczy jest skonkretyzowany jako prawidłowy obiekt Azure. Core. Workspace. nazwa_obszaru_roboczego

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)

Tworzenie obrazu platformy Docker lokalnie i opcjonalnie wypychanie 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

Klonuj obiekt środowiska.

Zwraca nowe wystąpienie obiektu środowiska o nowej nazwie.

clone(new_name)

Parametry

new_name
<xref:str>

Nazwa nowego środowiska

Zwraca

Nowy obiekt środowiska

Typ zwracany

from_conda_specification

Utwórz obiekt środowiska na podstawie pliku specyfikacji środowiska YAML.

Aby uzyskać plik specyfikacji środowiska YAML, zobacz Zarządzanie środowiskami w podręczniku użytkownika Conda.

from_conda_specification(name, file_path)

Parametry

name
<xref:str>

Nazwa środowiska.

file_path
<xref:str>

Ścieżka do pliku YAML specyfikacji środowiska Conda.

Zwraca

Obiekt środowiska.

Typ zwracany

from_docker_image

Utwórz obiekt środowiska na podstawie podstawowego obrazu platformy Docker z opcjonalnym dependenies języka Python.

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

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

Parametry

name
<xref:str>

Nazwa środowiska.

image (obraz)
<xref:str>

w pełni kwalifikowana nazwa obrazu.

conda_specification
<xref:str>
wartość domyślna: None

plik specyfikacji Conda.

container_registry
ContainerRegistry
wartość domyślna: None

Szczegóły repozytorium kontenera prywatnego.

pip_requirements
<xref:str>
wartość domyślna: None

plik wymagań PIP.

Zwraca

Obiekt środowiska.

Typ zwracany

Uwagi

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

from_dockerfile

Utwórz obiekt środowiska z pliku dockerfile za pomocą opcjonalnej dependenies języka Python.

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

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

Parametry

name
<xref:str>

Nazwa środowiska.

dockerfile
<xref:str>

pliku dockerfile zawartość lub ścieżkę do pliku.

conda_specification
<xref:str>
wartość domyślna: None

plik specyfikacji Conda.

pip_requirements
<xref:str>
wartość domyślna: None

plik wymagań PIP.

Zwraca

Obiekt środowiska.

Typ zwracany

from_existing_conda_environment

Utwórz obiekt środowiska utworzonego 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 podręczniku użytkownika Conda.

from_existing_conda_environment(name, conda_environment_name)

Parametry

name
<xref:str>

Nazwa środowiska.

conda_environment_name
<xref:str>

Nazwa lokalnego istniejącego środowiska Conda.

Zwraca

Obiekt Environment lub None, jeśli Eksportowanie pliku specyfikacji Conda nie powiedzie się.

Typ zwracany

from_pip_requirements

Utwórz obiekt środowiska utworzonego na podstawie pliku wymagań PIP.

Gdy nie zostanie określony pip_version , zostanie dodana przypięta zależność PIP.

from_pip_requirements(name, file_path, pip_version=None)

Parametry

name
<xref:str>

Nazwa środowiska.

file_path
<xref:str>

Ścieżka pliku wymagań PIP.

pip_version
<xref:str>
wartość domyślna: None

Wersja narzędzia PIP dla środowiska Conda.

Zwraca

Obiekt środowiska.

Typ zwracany

get

Zwróć obiekt środowiska.

Jeśli etykieta jest określona, zostanie zwrócony obiekt poprzednio oznaczony wartością. Można określić tylko jedną z parametrów wersji lub etykiety. W przypadku braku obu tych elementów zostanie zwrócona Najnowsza wersja obiektu środowiska.

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

Parametry

obszar roboczy
Workspace

Obszar roboczy, który zawiera środowisko.

name
<xref:str>

Nazwa środowiska do zwrócenia.

Wersja
<xref:str>
wartość domyślna: None

Wersja środowiska do zwrócenia.

label
<xref:str>
wartość domyślna: None

Wartość etykiety środowiska.

Zwraca

Obiekt środowiska.

Typ zwracany

get_image_details

Zwróć szczegóły obrazu.

get_image_details(workspace)

Parametry

obszar roboczy
Workspace

Obszar roboczy.

Zwraca

Zwraca szczegóły obrazu jako DICT

Typ zwracany

label

Oznacz obiekt środowiska w obszarze roboczym przy użyciu określonych wartości.

label(workspace, name, version, labels)

Parametry

obszar roboczy
Workspace

Obszar roboczy

name
<xref:str>

Nazwa środowiska

Wersja
<xref:str>

Wersja środowiska

Etykieta
list[<xref:str>]

Wartości dla środowiska etykiety z

list

Zwróć słownik zawierający środowiska w obszarze roboczym.

list(workspace)

Parametry

obszar roboczy
Workspace

Obszar roboczy, z którego mają być wystawione środowiska.

Zwraca

Słownik obiektów środowiska.

Typ zwracany

<xref:builtin.dict>[<xref:str>, Środowisko]

load_from_directory

Załaduj definicję środowiska z plików w katalogu.

load_from_directory(path)

Parametry

path
<xref:str>

Ścieżka do katalogu źródłowego.

zarejestruj

Zarejestruj obiekt środowiska w obszarze roboczym.

register(workspace)

Parametry

obszar roboczy
Workspace

Obszar roboczy

name
<xref:str>

Zwraca

Zwraca obiekt środowiska

Typ zwracany

save_to_directory

Zapisz definicję środowiska w katalogu w łatwym do edycji formacie.

save_to_directory(path, overwrite=False)

Parametry

path
<xref:str>

Ścieżka do katalogu docelowego.

pisz
<xref:bool>
wartość domyślna: False

Jeśli istniejący katalog powinien zostać nadpisany. Wartość domyślna to false.