ContainerImageConfig Klasa
Definiuje ustawienia konfiguracji obrazu specyficzne dla wdrożeń kontenerów — wymaga skryptu wykonywania i środowiska uruchomieniowego.
W typowych przypadkach użycia użyjesz image_configuration metody ContainerImage klasy do utworzenia obiektu ContainerImageConfig.
Zainicjuj obiekt konfiguracji.
- Dziedziczenie
-
ContainerImageConfig
Konstruktor
ContainerImageConfig(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, allow_absolute_path=False, cuda_version=None)Parametry
- execution_script
- str
Ścieżka do pliku lokalnego, który zawiera kod do uruchomienia dla obrazu.
- runtime
- str
Środowisko uruchomieniowe do użycia dla obrazu. Bieżące obsługiwane środowiska uruchomieniowe to "spark-py" i "python".
- conda_file
- str
Ścieżka do pliku lokalnego zawierającego definicję środowiska conda do użycia dla obrazu.
- docker_file
- str
Ścieżka do pliku lokalnego zawierającego dodatkowe kroki platformy Docker do uruchomienia podczas konfigurowania obrazu.
- schema_file
- str
Ścieżka do pliku lokalnego zawierającego schemat usługi internetowej do użycia podczas wdrażania obrazu.
Lista ścieżek do dodatkowych plików/folderów, które należy uruchomić na obrazie.
- enable_gpu
- bool
Czy włączyć obsługę procesora GPU na obrazie. Obraz procesora GPU musi być używany w usługach platformy Microsoft Azure, takich jak Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines i Azure Kubernetes Service. Wartość domyślna to False.
Słownik właściwości wartości klucza, aby nadać ten obraz. Nie można zmienić tych właściwości po wdrożeniu, jednak można dodać nowe pary wartości klucza.
- base_image
- str
Obraz niestandardowy, który ma być używany jako obraz podstawowy. Jeśli nie podano obrazu podstawowego, obraz podstawowy będzie używany na podstawie danego parametru środowiska uruchomieniowego.
- base_image_registry
- ContainerRegistry
Rejestr obrazów zawierający obraz podstawowy.
- cuda_version
- str
Wersja cuda do zainstalowania dla obrazów, które wymagają obsługi procesora GPU. Obraz procesora GPU musi być używany w usługach platformy Microsoft Azure, takich jak Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines i Azure Kubernetes Service. Obsługiwane wersje to 9.0, 9.1 i 10.0. Jeśli ustawiono wartość "enable_gpu", wartość domyślna to "9.1".
- execution_script
- str
Ścieżka do pliku lokalnego zawierającego kod do uruchomienia dla obrazu
- runtime
- str
Które środowisko uruchomieniowe do użycia dla obrazu. Bieżące obsługiwane środowiska uruchomieniowe to "spark-py" i "python"
- conda_file
- str
Ścieżka do pliku lokalnego zawierającego definicję środowiska conda do użycia dla obrazu
- docker_file
- str
Ścieżka do pliku lokalnego zawierającego dodatkowe kroki platformy Docker do uruchomienia podczas konfigurowania obrazu
- schema_file
- str
Ścieżka do pliku lokalnego zawierającego schemat usługi internetowej do użycia podczas wdrażania obrazu
Lista ścieżek do dodatkowych plików/folderów, które obraz musi uruchomić
- enable_gpu
- bool
Niezależnie od tego, czy należy włączyć obsługę procesora GPU na obrazie. Obraz procesora GPU musi być używany w usługach platformy Microsoft Azure, takich jak Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines i Azure Kubernetes Service. Wartość domyślna to false.
Słownik właściwości wartości klucza, aby nadać ten obraz. Nie można zmienić tych właściwości po wdrożeniu, jednak można dodać nowe pary wartości klucza
- base_image
- str
Obraz niestandardowy, który ma być używany jako obraz podstawowy. Jeśli nie podano obrazu podstawowego, obraz podstawowy będzie używany na podstawie danego parametru środowiska uruchomieniowego.
- cuda_version
- str
Wersja interfejsu CUDA do zainstalowania dla obrazów wymagających obsługi procesora GPU. Obraz procesora GPU musi być używany w usługach platformy Microsoft Azure, takich jak Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines i Azure Kubernetes Service. Obsługiwane wersje to 9.0, 9.1 i 10.0. Jeśli ustawiono wartość "enable_gpu", wartość domyślna to "9.1".
Metody
| build_create_payload |
Skompiluj ładunek tworzenia obrazu kontenera. |
| create_local_debug_payload |
Skompiluj ładunek tworzenia obrazu kontenera. |
| validate_configuration |
Sprawdź, czy określone wartości konfiguracji są prawidłowe. Zgłasza błąd :class:azureml.exceptions.WebserviceException w przypadku niepowodzenia walidacji. |
build_create_payload
Skompiluj ładunek tworzenia obrazu kontenera.
build_create_payload(workspace, name, model_ids)Parametry
Zwraca
Ładunek tworzenia obrazu kontenera.
Typ zwracany
Wyjątki
create_local_debug_payload
Skompiluj ładunek tworzenia obrazu kontenera.
create_local_debug_payload(workspace, model_ids)Parametry
Zwraca
Ładunek tworzenia obrazu kontenera.
Typ zwracany
Wyjątki
validate_configuration
Sprawdź, czy określone wartości konfiguracji są prawidłowe.
Zgłasza błąd :class:azureml.exceptions.WebserviceException w przypadku niepowodzenia walidacji.
validate_configuration()Wyjątki
Opinia
Dostępne już wkrótce: W 2024 r. będziemy stopniowo wycofywać zgłoszenia z serwisu GitHub jako mechanizm przesyłania opinii na temat zawartości i zastępować go nowym systemem opinii. Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Prześlij i wyświetl opinię dla