ModelProfile Klasa
- Dziedziczenie
-
azureml.core.profile._ModelEvaluationResultBaseModelProfile
Konstruktor
ModelProfile(workspace, name)
Parametry
Uwagi
W poniższym przykładzie pokazano, jak zwrócić obiekt ModelProfile.
profile = Model.profile(ws, "profilename", [model], inference_config, input_dataset=dataset)
profile.wait_for_profiling(True)
profiling_details = profile.get_details()
print(profiling_details)
Metody
get_details |
Pobierz szczegóły wyniku profilowania. Zwróć zaobserwowane metryki (różne percentyle opóźnienia, maksymalne wykorzystanie procesora CPU i pamięci itp.) i zalecane wymagania dotyczące zasobów w przypadku powodzenia. |
serialize |
Przekonwertuj ten profil na słownik serializowany w formacie JSON. |
wait_for_completion |
Poczekaj na zakończenie profilowania modelu. |
get_details
Pobierz szczegóły wyniku profilowania.
Zwróć zaobserwowane metryki (różne percentyle opóźnienia, maksymalne wykorzystanie procesora CPU i pamięci itp.) i zalecane wymagania dotyczące zasobów w przypadku powodzenia.
get_details()
Zwraca
Słownik zalecanych wymagań dotyczących zasobów.
Typ zwracany
serialize
Przekonwertuj ten profil na słownik serializowany w formacie JSON.
serialize()
Zwraca
Reprezentacja JSON tego profilu
Typ zwracany
wait_for_completion
Poczekaj na zakończenie profilowania modelu.
wait_for_completion(show_output=False)
Parametry
- show_output
- bool
Opcja logiczna umożliwiająca drukowanie bardziej pełnych danych wyjściowych. Wartość domyślna to False.
Opinia
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Już wkrótce: w ciągu 2024 r. będziemy stopniowo usuwać problemy z usługą GitHub jako mechanizm opinii na temat zawartości i zastępować go nowym systemem opinii. Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź:Prześlij i wyświetl opinię dla