ComputeOperations Classe

ComputeOperations.

Essa classe não deve ser instanciada diretamente. Em vez disso, use o atributo de computação de um objeto MLClient.

Herança

azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations

ComputeOperations

Construtor

ComputeOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, **kwargs: Dict)

Parâmetros

operation_scope

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>

Obrigatório

Variáveis de escopo para as classes de operações de um objeto MLClient.

operation_config

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>

Obrigatório

Configuração comum para classes de operações de um objeto MLClient.

service_client

<xref:azure.ai.ml._restclient.v2023_02_01_preview.AzureMachineLearningWorkspaces>

Obrigatório

Cliente de serviço para permitir que os usuários finais operem nos recursos do Workspace do Azure Machine Learning.

Métodos

begin_attach	Anexe um recurso de computação ao workspace.
begin_create_or_update	Criar e registrar um recurso de computação.
begin_delete	Excluir ou desanexar um recurso de computação.
begin_restart	Reinicie uma instância de computação.
begin_start	Inicie uma instância de computação.
begin_stop	Interrompa uma instância de computação.
begin_update	Atualizar um recurso de computação. Atualmente válido apenas para tipos de recursos AmlCompute.
get	Obter um recurso de computação.
list	Listar cálculos do workspace.
list_nodes	Recupere uma lista de nós de um recurso de computação.
list_sizes	Liste os tamanhos de VM com suporte em um local.
list_usage	Liste as informações de uso atuais, bem como os limites de recursos do AzureML para a assinatura e o local determinados.

begin_attach

Anexe um recurso de computação ao workspace.

begin_attach(compute: Compute, **kwargs: Any) -> LROPoller[Compute]

Parâmetros

compute

Compute

Obrigatório

A definição de recurso de computação.

Retornos

Uma instância de LROPoller que retorna um objeto Compute depois que a operação de execução longa é concluída.

Tipo de retorno

LROPoller[Compute]

Exemplos

Anexando um recurso de computação ao workspace.

   from azure.ai.ml.entities import AmlCompute

   compute_obj = AmlCompute(
       name=compute_name_2,
       tags={"key1": "value1", "key2": "value2"},
       min_instances=0,
       max_instances=10,
       idle_time_before_scale_down=100,
   )
   attached_compute = ml_client.compute.begin_attach(compute_obj)

begin_create_or_update

Criar e registrar um recurso de computação.

begin_create_or_update(compute: Compute) -> LROPoller[Compute]

Parâmetros

compute

Compute

Obrigatório

A definição de recurso de computação.

Retornos

Uma instância de LROPoller que retorna um objeto Compute depois que a operação de execução longa é concluída.

Tipo de retorno

LROPoller[Compute]

Exemplos

Criar e registrar um recurso de computação.

   from azure.ai.ml.entities import AmlCompute

   compute_obj = AmlCompute(
       name=compute_name_1,
       tags={"key1": "value1", "key2": "value2"},
       min_instances=0,
       max_instances=10,
       idle_time_before_scale_down=100,
   )
   registered_compute = ml_client.compute.begin_create_or_update(compute_obj)

begin_delete

Excluir ou desanexar um recurso de computação.

begin_delete(name: str, *, action: str = 'Delete') -> LROPoller[None]

Parâmetros

name

str

Obrigatório

O nome do recurso de computação.

action

Ação a ser executada. Valores possíveis: ["Delete", "Detach"]. O padrão é "Excluir".

Retornos

Um sondador para acompanhar a operação status.

Tipo de retorno

LROPoller[None]

Exemplos

Exclua o exemplo de computação.

   ml_client.compute.begin_delete(compute_name_1, action="Detach")

   ml_client.compute.begin_delete(compute_name_2)

begin_restart

Reinicie uma instância de computação.

begin_restart(name: str) -> LROPoller[None]

Parâmetros

name

str

Obrigatório

O nome da instância de computação.

Retornos

Um sondador para acompanhar a operação status.

Tipo de retorno

LROPoller[None]

Exemplos

Reinicie uma instância de computação interrompida.

   ml_client.compute.begin_restart(ci_name)

begin_start

Inicie uma instância de computação.

begin_start(name: str) -> LROPoller[None]

Parâmetros

name

str

Obrigatório

O nome da instância de computação.

Retornos

Um sondador para acompanhar a operação status.

Tipo de retorno

LROPoller[None]

Exemplos

Iniciando uma instância de computação.

   ml_client.compute.begin_start(ci_name)

begin_stop

Interrompa uma instância de computação.

begin_stop(name: str) -> LROPoller[None]

Parâmetros

name

str

Obrigatório

O nome da instância de computação.

Retornos

Um sondador para acompanhar a operação status.

Tipo de retorno

LROPoller[None]

Exemplos

Interrompendo uma instância de computação.

   ml_client.compute.begin_stop(ci_name)

begin_update

Atualizar um recurso de computação. Atualmente válido apenas para tipos de recursos AmlCompute.

begin_update(compute: Compute) -> LROPoller[Compute]

Parâmetros

compute

Compute

Obrigatório

A definição de recurso de computação.

Retornos

Uma instância de LROPoller que retorna um objeto Compute depois que a operação de execução longa é concluída.

Tipo de retorno

LROPoller[Compute]

Exemplos

Atualizando um recurso AmlCompute.

   compute_obj = ml_client.compute.get("cpu-cluster")
   compute_obj.idle_time_before_scale_down = 200
   updated_compute = ml_client.compute.begin_update(compute_obj)

get

Obter um recurso de computação.

get(name: str) -> Compute

Parâmetros

name

str

Obrigatório

Nome do recurso de computação.

Retornos

Um objeto Compute.

Tipo de retorno

Compute

Exemplos

Recuperando um recurso de computação de um workspace.

   cpu_cluster = ml_client.compute.get("cpu-cluster")

list

Listar cálculos do workspace.

list(*, compute_type: str | None = None) -> Iterable[Compute]

Parâmetros

compute_type

Optional[str]

O tipo da computação a ser listada, que não diferencia maiúsculas de minúsculas. O padrão é AMLCompute.

Retornos

Um iterador como uma instância de objetos compute.

Tipo de retorno

ItemPaged[Compute]

Exemplos

Recuperando uma lista dos recursos de computação do Kubernetes do AzureML em um workspace.

   compute_list = ml_client.compute.list(compute_type="AMLK8s")  # cspell:disable-line

list_nodes

Recupere uma lista de nós de um recurso de computação.

list_nodes(name: str) -> Iterable[AmlComputeNodeInfo]

Parâmetros

name

str

Obrigatório

Nome do recurso de computação.

Retornos

Uma instância semelhante a um iterador de objetos AmlComputeNodeInfo.

Tipo de retorno

ItemPaged[AmlComputeNodeInfo]

Exemplos

Recuperando uma lista de nós de um recurso de computação.

   node_list = ml_client.compute.list_nodes(name="cpu-cluster")

list_sizes

Liste os tamanhos de VM com suporte em um local.

list_sizes(*, location: str | None = None, compute_type: str | None = None) -> Iterable[VmSize]

Parâmetros

location

str

O local no qual os tamanhos de máquina virtual são consultados. O padrão é o local do workspace.

compute_type

Optional[str]

O tipo da computação a ser listada, que não diferencia maiúsculas de minúsculas. O padrão é AMLCompute.

Retornos

Um iterador sobre objetos de tamanho de máquina virtual.

Tipo de retorno

Iterable[VmSize]

Exemplos

Listando os tamanhos de VM com suporte no local do workspace.

   size_list = ml_client.compute.list_sizes()

list_usage

Liste as informações de uso atuais, bem como os limites de recursos do AzureML para a assinatura e o local determinados.

list_usage(*, location: str | None = None) -> Iterable[Usage]

Parâmetros

location

Optional[str]

O local para o qual o uso de recursos é consultado. O padrão é o local do workspace.

Retornos

Um iterador sobre objetos de informações de uso atuais.

Tipo de retorno

ItemPaged[Usage]

Exemplos

Listando o uso de recursos para o local do workspace.

   usage_list = ml_client.compute.list_usage()