ComputeTarget Classe
Classe pai abstrata para todos os destinos de computação gerenciados pelo Azure Machine Learning.
Um destino de computação é um recurso/ambiente de computação designado em que você executa um script de treinamento ou hospeda a implantação do serviço. Esse local pode ser seu computador local ou um recurso de computação baseado em nuvem. Para obter mais informações, confira O que são destinos de computação no Azure Machine Learning?
Construtor ComputeTarget de classe.
Recupere uma representação na nuvem de um objeto Compute associado ao workspace fornecido. Retorna uma instância de uma classe filho correspondente ao tipo específico do objeto Compute recuperado.
- Herança
-
ComputeTarget
Construtor
ComputeTarget(workspace, name)Parâmetros
Comentários
Use o construtor ComputeTarget para recuperar a representação em nuvem de um objeto de computação associado ao workspace fornecido. O construtor retorna uma instância de uma classe filho correspondente ao tipo específico do objeto Compute recuperado. Se o objeto Compute não for encontrado, um ComputeTargetException será gerado.
Métodos
| attach |
Anexe um objeto de Computação a um workspace usando o nome especificado e as informações de configuração. |
| create |
Provisione um objeto de Computação especificando um tipo de computação e uma configuração relacionada. Esse método cria um novo destino de computação em vez de anexar um existente. |
| delete |
Remova o objeto Compute do workspace associado. Esse método abstrato é implementado por classes filhas de ComputeTarget. |
| deserialize |
Converta um objeto JSON em um objeto Compute. |
| detach |
Desanexe o objeto Compute do workspace associado. Esse método abstrato é implementado por classes filhas de ComputeTarget. Os objetos de nuvem subjacentes não são excluídos, apenas as associações são removidas. |
| get_status |
Recupere o estado de provisionamento atual do objeto de Computação. |
| list |
Liste todos os objetos ComputeTarget no workspace. Retorne uma lista de objetos filho instanciados correspondentes ao tipo específico de Computação. Os objetos são filhos de ComputeTarget. |
| refresh_state |
Executar uma atualização local das propriedades do objeto. Atualize as propriedades com base no estado atual do objeto de nuvem correspondente. Isso é útil para sondagem manual do estado de computação. Esse método abstrato é implementado por classes filhas de ComputeTarget. |
| serialize |
Converte esse objeto Compute em um dicionário serializado JSON. |
| wait_for_completion |
Aguarde a conclusão da operação de provisionamento atual no cluster. Esse método retornará um ComputeTargetException se houver um problema ao sondar o objeto de computação. |
attach
Anexe um objeto de Computação a um workspace usando o nome especificado e as informações de configuração.
static attach(workspace, name, attach_configuration)Parâmetros
- workspace
- Workspace
O objeto do workspace ao qual o objeto de Computação deve ser anexado.
- attach_configuration
- ComputeTargetAttachConfiguration
Um objeto ComputeTargetAttachConfiguration que é usado para determinar o tipo de objeto de computação a ser anexado e como configurá-lo.
Retornos
Uma instância de um filho do ComputeTarget correspondente ao tipo de objeto anexado.
Tipo de retorno
Exceções
Comentários
O tipo de objeto a ser passado para o parâmetro attach_configuration é um objeto ComputeTargetAttachConfiguration compilado usando a função attach_configuration em quaisquer classes filhas de ComputeTarget.
O exemplo a seguir mostra como anexar uma conta ADLA a um workspace usando o método attach_configuration de AdlaCompute.
adla_compute_name = 'testadl' # Name to associate with new compute in workspace
# ADLA account details needed to attach as compute to workspace
adla_account_name = "<adla_account_name>" # Name of the Azure Data Lake Analytics account
adla_resource_group = "<adla_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account
try:
# check if already attached
adla_compute = AdlaCompute(ws, adla_compute_name)
except ComputeTargetException:
print('attaching adla compute...')
attach_config = AdlaCompute.attach_configuration(resource_group=adla_resource_group, account_name=adla_account_name)
adla_compute = ComputeTarget.attach(ws, adla_compute_name, attach_config)
adla_compute.wait_for_completion()
print("Using ADLA compute:{}".format(adla_compute.cluster_resource_id))
print("Provisioning state:{}".format(adla_compute.provisioning_state))
print("Provisioning errors:{}".format(adla_compute.provisioning_errors))
O exemplo completo está disponível em https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-adla-as-compute-target.ipynb
create
Provisione um objeto de Computação especificando um tipo de computação e uma configuração relacionada.
Esse método cria um novo destino de computação em vez de anexar um existente.
static create(workspace, name, provisioning_configuration)Parâmetros
- provisioning_configuration
- ComputeTargetProvisioningConfiguration
Um objeto ComputeTargetProvisioningConfiguration que é usado para determinar o tipo de objeto de computação a ser provisionado e como configurá-lo.
Retornos
Uma instância de um filho do ComputeTarget correspondente ao tipo de objeto provisionado.
Tipo de retorno
Exceções
Comentários
O tipo de objeto provisionado é determinado pela configuração de provisionamento fornecida.
No exemplo a seguir, um destino de computação persistente provisionado por AmlCompute é criado. O parâmetro provisioning_configuration neste exemplo é do tipo AmlComputeProvisioningConfiguration.
from azureml.core.compute import ComputeTarget, AmlCompute
from azureml.core.compute_target import ComputeTargetException
# Choose a name for your CPU cluster
cpu_cluster_name = "cpu-cluster"
# Verify that cluster does not exist already
try:
cpu_cluster = ComputeTarget(workspace=ws, name=cpu_cluster_name)
print('Found existing cluster, use it.')
except ComputeTargetException:
compute_config = AmlCompute.provisioning_configuration(vm_size='STANDARD_D2_V2',
max_nodes=4)
cpu_cluster = ComputeTarget.create(ws, cpu_cluster_name, compute_config)
cpu_cluster.wait_for_completion(show_output=True)
O exemplo completo está disponível em https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/training/train-on-amlcompute/train-on-amlcompute.ipynb
delete
Remova o objeto Compute do workspace associado.
Esse método abstrato é implementado por classes filhas de ComputeTarget.
abstract delete()Exceções
Comentários
Se esse objeto foi criado por meio do Azure Machine Learning, os objetos baseados em nuvem correspondentes também serão excluídos. Se esse objeto foi criado externamente e apenas anexado ao workspace, esse método gerará uma exceção e nada será alterado.
deserialize
Converta um objeto JSON em um objeto Compute.
abstract static deserialize(workspace, object_dict)Parâmetros
Retornos
A representação Compute do objeto JSON fornecido.
Tipo de retorno
Exceções
Comentários
Gera uma ComputeTargetException se o workspace fornecido não é o workspace ao qual a computação está associada.
detach
Desanexe o objeto Compute do workspace associado.
Esse método abstrato é implementado por classes filhas de ComputeTarget. Os objetos de nuvem subjacentes não são excluídos, apenas as associações são removidas.
abstract detach()Exceções
get_status
Recupere o estado de provisionamento atual do objeto de Computação.
get_status()Retornos
O provisioning_state atual.
Tipo de retorno
Exceções
Comentários
Os valores retornados estão listados na Referência de API REST do Azure para ProvisioningState.
list
Liste todos os objetos ComputeTarget no workspace.
Retorne uma lista de objetos filho instanciados correspondentes ao tipo específico de Computação. Os objetos são filhos de ComputeTarget.
static list(workspace)Parâmetros
Retornos
Lista de destinos de computação no workspace.
Tipo de retorno
Exceções
refresh_state
Executar uma atualização local das propriedades do objeto.
Atualize as propriedades com base no estado atual do objeto de nuvem correspondente. Isso é útil para sondagem manual do estado de computação.
Esse método abstrato é implementado por classes filhas de ComputeTarget.
abstract refresh_state()Exceções
serialize
Converte esse objeto Compute em um dicionário serializado JSON.
abstract serialize()Retornos
A representação JSON desse objeto Compute.
Tipo de retorno
Exceções
wait_for_completion
Aguarde a conclusão da operação de provisionamento atual no cluster.
Esse método retornará um ComputeTargetException se houver um problema ao sondar o objeto de computação.
wait_for_completion(show_output=False, is_delete_operation=False)Parâmetros
Exceções
Comentários
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