ContainerImage Classe

  • Referência

Representa uma imagem de contêiner, atualmente apenas para imagens do Docker.

Essa classe foi PRETERIDA. Use a classe Environment em seu lugar.

A imagem contém as dependências necessárias para executar o modelo, incluindo:

  • O runtime

  • Definições de ambiente do Python especificadas em um arquivo Conda

  • Capacidade de habilitar o suporte à GPU

  • Arquivo do Docker personalizado para comandos de execução específicos

Construtor de imagem.

Essa classe foi PRETERIDA. Use a classe Environment em seu lugar.

O construtor de imagem é usado para recuperar uma representação na nuvem de um objeto Image associado ao workspace fornecido. Retornará uma instância de uma classe filho correspondente ao tipo específico do objeto Image recuperado.

Herança
Image
ContainerImage

Construtor

ContainerImage(workspace, name=None, id=None, tags=None, properties=None, version=None)

Parâmetros

workspace
Workspace
Obrigatório

O objeto de workspace que contém a Imagem a ser recuperada

name
str
valor padrão: None

O nome do objeto Image a ser recuperado. Retornará a versão mais recente, se ela existir

id
str
valor padrão: None

A ID especificada da imagem a ser recuperada. (A ID é ":")

tags
list
valor padrão: None

Filtrará os resultados da imagem com base na lista fornecida, por 'chave' ou '[chave, valor]'. Ex.: ['chave', ['chave2', 'valor de chave2']]

properties
list
valor padrão: None

Filtrará os resultados da imagem com base na lista fornecida, por 'chave' ou '[chave, valor]'. Ex.: ['chave', ['chave2', 'valor de chave2']]

version
str
valor padrão: None

Quando a versão e o nome forem especificados, retornará a versão específica do objeto Image.

Comentários

Um ContainerImage é recuperado usando o construtor de classe Image passando o nome ou a ID de um ContainerImage criado anteriormente. O exemplo de código a seguir mostra uma recuperação de imagem de um workspace por nome e ID.


   container_image_from_name = Image(workspace, name="image-name")
   container_image_from_id = Image(workspace, id="image-id")

Para criar uma configuração de imagem a ser usada em uma implantação, crie um objeto ContainerImageConfig conforme mostrado no seguinte exemplo de código:


   from azureml.core.image import ContainerImage

   image_config = ContainerImage.image_configuration(execution_script="score.py",
                                                    runtime="python",
                                                    conda_file="myenv.yml",
                                                    description="image for model",
                                                    cuda_version="9.0"
                                                    )

Métodos

image_configuration

Criar e retornar um objeto ContainerImageConfig.

Esta função aceita parâmetros para definir como seu modelo deve ser executado dentro do serviço Web, bem como o ambiente específico e as dependências que ele precisa ser capaz de executar.
run

Executa a imagem localmente com os dados de entrada determinados.

Precisa ter o Docker instalado e em execução para funcionar. Este método só funcionará na CPU, pois a imagem habilitada para GPU só poderá ser executada nos Serviços do Microsoft Azure.
serialize

Converte esse objeto ContainerImage em um dicionário serializado JSON.

image_configuration

Criar e retornar um objeto ContainerImageConfig.

Esta função aceita parâmetros para definir como seu modelo deve ser executado dentro do serviço Web, bem como o ambiente específico e as dependências que ele precisa ser capaz de executar.

static image_configuration(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, cuda_version=None)

Parâmetros

execution_script
str
Obrigatório

Caminho para um arquivo Python local que contém o código a ser executado para a imagem. Precisa incluir as funções init() e run(input_data) que definem as etapas de execução do modelo para o serviço Web.

runtime
str
Obrigatório

O runtime a ser usado para a imagem. Os runtimes com suporte atualmente são 'spark-py' e 'python'.

conda_file
str
valor padrão: None

Caminho para o arquivo .yml local que contém uma definição de ambiente Conda a ser usada para a imagem.

docker_file
str
valor padrão: None

Caminho para o arquivo local que contém etapas adicionais do Docker a serem executadas ao configurar a imagem.

schema_file
str
valor padrão: None

Caminho para o arquivo local que contém um esquema de serviço Web a ser usado quando a imagem for implantada. Usado para gerar especificações do Swagger para uma implantação de modelo.

dependencies
list[str]
valor padrão: None

Lista de caminhos para arquivos/pastas adicionais que a imagem precisa executar.

enable_gpu
bool
valor padrão: None

Se o suporte à GPU deve ou não ser habilitado na imagem. A imagem de GPU precisa ser usada em serviços do Microsoft Azure, como Instâncias de Contêiner do Azure, Computação do Azure Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Serviço de Kubernetes do Azure. Usa False como padrão

tags
dict[str, str]
valor padrão: None

Dicionário de marcas de chave/valor a serem fornecidas a essa imagem.

properties
dict[str, str]
valor padrão: None

Dicionário de propriedades de chave/valor a serem fornecidas a essa imagem. Essas propriedades não podem ser alteradas após a implantação, no entanto, novos pares de chave/valor podem ser adicionados.

description
str
valor padrão: None

Uma descrição de texto a ser fornecida a essa imagem.

base_image
str
valor padrão: None

Uma imagem personalizada a ser usada como imagem base. Se nenhuma imagem base for fornecida, a imagem base será usada com base no parâmetro de runtime determinado.

base_image_registry
ContainerRegistry
valor padrão: None

Registro de imagem que contém a imagem base.

cuda_version
str
valor padrão: None

Versão do CUDA a ser instalada para imagens que precisam de suporte a GPU. A imagem de GPU precisa ser usada em serviços do Microsoft Azure, como Instâncias de Contêiner do Azure, Computação do Azure Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Serviço de Kubernetes do Azure. As versões com suporte são 9.0, 9.1 e 10.0. Se 'enable_gpu' estiver definido, o padrão será '9.1'.

Retornos

Um objeto de configuração a ser usado ao criar a imagem.

Tipo de retorno

ContainerImageConfig

Exceções

WebserviceException

run

Executa a imagem localmente com os dados de entrada determinados.

Precisa ter o Docker instalado e em execução para funcionar. Este método só funcionará na CPU, pois a imagem habilitada para GPU só poderá ser executada nos Serviços do Microsoft Azure.

run(input_data)

Parâmetros

input_data
<xref:varies>
Obrigatório

Os dados de entrada a serem passados para a imagem ao executá-la

Retornos

Os resultados da execução da imagem.

Tipo de retorno

<xref:varies>

Exceções

WebserviceException

serialize

Converte esse objeto ContainerImage em um dicionário serializado JSON.

serialize()

Retornos

A representação JSON deste ContainerImage.

Tipo de retorno

dict

Exceções

WebserviceException