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ModuleStepBase Classe

  • Referência

Adiciona uma etapa a um pipeline que usa um módulo específico.

Um ModuleStep deriva de ModuleStepBase e é um nó em um pipeline que usas um Module existente e especificamente uma de suas versões. Para definir qual ModuleVersion acabaria sendo usado no pipeline enviado, você pode definir um dos seguintes ao criar o ModuleStep:

  • Objeto ModuleVersion
  • Objeto Module e um valor de versão
  • Somente módulo sem um valor de versão. Nesse caso, a resolução de versão usada em cada envio pode ser diferente.

Você também precisa definir o mapeamento entre as entradas e saídas da etapa para as entradas e saídas do objeto ModuleVersion.

Inicializar ModuleStepBase.

Herança
PipelineStep
ModuleStepBase

Construtor

ModuleStepBase(module=None, version=None, module_version=None, inputs_map=None, outputs_map=None, compute_target=None, runconfig=None, runconfig_pipeline_params=None, arguments=None, params=None, name=None, _workflow_provider=None)

Parâmetros

module
Module
valor padrão: None

O módulo da etapa.

version
str
valor padrão: None

A versão do Módulo.

module_version
ModuleVersion
valor padrão: None

A ModuleVersion da etapa. Qualquer módulo de ModuleVersion deve ser fornecido.

inputs_map
Dict[str, Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
valor padrão: None

Um dicionário em que as chaves são nomes de entradas na module_version e valores são associações de porta de entrada.

outputs_map
Dict[str, Union[OutputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
valor padrão: None

Um dicionário em que as chaves são nomes de entradas na module_version e valores são associações de porta de saída.

runconfig_pipeline_params
Dict[str, PipelineParameter]
valor padrão: None

Substitui as propriedades runconfig no runtime usando pares chave-valor, em que cada um tem o nome da propriedade runconfig e o PipelineParameter dessa propriedade.

Valores com suporte: 'NodeCount', 'MpiProcessCountPerNode', 'TensorflowWorkerCount' e 'TensorflowParameterServerCount'

arguments
[str]
valor padrão: None

Argumentos de linha de comando para o arquivo de script. Os argumentos serão entregues para computar por meio de argumentos em RunConfiguration. Para obter mais detalhes sobre como tratar argumentos como símbolos especiais, consulte argumentos em RunConfiguration.

params
Dict[str, str]
valor padrão: None

Um dicionário de pares de parâmetro de nome-valor.

_workflow_provider
<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider>
valor padrão: None

(Somente uso interno.) O provedor de fluxo de trabalho.

module
Module
Obrigatório

O módulo da etapa

version
str
Obrigatório

A versão do módulo

module_version
ModuleVersion
Obrigatório

A ModuleVersion da etapa. Qualquer módulo de ModuleVersion deve ser fornecido

inputs_map
Dict[str, Union[InputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
Obrigatório

Um dicionário em que as chaves são nomes de entradas na module_version e valores são associações de porta de entrada.

outputs_map
Dict[str, Union[OutputPortBinding, DataReference, PortDataReference, PipelineData, Dataset, DatasetDefinition, PipelineDataset]]
Obrigatório

Um dicionário em que as chaves são nomes de entradas na module_version e valores são associações de porta de saída.

compute_target
<xref:DsvmCompute>, <xref:AmlCompute>, <xref:ComputeInstance>, <xref:RemoteTarget>, <xref:HDIClusterTarget>, str, tuple
valor padrão: None

Destino de computação a ser usado. Se não for especificado, o destino do runconfig será usado. compute_target pode ser um objeto de destino de computação ou o nome da cadeia de caracteres de um destino de computação no workspace. Opcionalmente, se o destino de computação não estiver disponível no momento da criação do pipeline, você poderá especificar uma tupla de ('nome de destino de computação', 'tipo de destino de computação') para evitar buscar o objeto de destino de computação (o tipo AmlCompute é 'AmlCompute' e o tipo RemoteTarget é 'VirtualMachine')

runconfig
RunConfiguration
valor padrão: None

O RunConfiguration a ser usado, opcional. Um RunConfiguration pode ser usado para especificar requisitos adicionais para a execução, como as dependências do Conda e uma imagem do Docker.

runconfig_pipeline_params
Dict[str, PipelineParameter]
Obrigatório

Substitui as propriedades runconfig no runtime usando pares chave-valor, em que cada um tem o nome da propriedade runconfig e o PipelineParameter dessa propriedade.

Valores com suporte: 'NodeCount', 'MpiProcessCountPerNode', 'TensorflowWorkerCount' e 'TensorflowParameterServerCount'

arguments
[str]
Obrigatório

Argumentos de linha de comando para o arquivo de script. Os argumentos serão entregues para computar por meio de argumentos em RunConfiguration. Para obter mais detalhes sobre como lidar com argumentos como símbolos especiais, consulte argumentos em RunConfiguration

params
Dict[str, str]
Obrigatório

Dicionário de pares nome-valor.

_workflow_provider
<xref:azureml.pipeline.core._aeva_provider._AevaWorkflowProvider>
Obrigatório

(Somente uso interno.) O provedor de fluxo de trabalho.

name
valor padrão: None

Métodos

create_node

Criar um nó de gráfico de pipeline.

create_node

Criar um nó de gráfico de pipeline.

create_node(graph, default_datastore, context)

Parâmetros

graph
Graph
Obrigatório

O gráfico ao qual adicionar o nó.

default_datastore
AbstractAzureStorageDatastore ou AzureDataLakeDatastore
Obrigatório

O armazenamento de dados padrão a ser usado para esta etapa.

context
<xref:azureml.pipeline.core._GraphContext>
Obrigatório

(Somente uso interno.) O objeto de contexto do grafo.

Retornos

O objeto de nó.

Tipo de retorno

Node