ModuleStepBase Classe

  • Referência

Adiciona um passo a um pipeline que utiliza um módulo específico.

Um ModuleStep deriva de ModuleStepBase e é um nó num pipeline que utiliza uma versão existente Modulee, especificamente, uma das respetivas versões. Para definir que ModuleVersion seria eventualmente utilizada no pipeline submetido, pode definir um dos seguintes ao criar o ModuleStep:

  • ModuleVersion objeto
  • Module objeto e um valor de versão
  • Apenas Módulo sem um valor de versão; neste caso, a resolução de versões utilizada pode variar consoante as submissões.

Também tem de definir o mapeamento entre as entradas e saídas do passo para as ModuleVersion entradas e saídas do objeto.

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 predefinido: None

O Módulo do passo.

version
str
valor predefinido: None

A versão do Módulo.

module_version
ModuleVersion
valor predefinido: None

ModuleVersion do passo. Qualquer módulo de ModuleVersion tem de ser fornecido.

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

Um dicionário onde as chaves são nomes de entradas nos module_version valores e são enlaces de porta de entrada.

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

Um dicionário onde as chaves são nomes de entradas nos module_version valores e são enlaces de porta de saída.

runconfig_pipeline_params
Dict[str, PipelineParameter]
valor predefinido: None

Substitua as propriedades runconfig no runtime através de pares chave-valor cada um com o nome da propriedade runconfig e PipelineParameter para essa propriedade.

Valores suportados: "NodeCount", "MpiProcessCountPerNode", "TensorflowWorkerCount", "TensorflowParameterServerCount"

arguments
[str]
valor predefinido: None

Argumentos da linha de comandos para o ficheiro de script. Os argumentos serão entregues à computação através de argumentos em RunConfiguration. Para obter mais detalhes sobre como lidar com argumentos como símbolos especiais, veja os argumentos em RunConfiguration.

params
Dict[str, str]
valor predefinido: None

Um dicionário de pares de parâmetros name-value.

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

(Apenas utilização interna.) O fornecedor de fluxo de trabalho.

module
Module
Necessário

O Módulo do passo

version
str
Necessário

A versão do Módulo

module_version
ModuleVersion
Necessário

ModuleVersion do passo. Qualquer Módulo de ModuleVersion tem de ser fornecido

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

Um dicionário onde as chaves são nomes de entradas nos module_version valores e são enlaces de porta de entrada.

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

Um dicionário onde as chaves são nomes de entradas nos module_version valores e são enlaces de porta de saída.

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

Destino de computação a utilizar. Se não for especificado, será utilizado o destino do runconfig. compute_target pode ser um objeto de destino de computação ou o nome da cadeia de carateres de um destino de computação na área de trabalho. Opcionalmente, se o destino de computação não estiver disponível no momento da criação do pipeline, poderá especificar uma cadeia de identificação de ("nome de destino de computação", "tipo de destino de computação") para evitar obter o objeto de destino de computação (o tipo AmlCompute é "AmlCompute" e o tipo RemoteTarget é "VirtualMachine")

runconfig
RunConfiguration
valor predefinido: None

A RunConfiguration a utilizar, opcional. Uma RunConfiguration pode ser utilizada para especificar requisitos adicionais para a execução, como dependências conda e uma imagem do docker.

runconfig_pipeline_params
Dict[str, PipelineParameter]
Necessário

Substitua as propriedades runconfig no runtime através de pares chave-valor cada um com o nome da propriedade runconfig e PipelineParameter para essa propriedade.

Valores suportados: "NodeCount", "MpiProcessCountPerNode", "TensorflowWorkerCount", "TensorflowParameterServerCount"

arguments
[str]
Necessário

Argumentos da linha de comandos para o ficheiro de script. Os argumentos serão entregues à computação através de argumentos em RunConfiguration. Para obter mais detalhes sobre como lidar com argumentos como símbolos especiais, veja os argumentos em RunConfiguration

params
Dict[str, str]
Necessário

Um dicionário de pares nome-valor.

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

(Apenas utilização interna.) O fornecedor de fluxo de trabalho.

name
valor predefinido: 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
Necessário

O gráfico ao que pretende adicionar o nó.

default_datastore
AbstractAzureStorageDatastore ou AzureDataLakeDatastore
Necessário

O arquivo de dados predefinido a utilizar para este passo.

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

(Apenas utilização interna.) O objeto de contexto do gráfico.

Devoluções

O objeto do nó.

Tipo de retorno

Node