AdlaCompute Класс
Управляет целевым объектом вычислений Azure Data Lake Analytics в Машинном обучении Azure.
Azure Data Lake Analytics — это платформа аналитики больших данных в облаке Azure. Ее можно использовать как целевой объект вычислений с помощью конвейеров Машинного обучения Azure. Дополнительные сведения см. в статье о целевых объектах вычислений в Машинном обучении Azure.
Конструктор Класса ComputeTarget.
Получение облачного представления объекта вычислений, связанного с предоставленной рабочей областью. Возвращает экземпляр дочернего класса, соответствующего конкретному типу полученного объекта Compute.
- Наследование
-
AdlaCompute
Конструктор
AdlaCompute(workspace, name)Параметры
Комментарии
Прежде чем ее использовать, создайте учетную запись Azure Data Lake Analytics. Для этого изучите статью Начало работы с Azure Data Lake Analytics.
В следующем примере показано, как подключить учетную запись ADLA к рабочей области с помощью метода attach_configuration.
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))
Полный пример можно найти по адресу: 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
Методы
| attach |
НЕ РЕКОМЕНДУЕТСЯ. Вместо этого рекомендуется использовать метод Связывание существующего вычислительного ресурса Azure Data Lake Analytics с указанной рабочей областью. |
| attach_configuration |
Создание объекта конфигурации для подключения целевого объекта вычислений Azure Data Lake Analytics. |
| delete |
Удаление объекта AdlaCompute из связанной с ним рабочей области. Если этот объект был создан с помощью Машинного обучения Azure, будут удалены и соответствующие облачные объекты. Если этот объект был создан во внешней среде и просто подключен к рабочей области, будет сгенерировано исключение ComputeTargetException, но никаких изменений не произойдет. |
| deserialize |
Преобразование объекта JSON в объект AdlaCompute. |
| detach |
Отсоединение объекта AdlaCompute от связанной с ним рабочей области. Базовые облачные объекты при этом сохраняются, удаляется только связь. |
| refresh_state |
Выполнение обновлений свойств объекта на месте. Этот метод обновляет свойства согласно текущему состоянию соответствующего облачного объекта. В основном используется для опроса состояния вычислений вручную. |
| serialize |
Преобразование этого объекта AdlaCompute в сериализованный словарь JSON. |
attach
НЕ РЕКОМЕНДУЕТСЯ. Вместо этого рекомендуется использовать метод attach_configuration.
Связывание существующего вычислительного ресурса Azure Data Lake Analytics с указанной рабочей областью.
static attach(workspace, name, resource_id)Параметры
- workspace
- Workspace
Объект рабочей области, с которым нужно связать вычислительный ресурс.
- name
- str
Имя, которое нужно связать с вычислительным ресурсом в указанной рабочей области. Не обязательно должно совпадать с именем подключаемого вычислительного ресурса.
Возвращаемое значение
Представление объекта AdlaCompute для объекта вычислений.
Возвращаемый тип
Исключения
attach_configuration
Создание объекта конфигурации для подключения целевого объекта вычислений Azure Data Lake Analytics.
static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)Параметры
- resource_group
- str
Имя группы ресурсов, в которой находится учетная запись Data Lake Analytics.
- resource_id
- str
Идентификатор ресурса Azure для подключаемого вычислительного ресурса.
Возвращаемое значение
Объект конфигурации, который нужно использовать при подключении объекта вычислений.
Возвращаемый тип
Исключения
delete
Удаление объекта AdlaCompute из связанной с ним рабочей области.
Если этот объект был создан с помощью Машинного обучения Azure, будут удалены и соответствующие облачные объекты. Если этот объект был создан во внешней среде и просто подключен к рабочей области, будет сгенерировано исключение ComputeTargetException, но никаких изменений не произойдет.
delete()Исключения
deserialize
Преобразование объекта JSON в объект AdlaCompute.
static deserialize(workspace, object_dict)Параметры
Возвращаемое значение
Представление AdlaCompute указанного объекта JSON.
Возвращаемый тип
Исключения
Комментарии
Генерирует ComputeTargetException, если указана не та рабочая область, с которой связано вычисление.
detach
Отсоединение объекта AdlaCompute от связанной с ним рабочей области.
Базовые облачные объекты при этом сохраняются, удаляется только связь.
detach()Исключения
refresh_state
Выполнение обновлений свойств объекта на месте.
Этот метод обновляет свойства согласно текущему состоянию соответствующего облачного объекта. В основном используется для опроса состояния вычислений вручную.
refresh_state()Исключения
serialize
Преобразование этого объекта AdlaCompute в сериализованный словарь JSON.
serialize()Возвращаемое значение
Представление JSON этого объекта AdlaCompute.
Возвращаемый тип
Исключения
Обратная связь
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделе https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Отправить и просмотреть отзыв по