ComputeOperations Sınıf

ComputeOperations.

Bu sınıf doğrudan örneklenmemelidir. Bunun yerine, MLClient nesnesinin işlem özniteliğini kullanın.

Devralma

azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations

ComputeOperations

Oluşturucu

ComputeOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, **kwargs: Dict)

Parametreler

operation_scope

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>

Gerekli

MLClient nesnesinin işlem sınıfları için kapsam değişkenleri.

operation_config

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>

Gerekli

MLClient nesnesinin işlem sınıfları için ortak yapılandırma.

service_client

<xref:azure.ai.ml._restclient.v2023_02_01_preview.AzureMachineLearningWorkspaces>

Gerekli

Son kullanıcıların Azure Machine Learning Çalışma Alanı kaynakları üzerinde çalışmasına izin veren hizmet istemcisi.

Yöntemler

begin_attach	Çalışma alanına bir işlem kaynağı ekleyin.
begin_create_or_update	İşlem kaynağı oluşturma ve kaydetme.
begin_delete	İşlem kaynağını silme veya ayırma.
begin_restart	İşlem örneğini yeniden başlatın.
begin_start	bir işlem örneği başlatın.
begin_stop	İşlem örneğini durdurun.
begin_update	İşlem kaynağını güncelleştirme. Şu anda yalnızca AmlCompute kaynak türleri için geçerlidir.
get	İşlem kaynağı alma.
list	Çalışma alanının hesaplamalarını listeleyin.
list_nodes	İşlem kaynağının düğümlerinin listesini alın.
list_sizes	Desteklenen VM boyutlarını bir konumda listeleyin.
list_usage	Verilen abonelik ve konum için geçerli kullanım bilgilerinin yanı sıra AzureML kaynak sınırlarını listeleyin.

begin_attach

Çalışma alanına bir işlem kaynağı ekleyin.

begin_attach(compute: Compute, **kwargs: Any) -> LROPoller[Compute]

Parametreler

compute

Compute

Gerekli

İşlem kaynağı tanımı.

Döndürülenler

Uzun süre çalışan işlem tamamlandıktan sonra bir compute nesnesi döndüren LROPoller örneği.

Dönüş türü

LROPoller[Compute]

Örnekler

Çalışma alanına işlem kaynağı ekleme.

   from azure.ai.ml.entities import AmlCompute

   compute_obj = AmlCompute(
       name=compute_name_2,
       tags={"key1": "value1", "key2": "value2"},
       min_instances=0,
       max_instances=10,
       idle_time_before_scale_down=100,
   )
   attached_compute = ml_client.compute.begin_attach(compute_obj)

begin_create_or_update

İşlem kaynağı oluşturma ve kaydetme.

begin_create_or_update(compute: Compute) -> LROPoller[Compute]

Parametreler

compute

Compute

Gerekli

İşlem kaynağı tanımı.

Döndürülenler

Uzun süre çalışan işlem tamamlandıktan sonra bir compute nesnesi döndüren LROPoller örneği.

Dönüş türü

LROPoller[Compute]

Örnekler

İşlem kaynağı oluşturma ve kaydetme.

   from azure.ai.ml.entities import AmlCompute

   compute_obj = AmlCompute(
       name=compute_name_1,
       tags={"key1": "value1", "key2": "value2"},
       min_instances=0,
       max_instances=10,
       idle_time_before_scale_down=100,
   )
   registered_compute = ml_client.compute.begin_create_or_update(compute_obj)

begin_delete

İşlem kaynağını silme veya ayırma.

begin_delete(name: str, *, action: str = 'Delete') -> LROPoller[None]

Parametreler

name

str

Gerekli

İşlem kaynağının adı.

action

Gerçekleştirilecek eylem. Olası değerler: ["Delete", "Detach"]. Varsayılan olarak "Sil" olur.

Döndürülenler

İşlem durumunu izlemek için bir poller.

Dönüş türü

LROPoller[None]

Örnekler

İşlem örneğini silme.

   ml_client.compute.begin_delete(compute_name_1, action="Detach")

   ml_client.compute.begin_delete(compute_name_2)

begin_restart

İşlem örneğini yeniden başlatın.

begin_restart(name: str) -> LROPoller[None]

Parametreler

name

str

Gerekli

İşlem örneğinin adı.

Döndürülenler

İşlem durumunu izlemek için bir poller.

Dönüş türü

LROPoller[None]

Örnekler

Durdurulan işlem örneğini yeniden başlatma.

   ml_client.compute.begin_restart(ci_name)

begin_start

bir işlem örneği başlatın.

begin_start(name: str) -> LROPoller[None]

Parametreler

name

str

Gerekli

İşlem örneğinin adı.

Döndürülenler

İşlem durumunu izlemek için bir poller.

Dönüş türü

LROPoller[None]

Örnekler

İşlem örneği başlatma.

   ml_client.compute.begin_start(ci_name)

begin_stop

İşlem örneğini durdurun.

begin_stop(name: str) -> LROPoller[None]

Parametreler

name

str

Gerekli

İşlem örneğinin adı.

Döndürülenler

İşlem durumunu izlemek için bir poller.

Dönüş türü

LROPoller[None]

Örnekler

İşlem örneğini durdurma.

   ml_client.compute.begin_stop(ci_name)

begin_update

İşlem kaynağını güncelleştirme. Şu anda yalnızca AmlCompute kaynak türleri için geçerlidir.

begin_update(compute: Compute) -> LROPoller[Compute]

Parametreler

compute

Compute

Gerekli

İşlem kaynağı tanımı.

Döndürülenler

Uzun süre çalışan işlem tamamlandıktan sonra bir compute nesnesi döndüren LROPoller örneği.

Dönüş türü

LROPoller[Compute]

Örnekler

AmlCompute kaynağını güncelleştirme.

   compute_obj = ml_client.compute.get("cpu-cluster")
   compute_obj.idle_time_before_scale_down = 200
   updated_compute = ml_client.compute.begin_update(compute_obj)

get

İşlem kaynağı alma.

get(name: str) -> Compute

Parametreler

name

str

Gerekli

İşlem kaynağının adı.

Döndürülenler

İşlem nesnesi.

Dönüş türü

Compute

Örnekler

Çalışma alanından işlem kaynağı alma.

   cpu_cluster = ml_client.compute.get("cpu-cluster")

list

Çalışma alanının hesaplamalarını listeleyin.

list(*, compute_type: str | None = None) -> Iterable[Compute]

Parametreler

compute_type

Optional[str]

Listelenecek işlem türü, büyük/küçük harfe duyarsız. Varsayılan değer AMLCompute'dır.

Döndürülenler

İşlem nesnelerinin örneği gibi bir yineleyici.

Dönüş türü

ItemPaged[Compute]

Örnekler

Çalışma alanındaki AzureML Kubernetes işlem kaynaklarının listesini alma.

   compute_list = ml_client.compute.list(compute_type="AMLK8s")  # cspell:disable-line

list_nodes

İşlem kaynağının düğümlerinin listesini alın.

list_nodes(name: str) -> Iterable[AmlComputeNodeInfo]

Parametreler

name

str

Gerekli

İşlem kaynağının adı.

Döndürülenler

AmlComputeNodeInfo nesnelerinin yineleyici benzeri bir örneği.

Dönüş türü

ItemPaged[AmlComputeNodeInfo]

Örnekler

İşlem kaynağından düğüm listesini alma.

   node_list = ml_client.compute.list_nodes(name="cpu-cluster")

list_sizes

Desteklenen VM boyutlarını bir konumda listeleyin.

list_sizes(*, location: str | None = None, compute_type: str | None = None) -> Iterable[VmSize]

Parametreler

location

str

Sanal makine boyutlarının sorgulandığı konum. Varsayılan olarak çalışma alanı konumunu kullanır.

compute_type

Optional[str]

Listelenecek işlem türü, büyük/küçük harfe duyarsız. Varsayılan değer AMLCompute'dır.

Döndürülenler

Sanal makine boyutu nesneleri üzerinde yineleyici.

Dönüş türü

Iterable[VmSize]

Örnekler

Desteklenen VM boyutlarını çalışma alanı konumunda listeleme.

   size_list = ml_client.compute.list_sizes()

list_usage

Verilen abonelik ve konum için geçerli kullanım bilgilerinin yanı sıra AzureML kaynak sınırlarını listeleyin.

list_usage(*, location: str | None = None) -> Iterable[Usage]

Parametreler

location

Optional[str]

Kaynak kullanımının sorgulandığı konum. Varsayılan olarak çalışma alanı konumunu kullanır.

Döndürülenler

Geçerli kullanım bilgileri nesneleri üzerinde yineleyici.

Dönüş türü

ItemPaged[Usage]

Örnekler

Çalışma alanı konumu için kaynak kullanımını listeleme.

   usage_list = ml_client.compute.list_usage()