AksCompute Sınıf
Azure Machine Learning'de Azure Kubernetes Service işlem hedeflerini yönetir.
Azure Kubernetes Service (AKSCompute) hedefleri genellikle yüksek ölçekli üretim dağıtımları için kullanılır çünkü bunlar hızlı yanıt süresi ve dağıtılan hizmetin otomatik ölçeklendirmesini sağlar. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Machine Learning'de işlem hedefleri nelerdir?
Class ComputeTarget oluşturucu.
Sağlanan çalışma alanıyla ilişkili bir İşlem nesnesinin bulut gösterimini alın. Alınan İşlem nesnesinin belirli türüne karşılık gelen bir alt sınıfın örneğini döndürür.
- Devralma
-
AksCompute
Oluşturucu
AksCompute(workspace, name)Parametreler
Açıklamalar
Aşağıdaki örnekte FPGA özellikli makinelerle AKS kümesi oluşturma gösterilmektedir.
from azureml.core.compute import AksCompute, ComputeTarget
# Uses the specific FPGA enabled VM (sku: Standard_PB6s)
# Standard_PB6s are available in: eastus, westus2, westeurope, southeastasia
prov_config = AksCompute.provisioning_configuration(vm_size = "Standard_PB6s",
agent_count = 1,
location = "eastus")
aks_name = 'my-aks-pb6'
# Create the cluster
aks_target = ComputeTarget.create(workspace = ws,
name = aks_name,
provisioning_configuration = prov_config)
Yöntemler
| attach |
KALDIRIL -MIŞ. Mevcut bir AKS işlem kaynağını sağlanan çalışma alanıyla ilişkilendirin. |
| attach_configuration |
AKS işlem hedefi eklemek için bir yapılandırma nesnesi oluşturun. |
| delete |
AksCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından kaldırın. Bu nesne Azure Machine Learning aracılığıyla oluşturulduysa ilgili bulut tabanlı nesneler de silinir. Bu nesne dışarıdan oluşturulduysa ve yalnızca çalışma alanına eklendiyse, bu yöntem bir ComputeTargetException oluşturur ve hiçbir şey değiştirilmez. |
| deserialize |
JSON nesnesini AksCompute nesnesine dönüştürün. |
| detach |
AksCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından ayırma. Temel alınan bulut nesneleri silinmez, yalnızca ilişkilendirme kaldırılır. |
| get_credentials |
AKS hedefinin kimlik bilgilerini alın. |
| provisioning_configuration |
AKS işlem hedefi sağlamak için bir yapılandırma nesnesi oluşturun. |
| refresh_state |
Nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin. Bu yöntem, ilgili bulut nesnesinin geçerli durumuna göre özellikleri güncelleştirir. Bu öncelikle işlem durumunun el ile yoklanması için kullanılır. |
| serialize |
Bu AksCompute nesnesini serileştirilmiş json sözlüğüne dönüştürün. |
| update |
AksCompute nesnesini sağlanan güncelleştirme yapılandırmasını kullanarak güncelleştirin. |
attach
KALDIRIL -MIŞ. attach_configuration Bunun yerine yöntemini kullanın.
Mevcut bir AKS işlem kaynağını sağlanan çalışma alanıyla ilişkilendirin.
static attach(workspace, name, resource_id)Parametreler
- name
- str
Sağlanan çalışma alanının içindeki işlem kaynağıyla ilişkilendirilecek ad. Eklenecek işlem kaynağının adıyla eşleşmesi gerekmez.
Döndürülenler
İşlem nesnesinin AksCompute nesne gösterimi.
Dönüş türü
Özel durumlar
attach_configuration
AKS işlem hedefi eklemek için bir yapılandırma nesnesi oluşturun.
static attach_configuration(resource_group=None, cluster_name=None, resource_id=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)Parametreler
- cluster_purpose
- str
Kümenin hedeflenen kullanımı. Bu, istenen hataya dayanıklılık ve QoS düzeyini sağlamak için Azure Machine Learning bileşenlerini sağlamak için kullanılır. ClusterPurpose sınıfı olası değerleri tanımlar. Daha fazla bilgi için bkz. Mevcut AKS kümesini ekleme.
- load_balancer_type
- str
AKS küme türü. Geçerli değerler PublicIp ve InternalLoadBalancer'dır. Varsayılan değer PublicIp'tir.
- load_balancer_subnet
- str
AKS yük dengeleyici alt ağı. Yalnızca InternalLoadBalancer yük dengeleyici türü olarak kullanıldığında kullanılabilir. Varsayılan değer aks-subnet değeridir.
Döndürülenler
İşlem nesnesi eklerken kullanılacak yapılandırma nesnesi.
Dönüş türü
Özel durumlar
delete
AksCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından kaldırın.
Bu nesne Azure Machine Learning aracılığıyla oluşturulduysa ilgili bulut tabanlı nesneler de silinir. Bu nesne dışarıdan oluşturulduysa ve yalnızca çalışma alanına eklendiyse, bu yöntem bir ComputeTargetException oluşturur ve hiçbir şey değiştirilmez.
delete()Özel durumlar
deserialize
JSON nesnesini AksCompute nesnesine dönüştürün.
static deserialize(workspace, object_dict)Parametreler
Döndürülenler
Sağlanan JSON nesnesinin AksCompute gösterimi.
Dönüş türü
Özel durumlar
Açıklamalar
Sağlanan çalışma alanı İşlem'in ilişkili olduğu çalışma alanı değilse bir ComputeTargetException oluşturur.
detach
AksCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından ayırma.
Temel alınan bulut nesneleri silinmez, yalnızca ilişkilendirme kaldırılır.
detach()Özel durumlar
get_credentials
AKS hedefinin kimlik bilgilerini alın.
get_credentials()Döndürülenler
AKS hedefinin kimlik bilgileri.
Dönüş türü
Özel durumlar
provisioning_configuration
AKS işlem hedefi sağlamak için bir yapılandırma nesnesi oluşturun.
static provisioning_configuration(agent_count=None, vm_size=None, ssl_cname=None, ssl_cert_pem_file=None, ssl_key_pem_file=None, location=None, vnet_resourcegroup_name=None, vnet_name=None, subnet_name=None, service_cidr=None, dns_service_ip=None, docker_bridge_cidr=None, cluster_purpose=None, load_balancer_type=None, load_balancer_subnet=None)Parametreler
- agent_count
- int
Kapsayıcıları barındıracak aracıların (VM) sayısı. Varsayılan değer 3'tir.
- vm_size
- str
Aracı VM'lerinin boyutu. Seçeneklerin tam listesi burada bulunabilir: https://aka.ms/azureml-aks-details. Varsayılan olarak Standard_D3_v2.
- ssl_cname
- str
Kümede SSL doğrulamasını etkinleştirirken kullanılacak bir CName. SSL doğrulamasını etkinleştirmek için üç CName, sertifika dosyası ve anahtar dosyasını da sağlamalıdır.
- ssl_cert_pem_file
- str
SSL doğrulaması için sertifika bilgilerini içeren bir dosyanın dosya yolu. SSL doğrulamasını etkinleştirmek için üç CName, sertifika dosyası ve anahtar dosyasını da sağlamalıdır.
- ssl_key_pem_file
- str
SSL doğrulaması için anahtar bilgileri içeren dosyanın dosya yolu. SSL doğrulamasını etkinleştirmek için üç CName, sertifika dosyası ve anahtar dosyasını da sağlamalıdır.
- location
- str
Kümenin sağ bağlanacak konumu. Belirtilmezse, varsayılan olarak çalışma alanı konumuna ayarlanır. Bu işlem için kullanılabilir bölgeler burada bulunabilir: https://azure.microsoft.com/global-infrastructure/services/?regions=all& products=kubernetes-service
- service_cidr
- str
Hizmet kümesi IP'lerinin atandığı CIDR gösterimi IP aralığı.
- cluster_purpose
- str
Kümenin hedeflenen kullanımı. Bu, istenen hataya dayanıklılık ve QoS düzeyini sağlamak için Azure Machine Learning bileşenlerini sağlamak için kullanılır. Kullanılabilir değerleri belirtme kolaylığı için AksCompute.ClusterPurpose sınıfı sağlanır. Bu değerler ve kullanım örnekleri hakkında daha ayrıntılı bilgi burada bulunabilir: https://aka.ms/azureml-create-attach-aks
- load_balancer_type
- str
AKS kümesinin yük dengeleyici türü. Geçerli değerler PublicIp ve InternalLoadBalancer'dır. Varsayılan değer PublicIp'tir.
- load_balancer_subnet
- str
AKS kümesinin yük dengeleyici alt ağı. Yalnızca İç Load Balancer yük dengeleyici türü olarak kullanıldığında kullanılabilir. Varsayılan değer aks-subnet değeridir.
Döndürülenler
İşlem nesnesi oluştururken kullanılacak yapılandırma nesnesi
Dönüş türü
Özel durumlar
refresh_state
Nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin.
Bu yöntem, ilgili bulut nesnesinin geçerli durumuna göre özellikleri güncelleştirir. Bu öncelikle işlem durumunun el ile yoklanması için kullanılır.
refresh_state()Özel durumlar
serialize
Bu AksCompute nesnesini serileştirilmiş json sözlüğüne dönüştürün.
serialize()Döndürülenler
Bu AksCompute nesnesinin JSON gösterimi.
Dönüş türü
Özel durumlar
update
AksCompute nesnesini sağlanan güncelleştirme yapılandırmasını kullanarak güncelleştirin.
update(update_configuration)Parametreler
Özel durumlar
Geri Bildirim
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin