Environment Sınıf

  • Başvuru

Makine öğrenmesi denemeleri için yeniden üretilebilir bir Python ortamı yapılandırılır.

Ortam, veri hazırlama, eğitim ve web hizmetine dağıtım dahil olmak üzere makine öğrenmesi denemelerinde kullanılan Python paketlerini, ortam değişkenlerini ve Docker ayarlarını tanımlar. Ortam, Azure Machine Learning'de Workspaceyönetilir ve sürümü oluşturulur. Mevcut bir ortamı güncelleştirebilir ve yeniden kullanmak üzere bir sürüm alabilirsiniz. Ortamlar, oluşturuldukları çalışma alanına özeldir ve farklı çalışma alanlarında kullanılamaz.

Ortamlar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Yeniden kullanılabilir ortamları oluşturma ve yönetme.

Sınıf Ortamı oluşturucu.

Devralma
azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElement
Environment

Oluşturucu

Environment(name, **kwargs)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
string

Ortamın adı.

Not

Ortam adınızı "Microsoft" veya "AzureML" ile başlatmayın. "Microsoft" ve "AzureML" ön ekleri, seçilen ortamlar için ayrılmıştır. Seçilen ortamlar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Yeniden kullanılabilir ortamları oluşturma ve yönetme.

Açıklamalar

Azure Machine Learning, kendi ortamlarınızı oluşturmak için iyi başlangıç noktaları sunan önceden tanımlanmış ortamlar olan seçilmiş ortamlar sağlar. Seçilen ortamlar önbelleğe alınmış Docker görüntüleriyle desteklenir ve daha düşük çalıştırma hazırlama maliyeti sağlar. Seçilen ortamlar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Yeniden kullanılabilir ortamları oluşturma ve yönetme.

Aşağıdakiler dahil olmak üzere Azure Machine Learning'de ortam oluşturmanın çeşitli yolları vardır:

Aşağıdaki örnek, yeni bir ortamın nasıl başlatılabilir olduğunu gösterir.


   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")

Bir ortamı kaydederek yönetebilirsiniz. Bunu yaparak ortamın sürümlerini izleyebilir ve bunları gelecekteki çalıştırmalarda yeniden kullanabilirsiniz.


   myenv.register(workspace=ws)

Ortamlarla çalışma hakkında daha fazla örnek için bkz. Ortamları kullanma Jupyter Notebook.

Değişkenler

Name Description
Environment.databricks

bölümünde azureml.core.databricks.DatabricksSection kitaplık bağımlılıkları yapılandırılır.
docker
DockerSection

Bu bölümde, ortamın belirtimlerine göre oluşturulmuş son Docker görüntüsüyle ilgili ayarlar ve ortamı derlemek için Docker kapsayıcılarının kullanılıp kullanılmaydığı yapılandırılır.
inferencing_stack_version
string

Bu bölüm, görüntüye eklenen çıkarım yığını sürümünü belirtir. Çıkarım yığını eklemekten kaçınmak için bu değeri ayarlamayın. Geçerli değer: "latest".
python
PythonSection

Bu bölüm, hedef işlemde hangi Python ortamının ve yorumlayıcının kullanılacağını belirtir.
spark
SparkSection

bölümünde Spark ayarları yapılandırılır. Yalnızca çerçeve PySpark olarak ayarlandığında kullanılır.
r
RSection

Bu bölüm, hedef işlemde hangi R ortamının kullanılacağını belirtir.
version
string

Ortamın sürümü.
asset_id
string

Varlık Kimliği. Bir ortam kaydedildiğinde doldurulur.

Yöntemler

add_private_pip_wheel

Diskteki özel pip tekerlek dosyasını çalışma alanına bağlı Azure depolama blobuna yükleyin.

Çalışma alanı depolama blobunda aynı ada sahip bir özel pip tekerleği zaten varsa bir özel durum oluşturur.
build

Bulutta bu ortam için bir Docker görüntüsü oluşturun.
build_local

Yerel Docker veya conda ortamını oluşturun.
clone

Ortam nesnesini klonlayın.

Ortam nesnesinin yeni bir örneğini yeni bir adla döndürür.
from_conda_specification

Ortam belirtimi YAML dosyasından ortam nesnesi oluşturun.

Ortam belirtimi YAML dosyasını almak için conda kullanıcı kılavuzunda Ortamları yönetme bölümüne bakın.
from_docker_build_context

Docker derleme bağlamından ortam nesnesi oluşturma.
from_docker_image

İsteğe bağlı Python bağımlılarına sahip bir temel docker görüntüsünden ortam nesnesi oluşturun.

conda_specification veya pip_requirements belirtilirse Python katmanı ortama eklenir. conda_specification ve pip_requirements birbirini dışlar.
from_dockerfile

İsteğe bağlı Python bağımlılarına sahip bir Dockerfile'dan ortam nesnesi oluşturun.

conda_specification veya pip_requirements belirtilirse Python katmanı ortama eklenir. conda_specification ve pip_requirements birbirini dışlar.
from_existing_conda_environment

Yerel olarak var olan bir conda ortamından oluşturulan bir ortam nesnesi oluşturun.

Mevcut conda ortamlarının listesini almak için komutunu çalıştırın conda env list. Daha fazla bilgi için conda kullanıcı kılavuzunda Ortamları yönetme bölümüne bakın.
from_pip_requirements

Pip gereksinimleri dosyasından oluşturulan bir ortam nesnesi oluşturun.

pip_version belirtilmezse sabitlenmemiş pip bağımlılığı eklenir.
get

Ortam nesnesini döndürür.

Etiket belirtilirse, daha önce değerle etiketlenmiş nesne döndürülür. Yalnızca bir sürüm veya etiket parametresi belirtilebilir. Her ikisi de kaçırılırsa, Ortam nesnesinin en son sürümü döndürülür.
get_image_details

Görüntü ayrıntılarını döndür.
label

Çalışma alanınızdaki ortam nesnesini belirtilen değerlerle etiketleyin.
list

Çalışma alanında ortamlar içeren bir sözlük döndürür.
load_from_directory

Dizindeki dosyalardan bir ortam tanımı yükleyin.
register

Ortam nesnesini çalışma alanınıza kaydedin.
save_to_directory

Ortam tanımını kolayca düzenlenebilir biçimde bir dizine kaydedin.

add_private_pip_wheel

Diskteki özel pip tekerlek dosyasını çalışma alanına bağlı Azure depolama blobuna yükleyin.

Çalışma alanı depolama blobunda aynı ada sahip bir özel pip tekerleği zaten varsa bir özel durum oluşturur.

static add_private_pip_wheel(workspace, file_path, exist_ok=False)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

Özel pip tekerleğini kaydetmek için kullanılacak çalışma alanı nesnesi.
file_path
Gerekli
str

Dosya uzantısı da dahil olmak üzere disk üzerindeki yerel pip tekerleğinin yolu.
exist_ok
bool

Tekerlek zaten varsa özel durum oluşturup oluşturmayacağını gösterir.

varsayılan değer: False

Döndürülenler

Tür Description
str

Conda bağımlılıklarında kullanmak üzere Azure blob depolamada karşıya yüklenen pip tekerleğine tam URI'yi döndürür.

build

Bulutta bu ortam için bir Docker görüntüsü oluşturun.

build(workspace, image_build_compute=None)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

Çalışma alanı ve ilişkili Azure Container Registry görüntünün depolandığı yer.
image_build_compute
str

Görüntü derlemesinin gerçekleşeceği işlem adı

varsayılan değer: None

Döndürülenler

Tür Description
ImageBuildDetails

Görüntü derleme ayrıntıları nesnesini döndürür.

build_local

Yerel Docker veya conda ortamını oluşturun.

build_local(workspace, platform=None, **kwargs)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

Çalışma alanı.
platform
str

Platform. Linux, Windows veya OSX'lerden biri. Geçerli platform varsayılan olarak kullanılır.

varsayılan değer: None
kwargs
Gerekli
dict

Gelişmiş anahtar sözcük bağımsız değişkenleri

Döndürülenler

Tür Description
str

Konsola devam eden Docker veya conda derleme çıkışını akışla aktarır.

Açıklamalar

Aşağıdaki örneklerde yerel ortam oluşturma adımları gösterilir. Çalışma alanının geçerli bir azureml.core.workspace.Workspace nesnesi olarak örneklendiğinden emin olun

Yerel conda ortamı oluşturma


   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace)

Yerel docker ortamı oluşturma


   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace, useDocker=True)

Docker görüntüsünü yerel olarak oluşturun ve isteğe bağlı olarak çalışma alanıyla ilişkili kapsayıcı kayıt defterine gönderin


   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace, useDocker=True, pushImageToWorkspaceAcr=True)

clone

Ortam nesnesini klonlayın.

Ortam nesnesinin yeni bir örneğini yeni bir adla döndürür.

clone(new_name)

Parametreler

Name Description
new_name
Gerekli
str

Yeni ortam adı

Döndürülenler

Tür Description
Environment

Yeni ortam nesnesi

from_conda_specification

Ortam belirtimi YAML dosyasından ortam nesnesi oluşturun.

Ortam belirtimi YAML dosyasını almak için conda kullanıcı kılavuzunda Ortamları yönetme bölümüne bakın.

static from_conda_specification(name, file_path)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Ortam adı.
file_path
Gerekli
str

Conda ortamı belirtimi YAML dosya yolu.

Döndürülenler

Tür Description
Environment

Ortam nesnesi.

from_docker_build_context

Docker derleme bağlamından ortam nesnesi oluşturma.

static from_docker_build_context(name, docker_build_context)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Ortam adı.
docker_build_context
Gerekli
DockerBuildContext

DockerBuildContext nesnesi.

Döndürülenler

Tür Description
Environment

Ortam nesnesi.

from_docker_image

İsteğe bağlı Python bağımlılarına sahip bir temel docker görüntüsünden ortam nesnesi oluşturun.

conda_specification veya pip_requirements belirtilirse Python katmanı ortama eklenir. conda_specification ve pip_requirements birbirini dışlar.

static from_docker_image(name, image, container_registry=None, conda_specification=None, pip_requirements=None)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Ortam adı.
image
Gerekli
str

tam görüntü adı.
conda_specification
str

conda belirtim dosyası.

varsayılan değer: None
container_registry
ContainerRegistry

özel kapsayıcı deposu ayrıntıları.

varsayılan değer: None
pip_requirements
str

pip requirements file.

varsayılan değer: None

Döndürülenler

Tür Description
Environment

Ortam nesnesi.

Açıklamalar

Temel görüntü yetkilendirme gerektiren özel depodansa ve Yetkilendirme AzureML çalışma alanı düzeyinde ayarlanmadıysa container_registry gereklidir

from_dockerfile

İsteğe bağlı Python bağımlılarına sahip bir Dockerfile'dan ortam nesnesi oluşturun.

conda_specification veya pip_requirements belirtilirse Python katmanı ortama eklenir. conda_specification ve pip_requirements birbirini dışlar.

static from_dockerfile(name, dockerfile, conda_specification=None, pip_requirements=None)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Ortam adı.
dockerfile
Gerekli
str

Dockerfile içeriği veya dosya yolu.
conda_specification
str

conda belirtim dosyası.

varsayılan değer: None
pip_requirements
str

pip requirements file.

varsayılan değer: None

Döndürülenler

Tür Description
Environment

Ortam nesnesi.

from_existing_conda_environment

Yerel olarak var olan bir conda ortamından oluşturulan bir ortam nesnesi oluşturun.

Mevcut conda ortamlarının listesini almak için komutunu çalıştırın conda env list. Daha fazla bilgi için conda kullanıcı kılavuzunda Ortamları yönetme bölümüne bakın.

static from_existing_conda_environment(name, conda_environment_name)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Ortam adı.
conda_environment_name
Gerekli
str

Yerel olarak var olan conda ortamının adı.

Döndürülenler

Tür Description
Environment

Conda belirtim dosyasını dışarı aktarma işlemi başarısız olursa ortam nesnesi veya Hiçbiri.

from_pip_requirements

Pip gereksinimleri dosyasından oluşturulan bir ortam nesnesi oluşturun.

pip_version belirtilmezse sabitlenmemiş pip bağımlılığı eklenir.

static from_pip_requirements(name, file_path, pip_version=None)

Parametreler

Name Description
name
Gerekli
str

Ortam adı.
file_path
Gerekli
str

Pip gereksinimleri dosya yolu.
pip_version
str

Conda ortamı için Pip sürümü.

varsayılan değer: None

Döndürülenler

Tür Description
Environment

Ortam nesnesi.

get

Ortam nesnesini döndürür.

Etiket belirtilirse, daha önce değerle etiketlenmiş nesne döndürülür. Yalnızca bir sürüm veya etiket parametresi belirtilebilir. Her ikisi de kaçırılırsa, Ortam nesnesinin en son sürümü döndürülür.

static get(workspace, name, version=None, label=None)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

Ortamı içeren çalışma alanı.
name
Gerekli
str

Döndürülecek ortamın adı.
version
str

Döndürülecek ortamın sürümü.

varsayılan değer: None
label
str

Ortam etiketi değeri.

varsayılan değer: None

Döndürülenler

Tür Description
Environment

Ortam nesnesi.

get_image_details

Görüntü ayrıntılarını döndür.

get_image_details(workspace)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

Çalışma alanı.

Döndürülenler

Tür Description
DockerImageDetails

Görüntü ayrıntılarını dikte olarak döndürür

label

Çalışma alanınızdaki ortam nesnesini belirtilen değerlerle etiketleyin.

static label(workspace, name, version, labels)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

ResourceName
name
Gerekli
str

Ortam adı
version
Gerekli
str

Ortam sürümü
labels
Gerekli
list[str]

Ortam'ı ile etikete eklemek için değerler

list

Çalışma alanında ortamlar içeren bir sözlük döndürür.

static list(workspace)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

Ortamların listelendiği çalışma alanı.

Döndürülenler

Tür Description
<xref:builtin.dict>[str, Environment]

Ortam nesnelerinin sözlüğü.

load_from_directory

Dizindeki dosyalardan bir ortam tanımı yükleyin.

static load_from_directory(path)

Parametreler

Name Description
path
Gerekli
str

Kaynak dizinin yolu.

register

Ortam nesnesini çalışma alanınıza kaydedin.

register(workspace)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

ResourceName
name
Gerekli
str

Döndürülenler

Tür Description
Environment

Ortam nesnesini döndürür

save_to_directory

Ortam tanımını kolayca düzenlenebilir biçimde bir dizine kaydedin.

save_to_directory(path, overwrite=False)

Parametreler

Name Description
path
Gerekli
str

Hedef dizinin yolu.
overwrite
bool

Mevcut dizinin üzerine yazılması gerekiyorsa. Varsayılan değer false'tur.

varsayılan değer: False

Öznitelikler

environment_variables

Çalışma zamanı değişkenlerini ayarlamak için azureml.core.RunConfiguration nesnesini kullanın.