ResourceConfiguration Sınıf

Azure Machine Learning kaynaklarının kaynak yapılandırmasının ayrıntılarını tanımlar.

ResourceConfiguration'ı başlatın.

Devralma

builtins.object

ResourceConfiguration

Oluşturucu

ResourceConfiguration(cpu=None, memory_in_gb=None, gpu=None)

Parametreler

cpu

float

varsayılan değer: None

Bu kaynak için ayrılacak CPU çekirdeği sayısı. Ondalık olabilir.

memory_in_gb

float

varsayılan değer: None

Bu kaynak için ayrılacak bellek miktarı (GB cinsinden). Ondalık olabilir.

gpu

int

varsayılan değer: None

Bu kaynak için ayrılacak GPU sayısı.

cpu

float

Gerekli

Bu kaynak için ayrılacak CPU çekirdeği sayısı. Ondalık olabilir.

memory_in_gb

float

Gerekli

Bu kaynak için ayrılacak bellek miktarı (GB cinsinden). Ondalık olabilir.

gpu

int

Gerekli

Bu kaynak için ayrılacak GPU sayısı.

Açıklamalar

Bu sınıfla bir kaynak yapılandırması başlatın. Örneğin, aşağıdaki kod çerçeve, giriş ve çıkış veri kümeleri ve kaynak yapılandırmasını belirten bir modelin nasıl kaydedileceğini gösterir.

   import sklearn

   from azureml.core import Model
   from azureml.core.resource_configuration import ResourceConfiguration


   model = Model.register(workspace=ws,
                          model_name='my-sklearn-model',                # Name of the registered model in your workspace.
                          model_path='./sklearn_regression_model.pkl',  # Local file to upload and register as a model.
                          model_framework=Model.Framework.SCIKITLEARN,  # Framework used to create the model.
                          model_framework_version=sklearn.__version__,  # Version of scikit-learn used to create the model.
                          sample_input_dataset=input_dataset,
                          sample_output_dataset=output_dataset,
                          resource_configuration=ResourceConfiguration(cpu=1, memory_in_gb=0.5),
                          description='Ridge regression model to predict diabetes progression.',
                          tags={'area': 'diabetes', 'type': 'regression'})

   print('Name:', model.name)
   print('Version:', model.version)

Yöntemler

deserialize	JSON nesnesini ResourceConfiguration nesnesine dönüştürün.
serialize	Bu ResourceConfiguration öğesini JSON serileştirilmiş sözlüğe dönüştürün.

deserialize

JSON nesnesini ResourceConfiguration nesnesine dönüştürün.

static deserialize(payload_obj)

Parametreler

payload_obj

dict

Gerekli

ResourceConfiguration nesnesine dönüştürülecek JSON nesnesi.

Döndürülenler

Sağlanan JSON nesnesinin ResourceConfiguration gösterimi.

Dönüş türü

ResourceConfiguration

serialize

Bu ResourceConfiguration öğesini JSON serileştirilmiş sözlüğe dönüştürün.

serialize()

Döndürülenler

Bu ResourceConfiguration'ın JSON gösterimi.

Dönüş türü

dict