ComputeOperations Třída
ComputeOperations.
Tato třída by neměla být vytvořena přímo. Místo toho použijte výpočetní atribut objektu MLClient.
- Dědičnost
-
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperationsComputeOperations
Konstruktor
ComputeOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, **kwargs: Dict)
Parametry
- operation_scope
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>
Proměnné oboru pro třídy operací objektu MLClient.
- operation_config
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>
Běžná konfigurace pro třídy operací objektu MLClient.
- service_client
- <xref:azure.ai.ml._restclient.v2023_02_01_preview.AzureMachineLearningWorkspaces>
Klient služby umožňuje koncovým uživatelům pracovat s prostředky pracovního prostoru Azure Machine Learning.
Metody
begin_attach |
Připojení výpočetního prostředku k pracovnímu prostoru |
begin_create_or_update |
Vytvořte a zaregistrujte výpočetní prostředek. |
begin_delete |
Odstranění nebo odpojení výpočetního prostředku |
begin_restart |
Restartujte výpočetní instanci. |
begin_start |
Spusťte výpočetní instanci. |
begin_stop |
Zastavte výpočetní instanci. |
begin_update |
Aktualizace výpočetního prostředku Aktuálně platí pouze pro typy prostředků AmlCompute. |
get |
Získejte výpočetní prostředek. |
list |
Výpis výpočetních prostředků pracovního prostoru. |
list_nodes |
Načte seznam uzlů výpočetního prostředku. |
list_sizes |
Uveďte podporované velikosti virtuálních počítačů v umístění. |
list_usage |
Uveďte informace o aktuálním využití a limity prostředků AzureML pro dané předplatné a umístění. |
begin_attach
Připojení výpočetního prostředku k pracovnímu prostoru
begin_attach(compute: Compute, **kwargs: Any) -> LROPoller[Compute]
Parametry
Návraty
Instance LROPoller, která vrací výpočetní objekt po dokončení dlouhotrvající operace.
Návratový typ
Příklady
Připojení výpočetního prostředku k pracovnímu prostoru
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
Vytvořte a zaregistrujte výpočetní prostředek.
begin_create_or_update(compute: Compute) -> LROPoller[Compute]
Parametry
Návraty
Instance LROPoller, která vrací výpočetní objekt po dokončení dlouhotrvající operace.
Návratový typ
Příklady
Vytvoření a registrace výpočetního prostředku
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
Odstranění nebo odpojení výpočetního prostředku
begin_delete(name: str, *, action: str = 'Delete') -> LROPoller[None]
Parametry
- action
Akce, která se má provést. Možné hodnoty: ["Delete", "Detach"]. Výchozí hodnota je Odstranit.
Návraty
Poller ke sledování stavu operace.
Návratový typ
Příklady
Příklad odstranění výpočetních prostředků
ml_client.compute.begin_delete(compute_name_1, action="Detach")
ml_client.compute.begin_delete(compute_name_2)
begin_restart
Restartujte výpočetní instanci.
begin_restart(name: str) -> LROPoller[None]
Parametry
Návraty
Poller ke sledování stavu operace.
Návratový typ
Příklady
Restartování zastavené výpočetní instance
ml_client.compute.begin_restart(ci_name)
begin_start
Spusťte výpočetní instanci.
begin_start(name: str) -> LROPoller[None]
Parametry
Návraty
Poller ke sledování stavu operace.
Návratový typ
Příklady
Spuštění výpočetní instance
ml_client.compute.begin_start(ci_name)
begin_stop
Zastavte výpočetní instanci.
begin_stop(name: str) -> LROPoller[None]
Parametry
Návraty
Poller ke sledování stavu operace.
Návratový typ
Příklady
Zastavení výpočetní instance.
ml_client.compute.begin_stop(ci_name)
begin_update
Aktualizace výpočetního prostředku Aktuálně platí pouze pro typy prostředků AmlCompute.
begin_update(compute: Compute) -> LROPoller[Compute]
Parametry
Návraty
Instance LROPoller, která vrací výpočetní objekt po dokončení dlouhotrvající operace.
Návratový typ
Příklady
Aktualizuje se prostředek AmlCompute.
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
Získejte výpočetní prostředek.
get(name: str) -> Compute
Parametry
Návraty
Objekt Compute.
Návratový typ
Příklady
Načtení výpočetního prostředku z pracovního prostoru
cpu_cluster = ml_client.compute.get("cpu-cluster")
list
Výpis výpočetních prostředků pracovního prostoru.
list(*, compute_type: str | None = None) -> Iterable[Compute]
Parametry
Typ výpočetních prostředků, které se mají vypsat, nerozlišují se malá a velká písmena. Výchozí hodnota je AMLCompute.
Návraty
Iterátor, jako je instance výpočetních objektů.
Návratový typ
Příklady
Načtení seznamu výpočetních prostředků AzureML Kubernetes v pracovním prostoru
compute_list = ml_client.compute.list(compute_type="AMLK8s") # cspell:disable-line
list_nodes
Načte seznam uzlů výpočetního prostředku.
list_nodes(name: str) -> Iterable[AmlComputeNodeInfo]
Parametry
Návraty
Iterátor-jako instance AmlComputeNodeInfo objekty.
Návratový typ
Příklady
Načtení seznamu uzlů z výpočetního prostředku
node_list = ml_client.compute.list_nodes(name="cpu-cluster")
list_sizes
Uveďte podporované velikosti virtuálních počítačů v umístění.
list_sizes(*, location: str | None = None, compute_type: str | None = None) -> Iterable[VmSize]
Parametry
- location
- str
Umístění, na které se dotazují velikosti virtuálních počítačů. Výchozí hodnota je Umístění pracovního prostoru.
Typ výpočetních prostředků, které se mají vypsat, nerozlišují se malá a velká písmena. Výchozí hodnota je AMLCompute.
Návraty
Iterátor nad objekty velikosti virtuálního počítače.
Návratový typ
Příklady
Výpis podporovaných velikostí virtuálních počítačů v umístění pracovního prostoru
size_list = ml_client.compute.list_sizes()
list_usage
Uveďte informace o aktuálním využití a limity prostředků AzureML pro dané předplatné a umístění.
list_usage(*, location: str | None = None) -> Iterable[Usage]
Parametry
Umístění, na které se dotazuje využití prostředků. Výchozí hodnota je Umístění pracovního prostoru.
Návraty
Iterátor nad objekty s informacemi o aktuálním využití.
Návratový typ
Příklady
Výpis využití prostředků pro umístění pracovního prostoru
usage_list = ml_client.compute.list_usage()
Azure SDK for Python