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JobResourceConfiguration Klasse

  • Referenz

Auftragsressourcenkonfigurationsklasse, geerbte und erweiterte Funktionen von ResourceConfiguration.

Vererbung
azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixin
JobResourceConfiguration
azure.ai.ml.entities._mixins.DictMixin
JobResourceConfiguration

Konstruktor

JobResourceConfiguration(*, locations: List[str] | None = None, instance_count: int | None = None, instance_type: str | List | None = None, properties: Properties | Dict | None = None, docker_args: str | None = None, shm_size: str | None = None, max_instance_count: int | None = None, **kwargs: Any)

Nur Schlüsselwortparameter

Name Beschreibung
locations
Optional[List[str]]

Eine Liste der Speicherorte, an denen der Auftrag ausgeführt werden kann.
instance_count
Optional[int]

Die Anzahl der Instanzen oder Knoten, die vom Computeziel verwendet werden.
instance_type
Optional[str]

Der Typ des zu verwendenden virtuellen Computers, der vom Computeziel unterstützt wird.
properties
Optional[dict[str, Any]]

Ein Wörterbuch mit Eigenschaften für den Auftrag.
docker_args
Optional[str]

Zusätzliche Argumente, die an den run-Befehl von Docker übergeben werden sollen. Dadurch würden alle Parameter außer Kraft gesetzt, die bereits vom System oder in diesem Abschnitt festgelegt wurden. Dieser Parameter wird nur für Azure ML-Computetypen unterstützt.
shm_size
Optional[str]

Die Größe des freigegebenen Speicherblocks des Docker-Containers. Dies sollte im Format (Zahl)(Einheit) vorliegen, wobei die Zahl größer als 0 sein muss und die Einheit eine von b(Bytes), k(Kilobytes), m(Megabytes) oder g(Gigabytes) sein kann.
max_instance_count
Optional[int]

Die maximale Anzahl von Instanzen oder Knoten, die vom Computeziel verwendet werden.
kwargs
dict

Ein Wörterbuch mit zusätzlichen Konfigurationsparametern.

Beispiele

Konfigurieren eines CommandJobs mit einer JobResourceConfiguration.


   from azure.ai.ml import MpiDistribution
   from azure.ai.ml.entities import JobResourceConfiguration

   trial = CommandJob(
       environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
       command="echo hello world",
       distribution=MpiDistribution(),
       environment_variables={"ENV1": "VAR1"},
       resources=JobResourceConfiguration(instance_count=2, instance_type="STANDARD_BLA"),
       code="./",
   )

Methoden

get
has_key
items
keys
update
values

get 

get(key: Any, default: Any | None = None) -> Any

Parameter

Name Beschreibung
key
Erforderlich
default
Standardwert: None

has_key 

has_key(k: Any) -> bool

Parameter

Name Beschreibung
k
Erforderlich

items 

items() -> list

keys 

keys() -> list

update 

update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None

values 

values() -> list

Attribute

properties

Die Eigenschaften des Auftrags.

Gibt zurück

Typ Beschreibung
<xref:azure.ai.ml.entities._job.job_resource_configuration.Properties>