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JobResourceConfiguration Clase

  • Referencia

Clase de configuración de recursos de trabajo, funcionalidades heredadas y extendidas de ResourceConfiguration.

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

Constructor

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)

Parámetros de palabra clave únicamente

Nombre Description
locations
Optional[List[str]]

Una lista de ubicaciones donde se puede ejecutar el trabajo.
instance_count
Optional[int]

Número de instancias o nodos usados por el destino de proceso.
instance_type
Optional[str]

El tipo de máquina virtual que se va a usar, como admite el destino de proceso.
properties
Optional[dict[str, Any]]

Diccionario de propiedades para el trabajo.
docker_args
Optional[str]

Argumentos adicionales para pasar al comando de ejecución de Docker. Esto invalidaría los parámetros que ya ha establecido el sistema o en esta sección. Este parámetro solo se admite para los tipos de proceso de Azure ML.
shm_size
Optional[str]

El tamaño del bloque de memoria compartida del contenedor docker. Debe tener el formato (número)(unidad) donde el número debe ser mayor que 0 y la unidad puede ser uno de b(bytes), k(kilobytes), m(megabytes) o g(gigabytes).
max_instance_count
Optional[int]

Número máximo de instancias o nodos usados por el destino de proceso.
kwargs
dict

Diccionario de parámetros de configuración adicionales.

Ejemplos

Configuración de un CommandJob con 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="./",
   )

Métodos

get
has_key
items
keys
update
values

get 

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

Parámetros

Nombre Description
key
Requerido
default
valor predeterminado: None

has_key 

has_key(k: Any) -> bool

Parámetros

Nombre Description
k
Requerido

items 

items() -> list

keys 

keys() -> list

update 

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

values 

values() -> list

Atributos

properties

Propiedades del trabajo.

Devoluciones

Tipo Description
<xref:azure.ai.ml.entities._job.job_resource_configuration.Properties>