BatchCompute Clase
Administra un destino de proceso de Batch en Azure Machine Learning.
Azure Batch se usa para ejecutar aplicaciones de informática de alto rendimiento (HPC) en paralelo y a gran escala de manera eficaz en la nube. BatchCompute se puede usar en canalizaciones de Azure Machine Learning para enviar trabajos a un grupo de máquinas de Azure Batch mediante AzureBatchStep. Para más información, consulte ¿Qué son los destinos de proceso en Azure Machine Learning?
Constructor ComputeTarget de clase.
Recupere una representación en la nube de un objeto Compute asociado al área de trabajo proporcionada. Devuelve una instancia de una clase secundaria correspondiente al tipo específico del objeto Compute recuperado.
- Herencia
-
BatchCompute
Constructor
BatchCompute(workspace, name)
Parámetros
Nombre | Description |
---|---|
workspace
Requerido
|
Objeto de área de trabajo que contiene el objeto BatchCompute que se recuperará. |
name
Requerido
|
Nombre del objeto BatchCompute que se recuperará. |
workspace
Requerido
|
Objeto de área de trabajo que contiene el objeto Compute que se recuperará. |
name
Requerido
|
Nombre del objeto Compute que se va a recuperar. |
Comentarios
Cree una cuenta de Azure Batch antes de usarlo. Para crear una, consulte Creación de una cuenta de Batch con el Azure Portal.
En el ejemplo siguiente se muestra cómo asociar una cuenta de proceso de Azure Batch a un área de trabajo mediante attach_configuration.
batch_compute_name = 'mybatchcompute' # Name to associate with new compute in workspace
# Batch account details needed to attach as compute to workspace
batch_account_name = "<batch_account_name>" # Name of the Batch account
batch_resource_group = "<batch_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account
try:
# check if already attached
batch_compute = BatchCompute(ws, batch_compute_name)
except ComputeTargetException:
print('Attaching Batch compute...')
provisioning_config = BatchCompute.attach_configuration(resource_group=batch_resource_group,
account_name=batch_account_name)
batch_compute = ComputeTarget.attach(ws, batch_compute_name, provisioning_config)
batch_compute.wait_for_completion()
print("Provisioning state:{}".format(batch_compute.provisioning_state))
print("Provisioning errors:{}".format(batch_compute.provisioning_errors))
print("Using Batch compute:{}".format(batch_compute.cluster_resource_id))
El ejemplo completo está disponible en https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-how-to-use-azurebatch-to-run-a-windows-executable.ipynb.
Métodos
attach_configuration |
Crea un objeto de configuración para asociar un destino de proceso de Batch. |
delete |
No se admite la eliminación de un objeto BatchCompute. En su lugar, use detach. |
deserialize |
Convierte un objeto JSON en un objeto BatchCompute. |
detach |
Desasocia el objeto Batch de su área de trabajo asociada. Los objetos de nube subyacentes no se eliminan, solo se quita la asociación. |
refresh_state |
Realiza una actualización local de las propiedades del objeto. Este método actualiza las propiedades en función del estado actual del objeto de nube correspondiente. Se usa principalmente para el sondeo manual del estado de proceso. |
serialize |
Convierte este objeto BatchCompute en un diccionario serializado JSON. |
attach_configuration
Crea un objeto de configuración para asociar un destino de proceso de Batch.
static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)
Parámetros
Nombre | Description |
---|---|
resource_group
|
Nombre del grupo de recursos en el que se encuentra la cuenta de Batch. Valor predeterminado: None
|
account_name
|
Nombre de la cuenta de Batch. Valor predeterminado: None
|
resource_id
|
Id. de recurso de Azure para el recurso de proceso que se asocia. Valor predeterminado: None
|
Devoluciones
Tipo | Description |
---|---|
Objeto de configuración que se usará al asociar un objeto Compute. |
delete
No se admite la eliminación de un objeto BatchCompute. En su lugar, use detach.
delete()
Excepciones
Tipo | Description |
---|---|
deserialize
Convierte un objeto JSON en un objeto BatchCompute.
static deserialize(workspace, object_dict)
Parámetros
Nombre | Description |
---|---|
workspace
Requerido
|
Objeto de área de trabajo al que está asociado el objeto BatchCompute. |
object_dict
Requerido
|
Objeto JSON que se convierte en un objeto BatchCompute. |
Devoluciones
Tipo | Description |
---|---|
Representación de BatchCompute del objeto JSON proporcionado. |
Excepciones
Tipo | Description |
---|---|
Comentarios
Genera una excepción ComputeTargetException si el área de trabajo proporcionada no es el área de trabajo a la que está asociado el proceso.
detach
Desasocia el objeto Batch de su área de trabajo asociada.
Los objetos de nube subyacentes no se eliminan, solo se quita la asociación.
detach()
Excepciones
Tipo | Description |
---|---|
refresh_state
Realiza una actualización local de las propiedades del objeto.
Este método actualiza las propiedades en función del estado actual del objeto de nube correspondiente. Se usa principalmente para el sondeo manual del estado de proceso.
refresh_state()
serialize
Convierte este objeto BatchCompute en un diccionario serializado JSON.
serialize()
Devoluciones
Tipo | Description |
---|---|
La representación JSON de este objeto BatchCompute. |