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ContainerImage Clase

  • Referencia

Representa una imagen de contenedor, actualmente solo para imágenes de Docker.

Esta clase está en DESUSO. Utilice la clase Environment en su lugar.

La imagen contiene las dependencias necesarias para ejecutar el modelo, por ejemplo:

  • El entorno de ejecución

  • Las definiciones del entorno de Python especificadas en un archivo de Conda

  • La capacidad de habilitar la compatibilidad con la GPU

  • Archivo de Docker personalizado para comandos de ejecución específicos

Constructor de imagen.

Esta clase está en DESUSO. Utilice la clase Environment en su lugar.

El constructor image se usa para recuperar una representación en la nube de un objeto Image asociado al área de trabajo proporcionada. Devolverá una instancia de una clase secundaria correspondiente al tipo específico del objeto Image recuperado.

Herencia
Image
ContainerImage

Constructor

ContainerImage(workspace, name=None, id=None, tags=None, properties=None, version=None)

Parámetros

Nombre Description
workspace
Requerido
Workspace

Objeto de área de trabajo que contiene la imagen que se va a recuperar
name
str

El nombre de la imagen que se va a recuperar. Devolverá la versión más reciente, si existe.

Valor predeterminado: None
id
str

El identificador específico de la imagen que se va a recuperar. (Id. es ":")

Valor predeterminado: None
tags
list

Filtrará los resultados de la imagen en función de la lista proporcionada, ya sea por "clave" o "[clave, valor]". Ejemplo: ["clave", ["clave2", "valor de clave2"]]

Valor predeterminado: None
properties
list

Filtrará los resultados de la imagen en función de la lista proporcionada, ya sea por "clave" o "[clave, valor]". Ejemplo: ["clave", ["clave2", "valor de clave2"]]

Valor predeterminado: None
version
str

Cuando se especifican la versión y el nombre, devolverá la versión específica de la imagen.

Valor predeterminado: None

Comentarios

Un objeto ContainerImage se recupera mediante el constructor de clase Image pasando el nombre o el identificador de un objeto ContainerImage creado previamente. En el ejemplo de código siguiente se muestra una recuperación de imagen de un área de trabajo por nombre e identificador.


   container_image_from_name = Image(workspace, name="image-name")
   container_image_from_id = Image(workspace, id="image-id")

Para crear una nueva configuración de imagen que se usará en una implementación, cree un objeto ContainerImageConfig como se muestra en el ejemplo de código siguiente:


   from azureml.core.image import ContainerImage

   image_config = ContainerImage.image_configuration(execution_script="score.py",
                                                    runtime="python",
                                                    conda_file="myenv.yml",
                                                    description="image for model",
                                                    cuda_version="9.0"
                                                    )

Métodos

image_configuration

Se crea y devuelve un objeto ContainerImageConfig.

Esta función acepta parámetros para definir cómo se debe ejecutar el modelo en el servicio web, así como el entorno y las dependencias específicos que debe poder ejecutar.
run

Se ejecuta la imagen localmente con los datos de entrada dados.

Se debe tener Docker instalado y en ejecución para que esto funcione. Este método solo funcionará en la CPU, ya que la imagen habilitada para GPU solo se puede ejecutar en servicios de Microsoft Azure.
serialize

Convierte este objeto de ContainerImage en un diccionario serializado JSON.

image_configuration

Se crea y devuelve un objeto ContainerImageConfig.

Esta función acepta parámetros para definir cómo se debe ejecutar el modelo en el servicio web, así como el entorno y las dependencias específicos que debe poder ejecutar.

static image_configuration(execution_script, runtime, conda_file=None, docker_file=None, schema_file=None, dependencies=None, enable_gpu=None, tags=None, properties=None, description=None, base_image=None, base_image_registry=None, cuda_version=None)

Parámetros

Nombre Description
execution_script
Requerido
str

Ruta de acceso al archivo de Python local que contiene el código que se ejecuta para la imagen. Debe incluir las funciones init() y run(input_data) que definen los pasos de ejecución del modelo para el servicio web.
runtime
Requerido
str

Runtime que se usará para la imagen. Los runtimes admitidos actualmente son "spark-py" y "python".
conda_file
str

Ruta de acceso al archivo .yml local que contiene una definición de entorno de Conda que se usará para la imagen.

Valor predeterminado: None
docker_file
str

Ruta de acceso al archivo local que contiene los pasos de Docker adicionales que se deben ejecutar al configurar la imagen.

Valor predeterminado: None
schema_file
str

Ruta de acceso al archivo local que contiene un esquema de servicio web que se va a usar cuando se implementa la imagen. Se usa para generar especificaciones de Swagger para una implementación de modelo.

Valor predeterminado: None
dependencies
list[str]

Lista de rutas de acceso a archivos o carpetas adicionales que debe ejecutar la imagen.

Valor predeterminado: None
enable_gpu
bool

determina si se habilita o no la compatibilidad con GPU en la imagen. La imagen GPU se debe usar en servicios de Microsoft Azure como Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines y Azure Kubernetes Service. El valor predeterminado es False.

Valor predeterminado: None
tags
dict[str, str]

Diccionario de etiquetas de valor de clave para proporcionar esta imagen.

Valor predeterminado: None
properties
dict[str, str]

Diccionario de propiedades de valor de clave para proporcionar esta imagen. Estas propiedades no se pueden cambiar después de la implementación, pero se pueden agregar nuevos pares clave-valor.

Valor predeterminado: None
description
str

Descripción de texto para proporcionar esta imagen.

Valor predeterminado: None
base_image
str

una imagen personalizada que se usará como imagen base. Si no se especifica ninguna imagen base, la imagen base se usará en función del parámetro de runtime proporcionado.

Valor predeterminado: None
base_image_registry
ContainerRegistry

registro de imágenes que contiene la imagen base.

Valor predeterminado: None
cuda_version
str

versión de CUDA que se debe instalar para las imágenes que requieren compatibilidad con GPU. La imagen GPU se debe usar en servicios de Microsoft Azure como Azure Container Instances, Azure Machine Learning Compute, Azure Virtual Machines y Azure Kubernetes Service. Las versiones compatibles son 9.0, 9.1 y 10.0. Si se establece "enable_gpu", el valor predeterminado es "9.1".

Valor predeterminado: None

Devoluciones

Tipo Description
ContainerImageConfig

Objeto de configuración que se usará al crear la imagen.

Excepciones

Tipo Description
WebserviceException

run

Se ejecuta la imagen localmente con los datos de entrada dados.

Se debe tener Docker instalado y en ejecución para que esto funcione. Este método solo funcionará en la CPU, ya que la imagen habilitada para GPU solo se puede ejecutar en servicios de Microsoft Azure.

run(input_data)

Parámetros

Nombre Description
input_data
Requerido
<xref:varies>

Datos de entrada que se pasarán a la imagen cuando se ejecute.

Devoluciones

Tipo Description
<xref:varies>

Resultados de la ejecución de la imagen.

Excepciones

Tipo Description
WebserviceException

serialize

Convierte este objeto de ContainerImage en un diccionario serializado JSON.

serialize()

Devoluciones

Tipo Description
dict

Representación JSON de este objeto ContainerImage.

Excepciones

Tipo Description
WebserviceException