DataTransferCopy Classe
Notes
Il s’agit d’une classe expérimentale qui peut changer à tout moment. Pour plus d’informations, consultez https://aka.ms/azuremlexperimental.
Classe de base pour le nœud de copie de transfert de données.
Vous ne devez pas instancier cette classe directement. Au lieu de cela, vous devez créer à partir de la fonction de générateur : copy_data.
- Héritage
-
azure.ai.ml.entities._builders.data_transfer.DataTransferDataTransferCopy
Constructeur
DataTransferCopy(*, component: str | DataTransferCopyComponent, compute: str | None = None, inputs: Dict[str, NodeOutput | Input | str] | None = None, outputs: Dict[str, str | Output] | None = None, data_copy_mode: str | None = None, **kwargs)
Paramètres
- component
- DataTransferCopyComponent
ID ou instance du composant/travail de transfert de données à exécuter pour l’étape
Entrées dans le transfert de données.
Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail.
Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour.
- experiment_name
- str
Nom de l’expérience sous laquelle le travail sera créé, si Aucun est fourni, la valeur par défaut est définie sur nom du répertoire actuel.
- data_copy_mode
- str
mode de copie de données dans la tâche de copie, la valeur possible est « merge_with_overwrite », « fail_if_conflict ».
Méthodes
clear | |
copy | |
dump |
Vide le contenu du travail dans un fichier au format YAML. |
fromkeys |
Créez un dictionnaire avec des clés itérables et des valeurs définies sur valeur. |
get |
Retourne la valeur de la clé si la clé se trouve dans le dictionnaire, sinon par défaut. |
items | |
keys | |
pop |
Si la clé est introuvable, retournez la valeur par défaut si elle est donnée ; sinon, déclenchez une erreur KeyError. |
popitem |
Supprimez et retournez une paire (clé, valeur) sous la forme d’un tuple à 2. Les paires sont retournées dans l’ordre LIFO (dernier entré, premier sorti). Lève KeyError si la dict est vide. |
setdefault |
Insérez une clé avec une valeur par défaut si la clé n’est pas dans le dictionnaire. Retourne la valeur de la clé si la clé se trouve dans le dictionnaire, sinon par défaut. |
update |
Si E est présent et a une méthode .keys(), alors fait : pour k dans E : D[k] = E[k] Si E est présent et ne dispose pas d’une méthode .keys(), alors fait : pour k, v dans E : D[k] = v Dans les deux cas, ceci est suivi par : pour k en F : D[k] = F[k] |
values |
clear
clear() -> None. Remove all items from D.
copy
copy() -> a shallow copy of D
dump
Vide le contenu du travail dans un fichier au format YAML.
dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> None
Paramètres
Chemin d’accès local ou flux de fichiers dans lequel écrire le contenu YAML. Si dest est un chemin de fichier, un nouveau fichier est créé. Si dest est un fichier ouvert, le fichier est écrit directement dans.
- kwargs
- dict
Arguments supplémentaires à passer au sérialiseur YAML.
Exceptions
Déclenché si dest est un chemin de fichier et que le fichier existe déjà.
Déclenché si dest est un fichier ouvert et que le fichier n’est pas accessible en écriture.
fromkeys
Créez un dictionnaire avec des clés itérables et des valeurs définies sur valeur.
fromkeys(value=None, /)
Paramètres
- type
- iterable
- value
get
Retourne la valeur de la clé si la clé se trouve dans le dictionnaire, sinon par défaut.
get(key, default=None, /)
Paramètres
- key
- default
items
items() -> a set-like object providing a view on D's items
keys
keys() -> a set-like object providing a view on D's keys
pop
Si la clé est introuvable, retournez la valeur par défaut si elle est donnée ; sinon, déclenchez une erreur KeyError.
pop(k, [d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value.
popitem
Supprimez et retournez une paire (clé, valeur) sous la forme d’un tuple à 2.
Les paires sont retournées dans l’ordre LIFO (dernier entré, premier sorti). Lève KeyError si la dict est vide.
popitem()
setdefault
Insérez une clé avec une valeur par défaut si la clé n’est pas dans le dictionnaire.
Retourne la valeur de la clé si la clé se trouve dans le dictionnaire, sinon par défaut.
setdefault(key, default=None, /)
Paramètres
- key
- default
update
Si E est présent et a une méthode .keys(), alors fait : pour k dans E : D[k] = E[k] Si E est présent et ne dispose pas d’une méthode .keys(), alors fait : pour k, v dans E : D[k] = v Dans les deux cas, ceci est suivi par : pour k en F : D[k] = F[k]
update([E], **F) -> None. Update D from dict/iterable E and F.
values
values() -> an object providing a view on D's values
Attributs
base_path
Chemin d’accès de base de la ressource.
Retours
Chemin d’accès de base de la ressource.
Type de retour
component
creation_context
Contexte de création de la ressource.
Retours
Métadonnées de création pour la ressource.
Type de retour
id
ID de la ressource.
Retours
ID global de la ressource, id Azure Resource Manager (ARM).
Type de retour
inputs
Obtenez les entrées de l’objet.
Retours
Dictionnaire contenant les entrées de l’objet.
Type de retour
log_files
Fichiers de sortie de travail.
Retours
Dictionnaire des noms de journaux et des URL.
Type de retour
name
outputs
Obtenez les sorties de l’objet.
Retours
Dictionnaire contenant les sorties de l’objet.
Type de retour
status
État du travail.
Les valeurs courantes retournées sont « Exécution en cours (Running) », « Terminé (Finished) » et « Échec (Failed) ». Toutes les valeurs possibles sont les suivantes :
NotStarted : il s’agit d’un état temporaire dans lequel se trouvent les objets Run côté client avant la soumission cloud.
Démarrage : l’exécution a commencé à être traitée dans le cloud. L’appelant a un ID d’exécution à ce stade.
Approvisionnement : le calcul à la demande est en cours de création pour une soumission de travail donnée.
Préparation : l’environnement d’exécution est en cours de préparation et se trouve dans l’une des deux étapes suivantes :
Build d’image Docker
Configuration de l’environnement Conda
Mis en file d’attente : le travail est mis en file d’attente sur la cible de calcul. Par exemple, dans BatchAI, le travail est dans un état mis en file d’attente
en attendant que tous les nœuds demandés soient prêts.
En cours d’exécution : le travail a commencé à s’exécuter sur la cible de calcul.
Finalisation : l’exécution du code utilisateur est terminée et l’exécution est en phase de post-traitement.
CancelRequested : l’annulation a été demandée pour le travail.
Terminé : l’exécution s’est terminée avec succès. Cela inclut à la fois l’exécution et l’exécution du code utilisateur
Étapes de post-traitement.
Failed (Échec) : l’exécution a échoué. En règle générale, la propriété Error d’une exécution fournit des détails sur la raison de l’échec.
Annulé : suit une demande d’annulation et indique que l’exécution a bien été annulée.
NotResponding : pour les exécutions pour lesquelles des pulsations sont activées, aucune pulsation n’a été envoyée récemment.
Retours
État du travail.
Type de retour
studio_url
Point de terminaison Azure ML Studio.
Retours
URL de la page des détails du travail.
Type de retour
type
Azure SDK for Python