Pipeline Classe

Classe de base pour le nœud de pipeline, utilisée pour la consommation de version des composants de pipeline. Vous ne devez pas instancier cette classe directement. Au lieu de cela, vous devez utiliser @pipeline le décorateur pour créer un nœud de pipeline.

Héritage

azure.ai.ml.entities._builders.base_node.BaseNode

Pipeline

Constructeur

Pipeline(*, component: Component | str, inputs: Dict[str, Input | str | bool | int | float | Enum] | None = None, outputs: Dict[str, str | Output] | None = None, settings: PipelineJobSettings | None = None, **kwargs)

Paramètres

component

Union[Component, str]

Obligatoire

ID ou instance du composant/travail de pipeline à exécuter pour l’étape.

inputs

Optional[Dict[str, Union[ <xref:azure.ai.ml.entities.Input>, str, bool, int, float, <xref:Enum>, <xref:"Input">]]]<xref:./>

Obligatoire

Entrées du nœud de pipeline.

outputs

Optional[Dict[str, Union[str, <xref:azure.ai.ml.entities.Output>, <xref:"Output">]]]

Obligatoire

Sorties du nœud de pipeline.

settings

Optional[PipelineJobSettings]

Obligatoire

Paramètre du nœud de pipeline, prenant uniquement effet pour le travail de pipeline racine.

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

dest

Union[<xref:PathLike>, str, IO[AnyStr]]

Obligatoire

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

FileExistsError

Déclenché si dest est un chemin de fichier et que le fichier existe déjà.

IOError

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

Obligatoire

iterable

Obligatoire

value

valeur par défaut: None

get

Retourne la valeur de la clé si la clé se trouve dans le dictionnaire, sinon par défaut.

get(key, default=None, /)

Paramètres

key

Obligatoire

default

valeur par défaut: None

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

Obligatoire

default

valeur par défaut: None

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

str

component

ID ou instance du composant/travail de pipeline à exécuter pour l’étape.

Retours

ID ou instance du composant/travail de pipeline.

Type de retour

Union[str, Component]

creation_context

Contexte de création de la ressource.

Retours

Métadonnées de création pour la ressource.

Type de retour

Optional[SystemData]

id

ID de la ressource.

Retours

ID global de la ressource, id Azure Resource Manager (ARM).

Type de retour

Optional[str]

inputs

Obtenez les entrées de l’objet.

Retours

Dictionnaire contenant les entrées de l’objet.

Type de retour

Dict[str, Union[Input, str, bool, int, float]]

log_files

Fichiers de sortie de travail.

Retours

Dictionnaire des noms de journaux et des URL.

Type de retour

Optional[Dict[str, str]]

name

Obtenez le nom du nœud.

Retours

Nom du nœud.

Type de retour

str

outputs

Obtenez les sorties de l’objet.

Retours

Dictionnaire contenant les sorties de l’objet.

Type de retour

Dict[str, Union[str, Output]]

settings

Paramètres du pipeline.

Remarque : les paramètres sont disponibles uniquement lors de la création d’un nœud en tant que travail. c’est-à-dire ml_client.jobs.create_or_update(node).

Retours

Paramètres du pipeline.

Type de retour

PipelineJobSettings

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

Optional[str]

studio_url

Point de terminaison Azure ML Studio.

Retours

URL de la page des détails du travail.

Type de retour

Optional[str]

type

Type du travail.

Retours

Type du travail.

Type de retour

Optional[str]