次の方法で共有

ModelPackage クラス

  • リファレンス

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

モデル パッケージ。

継承
azure.ai.ml.entities._resource.Resource
ModelPackage
azure.ai.ml._restclient.v2023_02_01_preview.models._models_py3.PackageRequest
ModelPackage

コンストラクター

ModelPackage(*, target_environment_name: str = None, target_environment_id: str = None, inferencing_server: AzureMLOnlineInferencingServer | AzureMLBatchInferencingServer, base_environment_source: BaseEnvironment = None, target_environment_version: str | None = None, environment_variables: Dict[str, str] | None = None, inputs: List[ModelPackageInput] | None = None, model_configuration: ModelConfiguration | None = None, tags: Dict[str, str] | None = None)

パラメーター

target_environment_name
str
必須

モデル パッケージのターゲット環境名。

inferencing_server
Union[AzureMLOnlineInferencingServer, AzureMLBatchInferencingServer]
必須

モデル パッケージの推論サーバー。

base_environment_source
Optional[BaseEnvironment]
必須

モデル パッケージの基本環境ソース。

target_environment_version
Optional[str]
必須

モデル パッケージのバージョン。

environment_variables
Optional[dict[str, str]]
必須

モデル パッケージの環境変数。

inputs
Optional[list[ModelPackageInput]]
必須

モデル パッケージの入力。

model_configuration
Optional[ModelConfiguration]
必須

モデルの構成。

tags
Optional[dict[str, str]]
必須

モデル パッケージのタグ。

例

Model Package オブジェクトを作成します。


   from azure.ai.ml.entities import AzureMLOnlineInferencingServer, CodeConfiguration, ModelPackage

   modelPackage = ModelPackage(
       inferencing_server=AzureMLOnlineInferencingServer(
           code_configuration=CodeConfiguration(code="../model-1/foo/", scoring_script="score.py")
       ),
       target_environment_name="env-name",
       target_environment_version="1.0",
       environment_variables={"env1": "value1", "env2": "value2"},
       tags={"tag1": "value1", "tag2": "value2"},
   )

メソッド

as_dict

json.dump を使用して JSONify できる dict を返します。

高度な使用法では、必要に応じてコールバックをパラメーターとして使用できます。

キーは、Python で使用される属性名です。 Attr_descはメタデータのディクテーションです。 現在、msrest 型の 'type' と RestAPI でエンコードされたキーを持つ 'key' が含まれています。 値は、このオブジェクトの現在の値です。

返される文字列は、キーのシリアル化に使用されます。 戻り値の型がリストの場合、これは階層的な結果のディクトと見なされます。

このファイルの 3 つの例を参照してください。

  • attribute_transformer

  • full_restapi_key_transformer

  • last_restapi_key_transformer

XML シリアル化が必要な場合は、kwargs is_xml=True を渡すことができます。
deserialize

RestAPI 構文を使用して str を解析し、モデルを返します。
dump

ジョブの内容を YAML 形式のファイルにダンプします。
enable_additional_properties_sending
from_dict

指定されたキー抽出器を使用してディクテーションを解析し、モデルを返します。

既定では、キー抽出器 (rest_key_case_insensitive_extractor、attribute_key_case_insensitive_extractor、last_rest_key_case_insensitive_extractor) を検討してください
is_xml_model
serialize

このモデルから Azure に送信される JSON を返します。

これは、 as_dict(full_restapi_key_transformer、keep_readonly=False) のエイリアスです。

XML シリアル化が必要な場合は、kwargs is_xml=True を渡すことができます。
validate

このモデルを再帰的に検証し、ValidationError の一覧を返します。

as_dict

json.dump を使用して JSONify できる dict を返します。

高度な使用法では、必要に応じてコールバックをパラメーターとして使用できます。

キーは、Python で使用される属性名です。 Attr_descはメタデータのディクテーションです。 現在、msrest 型の 'type' と RestAPI でエンコードされたキーを持つ 'key' が含まれています。 値は、このオブジェクトの現在の値です。

返される文字列は、キーのシリアル化に使用されます。 戻り値の型がリストの場合、これは階層的な結果のディクトと見なされます。

このファイルの 3 つの例を参照してください。

  • attribute_transformer

  • full_restapi_key_transformer

  • last_restapi_key_transformer

XML シリアル化が必要な場合は、kwargs is_xml=True を渡すことができます。

as_dict(keep_readonly=True, key_transformer=<function attribute_transformer>, **kwargs)

パラメーター

key_transformer
<xref:function>

キー トランスフォーマー関数。

keep_readonly
既定値: True

戻り値

dict JSON 互換オブジェクト

の戻り値の型 :

dict

deserialize

RestAPI 構文を使用して str を解析し、モデルを返します。

deserialize(data, content_type=None)

パラメーター

data
str
必須

RestAPI 構造体を使用する str。 既定では JSON。

content_type
str
既定値: None

JSON は既定で、application/xml if XML を設定します。

戻り値

このモデルのインスタンス

例外

DeserializationError if something went wrong

dump

ジョブの内容を YAML 形式のファイルにダンプします。

dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> None

パラメーター

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

YAML コンテンツを書き込むローカル パスまたはファイル ストリーム。 dest がファイル パスの場合は、新しいファイルが作成されます。 dest が開いているファイルの場合、ファイルは に直接書き込まれます。

例外

FileExistsError

dest がファイル パスであり、ファイルが既に存在する場合に発生します。

IOError

dest が開いているファイルで、ファイルが書き込み可能でない場合に発生します。

enable_additional_properties_sending 

enable_additional_properties_sending()

from_dict

指定されたキー抽出器を使用してディクテーションを解析し、モデルを返します。

既定では、キー抽出器 (rest_key_case_insensitive_extractor、attribute_key_case_insensitive_extractor、last_rest_key_case_insensitive_extractor) を検討してください

from_dict(data, key_extractors=None, content_type=None)

パラメーター

data
dict
必須

RestAPI 構造体を使用したディクテーション

content_type
str
既定値: None

JSON は既定で、application/xml if XML を設定します。

key_extractors
既定値: None

戻り値

このモデルのインスタンス

例外

DeserializationError if something went wrong

is_xml_model 

is_xml_model()

serialize

このモデルから Azure に送信される JSON を返します。

これは、 as_dict(full_restapi_key_transformer、keep_readonly=False) のエイリアスです。

XML シリアル化が必要な場合は、kwargs is_xml=True を渡すことができます。

serialize(keep_readonly=False, **kwargs)

パラメーター

keep_readonly
bool
既定値: False

readonly 属性をシリアル化する場合

戻り値

dict JSON 互換オブジェクト

の戻り値の型 :

dict

validate

このモデルを再帰的に検証し、ValidationError の一覧を返します。

validate()

戻り値

検証エラーの一覧

の戻り値の型 :

list

属性

base_path

リソースのベース パス。

戻り値

リソースのベース パス。

の戻り値の型 :

str

creation_context

リソースの作成コンテキスト。

戻り値

リソースの作成メタデータ。

の戻り値の型 :

Optional[SystemData]

id

リソース ID。

戻り値

リソースのグローバル ID、Azure Resource Manager (ARM) ID。

の戻り値の型 :

Optional[str]