Environment クラス

機械学習実験用の再現可能な Python 環境を構成します。

環境では、データ準備、トレーニング、Web サービスへのデプロイなど、機械学習実験で使用される Python パッケージ、環境変数、Docker 設定が定義されます。 環境は、Azure Machine Learning Workspace で管理され、バージョン管理されます。 既存の環境を更新し、再利用するバージョンを取得できます。 環境は、それらが作成されたワークスペースでのみ使用でき、別のワークスペースで使用することはできません。

環境の詳細については、再利用可能な環境の作成と管理に関するページを参照してください。

クラス環境コンストラクター。

継承

azureml._base_sdk_common.abstract_run_config_element._AbstractRunConfigElement

Environment

コンストラクター

Environment(name, **kwargs)

パラメーター

名前	説明
name 必須	string 環境の名前。 Note "Microsoft" または "AzureML" を環境名の先頭に使用しないでください。 プレフィックス "Microsoft" と "AzureML" は、キュレーション環境用に予約されています。 キュレーション環境の詳細については、再利用可能な環境の作成と管理に関するページを参照してください。

注釈

Azure Machine Learning はキュレーションされた環境を提供します。これは、独自の環境を構築するための有効な開始点を提供する定義済みの環境です。 キュレーションされた環境は Docker イメージのキャッシュでバックアップされ、実行準備コストを減らします。 キュレーション環境の詳細については、再利用可能な環境の作成と管理に関するページを参照してください。

Azure Machine Learning では、次のような場合など、さまざまな方法で環境を作成できます。

• 新しい環境オブジェクトを初期化します。

• from_conda_specification、from_pip_requirements、from_existing_conda_environment のいずれかの環境クラスのメソッドを使用します。

• 実験クラス submit メソッドを使用して、Estimator オブジェクトを含む環境を指定せずに実験の実行を送信します。

次の例は、新しい環境をインスタンス化する方法を示しています。

   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")

環境は、登録することで管理できます。 これにより、環境のバージョンを追跡し、後で実行するときに再利用することができます。

   myenv.register(workspace=ws)

環境の使用に関するその他のサンプルについては、Jupyter Notebook の環境の使用に関するページを参照してください。

変数

名前	説明
Environment.databricks	このセクションでは、azureml.core.databricks.DatabricksSection ライブラリの依存関係を構成します。
docker	DockerSection このセクションでは、環境の仕様に基づいて構築された最終的な Docker イメージに関連する設定と、Docker コンテナーを使用して環境を構築するかどうかを構成します。
inferencing_stack_version	string このセクションでは、イメージに追加される推論スタックのバージョンを指定します。 推論スタックを追加しないようにするには、この値を設定しないでください。 有効な値: "latest"。
python	PythonSection このセクションでは、ターゲットのコンピューティングで使用する Python 環境とインタープリターを指定します。
spark	SparkSection セクションで Spark 設定が構成されます。 これは、フレームワークが PySpark に設定されている場合にのみ使用されます。
r	RSection このセクションでは、ターゲットのコンピューティングで使用する R 環境を指定します。
version	string 環境のバージョン。
asset_id	string 資産 ID 環境が登録されたときに設定します。

メソッド

add_private_pip_wheel	ディスク上のプライベート pip ホイール ファイルを、ワークスペースに接続されている Azure Storage BLOB にアップロードします。 ワークスペース ストレージ BLOB に同じ名前のプライベート pip ホイールが既に存在している場合は、例外がスローされます。
build	この環境の Docker イメージをクラウドに構築します。
build_local	ローカルの Docker または conda 環境をビルドします。
clone	環境オブジェクトを複製します。 新しい名前を使用して、環境オブジェクトの新しいインスタンスを返します。
from_conda_specification	環境仕様 YAML ファイルから環境オブジェクトを作成します。 環境仕様 YAML ファイルを取得するには、conda ユーザー ガイド環境の管理に関するページを参照してください。
from_docker_build_context	Docker ビルド コンテキストから環境オブジェクトを作成します。
from_docker_image	省略可能な python 依存関係を使用して、基本 docker イメージから環境オブジェクトを作成します。 conda_specification または pip_requirements が指定されている場合、Python レイヤーが環境に追加されます。 conda_specification と pip_requirements は相互に排他的です。
from_dockerfile	オプションの python 依存関係を使用して、Dockerfile から環境オブジェクトを作成します。 conda_specification または pip_requirements が指定されている場合、Python レイヤーが環境に追加されます。 conda_specification と pip_requirements は相互に排他的です。
from_existing_conda_environment	ローカルの既存の conda 環境から作成された環境オブジェクトを作成します。 既存の conda 環境の一覧を取得するには、conda env list を実行します。 詳細については、conda ユーザーガイドの環境の管理に関するページを参照してください。
from_pip_requirements	pip 要件ファイルから作成された環境オブジェクトを作成します。 pip_version が指定されていない場合、固定されていない pip 依存関係が追加されます。
get	環境オブジェクトを返します。 ラベルが指定されている場合、以前に値がラベル付けされたオブジェクトが返されます。 1 つのバージョンまたはラベル パラメーターのみを指定できます。 どちらもない場合は、環境オブジェクトの最後のバージョンが返されます。
get_image_details	イメージの詳細を返します。
label	指定された値を使用して、ワークスペースの環境オブジェクトにラベルを付けます。
list	ワークスペース内の環境を含む辞書を返します。
load_from_directory	ディレクトリ内のファイルから環境定義を読み込みます。
register	ワークスペース内の環境オブジェクトを登録します。
save_to_directory	環境定義を簡単に編集できる形式でディレクトリに保存します。

add_private_pip_wheel

ディスク上のプライベート pip ホイール ファイルを、ワークスペースに接続されている Azure Storage BLOB にアップロードします。

ワークスペース ストレージ BLOB に同じ名前のプライベート pip ホイールが既に存在している場合は、例外がスローされます。

static add_private_pip_wheel(workspace, file_path, exist_ok=False)

パラメーター

名前	説明
workspace 必須	Workspace プライベート pip ホイールを登録するために使用するワークスペース オブジェクト。
file_path 必須	str ファイル拡張子を含む、ディスク上のローカル pip ホイールへのパス。
exist_ok	bool ホイールが既に存在する場合に例外をスローするかどうかを示します。 規定値: False

戻り値

型	説明
str	Conda 依存関係で使用するために、Azure BLOB ストレージでアップロードされた pip ホイールの完全な URI を返します。

build

この環境の Docker イメージをクラウドに構築します。

build(workspace, image_build_compute=None)

パラメーター

名前	説明
workspace 必須	Workspace イメージが格納されているワークスペースとそれに関連付けられている Azure Container Registry。
image_build_compute	str イメージのビルドが行われるコンピューティング名 規定値: None

戻り値

型	説明
ImageBuildDetails	イメージ ビルドの詳細オブジェクトを返します。

build_local

ローカルの Docker または conda 環境をビルドします。

build_local(workspace, platform=None, **kwargs)

パラメーター

名前	説明
workspace 必須	Workspace ワークスペース。
platform	str [プラットフォーム]: Linux、Windows、または OSX のいずれか。 既定では、現在のプラットフォームが使用されます。 規定値: None
kwargs 必須	dict 高度なキーワード引数

戻り値

型	説明
str	進行中の Docker または conda のビルドの出力をコンソールにストリーミングします。

注釈

次の例は、ローカル環境を構築する方法を示しています。 ワークスペースが有効な azureml.core.workspace ワークスペース オブジェクトとしてインスタンス化されていることを確認してください

ローカル conda 環境をビルドします

   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace)

ローカル Docker 環境をビルドします

   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace, useDocker=True)

Docker イメージをローカルにビルドし、必要に応じて、ワークスペースに関連付けられているコンテナー レジストリにプッシュします。

   from azureml.core import Environment
   myenv = Environment(name="myenv")
   registered_env = myenv.register(workspace)
   registered_env.build_local(workspace, useDocker=True, pushImageToWorkspaceAcr=True)

clone

環境オブジェクトを複製します。

新しい名前を使用して、環境オブジェクトの新しいインスタンスを返します。

clone(new_name)

パラメーター

名前	説明
new_name 必須	str 新しい環境名

戻り値

型	説明
Environment	新しい環境オブジェクト

from_conda_specification

環境仕様 YAML ファイルから環境オブジェクトを作成します。

環境仕様 YAML ファイルを取得するには、conda ユーザー ガイド環境の管理に関するページを参照してください。

static from_conda_specification(name, file_path)

パラメーター

名前	説明
name 必須	str 環境名。
file_path 必須	str Conda 環境仕様の YAML ファイル パス。

戻り値

型	説明
Environment	環境オブジェクト。

from_docker_build_context

Docker ビルド コンテキストから環境オブジェクトを作成します。

static from_docker_build_context(name, docker_build_context)

パラメーター

名前	説明
name 必須	str 環境名。
docker_build_context 必須	DockerBuildContext DockerBuildContext オブジェクト。

戻り値

型	説明
Environment	環境オブジェクト。

from_docker_image

省略可能な python 依存関係を使用して、基本 docker イメージから環境オブジェクトを作成します。

conda_specification または pip_requirements が指定されている場合、Python レイヤーが環境に追加されます。 conda_specification と pip_requirements は相互に排他的です。

static from_docker_image(name, image, container_registry=None, conda_specification=None, pip_requirements=None)

パラメーター

名前	説明
name 必須	str 環境名。
image 必須	str イメージの完全修飾名
conda_specification	str conda 仕様ファイル。 規定値: None
container_registry	ContainerRegistry プライベート コンテナー リポジトリの詳細。 規定値: None
pip_requirements	str pip 要件ファイル 規定値: None

戻り値

型	説明
Environment	環境オブジェクト。

注釈

基本イメージが承認を必要とするプライベート リポジトリからのものであり、AzureML ワークスペース レベルで承認が設定されていない場合は、container_registry が必要です。

from_dockerfile

オプションの python 依存関係を使用して、Dockerfile から環境オブジェクトを作成します。

conda_specification または pip_requirements が指定されている場合、Python レイヤーが環境に追加されます。 conda_specification と pip_requirements は相互に排他的です。

static from_dockerfile(name, dockerfile, conda_specification=None, pip_requirements=None)

パラメーター

名前	説明
name 必須	str 環境名。
dockerfile 必須	str Dockerfile のコンテンツまたはファイルへのパス。
conda_specification	str conda 仕様ファイル。 規定値: None
pip_requirements	str pip 要件ファイル 規定値: None

戻り値

型	説明
Environment	環境オブジェクト。

from_existing_conda_environment

ローカルの既存の conda 環境から作成された環境オブジェクトを作成します。

既存の conda 環境の一覧を取得するには、conda env list を実行します。 詳細については、conda ユーザーガイドの環境の管理に関するページを参照してください。

static from_existing_conda_environment(name, conda_environment_name)

パラメーター

名前	説明
name 必須	str 環境名。
conda_environment_name 必須	str ローカルの既存の conda 環境の名前。

戻り値

型	説明
Environment	環境オブジェクト、または conda 仕様ファイルのエクスポートが失敗した場合は None。

from_pip_requirements

pip 要件ファイルから作成された環境オブジェクトを作成します。

pip_version が指定されていない場合、固定されていない pip 依存関係が追加されます。

static from_pip_requirements(name, file_path, pip_version=None)

パラメーター

名前	説明
name 必須	str 環境名。
file_path 必須	str pip 要件ファイルのパス。
pip_version	str conda 環境の pip バージョン。 規定値: None

戻り値

型	説明
Environment	環境オブジェクト。

get

環境オブジェクトを返します。

ラベルが指定されている場合、以前に値がラベル付けされたオブジェクトが返されます。 1 つのバージョンまたはラベル パラメーターのみを指定できます。 どちらもない場合は、環境オブジェクトの最後のバージョンが返されます。

static get(workspace, name, version=None, label=None)

パラメーター

名前	説明
workspace 必須	Workspace 環境を含むワークスペース。
name 必須	str 返される環境の名前。
version	str 返される環境のバージョン。 規定値: None
label	str 環境ラベル値。 規定値: None

戻り値

型	説明
Environment	環境オブジェクト。

get_image_details

イメージの詳細を返します。

get_image_details(workspace)

パラメーター

名前	説明
workspace 必須	Workspace ワークスペース。

戻り値

型	説明
DockerImageDetails	イメージの詳細を dict として返します。

label

指定された値を使用して、ワークスペースの環境オブジェクトにラベルを付けます。

static label(workspace, name, version, labels)

パラメーター

名前	説明
workspace 必須	Workspace ワークスペース
name 必須	str 環境名
version 必須	str 環境のバージョン
labels 必須	list[str] 環境にラベルを付けるために使用する値

list

ワークスペース内の環境を含む辞書を返します。

static list(workspace)

パラメーター

名前	説明
workspace 必須	Workspace 環境を一覧表示する元になるワークスペース。

戻り値

型	説明
<xref:builtin.dict>[str, Environment]	環境オブジェクトの辞書。

load_from_directory

ディレクトリ内のファイルから環境定義を読み込みます。

static load_from_directory(path)

パラメーター

名前	説明
path 必須	str ソース ディレクトリのパス。

register

ワークスペース内の環境オブジェクトを登録します。

register(workspace)

パラメーター

名前	説明
workspace 必須	Workspace ワークスペース
name 必須	str

戻り値

型	説明
Environment	環境オブジェクトを返します。

save_to_directory

環境定義を簡単に編集できる形式でディレクトリに保存します。

save_to_directory(path, overwrite=False)

パラメーター

名前	説明
path 必須	str 宛先ディレクトリへのパス。
overwrite	bool 既存のディレクトリを上書きする必要があるかどうか。 既定値は false です。 規定値: False

属性

environment_variables

ランタイム変数を設定するには、azureml.core.RunConfiguration オブジェクトを使用します。