EnvironmentOperations 클래스
EnvironmentOperations.
이 클래스를 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 MLClient instance 만들어 이를 인스턴스화하고 특성으로 연결해야 합니다.
- 상속
-
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperationsEnvironmentOperations
생성자
EnvironmentOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces | AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, **kwargs: Any)
매개 변수
- operation_scope
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>
MLClient 개체의 작업 클래스에 대한 범위 변수입니다.
- operation_config
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>
MLClient 개체의 작업 클래스에 대한 일반적인 구성입니다.
- service_client
- Union[ <xref:azure.ai.ml._restclient.v2023_04_01_preview._azure_machine_learning_workspaces.AzureMachineLearningWorkspaces>, <xref:azure.ai.ml._restclient.v2021_10_01_dataplanepreview._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>]
최종 사용자가 Azure Machine Learning 작업 영역 리소스에서 작동하도록 허용하는 서비스 클라이언트(ServiceClient042023Preview 또는 ServiceClient102021Dataplane).
- all_operations
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationsContainer>
MLClient 개체의 모든 작업 클래스입니다.
메서드
archive |
환경 또는 환경 버전을 보관합니다. |
create_or_update |
생성되거나 업데이트된 환경 자산을 반환합니다. |
get |
지정된 환경 자산을 반환합니다. |
list |
작업 영역의 모든 환경 자산을 나열합니다. |
restore |
보관된 환경 버전을 복원합니다. |
share |
참고 이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 작업 영역에서 레지스트리로 환경 자산을 공유합니다. |
archive
환경 또는 환경 버전을 보관합니다.
archive(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None
매개 변수
예제
보관 예제입니다.
ml_client.environments.archive("create-environment", "2.0")
create_or_update
생성되거나 업데이트된 환경 자산을 반환합니다.
create_or_update(environment: Environment) -> Environment
매개 변수
- environment
- <xref:azure.ai.ml.entities._assets.Environment>
환경 개체
반환
환경 개체를 만들거나 업데이트했습니다.
반환 형식
예외
환경의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 자세한 내용은 오류 메시지에 제공됩니다.
로컬 경로 제공이 빈 디렉터리를 가리키는 경우 발생합니다.
예제
환경을 만듭니다.
from azure.ai.ml.entities import BuildContext, Environment
env_docker_context = Environment(
build=BuildContext(
path="./sdk/ml/azure-ai-ml/tests/test_configs/environment/environment_files",
dockerfile_path="DockerfileNonDefault",
),
name="create-environment",
version="2.0",
description="Environment created from a Docker context.",
)
ml_client.environments.create_or_update(env_docker_context)
get
지정된 환경 자산을 반환합니다.
get(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None) -> Environment
매개 변수
반환
환경 개체
반환 형식
예외
환경의 유효성을 성공적으로 검사할 수 없는 경우 발생합니다. 자세한 내용은 오류 메시지에 제공됩니다.
예제
예제를 가져옵니다.
ml_client.environments.get("create-environment", "2.0")
list
작업 영역의 모든 환경 자산을 나열합니다.
list(name: str | None = None, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY) -> Iterable[Environment]
매개 변수
- list_view_type
보관된 환경 포함/제외(예: )에 대한 보기 형식입니다. 기본값: ACTIVE_ONLY.
반환
환경 개체의 instance 같은 반복기입니다.
반환 형식
예제
예제를 나열합니다.
ml_client.environments.list()
restore
보관된 환경 버전을 복원합니다.
restore(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None
매개 변수
예제
복원 예제입니다.
ml_client.environments.restore("create-environment", "2.0")
share
참고
이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
작업 영역에서 레지스트리로 환경 자산을 공유합니다.
share(name: str, version: str, *, share_with_name: str, share_with_version: str, registry_name: str) -> Environment
매개 변수
- share_with_name
- str
공유할 환경 자산의 이름입니다.
- share_with_version
- str
공유할 환경 자산의 버전입니다.
- registry_name
- str
대상 레지스트리의 이름입니다.
반환
환경 자산 개체입니다.
반환 형식
Azure SDK for Python