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SweepJob 클래스

  • 참조

하이퍼 매개 변수 튜닝을 위한 스윕 작업입니다.

상속
azure.ai.ml.entities._job.job.Job
SweepJob
azure.ai.ml.entities._job.sweep.parameterized_sweep.ParameterizedSweep
SweepJob
azure.ai.ml.entities._job.job_io_mixin.JobIOMixin
SweepJob

생성자

SweepJob(*, name: str | None = None, description: str | None = None, tags: Dict | None = None, display_name: str | None = None, experiment_name: str | None = None, identity: ManagedIdentityConfiguration | AmlTokenConfiguration | UserIdentityConfiguration | None = None, inputs: Dict[str, int | str | float | bool | Input] | None = None, outputs: Dict[str, Output] | None = None, compute: str | None = None, limits: SweepJobLimits | None = None, sampling_algorithm: str | SamplingAlgorithm | None = None, search_space: Dict[str, Choice | LogNormal | LogUniform | Normal | QLogNormal | QLogUniform | QNormal | QUniform | Randint | Uniform] | None = None, objective: Objective | None = None, trial: CommandJob | CommandComponent | None = None, early_termination: BanditPolicy | MedianStoppingPolicy | TruncationSelectionPolicy | None = None, queue_settings: QueueSettings | None = None, **kwargs: Any)

매개 변수

name
str

작업의 이름입니다.

display_name
str

작업의 표시 이름입니다.

description
str

작업에 대한 설명입니다.

tags
dict[str, str]

태그 사전. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다.

properties
dict[str, str]

자산 속성 사전입니다.

experiment_name
str

작업이 만들어질 실험의 이름입니다. None이 제공되지 않으면 실험 '기본값'에서 작업이 만들어집니다.

identity
Union[ManagedIdentityConfiguration, AmlTokenConfiguration, UserIdentityConfiguration]

컴퓨팅에서 실행하는 동안 학습 작업이 사용할 ID입니다.

inputs
dict

명령에 대한 입력입니다.

outputs
dict[str, Output]

작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다.

sampling_algorithm
str

search_space 사용할 하이퍼 매개 변수 샘플링 알고리즘입니다. 기본값은 "random"입니다.

search_space
Dict

하이퍼 매개 변수 검색 공간의 사전입니다. 키는 하이퍼 매개 변수의 이름이고 값은 매개 변수 식입니다.

objective
Objective

최적화할 메트릭입니다.

compute
str

작업이 실행되는 컴퓨팅 대상입니다.

trial
Union[CommandJob, CommandComponent]

각 평가판에 대한 작업 구성입니다. 각 평가판은 시스템이 search_space 샘플링하는 하이퍼 매개 변수 값의 다른 조합으로 제공됩니다.

early_termination
Union[BanditPolicy, MedianStoppingPolicy, TruncationSelectionPolicy]

사용할 조기 종료 정책입니다. 지정된 정책의 조건이 충족되면 평가판 작업이 취소됩니다. 생략하면 조기 종료 정책이 적용되지 않습니다.

limits
<xref:azure.ai.ml.entities.SweepJobLimits>

스윕 작업에 대한 한도입니다.

queue_settings
QueueSettings

작업에 대한 큐 설정입니다.

kwargs
dict

추가 구성 매개 변수의 사전입니다.

예제

SweepJob 만들기


   from azure.ai.ml.entities import CommandJob
   from azure.ai.ml.sweep import BayesianSamplingAlgorithm, Objective, SweepJob, SweepJobLimits

   command_job = CommandJob(
       inputs=dict(kernel="linear", penalty=1.0),
       compute=cpu_cluster,
       environment=f"{job_env.name}:{job_env.version}",
       code="./scripts",
       command="python scripts/train.py --kernel $kernel --penalty $penalty",
       experiment_name="sklearn-iris-flowers",
   )

   sweep = SweepJob(
       sampling_algorithm=BayesianSamplingAlgorithm(),
       trial=command_job,
       search_space={"ss": Choice(type="choice", values=[{"space1": True}, {"space2": True}])},
       inputs={"input1": {"file": "top_level.csv", "mode": "ro_mount"}},
       compute="top_level",
       limits=SweepJobLimits(trial_timeout=600),
       objective=Objective(goal="maximize", primary_metric="accuracy"),
   )

메서드

dump

YAML 형식의 파일로 작업 콘텐츠를 덤프합니다.
set_limits

스윕 노드에 대한 제한을 설정합니다. 해당 값을 업데이트하지 않으려면 매개 변수를 없음으로 둡니다.
set_objective

스윕 개체를 설정합니다. 해당 값을 업데이트하지 않으려면 매개 변수를 없음으로 둡니다.

"minimize", "maximize". :type goal: str :키워드(keyword) primary_metric: 최적화할 메트릭의 이름입니다. :p aramtype primary_metric: str

dump

YAML 형식의 파일로 작업 콘텐츠를 덤프합니다.

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

매개 변수

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

YAML 콘텐츠를 쓸 로컬 경로 또는 파일 스트림입니다. dest가 파일 경로인 경우 새 파일이 만들어집니다. dest가 열려 있는 파일인 경우 파일이 직접 기록됩니다.

kwargs
dict

YAML serializer에 전달할 추가 인수입니다.

예외

FileExistsError

dest가 파일 경로이고 파일이 이미 있는 경우 발생합니다.

IOError

dest가 열려 있는 파일이고 파일을 쓸 수 없는 경우 발생합니다.

set_limits

스윕 노드에 대한 제한을 설정합니다. 해당 값을 업데이트하지 않으려면 매개 변수를 없음으로 둡니다.

set_limits(*, max_concurrent_trials: int | None = None, max_total_trials: int | None = None, timeout: int | None = None, trial_timeout: int | None = None) -> None

매개 변수

max_concurrent_trials
int

최대 동시 평가판 번호입니다.

max_total_trials
int

최대 총 평가판 수입니다.

timeout
int

스윕 노드의 총 시간 제한(초)

trial_timeout
int

각 평가판에 대한 시간 제한(초)

예외

FileExistsError

dest가 파일 경로이고 파일이 이미 있는 경우 발생합니다.

IOError

dest가 열려 있는 파일이고 파일을 쓸 수 없는 경우 발생합니다.

set_objective

스윕 개체를 설정합니다. 해당 값을 업데이트하지 않으려면 매개 변수를 없음으로 둡니다.

"minimize", "maximize". :type goal: str :키워드(keyword) primary_metric: 최적화할 메트릭의 이름입니다. :p aramtype primary_metric: str

set_objective(*, goal: str | None = None, primary_metric: str | None = None) -> None

매개 변수

goal

하이퍼 매개 변수 튜닝을 위해 지원되는 메트릭 목표를 정의합니다. 사용 가능한 값은

예외

FileExistsError

dest가 파일 경로이고 파일이 이미 있는 경우 발생합니다.

IOError

dest가 열려 있는 파일이고 파일을 쓸 수 없는 경우 발생합니다.

특성

base_path

리소스의 기본 경로입니다.

반환

리소스의 기본 경로입니다.

반환 형식

str

creation_context

리소스의 생성 컨텍스트입니다.

반환

리소스에 대한 만들기 메타데이터입니다.

반환 형식

Optional[SystemData]

early_termination

스윕 작업에 대한 조기 종료 정책입니다.

반환

스윕 작업에 대한 조기 종료 정책입니다.

반환 형식

<xref:azure.ai.ml.entities._job.sweep.early_termination_policy.EarlyTerminationPolicy>

id

리소스 ID입니다.

반환

리소스의 전역 ID인 ARM(Azure Resource Manager) ID입니다.

반환 형식

Optional[str]

inputs

limits

스윕 작업에 대한 제한입니다.

반환

스윕 작업에 대한 제한입니다.

반환 형식

SweepJobLimits

log_files

작업 출력 파일.

반환

로그 이름 및 URL의 사전입니다.

반환 형식

Optional[Dict[str, str]]

outputs

sampling_algorithm

스윕 작업에 대한 샘플링 알고리즘입니다.

반환

스윕 작업에 대한 샘플링 알고리즘입니다.

반환 형식

SamplingAlgorithm

status

작업의 상태.

반환되는 일반적인 값에는 “Running”, “Completed”, “Failed”가 포함됩니다. 가능한 모든 값은 다음과 같습니다.

  • NotStarted - 클라이언트 쪽 Run 개체가 클라우드 제출 전에 있는 임시 상태입니다.

  • Starting - 실행이 클라우드에서 처리되기 시작했습니다. 호출자에게는 이 시점에서 실행 ID가 있습니다.

  • 프로비전 - 지정된 작업 제출을 위해 주문형 컴퓨팅을 만들고 있습니다.

  • 준비 - 실행 환경이 준비되고 있으며 다음 두 단계 중 하나입니다.

    • Docker 이미지 빌드

    • conda 환경 설정

  • 큐에 대기 - 작업이 컴퓨팅 대상에서 큐에 대기됩니다. 예를 들어 BatchAI에서 작업은 대기 상태입니다.

    요청된 모든 노드가 준비될 때까지 기다리는 동안 대기 상태입니다.

  • 실행 중 - 컴퓨팅 대상에서 작업이 실행되기 시작했습니다.

  • 종료 - 사용자 코드 실행이 완료되었으며 실행이 사후 처리 단계에 있습니다.

  • CancelRequested - 작업에 대한 취소가 요청되었습니다.

  • 완료됨 - 실행이 성공적으로 완료되었습니다. 여기에는 사용자 코드 실행 및 실행이 모두 포함됩니다.

    사후 처리 단계입니다.

  • Failed - 실행이 실패했습니다. 일반적으로 실행의 오류 속성은 이유에 대한 세부 정보를 제공합니다.

  • Canceled - 취소 요청을 따르고 실행이 성공적으로 취소되었음을 나타냅니다.

  • NotResponding - 하트비트를 사용하도록 설정한 실행의 경우 최근에 하트비트를 보내지 않았습니다.

반환

작업의 상태.

반환 형식

Optional[str]

studio_url

Azure ML 스튜디오 엔드포인트.

반환

작업 세부 정보 페이지의 URL입니다.

반환 형식

Optional[str]

type

작업의 형식입니다.

반환

작업의 형식입니다.

반환 형식

Optional[str]