InputPortBinding 클래스

참조

원본에서 파이프라인 단계의 입력으로의 바인딩을 정의합니다.

InputPortBinding은 단계에 대한 입력으로 사용할 수 있습니다. 원본은 PipelineData, PortDataReference, DataReference, PipelineDataset 또는 OutputPortBinding일 수 있습니다.

InputPortBinding은 바인드 개체의 이름과 달라야 하는 경우 중복 입력/출력 이름을 피하기 위해 또는 단계 스크립트가 특정 이름을 갖기 위해 입력이 필요하기 때문에 단계 입력의 이름을 지정하는 데 유용합니다. 또한 PythonScriptStep 입력에 대해 bind_mode를 지정하는 데 사용할 수도 있습니다.

InputPortBinding을 초기화합니다.

상속: builtins.object

InputPortBinding

생성자

InputPortBinding(name, bind_object=None, bind_mode='mount', path_on_compute=None, overwrite=None, is_resource=False, additional_transformations=None, **kwargs)

매개 변수

Name	Description
name 필수	str 문자, 숫자 및 밑줄만 포함할 수 있는 바인딩할 입력 포트의 이름입니다.
bind_object	Union[PortDataReference, DataReference, PipelineData, OutputPortBinding, PipelineDataset] 입력 포트에 바인딩할 개체입니다. Default value: None
bind_mode	str 소비 단계에서 "다운로드" 또는 "탑재" 메서드를 사용하여 데이터에 액세스할지 여부를 지정합니다. Default value: mount
path_on_compute	str "다운로드" 모드의 경우 단계가 데이터를 읽을 로컬 경로입니다. Default value: None
overwrite	bool "download" 모드의 경우 기존 데이터를 덮어쓸지 여부를 나타냅니다. Default value: None
is_resource	bool 입력이 리소스인지 여부를 나타냅니다. 리소스는 스크립트 폴더에 다운로드되고 런타임에 스크립트의 동작을 변경하는 방법을 제공합니다. Default value: False
additional_transformations	<xref:azureml.dataprep.Dataflow> 입력에 적용할 추가 변환입니다. 이전 단계의 출력이 Azure Machine Learning 데이터 세트인 경우에만 적용됩니다. Default value: None
name 필수	str 문자, 숫자 및 밑줄만 포함할 수 있는 바인딩할 입력 포트의 이름입니다.
bind_object 필수	Union[PortDataReference, DataReference, PipelineData, OutputPortBinding, PipelineDataset] 입력 포트에 바인딩할 개체입니다.
bind_mode 필수	str 사용 단계에서 "다운로드" 또는 "탑재" 또는 "직접" 메서드를 사용하여 데이터에 액세스할지 여부를 지정합니다.
path_on_compute 필수	str "다운로드" 모드의 경우 단계가 데이터를 읽을 로컬 경로입니다.
overwrite 필수	bool "download" 모드의 경우 기존 데이터를 덮어쓸지 여부를 나타냅니다.
is_resource 필수	bool 입력이 리소스인지 여부를 나타냅니다. 리소스는 스크립트 폴더에 다운로드되고 런타임에 스크립트의 동작을 변경하는 방법을 제공합니다.
additional_transformations 필수	<xref:azureml.dataprep.Dataflow> 입력에 적용할 추가 변환입니다. 이전 단계의 출력이 Azure Machine Learning 데이터 세트인 경우에만 적용됩니다.

설명

InputPortBinding은 파이프라인에서 데이터 종속성을 지정하는 데 사용되며 단계가 실행에 필요한 입력을 나타냅니다. InputPortBindings에는 입력 데이터가 생성되는 방식을 지정하는 bind_object라는 원본이 있습니다.

PipelineData 및 OutputPortBinding은 InputPortBinding에 대한 bind_object로 사용되어 이 단계에 대한 입력이 파이프라인의 다른 단계에서 생성되도록 지정할 수 있습니다.

InputPortBinding 및 PipelineData를 사용하여 파이프라인을 빌드하는 예는 다음과 같습니다.


   from azureml.pipeline.core import PipelineData, InputPortBinding, Pipeline
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

   step_1_output = PipelineData("output", datastore=datastore, output_mode="mount")

   step_1 = PythonScriptStep(
       name='prepare data',
       script_name="prepare_data.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--output", step_1_output],
       outputs=[step_1_output]
   )

   step_2_input = InputPortBinding("input", bind_object=step_1_output)

   step_2 = PythonScriptStep(
       name='train',
       script_name="train.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--input", step_2_input],
       inputs=[step_2_input]
   )

   pipeline = Pipeline(workspace=workspace, steps=[step_1, step_2])

이 예에서 "학습" 단계는 "데이터 준비" 단계의 출력을 입력으로 요구합니다.

PortDataReference, DataReference 또는 PipelineDataset은 InputPortBinding에 대한 bind_object로 사용되어 단계에 대한 입력이 지정된 위치에 이미 존재함을 지정할 수 있습니다.

InputPortBinding 및 DataReference를 사용하여 파이프라인을 빌드하는 예는 다음과 같습니다.


   from azureml.data.data_reference import DataReference
   from azureml.pipeline.core import InputPortBinding, Pipeline
   from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

   data_reference = DataReference(datastore=datastore, path_on_datastore='sample_data.txt', mode="mount")
   step_1_input = InputPortBinding("input", bind_object=data_reference)

   step_1 = PythonScriptStep(
       name='train',
       script_name="train.py",
       compute_target=compute,
       arguments=["--input", step_1_input],
       inputs=[step_1_input]
   )

   pipeline = Pipeline(workspace=workspace, steps=[step_1])

이 예에서 "학습" 단계에는 DataReference에 의해 입력으로 지정된 "sample_data.txt" 파일이 필요합니다.

메서드

as_resource	리소스로 사용할 수 있는 중복 입력 포트 바인딩을 가져옵니다.
get_bind_object_data_type	바인드 개체의 데이터 형식을 가져옵니다.
get_bind_object_name	바인드 개체의 이름을 가져옵니다.

as_resource

리소스로 사용할 수 있는 중복 입력 포트 바인딩을 가져옵니다.

as_resource()

반환

형식	Description
InputPortBinding	is_resource 속성이 True로 설정된 InputPortBinding입니다.

get_bind_object_data_type

바인드 개체의 데이터 형식을 가져옵니다.

get_bind_object_data_type()

반환

형식	Description
str	데이터 형식 이름입니다.

get_bind_object_name

바인드 개체의 이름을 가져옵니다.

get_bind_object_name()

반환

형식	Description
str	바인드 개체 이름입니다.

특성

additional_transformations

입력 데이터에 적용할 추가 변환을 가져옵니다.

반환

형식	Description
<xref:azureml.dataprep.Dataflow>	입력 데이터에 적용할 추가 변환입니다.

bind_mode

소비 단계에서 데이터에 액세스하는 데 사용할 모드("다운로드" 또는 "탑재" 또는 "직접", "hdfs")를 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	바인드 모드("다운로드" 또는 "탑재" 또는 "직접" 또는 "hdfs").

bind_object

InputPort가 바인딩될 개체를 가져옵니다.

반환

형식	Description
Union[PortDataReference, DataReference, PipelineData, OutputPortBinding, PipelineDataset]	바인드 개체입니다.

data_reference_name

InputPortBinding과 연결된 데이터 참조의 이름을 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	데이터 참조 이름입니다.

data_type

입력 데이터의 형식을 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	데이터 형식 속성입니다.

is_resource

입력이 리소스인지 여부를 가져옵니다.

반환

형식	Description
bool	입력이 리소스입니다.

name

입력 포트 바인딩의 이름입니다.

반환

형식	Description
str	이름입니다.

overwrite

"download" 모드의 경우 기존 데이터를 덮어쓸지 여부를 나타냅니다.

반환

형식	Description
bool	덮어쓰기 속성입니다.

path_on_compute

단계가 데이터를 읽을 로컬 경로를 가져옵니다.

반환

형식	Description
str	컴퓨팅의 경로입니다.

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