Delen via

ResourceConfiguration Klas

  • Referentie

Definieert de details voor de resourceconfiguratie van Azure Machine Learning-resources.

Initialiseer de ResourceConfiguration.

Overname
builtins.object
ResourceConfiguration

Constructor

ResourceConfiguration(cpu=None, memory_in_gb=None, gpu=None)

Parameters

Name Description
cpu
float

Het aantal CPU-kernen dat voor deze resource moet worden toegewezen. Kan een decimaal getal zijn.

Default value: None
memory_in_gb
float

De hoeveelheid geheugen (in GB) die voor deze resource moet worden toegewezen. Kan een decimaal getal zijn.

Default value: None
gpu
int

Het aantal GPU's dat voor deze resource moet worden toegewezen.

Default value: None
cpu
Vereist
float

Het aantal CPU-kernen dat voor deze resource moet worden toegewezen. Kan een decimaal getal zijn.
memory_in_gb
Vereist
float

De hoeveelheid geheugen (in GB) die voor deze resource moet worden toegewezen. Kan een decimaal getal zijn.
gpu
Vereist
int

Het aantal GPU's dat voor deze resource moet worden toegewezen.

Opmerkingen

Initialiseer een resourceconfiguratie met deze klasse. De volgende code laat bijvoorbeeld zien hoe u een model registreert dat framework, invoer- en uitvoergegevenssets en resourceconfiguratie specificeert.


   import sklearn

   from azureml.core import Model
   from azureml.core.resource_configuration import ResourceConfiguration


   model = Model.register(workspace=ws,
                          model_name='my-sklearn-model',                # Name of the registered model in your workspace.
                          model_path='./sklearn_regression_model.pkl',  # Local file to upload and register as a model.
                          model_framework=Model.Framework.SCIKITLEARN,  # Framework used to create the model.
                          model_framework_version=sklearn.__version__,  # Version of scikit-learn used to create the model.
                          sample_input_dataset=input_dataset,
                          sample_output_dataset=output_dataset,
                          resource_configuration=ResourceConfiguration(cpu=1, memory_in_gb=0.5),
                          description='Ridge regression model to predict diabetes progression.',
                          tags={'area': 'diabetes', 'type': 'regression'})

   print('Name:', model.name)
   print('Version:', model.version)

Methoden

deserialize

Converteer een JSON-object naar een ResourceConfiguration-object.
serialize

Converteer deze ResourceConfiguration naar een geserialiseerde JSON-woordenlijst.

deserialize

Converteer een JSON-object naar een ResourceConfiguration-object.

static deserialize(payload_obj)

Parameters

Name Description
payload_obj
Vereist
dict

Een JSON-object dat moet worden geconverteerd naar een ResourceConfiguration-object.

Retouren

Type Description
ResourceConfiguration

De ResourceConfiguration-weergave van het opgegeven JSON-object.

serialize

Converteer deze ResourceConfiguration naar een geserialiseerde JSON-woordenlijst.

serialize()

Retouren

Type Description
dict

De JSON-weergave van deze ResourceConfiguration.