Compartilhar via

Pipeline Classe

  • Referência

Classe base para nó de pipeline, usada para consumo de versão do componente de pipeline. Você não deve instanciar essa classe diretamente. Em vez disso, você deve usar @pipeline o decorador para criar um nó de pipeline.

Herança
azure.ai.ml.entities._builders.base_node.BaseNode
Pipeline

Construtor

Pipeline(*, component: Component | str, inputs: Dict[str, Input | str | bool | int | float | Enum] | None = None, outputs: Dict[str, str | Output] | None = None, settings: PipelineJobSettings | None = None, **kwargs)

Parâmetros

component
Union[Component, str]
Obrigatório

Id ou instância do componente/trabalho do pipeline a ser executado para a etapa.

inputs
Optional[Dict[str, Union[ <xref:azure.ai.ml.entities.Input>, str, bool, int, float, <xref:Enum>, <xref:"Input">]]]<xref:./>
Obrigatório

Entradas do nó de pipeline.

outputs
Optional[Dict[str, Union[str, <xref:azure.ai.ml.entities.Output>, <xref:"Output">]]]
Obrigatório

Saídas do nó de pipeline.

settings
Optional[PipelineJobSettings]
Obrigatório

Configuração do nó de pipeline, tendo efeito apenas para o trabalho de pipeline raiz.

Métodos

clear
copy
dump

Despeja o conteúdo do trabalho em um arquivo no formato YAML.
fromkeys

Crie um novo dicionário com chaves de iteráveis e valores definidos como valor.
get

Retorne o valor da chave se a chave estiver no dicionário, caso contrário, padrão.
items
keys
pop

Se a chave não for encontrada, retorne o padrão se for fornecida; caso contrário, gere um KeyError.
popitem

Remova e retorne um par (chave, valor) como uma tupla de 2.

Os pares são retornados na ordem LIFO (última entrada, primeira saída). Aciona KeyError se o ditado estiver vazio.
setdefault

Insira a chave com um valor padrão se a chave não estiver no dicionário.

Retorne o valor da chave se a chave estiver no dicionário, caso contrário, padrão.
update

Se E estiver presente e tiver um método .keys(), o fará: para k em E: D[k] = E[k] Se E estiver presente e não tiver um método .keys(), o fará: para k, v em E: D[k] = v Em ambos os casos, isso é seguido por: para k em F: D[k] = F[k]
values

clear 

clear() -> None.  Remove all items from D.

copy 

copy() -> a shallow copy of D

dump

Despeja o conteúdo do trabalho em um arquivo no formato YAML.

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

Parâmetros

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

O caminho local ou fluxo de arquivos para o qual gravar o conteúdo YAML. Se dest for um caminho de arquivo, um novo arquivo será criado. Se dest for um arquivo aberto, o arquivo será gravado diretamente.

kwargs
dict

Argumentos adicionais a serem passados para o serializador YAML.

Exceções

FileExistsError

Gerado se dest for um caminho de arquivo e o arquivo já existir.

IOError

Gerado se dest for um arquivo aberto e o arquivo não for gravável.

fromkeys

Crie um novo dicionário com chaves de iteráveis e valores definidos como valor.

fromkeys(value=None, /)

Parâmetros

type
Obrigatório
iterable
Obrigatório
value
valor padrão: None

get

Retorne o valor da chave se a chave estiver no dicionário, caso contrário, padrão.

get(key, default=None, /)

Parâmetros

key
Obrigatório
default
valor padrão: None

items 

items() -> a set-like object providing a view on D's items

keys 

keys() -> a set-like object providing a view on D's keys

pop

Se a chave não for encontrada, retorne o padrão se for fornecida; caso contrário, gere um KeyError.

pop(k, [d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value.

popitem

Remova e retorne um par (chave, valor) como uma tupla de 2.

Os pares são retornados na ordem LIFO (última entrada, primeira saída). Aciona KeyError se o ditado estiver vazio.

popitem()

setdefault

Insira a chave com um valor padrão se a chave não estiver no dicionário.

Retorne o valor da chave se a chave estiver no dicionário, caso contrário, padrão.

setdefault(key, default=None, /)

Parâmetros

key
Obrigatório
default
valor padrão: None

update

Se E estiver presente e tiver um método .keys(), o fará: para k em E: D[k] = E[k] Se E estiver presente e não tiver um método .keys(), o fará: para k, v em E: D[k] = v Em ambos os casos, isso é seguido por: para k em F: D[k] = F[k]

update([E], **F) -> None.  Update D from dict/iterable E and F.

values 

values() -> an object providing a view on D's values

Atributos

base_path

O caminho base do recurso.

Retornos

O caminho base do recurso.

Tipo de retorno

str

component

Id ou instância do componente/trabalho do pipeline a ser executado para a etapa.

Retornos

Id ou instância do componente/trabalho do pipeline.

Tipo de retorno

Union[str, Component]

creation_context

O contexto de criação do recurso.

Retornos

Os metadados de criação do recurso.

Tipo de retorno

Optional[SystemData]

id

A ID do recurso.

Retornos

A ID global do recurso, uma ID do ARM (Resource Manager do Azure).

Tipo de retorno

Optional[str]

inputs

Obtenha as entradas do objeto .

Retornos

Um dicionário que contém as entradas do objeto .

Tipo de retorno

Dict[str, Union[Input, str, bool, int, float]]

log_files

Arquivos de saída do trabalho.

Retornos

O dicionário de nomes de log e URLs.

Tipo de retorno

Optional[Dict[str, str]]

name

Obtenha o nome do nó.

Retornos

O nome do nó.

Tipo de retorno

str

outputs

Obtenha as saídas do objeto .

Retornos

Um dicionário que contém as saídas do objeto .

Tipo de retorno

Dict[str, Union[str, Output]]

settings

Configurações do pipeline.

Observação: as configurações só estão disponíveis quando o nó é criado como um trabalho. ou seja, ml_client.jobs.create_or_update(node).

Retornos

Configurações do pipeline.

Tipo de retorno

PipelineJobSettings

status

O status do trabalho.

Os valores comuns retornados incluem "Running", "Completed" e "Failed". Todos os valores possíveis são:

  • NotStarted - Esse é um estado temporário em que os objetos Run do lado do cliente estão antes do envio na nuvem.

  • Starting – A Execução começou a ser processada na nuvem. O chamador tem uma ID de execução neste ponto.

  • Provisionamento – a computação sob demanda está sendo criada para um determinado envio de trabalho.

  • Preparação – o ambiente de execução está sendo preparado e está em um dos dois estágios:

    • Build de imagem do Docker

    • conda environment setup

  • Enfileirado – o trabalho está na fila no destino de computação. Por exemplo, no BatchAI, o trabalho está em um estado enfileirado

    enquanto aguarda que todos os nós solicitados estejam prontos.

  • Em execução – o trabalho começou a ser executado no destino de computação.

  • Finalização – a execução do código do usuário foi concluída e a execução está em estágios pós-processamento.

  • CancelRequested – O cancelamento foi solicitado para o trabalho.

  • Concluído – a execução foi concluída com êxito. Isso inclui a execução e a execução do código do usuário

    estágios de pós-processamento.

  • Failed – A execução falhou. Normalmente, a propriedade de Erro em uma execução fornecerá detalhes sobre o motivo.

  • Canceled – Segue uma solicitação de cancelamento e indica que a execução foi cancelada com êxito.

  • NotResponding – Para execuções que têm Pulsações habilitadas, nenhuma pulsação foi enviada recentemente.

Retornos

Status do trabalho.

Tipo de retorno

Optional[str]

studio_url

Ponto de extremidade do estúdio do Azure ML.

Retornos

A URL para a página de detalhes do trabalho.

Tipo de retorno

Optional[str]

type

O tipo do trabalho.

Retornos

O tipo do trabalho.

Tipo de retorno

Optional[str]