InferenceConfig Classe
- Herança
-
builtins.objectInferenceConfig
Construtor
InferenceConfig(entry_script, runtime=None, conda_file=None, extra_docker_file_steps=None, source_directory=None, enable_gpu=None, description=None, base_image=None, base_image_registry=None, cuda_version=None, environment=None)
Parâmetros
Name | Description |
---|---|
entry_script
Necessário
|
O caminho para um ficheiro local que contém o código a executar para a imagem. |
runtime
|
O runtime a utilizar para a imagem. Os runtimes suportados atuais são "spark-py" e "python". Default value: None
|
conda_file
|
O caminho para um ficheiro local que contém uma definição de ambiente conda a utilizar para a imagem. Default value: None
|
extra_docker_file_steps
|
O caminho para um ficheiro local que contém passos adicionais do Docker a executar ao configurar a imagem. Default value: None
|
source_directory
|
O caminho para a pasta que contém todos os ficheiros para criar a imagem. Default value: None
|
enable_gpu
|
Indica se pretende ativar o suporte de GPU na imagem. A imagem de GPU tem de ser utilizada nos Serviços do Microsoft Azure, como Azure Container Instances, Computação do Azure Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Azure Kubernetes Service. A predefinição é Falso. Default value: None
|
description
|
Uma descrição para dar esta imagem. Default value: None
|
base_image
|
Uma imagem personalizada a ser utilizada como imagem de base. Se não for dada nenhuma imagem de base, a imagem de base será utilizada com base num determinado parâmetro de runtime. Default value: None
|
base_image_registry
|
O registo de imagens que contém a imagem de base. Default value: None
|
cuda_version
|
A Versão do CUDA a instalar para imagens que precisam de suporte de GPU. A imagem de GPU tem de ser utilizada nos Serviços do Microsoft Azure, como Azure Container Instances, Computação do Azure Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Azure Kubernetes Service. As versões suportadas são 9.0, 9.1 e 10.0.
Se Default value: None
|
environment
|
Um objeto de ambiente a utilizar para a implementação. O ambiente não tem de ser registado. Forneça este parâmetro ou os outros parâmetros, mas não ambos. Os parâmetros individuais NÃO servirão como uma substituição para o objeto de ambiente. As exceções incluem Default value: None
|
entry_script
Necessário
|
O caminho para um ficheiro local que contém o código a executar para a imagem. |
runtime
Necessário
|
O runtime a utilizar para a imagem. Os runtimes suportados atuais são "spark-py" e "python". |
conda_file
Necessário
|
O caminho para um ficheiro local que contém uma definição de ambiente conda a utilizar para a imagem. |
extra_docker_file_steps
Necessário
|
O caminho para um ficheiro local que contém passos adicionais do Docker a executar ao configurar a imagem. |
source_directory
Necessário
|
O caminho para a pasta que contém todos os ficheiros para criar a imagem. |
enable_gpu
Necessário
|
Indica se pretende ativar o suporte de GPU na imagem. A imagem de GPU tem de ser utilizada nos Serviços do Microsoft Azure, como Azure Container Instances, Computação do Azure Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Azure Kubernetes Service. A predefinição é Falso. |
description
Necessário
|
Uma descrição para dar esta imagem. |
base_image
Necessário
|
Uma imagem personalizada a ser utilizada como imagem de base. Se não for dada nenhuma imagem de base, a imagem de base será utilizada com base num determinado parâmetro de runtime. |
base_image_registry
Necessário
|
O registo de imagens que contém a imagem de base. |
cuda_version
Necessário
|
A Versão do CUDA a instalar para imagens que precisam de suporte de GPU. A imagem de GPU tem de ser utilizada nos Serviços do Microsoft Azure, como Azure Container Instances, Computação do Azure Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Azure Kubernetes Service. As versões suportadas são 9.0, 9.1 e 10.0.
Se |
environment
Necessário
|
Um objeto de ambiente a utilizar para a implementação. O ambiente não tem de ser registado. Forneça este parâmetro ou os outros parâmetros, mas não ambos. Os parâmetros individuais NÃO servirão como uma substituição para o objeto de ambiente. As exceções incluem |
Observações
O exemplo seguinte mostra como criar um objeto InferenceConfig e utilizá-lo para implementar um modelo.
from azureml.core.model import InferenceConfig
from azureml.core.webservice import AciWebservice
service_name = 'my-custom-env-service'
inference_config = InferenceConfig(entry_script='score.py', environment=environment)
aci_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)
service = Model.deploy(workspace=ws,
name=service_name,
models=[model],
inference_config=inference_config,
deployment_config=aci_config,
overwrite=True)
service.wait_for_deployment(show_output=True)
Variáveis
Name | Description |
---|---|
entry_script
|
O caminho para um ficheiro local que contém o código a executar para a imagem. |
runtime
|
O runtime a utilizar para a imagem. Os runtimes suportados atuais são "spark-py" e "python". |
conda_file
|
O caminho para um ficheiro local que contém uma definição de ambiente conda a utilizar para a imagem. |
extra_docker_file_steps
|
O caminho para um ficheiro local que contém passos adicionais do Docker a executar ao configurar a imagem. |
source_directory
|
O caminho para a pasta que contém todos os ficheiros para criar a imagem. |
enable_gpu
|
Indica se pretende ativar o suporte de GPU na imagem. A imagem de GPU tem de ser utilizada nos Serviços do Microsoft Azure, como Azure Container Instances, Computação do Azure Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Azure Kubernetes Service. |
azureml.core.model.InferenceConfig.description
|
Uma descrição para dar esta imagem. |
base_image
|
Uma imagem personalizada a ser utilizada como imagem de base. Se não for dada nenhuma imagem de base, a imagem de base será utilizada com base num determinado parâmetro de runtime. |
base_image_registry
|
O registo de imagens que contém a imagem de base. |
cuda_version
|
A versão do CUDA a instalar para imagens que precisam de suporte de GPU. A imagem de GPU tem de ser utilizada nos Serviços do Microsoft Azure, como Azure Container Instances, Computação do Azure Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Azure Kubernetes Service. As versões suportadas são 9.0, 9.1 e 10.0.
Se |
azureml.core.model.InferenceConfig.environment
|
Um objeto de ambiente a utilizar para a implementação. O ambiente não tem de ser registado. Forneça este parâmetro ou os outros parâmetros, mas não ambos. Os parâmetros individuais NÃO servirão como uma substituição para o objeto de ambiente. As exceções incluem |
Métodos
build_create_payload |
Crie o payload de criação para a imagem contentor. |
build_profile_payload |
Crie o payload de criação de perfis para o pacote Modelo. |
validate_configuration |
Verifique se os valores de configuração especificados são válidos. Gera uma WebserviceException falha na validação if. |
validation_script_content |
Verifique se a sintaxe do script de classificação é válida com ast.parse. Gera uma UserErrorException falha na validação if. |
build_create_payload
Crie o payload de criação para a imagem contentor.
build_create_payload(workspace, name, model_ids)
Parâmetros
Name | Description |
---|---|
workspace
Necessário
|
O objeto da área de trabalho no qual criar a imagem. |
name
Necessário
|
O nome da imagem. |
model_ids
Necessário
|
Uma lista de IDs de modelo para empacotar na imagem. |
Devoluções
Tipo | Description |
---|---|
O payload de criação da imagem de contentor. |
Exceções
Tipo | Description |
---|---|
build_profile_payload
Crie o payload de criação de perfis para o pacote Modelo.
build_profile_payload(profile_name, input_data=None, workspace=None, models=None, dataset_id=None, container_resource_requirements=None, description=None)
Parâmetros
Name | Description |
---|---|
profile_name
Necessário
|
O nome da execução da criação de perfis. |
input_data
|
Os dados de entrada para criação de perfis. Default value: None
|
workspace
|
Um objeto de Área de Trabalho no qual criar o perfil do modelo. Default value: None
|
models
|
Uma lista de objetos de modelo. Pode ser uma lista vazia. Default value: None
|
dataset_id
|
ID associado ao conjunto de dados que contém dados de entrada para a execução de criação de perfis. Default value: None
|
container_resource_requirements
|
requisitos de recursos de contentor para a maior instância na qual o modelo vai ser implementado Default value: None
|
description
|
Descrição a associar à execução da criação de perfis. Default value: None
|
Devoluções
Tipo | Description |
---|---|
Payload do perfil de modelo |
Exceções
Tipo | Description |
---|---|
validate_configuration
Verifique se os valores de configuração especificados são válidos.
Gera uma WebserviceException falha na validação if.
validate_configuration()
Exceções
Tipo | Description |
---|---|
validation_script_content
Verifique se a sintaxe do script de classificação é válida com ast.parse.
Gera uma UserErrorException falha na validação if.
validation_script_content()
Exceções
Tipo | Description |
---|---|