Поделиться через

ContainerImage Класс

  • Ссылка

Представляет образ контейнера, в настоящее время только для образов Docker.

Использовать этот класс НЕ РЕКОМЕНДУЕТСЯ. Используйте вместо этого класс Environment.

Образ содержит зависимости, необходимые для выполнения модели, в том числе:

  • Среда выполнения

  • Определения среды Python, указанные в файле Conda

  • Возможность включения поддержки GPU

  • Пользовательский файл Docker для конкретных команд выполнения

Конструктор изображений.

Использовать этот класс НЕ РЕКОМЕНДУЕТСЯ. Используйте вместо этого класс Environment.

Конструктор изображений используется для получения облачного представления объекта Image, связанного с предоставленной рабочей областью. Возвращает экземпляр дочернего класса, соответствующий конкретному типу извлеченного объекта Image.

Наследование
Image
ContainerImage

Конструктор

ContainerImage(workspace, name=None, id=None, tags=None, properties=None, version=None)

Параметры

Имя Описание
workspace
Обязательно
Workspace

Объект рабочей области, содержащий извлекаемый образ
name
str

Имя получаемого образа. Возвращает последнюю версию, если она существует

Default value: None
id
str

Конкретный идентификатор извлекаемого образа. (идентификатор — ":")

Default value: None
tags
list

Фильтрация результатов будет осуществляться по указанному списку: "ключ" или "[ключ, значение]". Например: ["ключ", ["ключ2", "ключ2 значение"]]

Default value: None
properties
list

Фильтрация результатов будет осуществляться по указанному списку: "ключ" или "[ключ, значение]". Например: ["ключ", ["ключ2", "ключ2 значение"]]

Default value: None
version
str

Если указаны и имя, и версия, будет возвращена конкретная версия образа.

Default value: None

Комментарии

ContainerImage извлекается с помощью конструктора класса Image путем передачи имени или идентификатора ранее созданного ContainerImage. В следующем примере кода показано извлечение образа из рабочей области с помощью имени и идентификатора.


   container_image_from_name = Image(workspace, name="image-name")
   container_image_from_id = Image(workspace, id="image-id")

Чтобы создать новую конфигурацию образа для использования в развертывании, создайте объект ContainerImageConfig, как показано в следующем примере кода:


   from azureml.core.image import ContainerImage

   image_config = ContainerImage.image_configuration(execution_script="score.py",
                                                    runtime="python",
                                                    conda_file="myenv.yml",
                                                    description="image for model",
                                                    cuda_version="9.0"
                                                    )

Методы

image_configuration

Создание и возврат объекта ContainerImageConfig.

Эта функция принимает параметры, определяющие, как модель должна выполняться в веб- службе, а также конкретную среду и зависимости, необходимые для осуществления выполнения.
run

Локальное выполнение образа с заданными входными данными.

Для работы необходимо установить и запустить Docker. Этот метод будет работать только на ЦП, так как образ с поддержкой GPU можно запускать только в службах Microsoft Azure.
serialize

Преобразование этого объекта ContainerImage в сериализованный словарь JSON.

image_configuration

Создание и возврат объекта ContainerImageConfig.

Эта функция принимает параметры, определяющие, как модель должна выполняться в веб- службе, а также конкретную среду и зависимости, необходимые для осуществления выполнения.

static image_configuration(execution_script, runtime, conda_file=None, docker_file=None, schema_file=None, dependencies=None, enable_gpu=None, tags=None, properties=None, description=None, base_image=None, base_image_registry=None, cuda_version=None)

Параметры

Имя Описание
execution_script
Обязательно
str

Путь к локальному файлу Python, содержащему код, выполняемый для образа. Должна содержать обе функции, init() и run(input_data), которые определяют этапы выполнения модели для веб-службы.
runtime
Обязательно
str

Среда выполнения, используемая для образа. Текущие поддерживаемые среды выполнения: spark-py и python.
conda_file
str

Путь к локальному YML-файлу, содержащему определение среды Conda, который нужно использовать для образа.

Default value: None
docker_file
str

Путь к локальному файлу, содержащему дополнительные этапы Docker для выполнения при настройке образа.

Default value: None
schema_file
str

Путь к локальному файлу, содержащему схему веб-службы для использования при развертывании образа. Используется для создания спецификаций Swagger для развертывания модели.

Default value: None
dependencies
list[str]

Список путей к дополнительным файлам и папкам, которые должен запустить образ.

Default value: None
enable_gpu
bool

Указывает, следует ли включить поддержку GPU в образе. Образ GPU должен использоваться службами Microsoft Azure, такими как Экземпляры контейнеров Azure, Вычислительная среда Машинного обучения Azure, Виртуальные машины Azure и Служба Azure Kubernetes. Значение по умолчанию — False.

Default value: None
tags
dict[str, str]

Словарь тегов значений ключа для предоставления этому образу.

Default value: None
properties
dict[str, str]

Словарь свойств значений ключа для предоставления этому образу. Эти свойства нельзя изменить после развертывания, однако можно добавить новые пары "ключ-значение".

Default value: None
description
str

Текстовое описание для предоставления этому образу.

Default value: None
base_image
str

Пользовательский образ, который нужно использовать в качестве базового. Если базовый образ не задан, то будет использоваться базовый образ на основе заданного параметра среды выполнения.

Default value: None
base_image_registry
ContainerRegistry

Реестр образов, содержащий базовый образ.

Default value: None
cuda_version
str

Версия CUDA, которую нужно установить для образов, требующих поддержки GPU. Образ GPU должен использоваться службами Microsoft Azure, такими как Экземпляры контейнеров Azure, Вычислительная среда Машинного обучения Azure, Виртуальные машины Azure и Служба Azure Kubernetes. Поддерживаются версии 9.0, 9.1 и 10.0. Если задано значение 'enable_gpu', по умолчанию используется версия '9.1'.

Default value: None

Возвращаемое значение

Тип Описание
ContainerImageConfig

Объект конфигурации для использования при создании образа.

Исключения

Тип Описание
WebserviceException

run

Локальное выполнение образа с заданными входными данными.

Для работы необходимо установить и запустить Docker. Этот метод будет работать только на ЦП, так как образ с поддержкой GPU можно запускать только в службах Microsoft Azure.

run(input_data)

Параметры

Имя Описание
input_data
Обязательно
<xref:varies>

Входные данные для передачи в образ при выполнении

Возвращаемое значение

Тип Описание
<xref:varies>

Результаты выполнения образа.

Исключения

Тип Описание
WebserviceException

serialize

Преобразование этого объекта ContainerImage в сериализованный словарь JSON.

serialize()

Возвращаемое значение

Тип Описание
dict

Представление JSON этого ContainerImage.

Исключения

Тип Описание
WebserviceException