Model Класс

Ссылка

Представляет результат обучающих прогонов машинного обучения.

Модель — это результат обучающего прогона машинного обучения Microsoft Azure Run или другого процесса обучения модели за пределами Azure. Независимо от того, как создается модель, ее можно зарегистрировать в рабочей области, где она будет представлена с помощью имени и версии. С помощью класса модели можно упаковывать модели для использования с Docker, развертывать их в качестве конечной точки для прогнозирования в реальном времени и использовать эту точку для запросов на вывод.

Полное руководство по созданию и использованию моделей и управлению ими см. в статье Обучение модели классификации изображений с помощью данных MNIST и моделей scikit-learn, использующих Машинное обучение Microsoft Azure.

Конструктор модели.

Конструктор модели используется для получения облачного представления объекта Model, связанного с предоставленной рабочей областью. Необходимо указать имя или идентификатор.

Наследование: builtins.object

Model

Конструктор

Model(workspace, name=None, id=None, tags=None, properties=None, version=None, run_id=None, model_framework=None, expand=True, **kwargs)

Параметры

Имя	Описание
workspace Обязательно	Workspace Объект рабочей области, содержащий извлекаемую модель.
name	str Имя извлекаемой модели. Возвращает последнюю модель с указанным именем, если она существует. Default value: None
id	str Идентификатор извлекаемой модели. Возвращает модель с указанным идентификатором, если она существует. Default value: None
tags	list Необязательный список тегов, используемых для фильтрации возвращаемых результатов. Результаты фильтруются по указанному списку, в котором выполняется поиск по параметрам "ключ" или "[ключ, значение]". Например: ["ключ", ["ключ2", "ключ2 значение"]] Default value: None
properties	list Необязательный список свойств, используемых для фильтрации возвращаемых результатов. Результаты фильтруются по указанному списку, в котором выполняется поиск по параметрам "ключ" или "[ключ, значение]". Например: ["ключ", ["ключ2", "ключ2 значение"]] Default value: None
version	int Версия возвращаемой модели. При указании вместе с параметром `name` возвращает конкретную версию указанной именованной модели, если она существует. Если параметр `version` опущен, возвращает последнюю версию модели. Default value: None
run_id	str Необязательный идентификатор, используемый для фильтрации возвращаемых результатов. Default value: None
model_framework	str Необязательное имя платформы, используемое для фильтрации возвращаемых результатов. Если указано, возвращает результаты для моделей, соответствующих указанной платформе. Сведения о допустимых значениях приведены в Framework. Default value: None
workspace Обязательно	Workspace Объект рабочей области, содержащий извлекаемую модель.
name Обязательно	str Имя извлекаемой модели. Возвращает последнюю модель с указанным именем, если она существует.
id Обязательно	str Идентификатор извлекаемой модели. Возвращает модель с указанным идентификатором, если она существует.
tags Обязательно	list Необязательный список тегов, используемых для фильтрации возвращаемых результатов. Результаты фильтруются по указанному списку, в котором выполняется поиск по параметрам "ключ" или "[ключ, значение]". Например: ["ключ", ["ключ2", "ключ2 значение"]]
properties Обязательно	list Необязательный список свойств, используемых для фильтрации возвращаемых результатов. Результаты фильтруются по указанному списку, в котором выполняется поиск по параметрам "ключ" или "[ключ, значение]". Например: ["ключ", ["ключ2", "ключ2 значение"]]
version Обязательно	int Версия возвращаемой модели. При указании вместе с параметром `name` возвращает конкретную версию указанной именованной модели, если она существует. Если параметр `version` опущен, возвращает последнюю версию модели.
run_id Обязательно	str Необязательный идентификатор, используемый для фильтрации возвращаемых результатов.
model_framework Обязательно	str Необязательное имя платформы, используемое для фильтрации возвращаемых результатов. Если указано, возвращает результаты для моделей, соответствующих указанной платформе. Сведения о допустимых значениях приведены в Framework.
expand	bool При значении True будут возвращаться модели со всеми заполненными подсвойствами, например запуском, набором данных и экспериментом. Default value: True

Конструктор модели используется для извлечения облачного представления объекта модели, связанного с указанной рабочей областью. Для извлечения моделей необходимо указать по крайней мере имя или идентификатор, но существуют также другие варианты фильтрации, включая теги, свойства, идентификаторы запуска и платформы.


   from azureml.core.model import Model
   model = Model(ws, 'my_model_name')

В следующем примере показано, как извлечь определенную версию модели.


   from azureml.core.model import Model
   model = Model(ws, 'my_model_name', version=1)

Регистрация модели создает логический контейнер для одного или нескольких файлов, составляющих эту модель. Вместе с содержимым файла модели в зарегистрированной модели также будут храниться метаданные модели, включая описание модели, теги и сведения о платформе, которые будут полезны при управлении моделями в рабочей области и их развертывании. С помощью тегов, например, можно классифицировать модели и применять фильтры при составлении списка моделей в рабочей области. После регистрации вы сможете скачать или развернуть зарегистрированную модель и получить все зарегистрированные файлы и метаданные.

В следующем примере показано, как зарегистрировать модель с указанием тегов и описания.


   from azureml.core.model import Model

   model = Model.register(model_path="sklearn_regression_model.pkl",
                          model_name="sklearn_regression_model",
                          tags={'area': "diabetes", 'type': "regression"},
                          description="Ridge regression model to predict diabetes",
                          workspace=ws)

Полный пример можно найти по адресу: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/deployment/deploy-to-local/register-model-deploy-local-advanced.ipynb

В следующем примере показано, как зарегистрировать модель с указанием платформы, наборов входных и выходных данных и конфигурации ресурсов.


   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)

В разделе Переменные перечислены атрибуты локального представления облачного объекта модели. Эти переменные должны считаться доступными только для чтения. Изменение их значений не будет отражено в соответствующем облачном объекте.

Переменные

Имя	Описание
created_by	dict Пользователь, создавший модель.
created_time	datetime Когда модель была создана.
azureml.core.Model.description	Описание объекта модели.
azureml.core.Model.id	Идентификатор модели. Он имеет вид <имя модели>:<версия модели>.
mime_type	str Тип MIME модели.
azureml.core.Model.name	Имя модели.
model_framework	str Платформа модели.
model_framework_version	str Версия платформы модели.
azureml.core.Model.tags	Словарь тегов для объекта модели.
azureml.core.Model.properties	Словарь свойств значений ключа для модели. Эти свойства нельзя изменить после регистрации, однако можно добавить новые пары "ключ-значение".
unpack	bool Указывает, должна ли модель быть распакована (освобождена от оболочки) при извлечении в локальный контекст.
url	str Расположение URL-адреса модели.
azureml.core.Model.version	Версия модели.
azureml.core.Model.workspace	Рабочая область, содержащая модель.
azureml.core.Model.experiment_name	Имя эксперимента, создавшего модель.
azureml.core.Model.run_id	Идентификатор запуска, создавшего модель.
parent_id	str Идентификатор родительской модели этой модели.
derived_model_ids	list[str] Список идентификаторов моделей, производных от этой модели.
resource_configuration	ResourceConfiguration ResourceConfiguration для этой модели. Используется для профилирования.

Методы

add_dataset_references	Связывает предоставленные наборы данных с этой моделью.
add_properties	Добавляет пару "ключ-значение" в словарь свойств этой модели.
add_tags	Добавляет пару "ключ-значение" в словарь тегов этой модели.
delete	Удаляет эту модель из связанной с ней рабочей области.
deploy	Развертывает веб-службу из нулевого или большего количества объектов Model. Итоговая веб-служба — это конечная точка для прогнозирования в реальном времени, которую можно использовать для запросов на вывод. Функция модели `deploy` аналогична функции `deploy` класса Webservice, но не регистрирует модели. Используйте функцию модели `deploy` при наличии объектов модели, которые уже зарегистрированы.
deserialize	Преобразует объект JSON в объект модели. Преобразование завершается сбоем, если указанна не та рабочая область, в которой зарегистрирована данная модель.
download	Загрузка модели в целевой каталог локальной файловой системы.
get_model_path	Возвращает путь к модели. Функция будет искать модель в следующих расположениях. Если `version` имеет значение None (Нет): Скачивает данные из удаленного расположения в кэш (если указана рабочая область) Загружает данные из кэша azureml-models/$MODEL_NAME/$LATEST_VERSION/ ./$MODEL_NAME Если значение `version` отлично от None (Нет): Загружает данные из кэша azureml-models/$MODEL_NAME/$SPECIFIED_VERSION/ Скачивает данные из удаленного расположения в кэш (если указана рабочая область)
get_sas_urls	Возвращает словарь пар "ключ-значение", содержащих имена файлов и соответствующие URL-адреса SAS.
list	Получает список всех моделей, связанных с указанной рабочей областью, с дополнительными фильтрами.
package	Создание пакета модели в виде образа Docker или контекста сборки Dockerfile.
print_configuration	Выводит конфигурацию пользователя.
profile	Профили модели для получения рекомендаций по потребностям в ресурсах. Это длительная операция, которая может занять до 25 минут в зависимости от размера набора данных.
register	Регистрирует модель в указанной рабочей области.
remove_tags	Удаление указанных ключей из словаря тегов этой модели.
serialize	Преобразует эту модель в сериализованный словарь JSON.
update	Выполняет обновление модели на месте. Существующие значения указанных параметров заменяются.
update_tags_properties	Обновление тегов и свойств модели.

add_dataset_references

Связывает предоставленные наборы данных с этой моделью.

add_dataset_references(datasets)

Параметры

Имя	Описание
datasets Обязательно	list[tuple(<xref:str :> (Dataset или DatasetSnapshot))] Список кортежей, представляющих связывание назначения набора данных с объектом DataSet.

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

add_properties

Добавляет пару "ключ-значение" в словарь свойств этой модели.

add_properties(properties)

Параметры

Имя	Описание
properties Обязательно	dict(<xref:str : str>) Словарь свойств для добавления.

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

add_tags

Добавляет пару "ключ-значение" в словарь тегов этой модели.

add_tags(tags)

Параметры

Имя	Описание
tags Обязательно	dict(<xref:{str : str}>) Словарь тегов для добавления.

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

delete

Удаляет эту модель из связанной с ней рабочей области.

delete()

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

deploy

Развертывает веб-службу из нулевого или большего количества объектов Model.

Итоговая веб-служба — это конечная точка для прогнозирования в реальном времени, которую можно использовать для запросов на вывод. Функция модели deploy аналогична функции deploy класса Webservice, но не регистрирует модели. Используйте функцию модели deploy при наличии объектов модели, которые уже зарегистрированы.

static deploy(workspace, name, models, inference_config=None, deployment_config=None, deployment_target=None, overwrite=False, show_output=False)

Параметры

Имя	Описание
workspace Обязательно	Workspace Объект рабочей области для связывания c веб-службой.
name Обязательно	str Имя для предоставления развернутой службы. Должно быть уникальным для соответствующей рабочей области, должно состоять только из строчных букв, цифр и дефисов, начинаться с буквы и содержать от 3 до 32 символов.
models Обязательно	list[Model] Список объектов модели. Может быть пустым списком.
inference_config	InferenceConfig Объект InferenceConfig, используемый для определения требуемых свойств модели. Default value: None
deployment_config	WebserviceDeploymentConfiguration Значение WebserviceDeploymentConfiguration, используемое для настройки веб-службы. Если оно не указано, будет использоваться пустой объект конфигурации, основанный на нужном целевом объекте. Default value: None
deployment_target	ComputeTarget ComputeTarget, где будет развернута веб-служба. Так как с Экземплярами контейнеров Azure не связан объект ComputeTarget, оставьте для этого параметра значение None (Нет) для развертывания в Экземплярах контейнеров Azure. Default value: None
overwrite	bool Указывает, следует ли перезаписывать существующую службу, если служба с указанным именем уже существует. Default value: False
show_output	bool Указывает, следует ли отображать ход выполнения развертывания службы. Default value: False

Возвращаемое значение

Тип	Описание
Webservice	Объект веб-службы, соответствующий развернутой веб-службе.

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

deserialize

Преобразует объект JSON в объект модели.

Преобразование завершается сбоем, если указанна не та рабочая область, в которой зарегистрирована данная модель.

static deserialize(workspace, model_payload)

Параметры

Имя	Описание
workspace Обязательно	Workspace Объект рабочей области, в которой зарегистрирована модель.
model_payload Обязательно	dict Объект JSON для преобразования в объект модели.

Возвращаемое значение

Тип	Описание
Model	Представление модели указанного объекта JSON.

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

download

Загрузка модели в целевой каталог локальной файловой системы.

download(target_dir='.', exist_ok=False, exists_ok=None)

Параметры

Имя	Описание
target_dir	str Путь к каталогу, в который будет загружена модель. Значение по умолчанию — ".". Default value: .
exist_ok	bool Указывает, следует ли заменить скачанные каталоги или файлы, если они существуют. Значение по умолчанию — False. Default value: False
exists_ok	bool НЕ РЕКОМЕНДУЕТСЯ. Используйте команду `exist_ok`. Default value: None

Возвращаемое значение

Тип	Описание
str	Путь к файлу или папке модели.

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

get_model_path

Возвращает путь к модели.

Функция будет искать модель в следующих расположениях.

Если version имеет значение None (Нет):

Скачивает данные из удаленного расположения в кэш (если указана рабочая область)
Загружает данные из кэша azureml-models/$MODEL_NAME/$LATEST_VERSION/
./$MODEL_NAME

Если значение version отлично от None (Нет):

Загружает данные из кэша azureml-models/$MODEL_NAME/$SPECIFIED_VERSION/
Скачивает данные из удаленного расположения в кэш (если указана рабочая область)

static get_model_path(model_name, version=None, _workspace=None)

Параметры

Имя	Описание
model_name Обязательно	str Имя извлекаемой модели.
version	int Версия модели для извлечения. По умолчанию используется последняя версия. Default value: None
_workspace	Workspace Рабочая область, из которой извлекается модель. Не может использоваться удаленно. Если не указана, выполняется поиск только в локальном кэше. Default value: None

Возвращаемое значение

Тип	Описание
str	Путь на диске к модели.

Исключения

Тип	Описание
ModelNotFoundException

get_sas_urls

Возвращает словарь пар "ключ-значение", содержащих имена файлов и соответствующие URL-адреса SAS.

get_sas_urls()

Возвращаемое значение

Тип	Описание
dict	Словарь пар "ключ-значение", содержащих имена файлов и соответствующие URL-адреса SAS

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

list

Получает список всех моделей, связанных с указанной рабочей областью, с дополнительными фильтрами.

static list(workspace, name=None, tags=None, properties=None, run_id=None, latest=False, dataset_id=None, expand=True, page_count=255, model_framework=None)

Параметры

Имя	Описание
workspace Обязательно	Workspace Объект рабочей области, из которого извлекаются модели.
name	str Если он указан, будут возвращены модели только с указанным именем, если таковые имеются. Default value: None
tags	list Фильтрация будет осуществляться по указанному списку: "ключ" или "[ключ, значение]". Например: ["ключ", ["ключ2", "ключ2 значение"]] Default value: None
properties	list Фильтрация будет осуществляться по указанному списку: "ключ" или "[ключ, значение]". Например: ["ключ", ["ключ2", "ключ2 значение"]] Default value: None
run_id	str Фильтрация будет осуществляться по указанному идентификатору запуска. Default value: None
latest	bool При значении True будут возвращаться только модели с последней версией. Default value: False
dataset_id	str Фильтрация будет осуществляться по указанному идентификатору набора данных. Default value: None
expand	bool При значении True будут возвращаться модели со всеми заполненными подсвойствами, например запуском, набором данных и экспериментом. Значение False должно ускорить выполнение метода list() в случае многих моделей. Default value: True
page_count	int Число элементов для извлечения, которые разместятся на одной странице. В настоящее время поддерживаются значения до 255. Значение по умолчанию — 255. Default value: 255
model_framework	str Если задано это значение, будут возвращаться модели только с указанной платформой, если таковые имеются. Default value: None

Возвращаемое значение

Тип	Описание
list[Model]	Список моделей, при необходимости отфильтрованный.

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

package

Создание пакета модели в виде образа Docker или контекста сборки Dockerfile.

static package(workspace, models, inference_config=None, generate_dockerfile=False, image_name=None, image_label=None)

Параметры

Имя	Описание
workspace Обязательно	Workspace Рабочая область, в которой создается пакет.
models Обязательно	list[Model] Список объектов модели для включения в пакет. Может быть пустым списком.
inference_config	InferenceConfig Объект InferenceConfig для настройки операции моделей. Должен включать объект среды. Default value: None
generate_dockerfile	bool Следует ли создавать файл Dockerfile, который можно запускать локально вместо сборки образа. Default value: False
image_name	str При сборке образа имя полученного образа. Default value: None
image_label	str При сборке образа метка полученного образа. Default value: None

Возвращаемое значение

Тип	Описание
ModelPackage	Объект ModelPackage.

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

print_configuration

Выводит конфигурацию пользователя.

static print_configuration(models, inference_config, deployment_config, deployment_target)

Параметры

Имя	Описание
models Обязательно	list[Model] Список объектов модели. Может быть пустым списком.
inference_config Обязательно	InferenceConfig Объект InferenceConfig, используемый для определения требуемых свойств модели.
deployment_config Обязательно	WebserviceDeploymentConfiguration Значение WebserviceDeploymentConfiguration, используемое для настройки веб-службы.
deployment_target Обязательно	ComputeTarget ComputeTarget, где будет развернута веб-служба.

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

profile

Профили модели для получения рекомендаций по потребностям в ресурсах.

Это длительная операция, которая может занять до 25 минут в зависимости от размера набора данных.

static profile(workspace, profile_name, models, inference_config, input_dataset, cpu=None, memory_in_gb=None, description=None)

Параметры

Имя	Описание
workspace Обязательно	Workspace Объект рабочей области, в котором необходимо профилировать модель.
profile_name Обязательно	str Имя запуска профилирования.
models Обязательно	list[Model] Список объектов модели. Может быть пустым списком.
inference_config Обязательно	InferenceConfig Объект InferenceConfig, используемый для определения требуемых свойств модели.
input_dataset Обязательно	Dataset Входной набор данных для профилирования. Входной набор данных должен иметь один столбец, а примеры входных данных должны быть в строковом формате.
cpu	float Количество ядер ЦП, используемых в наибольшем тестовом экземпляре. В настоящее время поддерживаются значения до 3,5. Default value: None
memory_in_gb	float Объем памяти (в ГБ), используемой в наибольшем тестовом экземпляре. Может выражаться десятичным числом. В настоящее время поддерживаются значения до 15,0. Default value: None
description	str Описание, связываемое с сеансом профилирования. Default value: None

Возвращаемое значение

Тип	Описание
ModelProfile

Исключения

Тип	Описание
<xref:azureml.exceptions.WebserviceException>, <xref:azureml.exceptions.UserErrorException>

register

Регистрирует модель в указанной рабочей области.

static register(workspace, model_path, model_name, tags=None, properties=None, description=None, datasets=None, model_framework=None, model_framework_version=None, child_paths=None, sample_input_dataset=None, sample_output_dataset=None, resource_configuration=None)

Параметры

Имя	Описание
workspace Обязательно	Workspace Рабочая область, в которой регистрируется модель.
model_path Обязательно	str Путь в локальной файловой системе, в которой находятся ресурсы модели. Это может быть прямой указатель на один файл или папку. При указании на папку с помощью параметра `child_paths` для объединения в качестве объекта модели можно задать отдельные файлы, а не все содержимое папки.
model_name Обязательно	str Имя, с которым регистрируется модель.
tags	dict(<xref:{str : str}>) Необязательный словарь тегов значений ключа для назначения модели. Default value: None
properties	dict(<xref:{str : str}>) Необязательный словарь свойств значений ключа для назначения модели. Эти свойства нельзя изменить после создания модели, однако можно добавить новые пары "ключ-значение". Default value: None
description	str Текстовое описание модели. Default value: None
datasets	list[(str, AbstractDataset)] Список кортежей, в которых первый элемент описывает связь между набором данных и моделью, а второй элемент — это набор данных. Default value: None
model_framework	str Платформа зарегистрированной модели. Использование поддерживаемых системой констант из класса Framework позволяет упростить развертывание для некоторых популярных платформ. Default value: None
model_framework_version	str Версия платформы зарегистрированной модели. Default value: None
child_paths	list[str] Если значение задано в сочетании с `model_path` для папки, в пакет с объектом модели будут объединены только указанные файлы. Default value: None
sample_input_dataset	AbstractDataset Пример входного набора данных для зарегистрированной модели. Default value: None
sample_output_dataset	AbstractDataset Пример выходного набора данных для зарегистрированной модели. Default value: None
resource_configuration	ResourceConfiguration Конфигурация ресурсов для запуска зарегистрированной модели. Default value: None

Возвращаемое значение

Тип	Описание
Model	Объект зарегистрированной модели.

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

Вместе с содержимым файла модели в зарегистрированной модели также будут храниться метаданные модели, включая описание модели, теги и сведения о платформе, которые будут полезны при управлении моделями в рабочей области и их развертывании. С помощью тегов, например, можно классифицировать модели и применять фильтры при составлении списка моделей в рабочей области.

В следующем примере показано, как зарегистрировать модель с указанием тегов и описания.


   from azureml.core.model import Model

   model = Model.register(model_path="sklearn_regression_model.pkl",
                          model_name="sklearn_regression_model",
                          tags={'area': "diabetes", 'type': "regression"},
                          description="Ridge regression model to predict diabetes",
                          workspace=ws)

При наличии модели, созданной в результате запуска эксперимента, ее можно зарегистрировать непосредственно из объекта запуска без предварительного скачивания в локальный файл. Для этого используйте метод register_model в соответствии с документацией класса Run.

remove_tags

Удаление указанных ключей из словаря тегов этой модели.

remove_tags(tags)

Параметры

Имя	Описание
tags Обязательно	list[str] Список ключей для удаления

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

serialize

Преобразует эту модель в сериализованный словарь JSON.

serialize()

Возвращаемое значение

Тип	Описание
dict	Представление JSON этой модели

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

update

Выполняет обновление модели на месте.

Существующие значения указанных параметров заменяются.

update(tags=None, description=None, sample_input_dataset=None, sample_output_dataset=None, resource_configuration=None)

Параметры

Имя	Описание
tags	dict(<xref:{str : str}>) Словарь тегов, используемых для обновления модели. Эти теги заменяют существующие теги для модели. Default value: None
description	str Новое описание, используемое для модели. Это имя заменяет существующее имя. Default value: None
sample_input_dataset	AbstractDataset Пример входного набора данных для зарегистрированной модели. Этот образец входного набора данных заменяет существующий набор данных. Default value: None
sample_output_dataset	AbstractDataset Пример выходного набора данных для зарегистрированной модели. Этот пример выходного набора данных заменяет существующий набор данных. Default value: None
resource_configuration	ResourceConfiguration Конфигурация ресурсов, используемая для запуска зарегистрированной модели. Default value: None

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

update_tags_properties

Обновление тегов и свойств модели.

update_tags_properties(add_tags=None, remove_tags=None, add_properties=None)

Параметры

Имя	Описание
add_tags	dict(<xref:{str : str}>) Словарь тегов для добавления. Default value: None
remove_tags	list[str] Список имен тегов для удаления. Default value: None
add_properties	dict(<xref:{str : str}>) Словарь свойств для добавления. Default value: None

Исключения

Тип	Описание
WebserviceException

Поделиться через

Model Класс

Конструктор

Параметры

Комментарии

Переменные

Методы

add_dataset_references

Параметры

Исключения

add_properties

Параметры

Исключения

add_tags

Параметры

Исключения

delete

Исключения

deploy

Параметры

Возвращаемое значение

Исключения

deserialize

Параметры

Возвращаемое значение

Исключения

download

Параметры

Возвращаемое значение

Исключения

get_model_path

Параметры

Возвращаемое значение

Исключения

get_sas_urls

Возвращаемое значение

Исключения

list

Параметры

Возвращаемое значение

Исключения

package

Параметры

Возвращаемое значение

Исключения

print_configuration

Параметры

Исключения

profile

Параметры

Возвращаемое значение

Исключения

register

Параметры

Возвращаемое значение

Исключения

Комментарии

remove_tags

Параметры

Исключения

serialize

Возвращаемое значение

Исключения

update

Параметры

Исключения

update_tags_properties

Параметры

Исключения

Обратная связь

Дополнительные ресурсы