CondaDependencies 类
在 Azure 机器学习环境中管理应用程序依赖项。
注意
如果未指定任何参数,则会添加 azureml-defaults 作为唯一的 pip 依赖项。
如果未指定 conda_dependencies_file_path
参数,则 CondaDependencies 对象只包含 Azure 机器学习包 (azureml-defaults)。
azureml-defaults 依赖项将不会固定到特定版本,而是以 PyPi 上可用的最新版本为目标。
初始化新对象以管理依赖项。
- 继承
-
builtins.objectCondaDependencies
构造函数
CondaDependencies(conda_dependencies_file_path=None, _underlying_structure=None)
参数
名称 | 说明 |
---|---|
conda_dependencies_file_path
|
conda 配置文件的本地路径。 使用此参数可以加载和编辑现有的 Conda 环境文件。 默认值: None
|
_underlying_structure
|
默认值: None
|
注解
可以加载现有的 conda 环境文件,或者选择在内存中配置和管理应用程序依赖项。 在试验提交过程中,将执行一个准备步骤来创建和缓存 conda 环境,试验将在此环境中执行。
如果依赖项可通过 Conda 和 pip(通过 PyPi)使用,请使用 Conda 版本,因为 Conda 包通常附带预生成的二进制文件,使安装更可靠。 有关详细信息,请参阅了解 Conda 和 Pip。
有关基础映像依赖项的详细信息,请参阅存储库 https://github.com/Azure/AzureML-Containers。
以下示例演示如何使用 add_conda_package 添加包。
from azureml.core.authentication import MsiAuthentication
msi_auth = MsiAuthentication()
ws = Workspace(subscription_id="my-subscription-id",
resource_group="my-ml-rg",
workspace_name="my-ml-workspace",
auth=msi_auth)
print("Found workspace {} at location {}".format(ws.name, ws.location))
还可以添加 pip 包,并在 Environment 对象中设置依赖项。
conda_dep.add_pip_package("pillow==6.2.1")
myenv.python.conda_dependencies=conda_dep
方法
add_channel |
添加 conda 通道。 可以在 https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-repositories/ 中找到通道列表 |
add_cntk_package |
添加 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 包。 |
add_conda_package |
添加 conda 包。 |
add_pip_package |
添加 pip 包。 注意 添加已引用包的依赖项会删除以前的引用,并在依赖项列表的末尾添加一个新引用。 这可能会更改依赖项的顺序。 |
add_tensorflow_conda_package |
添加 TensorFlow conda 包。 |
add_tensorflow_pip_package |
添加 TensorFlow pip 包。 |
as_dict |
返回 conda 依赖项。 |
create |
初始化新的 CondaDependencies 对象。 返回具有用户指定依赖项的 CondaDependencies 对象实例。 注意 如果未指定 pip_packages,则将添加 azureml-defaults 作为默认依赖项。 用户指定的 pip_packages 依赖项将重写默认值。 如果 pin_sdk_version 设置为 true,则作为 Azure 机器学习 Python SDK 的一部分分发的包 pip 依赖项将被固定到当前环境中安装的 SDK 版本。 |
get_default_number_of_packages |
返回默认的包数。 |
get_python_version |
返回 Python 版本。 |
merge_requirements |
合并包要求。 |
remove_channel |
删除 conda 通道。 |
remove_conda_package |
删除 conda 包。 |
remove_pip_option |
删除 pip 选项。 |
remove_pip_package |
删除 pip 包。 |
save |
将 conda 依赖项对象保存到文件。 |
save_to_file |
已弃用,请使用 save。 将 conda 依赖项对象保存到文件。 |
sdk_origin_url |
返回 SDK 源索引 URL。 |
serialize_to_string |
将 conda 依赖项对象序列化为字符串。 |
set_pip_index_url |
设置 pip 索引 URL。 |
set_pip_option |
添加 pip 选项。 |
set_pip_requirements |
覆盖 conda 依赖项的整个 pip 部分。 |
set_python_version |
设置 Python 版本。 |
add_channel
添加 conda 通道。
可以在 https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/tasks/using-repositories/ 中找到通道列表
add_channel(channel)
参数
名称 | 说明 |
---|---|
channel
必需
|
要添加的 conda 通道。 |
返回
类型 | 说明 |
---|---|
add_cntk_package
添加 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 包。
add_cntk_package(core_type='cpu')
参数
名称 | 说明 |
---|---|
core_type
|
“cpu”或“gpu”。 默认值: cpu
|
add_conda_package
add_pip_package
添加 pip 包。
注意
添加已引用包的依赖项会删除以前的引用,并在依赖项列表的末尾添加一个新引用。 这可能会更改依赖项的顺序。
add_pip_package(pip_package)
参数
名称 | 说明 |
---|---|
pip_package
必需
|
要添加的 pip 包。 |
add_tensorflow_conda_package
添加 TensorFlow conda 包。
add_tensorflow_conda_package(core_type='cpu', version=None)
参数
名称 | 说明 |
---|---|
core_type
|
“cpu”或“gpu”。 默认值: cpu
|
version
|
包版本。 默认值: None
|
add_tensorflow_pip_package
添加 TensorFlow pip 包。
add_tensorflow_pip_package(core_type='cpu', version=None)
参数
名称 | 说明 |
---|---|
core_type
|
“cpu”或“gpu”。 默认值: cpu
|
version
|
包版本。 默认值: None
|
as_dict
返回 conda 依赖项。
as_dict() -> Any
create
初始化新的 CondaDependencies 对象。
返回具有用户指定依赖项的 CondaDependencies 对象实例。
注意
如果未指定 pip_packages,则将添加 azureml-defaults 作为默认依赖项。 用户指定的 pip_packages 依赖项将重写默认值。
如果 pin_sdk_version 设置为 true,则作为 Azure 机器学习 Python SDK 的一部分分发的包 pip 依赖项将被固定到当前环境中安装的 SDK 版本。
static create(pip_indexurl=None, pip_packages=None, conda_packages=None, python_version='3.9.12', pin_sdk_version=True)
参数
名称 | 说明 |
---|---|
pip_indexurl
|
pip 索引 URL。 如果未指定,将使用 SDK 源索引 URL。 默认值: None
|
pip_packages
|
pip 包的列表。 默认值: None
|
conda_packages
|
conda 包的列表。 默认值: None
|
python_version
|
Python 版本。 默认值: 3.9.12
|
pin_sdk_version
|
指示是否将 SDK 包固定到客户端版本。 默认值: True
|
返回
类型 | 说明 |
---|---|
一个 conda 依赖项对象。 |
get_default_number_of_packages
get_python_version
merge_requirements
合并包要求。
static merge_requirements(requirements)
参数
名称 | 说明 |
---|---|
requirements
必需
|
要合并的包要求列表。 |
返回
类型 | 说明 |
---|---|
合并的包要求列表。 |
remove_channel
remove_conda_package
remove_pip_option
remove_pip_package
save
将 conda 依赖项对象保存到文件。
save(path=None)
参数
名称 | 说明 |
---|---|
path
|
要保存到的文件的完全限定路径。 默认值: None
|
返回
类型 | 说明 |
---|---|
规范化的 conda 路径。 |
例外
类型 | 说明 |
---|---|
因保存依赖项时出现问题而引发。 |
save_to_file
已弃用,请使用 save。
将 conda 依赖项对象保存到文件。
save_to_file(base_directory, conda_file_path=None)
参数
名称 | 说明 |
---|---|
base_directory
必需
|
用以保存文件的基本目录。 |
conda_file_path
|
文件名。 默认值: None
|
返回
类型 | 说明 |
---|---|
规范化的 conda 路径。 |
sdk_origin_url
serialize_to_string
set_pip_index_url
set_pip_option
set_pip_requirements
覆盖 conda 依赖项的整个 pip 部分。
set_pip_requirements(pip_requirements)
参数
名称 | 说明 |
---|---|
pip_requirements
必需
|
pip 包和选项的列表。 |
set_python_version
属性
conda_channels
conda_packages
pip_options
pip_packages
DEFAULT_NUMBER_OF_CONDA_PACKAGES
DEFAULT_NUMBER_OF_CONDA_PACKAGES = 0
DEFAULT_NUMBER_OF_PIP_PACKAGES
DEFAULT_NUMBER_OF_PIP_PACKAGES = 0