Environment Klasse
Umgebung für Schulungen.
- Vererbung
-
azure.ai.ml.entities._assets.asset.AssetEnvironmentazure.ai.ml.entities._mixins.LocalizableMixinEnvironment
Konstruktor
Environment(*, name: str | None = None, version: str | None = None, description: str | None = None, image: str | None = None, build: BuildContext | None = None, conda_file: str | PathLike | None = None, tags: Dict | None = None, properties: Dict | None = None, datastore: str | None = None, **kwargs)Parameter
- build
- BuildContext
Docker-Buildkontext zum Erstellen der Umgebung. Sich gegenseitig ausschließen mit "Image"
Pfad zur Konfigurationsdatei, in der die zu installierenden Conda-Pakete aufgeführt sind.
Tagwörterbuch. Tags können hinzugefügt, entfernt und aktualisiert werden.
Beispiele
Erstellen Sie ein Environment-Objekt.
from azure.ai.ml.entities._assets.environment import Environment
environment = Environment(
name="env-name",
version="2.0",
description="env-description",
image="env-image",
conda_file="./sdk/ml/azure-ai-ml/tests/test_configs/deployments/model-1/environment/conda.yml",
tags={"tag1": "value1", "tag2": "value2"},
properties={"prop1": "value1", "prop2": "value2"},
datastore="datastore",
)
Methoden
| dump |
Speichern Sie den Medienobjektinhalt in eine Datei im YAML-Format. |
| validate |
Überprüfen Sie die Umgebung, indem Sie den Namen, das Image und den Build überprüfen. |
dump
Speichern Sie den Medienobjektinhalt in eine Datei im YAML-Format.
dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> NoneParameter
Der lokale Pfad oder Dateistream, in den der YAML-Inhalt geschrieben werden soll. Wenn dest ein Dateipfad ist, wird eine neue Datei erstellt. Wenn dest eine geöffnete Datei ist, wird die Datei direkt in geschrieben.
- kwargs
- dict
Zusätzliche Argumente, die an das YAML-Serialisierungsprogramm übergeben werden sollen.
Ausnahmen
Wird ausgelöst, wenn dest ein Dateipfad ist und die Datei bereits vorhanden ist.
Wird ausgelöst, wenn dest eine geöffnete Datei ist und die Datei nicht beschreibbar ist.
validate
Überprüfen Sie die Umgebung, indem Sie den Namen, das Image und den Build überprüfen.
validate()Ausnahmen
Wird ausgelöst, wenn dest ein Dateipfad ist und die Datei bereits vorhanden ist.
Wird ausgelöst, wenn dest eine geöffnete Datei ist und die Datei nicht beschreibbar ist.
Beispiele
Beispiel für eine Überprüfung der Umgebung.
from azure.ai.ml.entities import BuildContext, Environment
env_docker_context = Environment(
build=BuildContext(
path="./sdk/ml/azure-ai-ml/tests/test_configs/environment/environment_files",
dockerfile_path="DockerfileNonDefault",
),
name="create-environment",
version="2.0",
description="Environment created from a Docker context.",
)
env_docker_context.validate()
Attribute
base_path
conda_file
Conda-Umgebungsspezifikation.
Gibt zurück
Aus conda_file Param geladene Conda-Abhängigkeiten .
Rückgabetyp
creation_context
Der Erstellungskontext der Ressource.
Gibt zurück
Die Erstellungsmetadaten für die Ressource.
Rückgabetyp
id
Die Ressourcen-ID.
Gibt zurück
Die globale ID der Ressource, eine Arm-ID (Azure Resource Manager).
Rückgabetyp
version
Azure SDK for Python