ComputeOperations クラス
ComputeOperations。
このクラスを直接インスタンス化しないでください。 代わりに、MLClient オブジェクトの コンピューティング 属性を使用します。
- 継承
-
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperationsComputeOperations
コンストラクター
ComputeOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, **kwargs: Dict)
パラメーター
- operation_scope
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>
MLClient オブジェクトの操作クラスのスコープ変数。
- operation_config
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>
MLClient オブジェクトの操作クラスの一般的な構成。
- service_client
- <xref:azure.ai.ml._restclient.v2023_02_01_preview.AzureMachineLearningWorkspaces>
エンド ユーザーが Azure Machine Learning ワークスペース リソースを操作できるようにするサービス クライアント。
メソッド
begin_attach |
コンピューティング リソースをワークスペースにアタッチします。 |
begin_create_or_update |
コンピューティング リソースを作成して登録します。 |
begin_delete |
コンピューティング リソースを削除またはデタッチします。 |
begin_restart |
コンピューティング インスタンスを再起動します。 |
begin_start |
コンピューティング インスタンスを開始します。 |
begin_stop |
コンピューティング インスタンスを停止します。 |
begin_update |
コンピューティング リソースを更新します。 現在、AmlCompute リソースの種類に対してのみ有効です。 |
get |
コンピューティング リソースを取得します。 |
list |
ワークスペースのコンピューティングを一覧表示します。 |
list_nodes |
コンピューティング リソースのノードの一覧を取得します。 |
list_sizes |
サポートされている VM サイズを場所に一覧表示します。 |
list_usage |
現在の使用状況情報と、指定されたサブスクリプションと場所の AzureML リソース制限を一覧表示します。 |
begin_attach
コンピューティング リソースをワークスペースにアタッチします。
begin_attach(compute: Compute, **kwargs: Any) -> LROPoller[Compute]
パラメーター
戻り値
実行時間の長い操作が完了すると Compute オブジェクトを返す LROPoller のインスタンス。
の戻り値の型 :
例
コンピューティング リソースをワークスペースにアタッチする。
from azure.ai.ml.entities import AmlCompute
compute_obj = AmlCompute(
name=compute_name_2,
tags={"key1": "value1", "key2": "value2"},
min_instances=0,
max_instances=10,
idle_time_before_scale_down=100,
)
attached_compute = ml_client.compute.begin_attach(compute_obj)
begin_create_or_update
コンピューティング リソースを作成して登録します。
begin_create_or_update(compute: Compute) -> LROPoller[Compute]
パラメーター
戻り値
実行時間の長い操作が完了すると Compute オブジェクトを返す LROPoller のインスタンス。
の戻り値の型 :
例
コンピューティング リソースの作成と登録。
from azure.ai.ml.entities import AmlCompute
compute_obj = AmlCompute(
name=compute_name_1,
tags={"key1": "value1", "key2": "value2"},
min_instances=0,
max_instances=10,
idle_time_before_scale_down=100,
)
registered_compute = ml_client.compute.begin_create_or_update(compute_obj)
begin_delete
コンピューティング リソースを削除またはデタッチします。
begin_delete(name: str, *, action: str = 'Delete') -> LROPoller[None]
パラメーター
- action
実行するアクション。 指定できる値: ["Delete", "Detach"]。 既定値は "Delete" です。
戻り値
操作の状態を追跡するポーリングャー。
の戻り値の型 :
例
コンピューティングの削除の例。
ml_client.compute.begin_delete(compute_name_1, action="Detach")
ml_client.compute.begin_delete(compute_name_2)
begin_restart
コンピューティング インスタンスを再起動します。
begin_restart(name: str) -> LROPoller[None]
パラメーター
戻り値
操作の状態を追跡するポーリングャー。
の戻り値の型 :
例
停止したコンピューティング インスタンスを再起動する。
ml_client.compute.begin_restart(ci_name)
begin_start
コンピューティング インスタンスを開始します。
begin_start(name: str) -> LROPoller[None]
パラメーター
戻り値
操作の状態を追跡するポーリングャー。
の戻り値の型 :
例
コンピューティング インスタンスの開始。
ml_client.compute.begin_start(ci_name)
begin_stop
コンピューティング インスタンスを停止します。
begin_stop(name: str) -> LROPoller[None]
パラメーター
戻り値
操作の状態を追跡するポーリングャー。
の戻り値の型 :
例
コンピューティング インスタンスの停止。
ml_client.compute.begin_stop(ci_name)
begin_update
コンピューティング リソースを更新します。 現在、AmlCompute リソースの種類に対してのみ有効です。
begin_update(compute: Compute) -> LROPoller[Compute]
パラメーター
戻り値
実行時間の長い操作が完了すると Compute オブジェクトを返す LROPoller のインスタンス。
の戻り値の型 :
例
AmlCompute リソースの更新。
compute_obj = ml_client.compute.get("cpu-cluster")
compute_obj.idle_time_before_scale_down = 200
updated_compute = ml_client.compute.begin_update(compute_obj)
get
コンピューティング リソースを取得します。
get(name: str) -> Compute
パラメーター
戻り値
Compute オブジェクト。
の戻り値の型 :
例
ワークスペースからのコンピューティング リソースの取得。
cpu_cluster = ml_client.compute.get("cpu-cluster")
list
ワークスペースのコンピューティングを一覧表示します。
list(*, compute_type: str | None = None) -> Iterable[Compute]
パラメーター
戻り値
Compute オブジェクトのインスタンスのような反復子。
の戻り値の型 :
例
ワークスペース内の AzureML Kubernetes コンピューティング リソースの一覧を取得する。
compute_list = ml_client.compute.list(compute_type="AMLK8s") # cspell:disable-line
list_nodes
コンピューティング リソースのノードの一覧を取得します。
list_nodes(name: str) -> Iterable[AmlComputeNodeInfo]
パラメーター
戻り値
AmlComputeNodeInfo オブジェクトの反復子に似たインスタンス。
の戻り値の型 :
例
コンピューティング リソースからノードの一覧を取得する。
node_list = ml_client.compute.list_nodes(name="cpu-cluster")
list_sizes
サポートされている VM サイズを場所に一覧表示します。
list_sizes(*, location: str | None = None, compute_type: str | None = None) -> Iterable[VmSize]
パラメーター
- location
- str
仮想マシン サイズのクエリを実行する場所。 既定値はワークスペースの場所です。
戻り値
仮想マシン サイズ オブジェクトに対する反復子。
の戻り値の型 :
例
ワークスペースの場所にサポートされている VM サイズを一覧表示します。
size_list = ml_client.compute.list_sizes()
list_usage
現在の使用状況情報と、指定されたサブスクリプションと場所の AzureML リソース制限を一覧表示します。
list_usage(*, location: str | None = None) -> Iterable[Usage]
パラメーター
戻り値
現在の使用状況情報オブジェクトを指す反復子。
の戻り値の型 :
例
ワークスペースの場所のリソース使用量を一覧表示します。
usage_list = ml_client.compute.list_usage()
Azure SDK for Python