data_transfer 패키지
클래스
| DataTransferCopy |
참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 전송 복사 노드에 대한 기본 클래스입니다. 이 클래스를 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 작성기 함수인 copy_data 만들어야 합니다. |
| DataTransferCopyComponent |
참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 전송 복사 구성 요소를 정의하는 데 사용되는 DataTransfer 복사 구성 요소 버전입니다. |
| DataTransferExport |
참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 전송 내보내기 노드에 대한 기본 클래스입니다. 이 클래스를 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 작성기 함수인 export_data 만들어야 합니다. |
| DataTransferExportComponent |
참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 전송 내보내기 구성 요소를 정의하는 데 사용되는 DataTransfer 내보내기 구성 요소 버전입니다. |
| DataTransferImport |
참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 전송 가져오기 노드에 대한 기본 클래스입니다. 이 클래스를 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 작성기 함수인 import_data 만들어야 합니다. |
| DataTransferImportComponent |
참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 전송 가져오기 구성 요소를 정의하는 데 사용되는 DataTransfer 가져오기 구성 요소 버전입니다. |
| Database |
DataTransfer 구성 요소 또는 작업에 대한 데이터베이스 클래스를 정의합니다. |
| FileSystem |
DataTransfer 구성 요소 또는 작업의 파일 시스템 클래스를 정의합니다. 예: source_s3 = FileSystem(path='s3://my_bucket/my_folder', connection='azureml:my_s3_connection') |
함수
copy_data
참고
이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
dsl.pipeline 내에서 함수로 사용할 수 있는 DataTransferCopy 개체를 만듭니다.
copy_data(*, name: str | None = None, description: str | None = None, tags: Dict | None = None, display_name: str | None = None, experiment_name: str | None = None, compute: str | None = None, inputs: Dict | None = None, outputs: Dict | None = None, is_deterministic: bool = True, data_copy_mode: str | None = None, **kwargs: Any) -> DataTransferCopy키워드 전용 매개 변수
| Name | Description |
|---|---|
|
name
|
작업의 이름입니다. |
|
description
|
작업에 대한 설명입니다. |
|
tags
|
태그 사전. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다. |
|
display_name
|
작업의 표시 이름입니다. |
|
experiment_name
|
작업이 만들어질 실험의 이름입니다. |
|
compute
|
작업이 실행되는 컴퓨팅 리소스입니다. |
|
inputs
|
작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다. |
|
outputs
|
작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다. |
|
is_deterministic
|
명령이 동일한 입력을 사용하여 동일한 출력을 반환할지 여부를 지정합니다. 명령(구성 요소)이 결정적이면 파이프라인에서 노드/단계로 사용할 때 입력 및 설정이 동일한 현재 작업 영역에서 이전에 제출된 작업의 결과를 다시 사용합니다. 이 경우 이 단계에서는 컴퓨팅 리소스를 사용하지 않습니다. 이러한 재사용 동작을 방지하려면 기본적으로 true로 is_deterministic=False를 지정합니다. |
|
data_copy_mode
|
복사 작업의 데이터 복사 모드에서 가능한 값은 "merge_with_overwrite", "fail_if_conflict"입니다. |
반환
| 형식 | Description |
|---|---|
|
DataTransferCopy 개체입니다. |
export_data
참고
이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
dsl.pipeline 내에서 사용할 수 있는 DataTransferExport 개체를 만듭니다.
export_data(*, name: str | None = None, description: str | None = None, tags: Dict | None = None, display_name: str | None = None, experiment_name: str | None = None, compute: str | None = None, sink: Dict | Database | FileSystem | None = None, inputs: Dict | None = None, **kwargs: Any) -> DataTransferExport키워드 전용 매개 변수
| Name | Description |
|---|---|
|
name
|
작업의 이름입니다. |
|
description
|
작업에 대한 설명입니다. |
|
tags
|
태그 사전. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다. |
|
display_name
|
작업의 표시 이름입니다. |
|
experiment_name
|
작업이 만들어질 실험의 이름입니다. |
|
compute
|
작업이 실행되는 컴퓨팅 리소스입니다. |
|
sink
|
외부 데이터 및 데이터베이스의 싱크입니다. |
|
inputs
|
작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다. |
반환
| 형식 | Description |
|---|---|
|
<xref:azure.ai.ml.entities._job.pipeline._component_translatable.DataTransferExport>
|
DataTransferExport 개체입니다. |
예외
| 형식 | Description |
|---|---|
|
싱크가 제공되지 않거나 파일 시스템 내보내기는 지원되지 않습니다. |
import_data
참고
이는 실험적인 메서드이며 언제든지 변경될 수도 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
dsl.pipeline 내에서 사용할 수 있는 DataTransferImport 개체를 만듭니다.
import_data(*, name: str | None = None, description: str | None = None, tags: Dict | None = None, display_name: str | None = None, experiment_name: str | None = None, compute: str | None = None, source: Dict | Database | FileSystem | None = None, outputs: Dict | None = None, **kwargs: Any) -> DataTransferImport키워드 전용 매개 변수
| Name | Description |
|---|---|
|
name
|
작업의 이름입니다. |
|
description
|
작업에 대한 설명입니다. |
|
tags
|
태그 사전. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다. |
|
display_name
|
작업의 표시 이름입니다. |
|
experiment_name
|
작업이 만들어질 실험의 이름입니다. |
|
compute
|
작업이 실행되는 컴퓨팅 리소스입니다. |
|
source
|
파일 시스템 또는 데이터베이스의 데이터 원본입니다. |
|
outputs
|
작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다. 기본값은 "sink" 키와 형식이 "mltable"인 출력 포트입니다. |
반환
| 형식 | Description |
|---|---|
|
<xref:azure.ai.ml.entities._job.pipeline._component_translatable.DataTransferImport>
|
DataTransferImport 개체입니다. |
Azure SDK for Python