JobResourceConfiguration Classe

  • Referência

Classe de configuração de recursos de tarefas, funcionalidades herdadas e expandidas da ResourceConfiguration.

Herança
azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixin
JobResourceConfiguration
azure.ai.ml.entities._mixins.DictMixin
JobResourceConfiguration

Construtor

JobResourceConfiguration(*, locations: List[str] | None = None, instance_count: int | None = None, instance_type: str | List | None = None, properties: Properties | Dict | None = None, docker_args: str | None = None, shm_size: str | None = None, max_instance_count: int | None = None, **kwargs: Any)

Parâmetros Só de Palavra-Chave

Name Description
locations
Optional[List[str]]

Uma lista de localizações onde a tarefa pode ser executada.
instance_count
Optional[int]

O número de instâncias ou nós utilizados pelo destino de computação.
instance_type
Optional[str]

O tipo de VM a utilizar, conforme suportado pelo destino de computação.
properties
Optional[dict[str, Any]]

Um dicionário de propriedades para a tarefa.
docker_args
Optional[str]

Argumentos adicionais para passar para o comando de execução do Docker. Isto substituiria quaisquer parâmetros que já tenham sido definidos pelo sistema ou nesta secção. Este parâmetro só é suportado para tipos de computação do Azure ML.
shm_size
Optional[str]

O tamanho do bloco de memória partilhado do contentor docker. Deve estar no formato de (número)(unidade) em que o número tem de ser superior a 0 e a unidade pode ser um dos b(bytes), k(kilobytes), m(megabytes) ou g(gigabytes).
max_instance_count
Optional[int]

O número máximo de instâncias ou nós utilizados pelo destino de computação.
kwargs
dict

Um dicionário de parâmetros de configuração adicionais.

Exemplos

Configurar um CommandJob com uma JobResourceConfiguration.


   from azure.ai.ml import MpiDistribution
   from azure.ai.ml.entities import JobResourceConfiguration

   trial = CommandJob(
       environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
       command="echo hello world",
       distribution=MpiDistribution(),
       environment_variables={"ENV1": "VAR1"},
       resources=JobResourceConfiguration(instance_count=2, instance_type="STANDARD_BLA"),
       code="./",
   )

Métodos

get
has_key
items
keys
update
values

get 

get(key: Any, default: Any | None = None) -> Any

Parâmetros

Name Description
key
Necessário
default
valor predefinido: None

has_key 

has_key(k: Any) -> bool

Parâmetros

Name Description
k
Necessário

items 

items() -> list

keys 

keys() -> list

update 

update(*args: Any, **kwargs: Any) -> None

values 

values() -> list

Atributos

properties

As propriedades da tarefa.

Devoluções

Tipo Description
<xref:azure.ai.ml.entities._job.job_resource_configuration.Properties>