Pipeline Classe

  • Referência

Classe base para o nó de pipeline, utilizada para o consumo da versão do componente do pipeline. Não deve instanciar esta classe diretamente. Em vez disso, deve utilizar @pipeline o decorador para criar um nó de pipeline.

Herança
azure.ai.ml.entities._builders.base_node.BaseNode
Pipeline

Construtor

Pipeline(*, component: Component | str, inputs: Dict[str, Input | str | bool | int | float | Enum] | None = None, outputs: Dict[str, str | Output] | None = None, settings: PipelineJobSettings | None = None, **kwargs)

Parâmetros

component
Union[Component, str]
Necessário

ID ou instância do componente/tarefa do pipeline a executar para o passo.

inputs
Optional[Dict[str, Union[ <xref:azure.ai.ml.entities.Input>, str, bool, int, float, <xref:Enum>, <xref:"Input">]]]<xref:./>
Necessário

Entradas do nó do pipeline.

outputs
Optional[Dict[str, Union[str, <xref:azure.ai.ml.entities.Output>, <xref:"Output">]]]
Necessário

Saídas do nó do pipeline.

settings
Optional[PipelineJobSettings]
Necessário

Definição do nó de pipeline, que só tem efeito para a tarefa do pipeline de raiz.

Métodos

clear
copy
dump

Captura o conteúdo da tarefa num ficheiro no formato YAML.
fromkeys

Crie um novo dicionário com chaves iteráveis e valores definidos como valor.
get

Devolver o valor da chave se a chave estiver no dicionário, caso contrário, predefinição.
items
keys
pop

Se a chave não for encontrada, devolva a predefinição se for fornecida; caso contrário, crie um KeyError.
popitem

Remova e devolva um par (chave, valor) como uma cadeia de identificação de 2 cadeias de identificação.

Os pares são devolvidos por ordem LIFO (último em, primeiro a sair). Levanta KeyError se o dict estiver vazio.
setdefault

Insira a chave com um valor predefinido se a chave não estiver no dicionário.

Devolver o valor da chave se a chave estiver no dicionário, caso contrário, predefinição.
update

Se E estiver presente e tiver um método .keys(), então faz: para k em E: D[k] = E[k] Se E estiver presente e não tiver um método .keys(), então faz: para k, v em E: D[k] = v Em ambos os casos, este é seguido por: para k em F: D[k] = F[k]
values

clear 

clear() -> None.  Remove all items from D.

copy 

copy() -> a shallow copy of D

dump

Captura o conteúdo da tarefa num ficheiro no formato YAML.

dump(dest: str | PathLike | IO, **kwargs) -> None

Parâmetros

dest
Union[<xref:PathLike>, str, IO[AnyStr]]
Necessário

O caminho local ou o fluxo de ficheiros no qual escrever o conteúdo YAML. Se dest for um caminho de ficheiro, será criado um novo ficheiro. Se dest for um ficheiro aberto, o ficheiro será escrito diretamente.

kwargs
dict

Argumentos adicionais a transmitir para o serializador YAML.

Exceções

FileExistsError

Gerado se dest for um caminho de ficheiro e o ficheiro já existir.

IOError

Gerado se dest for um ficheiro aberto e o ficheiro não for gravável.

fromkeys

Crie um novo dicionário com chaves iteráveis e valores definidos como valor.

fromkeys(value=None, /)

Parâmetros

type
Necessário
iterable
Necessário
value
valor predefinido: None

get

Devolver o valor da chave se a chave estiver no dicionário, caso contrário, predefinição.

get(key, default=None, /)

Parâmetros

key
Necessário
default
valor predefinido: None

items 

items() -> a set-like object providing a view on D's items

keys 

keys() -> a set-like object providing a view on D's keys

pop

Se a chave não for encontrada, devolva a predefinição se for fornecida; caso contrário, crie um KeyError.

pop(k, [d]) -> v, remove specified key and return the corresponding value.

popitem

Remova e devolva um par (chave, valor) como uma cadeia de identificação de 2 cadeias de identificação.

Os pares são devolvidos por ordem LIFO (último em, primeiro a sair). Levanta KeyError se o dict estiver vazio.

popitem()

setdefault

Insira a chave com um valor predefinido se a chave não estiver no dicionário.

Devolver o valor da chave se a chave estiver no dicionário, caso contrário, predefinição.

setdefault(key, default=None, /)

Parâmetros

key
Necessário
default
valor predefinido: None

update

Se E estiver presente e tiver um método .keys(), então faz: para k em E: D[k] = E[k] Se E estiver presente e não tiver um método .keys(), então faz: para k, v em E: D[k] = v Em ambos os casos, este é seguido por: para k em F: D[k] = F[k]

update([E], **F) -> None.  Update D from dict/iterable E and F.

values 

values() -> an object providing a view on D's values

Atributos

base_path

O caminho base do recurso.

Devoluções

O caminho base do recurso.

Tipo de retorno

str

component

ID ou instância do componente/tarefa do pipeline a executar para o passo.

Devoluções

ID ou instância do componente/tarefa do pipeline.

Tipo de retorno

Union[str, Component]

creation_context

O contexto de criação do recurso.

Devoluções

Os metadados de criação do recurso.

Tipo de retorno

Optional[SystemData]

id

O ID do recurso.

Devoluções

O ID global do recurso, um ID de Resource Manager do Azure (ARM).

Tipo de retorno

Optional[str]

inputs

Obtenha as entradas do objeto.

Devoluções

Um dicionário que contém as entradas do objeto.

Tipo de retorno

Dict[str, Union[Input, str, bool, int, float]]

log_files

Ficheiros de saída da tarefa.

Devoluções

O dicionário de nomes de registo e URLs.

Tipo de retorno

Optional[Dict[str, str]]

name

Obtenha o nome do nó.

Devoluções

O nome do nó.

Tipo de retorno

str

outputs

Obtenha as saídas do objeto.

Devoluções

Um dicionário que contém as saídas do objeto.

Tipo de retorno

Dict[str, Union[str, Output]]

settings

Definições do pipeline.

Nota: as definições só estão disponíveis quando o nó é criado como uma tarefa. ou seja, ml_client.jobs.create_or_update(nó).

Devoluções

Definições do pipeline.

Tipo de retorno

PipelineJobSettings

status

O estado da tarefa.

Os valores comuns devolvidos incluem "Em Execução", "Concluído" e "Com Falhas". Todos os valores possíveis são:

  • NotStarted - Este é um estado temporário em que os objetos Run do lado do cliente estão antes da submissão da cloud.

  • A iniciar – a Execução começou a ser processada na cloud. O autor da chamada tem um ID de execução neste momento.

  • Aprovisionamento – a computação a pedido está a ser criada para uma determinada submissão de trabalho.

  • Preparação – o ambiente de execução está a ser preparado e encontra-se numa de duas fases:

    • Compilação da imagem do Docker

    • configuração do ambiente conda

  • Em fila – a tarefa está em fila de espera no destino de computação. Por exemplo, no BatchAI, a tarefa está num estado em fila

    enquanto aguarda que todos os nós pedidos estejam prontos.

  • Em execução – a tarefa começou a ser executada no destino de computação.

  • Finalização – a execução do código do utilizador foi concluída e a execução encontra-se em fases de pós-processamento.

  • CancelRequested - Foi pedido o cancelamento para a tarefa.

  • Concluído – a execução foi concluída com êxito. Isto inclui a execução do código do utilizador e a execução

    fases de pós-processamento.

  • Falha – a execução falhou. Normalmente, a propriedade Error numa execução irá fornecer detalhes sobre o motivo.

  • Cancelado – segue um pedido de cancelamento e indica que a execução foi cancelada com êxito.

  • NotResponding – para execuções com Heartbeats ativados, não foi enviado nenhum heartbeat recentemente.

Devoluções

Estado da tarefa.

Tipo de retorno

Optional[str]

studio_url

Ponto final do Azure ML Studio.

Devoluções

O URL para a página de detalhes da tarefa.

Tipo de retorno

Optional[str]

type

O tipo de tarefa.

Devoluções

O tipo de tarefa.

Tipo de retorno

Optional[str]