ContainerImage Classe

  • Referência

Representa uma imagem de contêiner, atualmente apenas para imagens do Docker.

Esta classe é DEPRECATED. Em vez disso, use a Environment classe.

A imagem contém as dependências necessárias para executar o modelo, incluindo:

  • O tempo de execução

  • Definições de ambiente Python especificadas em um arquivo Conda

  • Capacidade de ativar o suporte a GPU

  • Arquivo Docker personalizado para comandos de execução específicos

Construtor de imagem.

Esta classe é DEPRECATED. Em vez disso, use a Environment classe.

O construtor Image é usado para recuperar uma representação na nuvem de um objeto Image associado ao espaço de trabalho fornecido. Retornará uma instância de uma classe filho correspondente ao tipo específico do objeto Image recuperado.

Herança
Image
ContainerImage

Construtor

ContainerImage(workspace, name=None, id=None, tags=None, properties=None, version=None)

Parâmetros

Name Description
workspace
Necessário
Workspace

O objeto de espaço de trabalho que contém a imagem a ser recuperada
name
str

O nome da imagem a ser recuperada. Retornará a versão mais recente, se ela existir

Default value: None
id
str

O ID específico da imagem a ser recuperada. (ID é ":")

Default value: None
tags
list

Filtrará os resultados da imagem com base na lista fornecida, por 'chave' ou '[chave, valor]'. Ex. ['chave', ['chave2', 'valor da chave2']]

Default value: None
properties
list

Filtrará os resultados da imagem com base na lista fornecida, por 'chave' ou '[chave, valor]'. Ex. ['chave', ['chave2', 'valor da chave2']]

Default value: None
version
str

Quando a versão e o nome forem especificados, retornará a versão específica da imagem.

Default value: None

Observações

Um ContainerImage é recuperado usando o Image construtor de classe passando o nome ou id de um ContainerImage criado anteriormente. O exemplo de código a seguir mostra uma recuperação de imagem de um espaço de trabalho por nome e id.


   container_image_from_name = Image(workspace, name="image-name")
   container_image_from_id = Image(workspace, id="image-id")

Para criar uma nova configuração de Imagem para usar em uma implantação, crie um ContainerImageConfig objeto conforme mostrado no exemplo de código a seguir:


   from azureml.core.image import ContainerImage

   image_config = ContainerImage.image_configuration(execution_script="score.py",
                                                    runtime="python",
                                                    conda_file="myenv.yml",
                                                    description="image for model",
                                                    cuda_version="9.0"
                                                    )

Métodos

image_configuration

Criar e retornar um ContainerImageConfig objeto.

Esta função aceita parâmetros para definir como seu modelo deve ser executado dentro do WebService, bem como o ambiente específico e as dependências que ele precisa para ser capaz de executar.
run

Execute a imagem localmente com os dados de entrada fornecidos.

Deve ter o Docker instalado e em execução para funcionar. Esse método só funcionará na CPU, pois a imagem habilitada para GPU só pode ser executada nos Serviços do Microsoft Azure.
serialize

Converta este objeto ContainerImage em um dicionário serializado JSON.

image_configuration

Criar e retornar um ContainerImageConfig objeto.

Esta função aceita parâmetros para definir como seu modelo deve ser executado dentro do WebService, bem como o ambiente específico e as dependências que ele precisa para ser capaz de executar.

static image_configuration(execution_script, runtime, conda_file=None, docker_file=None, schema_file=None, dependencies=None, enable_gpu=None, tags=None, properties=None, description=None, base_image=None, base_image_registry=None, cuda_version=None)

Parâmetros

Name Description
execution_script
Necessário
str

Caminho para o arquivo Python local que contém o código a ser executado para a imagem. Deve incluir as funções init() e run(input_data) que definem as etapas de execução do modelo para o WebService.
runtime
Necessário
str

O tempo de execução a ser usado para a imagem. Os tempos de execução atuais suportados são 'spark-py' e 'python'.
conda_file
str

Caminho para o arquivo .yml local contendo uma definição de ambiente Conda a ser usada para a imagem.

Default value: None
docker_file
str

Caminho para o arquivo local contendo etapas adicionais do Docker a serem executadas ao configurar a imagem.

Default value: None
schema_file
str

Caminho para o arquivo local que contém um esquema de serviço Web a ser usado quando a imagem for implantada. Usado para gerar especificações do Swagger para uma implantação de modelo.

Default value: None
dependencies
list[str]

Lista de caminhos para arquivos/pastas adicionais que a imagem precisa executar.

Default value: None
enable_gpu
bool

Se deve ou não ativar o suporte à GPU na imagem. A imagem da GPU deve ser usada nos Serviços do Microsoft Azure, como Instâncias de Contêiner do Azure, Computação do Azure Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Serviço Kubernetes do Azure. Padrão para False

Default value: None
tags
dict[str, str]

Dicionário de tags de valor chave para dar esta imagem.

Default value: None
properties
dict[str, str]

Dicionário de propriedades de valor chave para fornecer esta imagem. Essas propriedades não podem ser alteradas após a implantação, no entanto, novos pares de valor de chave podem ser adicionados.

Default value: None
description
str

Uma descrição de texto para fornecer esta imagem.

Default value: None
base_image
str

Uma imagem personalizada para ser usada como imagem base. Se nenhuma imagem base for fornecida, a imagem base será usada com base em determinado parâmetro de tempo de execução.

Default value: None
base_image_registry
ContainerRegistry

Registro de imagem que contém a imagem base.

Default value: None
cuda_version
str

Versão do CUDA para instalar para imagens que precisam de suporte de GPU. A imagem da GPU deve ser usada nos Serviços do Microsoft Azure, como Instâncias de Contêiner do Azure, Computação do Azure Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Serviço Kubernetes do Azure. As versões suportadas são 9.0, 9.1 e 10.0. Se 'enable_gpu' estiver definido, o padrão será '9.1'.

Default value: None

Devoluções

Tipo Description
ContainerImageConfig

Um objeto de configuração a ser usado ao criar a imagem.

Exceções

Tipo Description
WebserviceException

run

Execute a imagem localmente com os dados de entrada fornecidos.

Deve ter o Docker instalado e em execução para funcionar. Esse método só funcionará na CPU, pois a imagem habilitada para GPU só pode ser executada nos Serviços do Microsoft Azure.

run(input_data)

Parâmetros

Name Description
input_data
Necessário
<xref:varies>

Os dados de entrada a serem passados para a imagem quando executados

Devoluções

Tipo Description
<xref:varies>

Os resultados da execução da imagem.

Exceções

Tipo Description
WebserviceException

serialize

Converta este objeto ContainerImage em um dicionário serializado JSON.

serialize()

Devoluções

Tipo Description
dict

A representação JSON deste ContainerImage.

Exceções

Tipo Description
WebserviceException