FeatureSetOperations Класс

  • Ссылка

FeatureSetOperations.

Не следует создавать экземпляр этого класса напрямую. Вместо этого следует создать экземпляр MLClient, который создает его экземпляр и присоединяет его в качестве атрибута.

Наследование
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations
FeatureSetOperations

Конструктор

FeatureSetOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces, datastore_operations: DatastoreOperations, **kwargs: Dict)

Параметры

operation_scope
operation_config
service_client
datastore_operations

Методы

archive

Архивация ресурса FeatureSet.
begin_backfill

Обратной засыпки.
begin_create_or_update

Создание или обновление набора компонентов
get

Получите указанный ресурс FeatureSet.
get_feature

Получить функцию

:ключевое слово feature_name. Это значение следует вводить с учетом регистра. :p aramtype feature_name: str :ключевое слово tags: строковое представление списка имен тегов, разделенных запятыми

(и при необходимости значения). Пример: "tag1,tag2=value2".
list

Перечислите ресурсы FeatureSet рабочей области.

По умолчанию: ACTIVE_ONLY. :type list_view_type: Optional[ListViewType] :return: итератор, подобный экземпляру объектов FeatureSet :rtype: ~azure.core.paging.ItemPaged[FeatureSet]
list_features

Перечисление функций
list_materialization_operations

Операция материализации списка.
restore

Восстановление архивного ресурса FeatureSet.

archive

Архивация ресурса FeatureSet.

archive(name: str, version: str, **kwargs: Dict) -> None

Параметры

name
str
Обязательно

Имя ресурса FeatureSet.

version
str
Обязательно

Версия ресурса FeatureSet.

Возвращаемое значение

Нет

begin_backfill

Обратной засыпки.

begin_backfill(*, name: str, version: str, feature_window_start_time: datetime, feature_window_end_time: datetime, display_name: str | None = None, description: str | None = None, tags: Dict[str, str] | None = None, compute_resource: MaterializationComputeResource | None = None, spark_configuration: Dict[str, str] | None = None, **kwargs: Dict) -> LROPoller[FeatureSetBackfillMetadata]

Параметры

name
str

Имя набора компонентов. Это значение следует вводить с учетом регистра.

version
str

Идентификатор версии. Это значение следует вводить с учетом регистра.

feature_window_start_time
datetime

Время начала материализуемого окна признаков.

feature_window_end_time
datetime

Время окончания материализуемого окна признаков.

display_name
str

Указывает описание.

description
str

Указывает описание.

tags
dict[str, str]

Набор тегов. Указывает теги.

compute_resource
MaterializationComputeResource

Указывает параметры вычислительных ресурсов.

spark_configuration
dict[str, str]

Задает параметры вычислений Spark.

Возвращаемое значение

Экземпляр LROPoller, возвращающий ~azure.ai.ml.entities.FeatureSetBackfillMetadata.

Возвращаемый тип

LROPoller[FeatureSetBackfillMetadata]

begin_create_or_update

Создание или обновление набора компонентов

begin_create_or_update(featureset: FeatureSet, **kwargs: Dict) -> LROPoller[FeatureSet]

Параметры

featureset
FeatureSet
Обязательно

Определение featureSet.

Возвращаемое значение

Экземпляр LROPoller, возвращающий FeatureSet.

Возвращаемый тип

LROPoller[FeatureSet]

get

Получите указанный ресурс FeatureSet.

get(name: str, version: str, **kwargs: Dict) -> FeatureSet

Параметры

name
str
Обязательно

Имя ресурса FeatureSet.

version
str
Обязательно

Версия ресурса FeatureSet.

Возвращаемое значение

Объект ресурса FeatureSet.

Возвращаемый тип

FeatureSet

Исключения

ValidationException

Возникает, если не удается успешно идентифицировать и извлечь FeatureSet. Подробные сведения будут указаны в сообщении об ошибке.

get_feature

Получить функцию

:ключевое слово feature_name. Это значение следует вводить с учетом регистра. :p aramtype feature_name: str :ключевое слово tags: строковое представление списка имен тегов, разделенных запятыми

(и при необходимости значения). Пример: "tag1,tag2=value2".

get_feature(feature_set_name: str, version: str, *, feature_name: str, **kwargs: Dict) -> Feature

Возвращаемое значение

Объект feature

Возвращаемый тип

Feature

list

Перечислите ресурсы FeatureSet рабочей области.

По умолчанию: ACTIVE_ONLY. :type list_view_type: Optional[ListViewType] :return: итератор, подобный экземпляру объектов FeatureSet :rtype: ~azure.core.paging.ItemPaged[FeatureSet]

list(name: str | None = None, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY, **kwargs: Dict) -> ItemPaged[FeatureSet]

Параметры

name
Optional[str]
Обязательно

Имя определенного ресурса FeatureSet(необязательно).

list_view_type

Тип представления для включения или исключения (например) архивных ресурсов FeatureSet.

list_features

Перечисление функций

list_features(feature_set_name: str, version: str, *, feature_name: str | None = None, description: str | None = None, tags: str | None = None, **kwargs: Dict) -> ItemPaged[Feature]

Параметры

feature_set_name
str
Обязательно

Имя набора компонентов.

version
str
Обязательно

Версия набора компонентов.

feature_name
str

имя функции.

description
str

Описание набора признаков.

tags
str

Разделенный запятыми список имен тегов (и при необходимости значений). Пример: tag1,tag2=value2.

Возвращаемое значение

Итератор, подобный экземпляру объектов Feature

Возвращаемый тип

ItemPaged[Feature]

list_materialization_operations

Операция материализации списка.

list_materialization_operations(name: str, version: str, *, feature_window_start_time: str | datetime | None = None, feature_window_end_time: str | datetime | None = None, filters: str | None = None, **kwargs: Dict) -> ItemPaged[FeatureSetMaterializationMetadata]

Параметры

name
str
Обязательно

Имя набора компонентов.

version
str
Обязательно

Версия набора компонентов.

feature_window_start_time
Union[str, datetime]

Время начала окна компонентов для фильтрации заданий материализации.

feature_window_end_time
Union[str, datetime]

Время окончания окна признаков для фильтрации заданий материализации.

filters
str

Разделенный запятыми список имен тегов (и при необходимости значений). Пример: tag1,tag2=value2.

Возвращаемое значение

Итератор, например экземпляр объектов ~azure.ai.ml.entities.FeatureSetMaterializationMetadata

Возвращаемый тип

ItemPaged[FeatureSetMaterializationMetadata]

restore

Восстановление архивного ресурса FeatureSet.

restore(name: str, version: str, **kwargs: Dict) -> None

Параметры

name
str
Обязательно

Имя ресурса FeatureSet.

version
str
Обязательно

Версия ресурса FeatureSet.

Возвращаемое значение

Нет