BatchDeploymentOperations Sınıf

  • Başvuru

BatchDeploymentOperations.

Bu sınıfı doğrudan örneklememelisiniz. Bunun yerine, sizin için örneği oluşturan ve bir öznitelik olarak ekleyen bir MLClient örneği oluşturmanız gerekir.

Devralma
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations
BatchDeploymentOperations

Oluşturucu

BatchDeploymentOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client_05_2022: AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, credentials: TokenCredential | None = None, **kwargs: Dict)

Parametreler

operation_scope
<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>
Gerekli

MLClient nesnesinin işlem sınıfları için kapsam değişkenleri.

operation_config
<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>
Gerekli

MLClient nesnesinin işlem sınıfları için ortak yapılandırma.

service_client_05_2022
<xref:<xref:azure.ai.ml._restclient.v2022_05_01._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>>
Gerekli

Son kullanıcıların Azure Machine Learning Çalışma Alanı kaynakları üzerinde çalışmasına izin veren hizmet istemcisi.

all_operations
<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationsContainer>
Gerekli

MLClient nesnesinin tüm işlem sınıfları.

credentials
TokenCredential
varsayılan değer: None

Kimlik doğrulaması için kullanılacak kimlik bilgileri.

Yöntemler

begin_create_or_update

Toplu dağıtım oluşturma veya güncelleştirme.
begin_delete

Toplu dağıtımı silme.
get

Bir dağıtım kaynağı alın.
list

Dağıtım kaynağını listeleme.
list_jobs

Sağlanan toplu uç nokta dağıtımı altındaki işleri listeleyin. Bu yalnızca toplu iş uç noktası için geçerlidir.

begin_create_or_update

Toplu dağıtım oluşturma veya güncelleştirme.

begin_create_or_update(deployment: DeploymentType, *, skip_script_validation: bool = False, **kwargs) -> LROPoller[DeploymentType]

Parametreler

deployment
BatchDeployment
Gerekli

Dağıtım varlığı.

Döndürülenler

İşlem durumunu izlemek için bir poller.

Dönüş türü

LROPoller[BatchDeployment]

Özel durumlar

ValidationException

BatchDeployment başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

AssetException

BatchDeployment varlıkları (ör. Veri, Kod, Model, Ortam) başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

ModelException

BatchDeployment modeli başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

Örnekler

Örnek oluşturun.


   from azure.ai.ml import load_batch_deployment
   from azure.ai.ml.entities import BatchDeployment

   deployment_example = load_batch_deployment(
       source="./sdk/ml/azure-ai-ml/tests/test_configs/deployments/batch/batch_deployment_anon_env_with_image.yaml",
       params_override=[{"name": f"deployment-{randint(0, 1000)}", "endpoint_name": endpoint_example.name}],
   )

   ml_client.batch_deployments.begin_create_or_update(deployment=deployment_example, skip_script_validation=True)

begin_delete

Toplu dağıtımı silme.

begin_delete(name: str, endpoint_name: str) -> LROPoller[None]

Parametreler

name
str
Gerekli

Toplu dağıtımın adı.

endpoint_name
str
Gerekli

Toplu iş uç noktasının adı

Döndürülenler

İşlem durumunu izlemek için bir poller.

Dönüş türü

LROPoller[None]

Özel durumlar

ValidationException

BatchDeployment başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

AssetException

BatchDeployment varlıkları (ör. Veri, Kod, Model, Ortam) başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

ModelException

BatchDeployment modeli başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

Örnekler

Örneği sil'i seçin.


   ml_client.batch_deployments.begin_delete(deployment_name, endpoint_name)

get

Bir dağıtım kaynağı alın.

get(name: str, endpoint_name: str) -> BatchDeployment

Parametreler

name
str
Gerekli

Dağıtımın adı

endpoint_name
str
Gerekli

Uç noktanın adı

Döndürülenler

Dağıtım varlığı

Dönüş türü

BatchDeployment

Özel durumlar

ValidationException

BatchDeployment başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

AssetException

BatchDeployment varlıkları (ör. Veri, Kod, Model, Ortam) başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

ModelException

BatchDeployment modeli başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

Örnekler

Örnek alın.


   ml_client.batch_deployments.get(deployment_name, endpoint_name)

list

Dağıtım kaynağını listeleme.

list(endpoint_name: str) -> ItemPaged[BatchDeployment]

Parametreler

endpoint_name
str
Gerekli

Uç noktanın adı

Döndürülenler

Dağıtım varlıklarının yineleyicisi

Dönüş türü

ItemPaged[BatchDeployment]

Özel durumlar

ValidationException

BatchDeployment başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

AssetException

BatchDeployment varlıkları (ör. Veri, Kod, Model, Ortam) başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

ModelException

BatchDeployment modeli başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

Örnekler

Dağıtım kaynağı örneğini listeleyin.


   ml_client.batch_deployments.list(endpoint_name)

list_jobs

Sağlanan toplu uç nokta dağıtımı altındaki işleri listeleyin. Bu yalnızca toplu iş uç noktası için geçerlidir.

list_jobs(endpoint_name: str, *, name: str | None = None) -> ItemPaged[BatchJob]

Parametreler

endpoint_name
str
Gerekli

Uç noktanın adı.

name
str

(İsteğe bağlı) Dağıtımın adı.

Döndürülenler

İş listesi

Dönüş türü

ItemPaged[BatchJob]

Özel durumlar

ValidationException

BatchDeployment başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

AssetException

BatchDeployment varlıkları (ör. Veri, Kod, Model, Ortam) başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

ModelException

BatchDeployment modeli başarıyla doğrulanamazsa oluşturulur. Ayrıntılar hata iletisinde sağlanacaktır.

Örnekler

liste işleri örneği.


   ml_client.batch_deployments.list_jobs(deployment_name, endpoint_name)