AdlaCompute Sınıf

  • Başvuru

Azure Machine Learning'de Azure Data Lake Analytics işlem hedeflerini yönetir.

Azure Data Lake Analytics, Azure bulutunda büyük bir veri analizi platformudur. Azure Machine Learning işlem hatlarıyla işlem hedefi olarak kullanılabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Machine Learning'de işlem hedefleri nelerdir?

ComputeTarget oluşturucu sınıfı.

Sağlanan çalışma alanıyla ilişkili bir İşlem nesnesinin bulut gösterimini alın. Alınan İşlem nesnesinin belirli türüne karşılık gelen bir alt sınıfın örneğini döndürür.

Devralma
ComputeTarget
AdlaCompute

Oluşturucu

AdlaCompute(workspace, name)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

Alınacak AdlaCompute nesnesini içeren çalışma alanı nesnesi.
name
Gerekli
str

Alınacak AdlaCompute nesnesinin adı.
workspace
Gerekli
Workspace

Alınacak İşlem nesnesini içeren çalışma alanı nesnesi.
name
Gerekli
str

Alınacak İşlem nesnesinin adı.

Açıklamalar

Bunu kullanmadan önce bir Azure Data Lake Analytics hesabı oluşturun. Oluşturmak için bkz. Azure Data Lake Analytics kullanmaya başlama.

Aşağıdaki örnekte, yöntemini kullanarak çalışma alanına adla hesabı ekleme adımları gösterilmektedir attach_configuration .


   adla_compute_name = 'testadl' # Name to associate with new compute in workspace

   # ADLA account details needed to attach as compute to workspace
   adla_account_name = "<adla_account_name>" # Name of the Azure Data Lake Analytics account
   adla_resource_group = "<adla_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account

   try:
       # check if already attached
       adla_compute = AdlaCompute(ws, adla_compute_name)
   except ComputeTargetException:
       print('attaching adla compute...')
       attach_config = AdlaCompute.attach_configuration(resource_group=adla_resource_group, account_name=adla_account_name)
       adla_compute = ComputeTarget.attach(ws, adla_compute_name, attach_config)
       adla_compute.wait_for_completion()

   print("Using ADLA compute:{}".format(adla_compute.cluster_resource_id))
   print("Provisioning state:{}".format(adla_compute.provisioning_state))
   print("Provisioning errors:{}".format(adla_compute.provisioning_errors))

Tam örnek şu kaynaktan edinilebilir: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-adla-as-compute-target.ipynb

Yöntemler

attach

KALDIRIL -MIŞ. attach_configuration Bunun yerine yöntemini kullanın.

Mevcut bir Azure Data Lake Analytics işlem kaynağını sağlanan çalışma alanıyla ilişkilendirin.
attach_configuration

Azure Data Lake Analytics işlem hedefi eklemek için bir yapılandırma nesnesi oluşturun.
delete

AdlaCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından kaldırın.

Bu nesne Azure Machine Learning aracılığıyla oluşturulduysa, buna karşılık gelen bulut tabanlı nesneler de silinir. Bu nesne dışarıdan oluşturulduysa ve yalnızca çalışma alanına eklendiyse, bir ComputeTargetException oluşturur ve hiçbir şey değişmez.
deserialize

JSON nesnesini AdlaCompute nesnesine dönüştürme.
detach

AdlaCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından ayırma.

Temel alınan bulut nesneleri silinmez, yalnızca ilişkilendirme kaldırılır.
refresh_state

Nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin.

Bu yöntem, ilgili bulut nesnesinin geçerli durumuna göre özellikleri güncelleştirir. Bu öncelikle işlem durumunun el ile yoklanması için kullanılır.
serialize

Bu AdlaCompute nesnesini JSON serileştirilmiş sözlüğüne dönüştürün.

attach

KALDIRIL -MIŞ. attach_configuration Bunun yerine yöntemini kullanın.

Mevcut bir Azure Data Lake Analytics işlem kaynağını sağlanan çalışma alanıyla ilişkilendirin.

static attach(workspace, name, resource_id)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

İşlem kaynağının ilişkilendirilecek çalışma alanı nesnesi.
name
Gerekli
str

Sağlanan çalışma alanının içindeki işlem kaynağıyla ilişkilendirilecek ad. Eklenecek işlem kaynağının adıyla eşleşmesi gerekmez.
resource_id
Gerekli
str

Eklenen işlem kaynağının Azure kaynak kimliği.

Döndürülenler

Tür Description
AdlaCompute

İşlem nesnesinin AdlaCompute nesne gösterimi.

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

attach_configuration

Azure Data Lake Analytics işlem hedefi eklemek için bir yapılandırma nesnesi oluşturun.

static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)

Parametreler

Name Description
resource_group
str

Data Lake Analytics hesabının bulunduğu kaynak grubunun adı.

Default value: None
account_name
str

Data Lake Analytics hesap adı.

Default value: None
resource_id
str

Eklenen işlem kaynağının Azure kaynak kimliği.

Default value: None

Döndürülenler

Tür Description
DataLakeAnalyticsAttachConfiguration

İşlem nesnesi eklenirken kullanılacak yapılandırma nesnesi.

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

delete

AdlaCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından kaldırın.

Bu nesne Azure Machine Learning aracılığıyla oluşturulduysa, buna karşılık gelen bulut tabanlı nesneler de silinir. Bu nesne dışarıdan oluşturulduysa ve yalnızca çalışma alanına eklendiyse, bir ComputeTargetException oluşturur ve hiçbir şey değişmez.

delete()

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

deserialize

JSON nesnesini AdlaCompute nesnesine dönüştürme.

static deserialize(workspace, object_dict)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

AdlaCompute nesnesinin ilişkili olduğu çalışma alanı nesnesi.
object_dict
Gerekli
dict

AdlaCompute nesnesine dönüştürülecek JSON nesnesi.

Döndürülenler

Tür Description
AdlaCompute

Sağlanan JSON nesnesinin AdlaCompute gösterimi.

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

Açıklamalar

Sağlanan çalışma alanı İşlem'in ilişkili olduğu çalışma alanı değilse bir ComputeTargetException oluşturur.

detach

AdlaCompute nesnesini ilişkili çalışma alanından ayırma.

Temel alınan bulut nesneleri silinmez, yalnızca ilişkilendirme kaldırılır.

detach()

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

refresh_state

Nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin.

Bu yöntem, ilgili bulut nesnesinin geçerli durumuna göre özellikleri güncelleştirir. Bu öncelikle işlem durumunun el ile yoklanması için kullanılır.

refresh_state()

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

serialize

Bu AdlaCompute nesnesini JSON serileştirilmiş sözlüğüne dönüştürün.

serialize()

Döndürülenler

Tür Description
dict

Bu AdlaCompute nesnesinin JSON gösterimi.

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException