WorkerConfiguration Klas
WorkerConfiguration is de klasse die alle benodigde informatie bevat die de werkrollen kunnen uitvoeren.
De WorkerConfiguration initialiseren
:type azureml.core.runconfig.HistoryConfiguration :p aram use_gpu: Prameter die wordt gebruikt om aan te geven of de standaardbasisinstallatiekopie de pakketten moet hebben voor
gpu toegevoegd. Deze parameter wordt genegeerd als environment deze is ingesteld.
yaml-bestand. :type conda_dependencies_file: str
Constructor
WorkerConfiguration(node_count, compute_target=None, environment=None, shm_size='2g', history=None, use_gpu=False, pip_packages=None, conda_packages=None, conda_dependencies_file=None, pip_requirements_file=None)Parameters
| Name | Description |
|---|---|
|
node_count
Vereist
|
Het aantal werkknooppunten dat moet worden geïnitialiseerd, één werkrol wordt uitgevoerd per machine in het rekendoel. |
|
compute_target
|
Het rekendoel waar de werkrollen worden uitgevoerd. Dit kan een object of de naam van het rekendoel zijn. Default value: None
|
|
environment
|
De omgevingsdefinitie voor de werknemers. Dit omvat PythonSection, DockerSection en omgevingsvariabelen. Elke omgevingsoptie die niet rechtstreeks wordt weergegeven via andere parameters voor de WorkerConfiguration-constructie, kan worden ingesteld met behulp van deze parameter. Als deze parameter is opgegeven, wordt deze gebruikt als basis waarop pakketten worden opgegeven Default value: None
|
|
shm_size
|
De docker-shm_size-configuratie voor de werkrol. Default value: 2g
|
|
history
|
Geschiedenisconfiguratie voor de uitvoering van de werkrol, deze besturingselementen welke logboekmappen worden bewaakt Default value: None
|
|
use_gpu
|
Parameter die wordt gebruikt om aan te geven of de standaardbasisinstallatiekopieën de pakketten voor GPU moeten bevatten. Deze parameter wordt genegeerd als Default value: False
|
|
conda_packages
|
Een lijst met tekenreeksen die conda-pakketten vertegenwoordigen die moeten worden toegevoegd aan de Python-omgeving voor de werkrollen. Default value: None
|
|
pip_packages
|
Een lijst met tekenreeksen die pip-pakketten vertegenwoordigen die moeten worden toegevoegd aan de Python-omgeving voor de werkrollen Default value: None
|
|
pip_requirements_file
|
Het relatieve pad naar het pip-bestand van de werkrollen.
Dit kan worden opgegeven in combinatie met de Default value: None
|
|
conda_dependencies_file
|
Het relatieve pad naar het yaml-bestand van conda-afhankelijkheden van de werkrollen. Default value: None
|
|
node_count
Vereist
|
Het aantal werkknooppunten dat moet worden geïnitialiseerd, één werkrol wordt uitgevoerd per machine in het rekendoel. |
|
compute_target
Vereist
|
<xref:azureml.core.compute_target.ComputeTarget> of
str
Het rekendoel waar de werkrollen worden uitgevoerd. Dit kan een object of de naam van het rekendoel zijn. |
|
environment
Vereist
|
De omgevingsdefinitie voor de werknemers. Dit omvat PythonSection, DockerSection en omgevingsvariabelen. Elke omgevingsoptie die niet rechtstreeks wordt weergegeven via andere parameters voor de WorkerConfiguration-constructie, kan worden ingesteld met behulp van deze parameter. Als deze parameter is opgegeven, wordt deze gebruikt als basis waarop pakketten worden opgegeven |
|
shm_size
Vereist
|
De docker-shm_size-configuratie voor de werkrol. |
|
history
Vereist
|
Geschiedenisconfiguratie voor de uitvoering van de werkrol, deze besturingselementen welke logboekmappen worden bewaakt |
|
conda_packages
Vereist
|
Een lijst met tekenreeksen die conda-pakketten vertegenwoordigen die moeten worden toegevoegd aan de Python-omgeving voor de werkrollen. |
|
pip_packages
Vereist
|
Een lijst met tekenreeksen die pip-pakketten vertegenwoordigen die moeten worden toegevoegd aan de Python-omgeving voor de werkrollen |
|
pip_requirements_file
Vereist
|
Het relatieve pad naar het pip-bestand van de werkrollen.
Dit kan worden opgegeven in combinatie met de |
|
conda_dependencies_file
Vereist
|
Het relatieve pad naar de conda-afhankelijkheden van de werknemers |
Kenmerken
target
Haal het rekendoel op waarop de werkroluitvoering is gepland voor uitvoering.
Beschikbare cloud-rekendoelen vindt u met behulp van de functie compute_targets
Retouren
| Type | Description |
|---|---|
|
De doelnaam |