DatastoreOperations Klasse
Stellt einen Client zum Ausführen von Vorgängen für Datenspeicher dar.
Sie sollten diese Klasse nicht direkt instanziieren. Stattdessen sollten Sie MLClient erstellen und diesen Client über die Eigenschaft MLClient.datastores verwenden.
- Vererbung
-
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperationsDatastoreOperations
Konstruktor
DatastoreOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, serviceclient_2023_04_01_preview: AzureMachineLearningWorkspaces, **kwargs: Dict)
Parameter
- operation_scope
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>
Bereichsvariablen für die Vorgangsklassen eines MLClient-Objekts.
- operation_config
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>
Allgemeine Konfiguration für Betriebsklassen eines MLClient-Objekts.
- serviceclient_2022_10_01
- <xref:<xref:azure.ai.ml._restclient.v2022_10_01._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>>
Dienstclient, um Endbenutzern das Arbeiten mit Azure Machine Learning-Arbeitsbereichsressourcen zu ermöglichen.
- serviceclient_2023_04_01_preview
Methoden
create_or_update |
Fügt den übergebenen Datenspeicher an den Arbeitsbereich an oder aktualisiert den Datenspeicher, sofern er bereits vorhanden ist. |
delete |
Löscht einen Datenspeicherverweis mit dem angegebenen Namen aus dem Arbeitsbereich. Diese Methode löscht nicht den tatsächlichen Datenspeicher oder die zugrunde liegenden Daten im Datenspeicher. |
get |
Gibt Informationen zum Datenspeicher zurück, auf den durch den angegebenen Namen verwiesen wird. |
get_default |
Gibt den Standarddatenspeicher des Arbeitsbereichs zurück. |
list |
Listet alle Datenspeicher und zugeordneten Informationen in einem Arbeitsbereich auf. |
create_or_update
Fügt den übergebenen Datenspeicher an den Arbeitsbereich an oder aktualisiert den Datenspeicher, sofern er bereits vorhanden ist.
create_or_update(datastore: Datastore) -> Datastore
Parameter
Gibt zurück
Der angefügte Datenspeicher.
Rückgabetyp
Beispiele
Beispiel zum Erstellen eines Datenspeichers.
from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
datastore_example = AzureBlobDatastore(
name="azure_blob_datastore",
account_name="sdkvnextclidcdnrc7zb7xyy", # cspell:disable-line
container_name="testblob",
)
ml_client.datastores.create_or_update(datastore_example)
delete
Löscht einen Datenspeicherverweis mit dem angegebenen Namen aus dem Arbeitsbereich. Diese Methode löscht nicht den tatsächlichen Datenspeicher oder die zugrunde liegenden Daten im Datenspeicher.
delete(name: str) -> None
Parameter
Beispiele
Beispiel zum Löschen eines Datenspeichers.
ml_client.datastores.delete("azure_blob_datastore")
get
Gibt Informationen zum Datenspeicher zurück, auf den durch den angegebenen Namen verwiesen wird.
get(name: str, *, include_secrets: bool = False) -> Datastore
Parameter
- include_secrets
- bool
Schließen Sie Datenspeichergeheimnisse in den zurückgegebenen Datenspeicher ein, standardmäßig false.
Gibt zurück
Datenspeicher mit dem angegebenen Namen.
Rückgabetyp
Beispiele
Beispiel zum Abrufen eines Datenspeichers.
ml_client.datastores.get("azure_blob_datastore")
get_default
Gibt den Standarddatenspeicher des Arbeitsbereichs zurück.
get_default(*, include_secrets: bool = False) -> Datastore
Parameter
- include_secrets
- bool
Schließen Sie Datenspeichergeheimnisse in den zurückgegebenen Datenspeicher ein, standardmäßig false.
Gibt zurück
Der Standarddatenspeicher.
Rückgabetyp
Beispiele
Rufen Sie ein Standarddatenspeicherbeispiel ab.
ml_client.datastores.get_default()
list
Listet alle Datenspeicher und zugeordneten Informationen in einem Arbeitsbereich auf.
list(*, include_secrets: bool = False) -> Iterable[Datastore]
Parameter
- include_secrets
- bool
Schließen Sie Datenspeichergeheimnisse in zurückgegebene Datenspeicher ein, standardmäßig false.
Gibt zurück
Ein Iterator wie instance von Datenspeicherobjekten
Rückgabetyp
Beispiele
Beispiel zum Auflisten des Datenspeichers.
ml_client.datastores.list()
Azure SDK for Python