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BatchDeploymentOperations Classe

  • Référence

BatchDeploymentOperations.

Vous ne devez pas instancier cette classe directement. Au lieu de cela, vous devez créer un instance MLClient qui l’instancie pour vous et l’attache en tant qu’attribut.

Héritage
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations
BatchDeploymentOperations

Constructeur

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

Paramètres

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

Variables d’étendue pour les classes d’opérations d’un objet MLClient.

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

Configuration courante pour les classes d’opérations d’un objet MLClient.

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

Client de service pour permettre aux utilisateurs finaux d’utiliser des ressources d’espace de travail Azure Machine Learning.

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

Toutes les classes d’opérations d’un objet MLClient.

credentials
TokenCredential
valeur par défaut: None

Informations d’identification à utiliser pour l’authentification.

Méthodes

begin_create_or_update

Créer ou mettre à jour un déploiement par lots.
begin_delete

Supprimez un déploiement par lots.
get

Obtenir une ressource de déploiement.
list

Répertorier une ressource de déploiement.
list_jobs

Répertoriez les travaux sous le déploiement du point de terminaison de lot fourni. Cette option n’est valide que pour le point de terminaison de lot.

begin_create_or_update

Créer ou mettre à jour un déploiement par lots.

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

Paramètres

deployment
BatchDeployment
Obligatoire

Entité de déploiement.

Retours

Un polleur pour suivre l’opération status.

Type de retour

LROPoller[BatchDeployment]

Exceptions

ValidationException

Déclenché si BatchDeployment ne peut pas être validé avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

AssetException

Déclenché si les ressources BatchDeployment (par exemple, Données, Code, Modèle, Environnement) ne peuvent pas être validées avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

ModelException

Déclenché si le modèle BatchDeployment ne peut pas être validé avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

Exemples

Créer un exemple.


   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

Supprimez un déploiement par lots.

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

Paramètres

name
str
Obligatoire

Nom du déploiement par lots.

endpoint_name
str
Obligatoire

Nom du point de terminaison de lot

Retours

Un polleur pour suivre l’opération status.

Type de retour

LROPoller[None]

Exceptions

ValidationException

Déclenché si BatchDeployment ne peut pas être validé avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

AssetException

Déclenché si les ressources BatchDeployment (par exemple, Données, Code, Modèle, Environnement) ne peuvent pas être validées avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

ModelException

Déclenché si le modèle BatchDeployment ne peut pas être validé avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

Exemples

Exemple de suppression.


   ml_client.batch_deployments.begin_delete(deployment_name, endpoint_name)

get

Obtenir une ressource de déploiement.

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

Paramètres

name
str
Obligatoire

Nom du déploiement

endpoint_name
str
Obligatoire

Nom du point de terminaison

Retours

Entité de déploiement

Type de retour

BatchDeployment

Exceptions

ValidationException

Déclenché si BatchDeployment ne peut pas être validé avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

AssetException

Déclenché si les ressources BatchDeployment (par exemple, Données, Code, Modèle, Environnement) ne peuvent pas être validées avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

ModelException

Déclenché si le modèle BatchDeployment ne peut pas être validé avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

Exemples

Obtenir un exemple.


   ml_client.batch_deployments.get(deployment_name, endpoint_name)

list

Répertorier une ressource de déploiement.

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

Paramètres

endpoint_name
str
Obligatoire

Nom du point de terminaison

Retours

Itérateur d’entités de déploiement

Type de retour

ItemPaged[BatchDeployment]

Exceptions

ValidationException

Déclenché si BatchDeployment ne peut pas être validé avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

AssetException

Déclenché si les ressources BatchDeployment (par exemple, Données, Code, Modèle, Environnement) ne peuvent pas être validées avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

ModelException

Déclenché si le modèle BatchDeployment ne peut pas être validé avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

Exemples

Répertorier l’exemple de ressource de déploiement.


   ml_client.batch_deployments.list(endpoint_name)

list_jobs

Répertoriez les travaux sous le déploiement du point de terminaison de lot fourni. Cette option n’est valide que pour le point de terminaison de lot.

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

Paramètres

endpoint_name
str
Obligatoire

Nom du point de terminaison.

name
str

(Facultatif) Nom du déploiement.

Retours

Liste des travaux

Type de retour

ItemPaged[BatchJob]

Exceptions

ValidationException

Déclenché si BatchDeployment ne peut pas être validé avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

AssetException

Déclenché si les ressources BatchDeployment (par exemple, Données, Code, Modèle, Environnement) ne peuvent pas être validées avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

ModelException

Déclenché si le modèle BatchDeployment ne peut pas être validé avec succès. Les détails seront fournis dans le message d’erreur.

Exemples

Exemple de travaux de liste.


   ml_client.batch_deployments.list_jobs(deployment_name, endpoint_name)