graph Module

Source de données qui peut être utilisée dans un graphique.

Initialisez DataSource.

Définition d’une source de données.

Initialisez DataSourceDef.

Représente une source de données dans un graphique.

Initialisez le nœud de source de données.

Type de données pour un élément de données (entrée ou sortie).

Initialisez DataType.

Instance d’une arête entre deux ports de nœud dans le graphique.

Initialisez Edge.

Classe permettant de définir un graphique d’exécution de pipeline.

Initialiser Graph.

Instance d’un port d’entrée sur un nœud, qui peut être connectée à un port de sortie.

Initialisez InputPort.

Définit une liaison d’une source à une entrée d’une étape de pipeline.

Une InputPortBinding peut être utilisée comme entrée d’une étape. La source peut être PipelineData, PortDataReference, DataReference, PipelineDataset ou OutputPortBinding.

InputPortBinding s’avère utile pour spécifier le nom de l’entrée d’étape, si elle doit être différente du nom de l’objet de liaison (autrement dit, pour éviter des noms d’entrée/de sortie en double ou parce que le script d’étape a besoin d’une entrée portant un nom donné). Elle peut également être utilisée pour spécifier le bind_mode pour les entrées PythonScriptStep.

Initialisez InputPortBinding.

Définition d’un port d’entrée.

Créez un port d’entrée.

Module exécutable pouvant être utilisé dans un graphique.

Cette classe n'est pas destinée à être utilisée directement. Utilisez plutôt cette classe Module.

Initialiser le module.

Définition d’un module, comprenant les définitions d’exécution et de port.

Initialisez ModuleDef.

Représente un module dans un graphique.

Initialiser le nœud de module.

Représente une unité de base dans un graphique, par exemple une source de données ou une étape.

Initialiser Node.

Instance d’un port de sortie sur un nœud, qui peut être connectée à un port d’entrée.

Initialisez OutputPort.

Définit une sortie nommée d’une étape de pipeline.

OutputPortBinding peut être utilisé pour spécifier le type de données qui sera produit par une étape et la façon dont les données seront produites. Il peut être utilisé avec InputPortBinding pour spécifier que la sortie de l’étape est une entrée obligatoire d’une autre étape.

Initialisez OutputPortBinding.

Définition d’un port de sortie.

Créez un port de sortie.

Instance d’un paramètre sur un nœud.

Initialisez Param.

Définition d’un paramètre d’exécution.

Initialisez ParamDef.

Agit comme un adaptateur pour le jeu de données et le pipeline.

Il s’agit d’une classe interne. Vous ne devez pas créer cette classe directement, mais plutôt appeler les méthodes d’instance as_* sur le jeu de données ou les classes OutputDatasetConfig.

Agir comme adaptateur pour le jeu de données et le pipeline.

Il s’agit d’une classe interne. Vous ne devez pas créer cette classe directement, mais plutôt appeler les méthodes d’instance as_* sur le jeu de données ou les classes OutputDatasetConfig.

Définit un paramètre dans une exécution du pipeline.

Utilisez les paramètres de pipeline pour créer des pipelines polyvalents qui peuvent par la suite être soumis de nouveau avec des valeurs de paramètre variables.

Initialiser les paramètres de pipeline.

Modélise les données associées à une sortie d’une StepRun terminée.

Un objet PortDataReference peut être utilisé pour télécharger les données de sortie produites par un StepRun. Elle peut également être utilisée comme entrée d’étape dans un pipeline futur.

Initialisez PortDataReference.

Représente un pipeline à envoyer sans le code Python qui l’a construit.

En outre, un PublishedPipeline peut être utilisé pour renvoyer un Pipeline avec différentes valeurs et entrées PipelineParameter.

Initialisez PublishedPipeline.

point de terminaison :p aram URL du point de terminaison REST permettant d’envoyer des exécutions de pipeline pour ce pipeline. :type endpoint: str :p aram total_run_steps: Le nombre d’étapes dans ce pipeline :type total_run_steps: int :p aram workspace: l’espace de travail du pipeline publié. :type workspace: azureml.core.Workspace :p aram continue_on_step_failure: Indique s’il faut poursuivre l’exécution d’autres étapes dans pipelineRun

si une étape échoue, la valeur par défaut est false.

Représente un paramètre de procédure stockée SQL à utiliser avec des références de base de données SQL.

Initialisez StoredProcedureParameter.

par défaut, azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType.String :type type: azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType

Définit une sortie spécialisée de certaines étapes de pipeline à utiliser dans un pipeline.

TrainingOutput permet la mise à disposition d’une métrique ou d’un modèle de Machine Learning automatisé comme sortie d’étape à consommer dans un pipeline Azure Machine Learning. Ne peut pas être utilisé avec AutoMLStep ou HyperDriveStep.

Initialiser TrainingOutput.

param model_file : fichier de modèle spécifique à inclure dans la sortie. Pour HyperDriveStep uniquement.

Définit des types de paramètres de procédure stockée SQL à utiliser avec des références de base de données SQL.