ComponentOperations Classe
ComponentOperations.
Non è consigliabile creare direttamente un'istanza di questa classe. È invece necessario creare un'istanza di MLClient che lo crea e lo associa come attributo.
- Ereditarietà
-
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperationsComponentOperations
Costruttore
ComponentOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces | AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, preflight_operation: DeploymentsOperations | None = None, **kwargs: Dict)
Parametri
- operation_scope
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>
Ambito dell'operazione.
- operation_config
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>
Configurazione dell'operazione.
- service_client
- Union[ <xref:azure.ai.ml._restclient.v2022_10_01.AzureMachineLearningWorkspaces>, <xref:azure.ai.ml._restclient.v2021_10_01_dataplanepreview.AzureMachineLearningWorkspaces>]
Client del servizio per le operazioni api.
- all_operations
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationsContainer>
Contenitore per tutte le operazioni disponibili.
- preflight_operation
- Optional[<xref:azure.ai.ml._vendor.azure_resources.operations.DeploymentsOperations>]
Operazione preliminare per le distribuzioni.
Metodi
archive |
Archiviare un componente. |
create_or_update |
Creare o aggiornare un componente specificato. se sono presenti entità definite inline, ad esempio Ambiente, Codice, verranno create insieme al componente. |
download |
Nota Si tratta di un metodo sperimentale e può cambiare in qualsiasi momento. Per altre informazioni, vedere https://aka.ms/azuremlexperimental. Scaricare il componente specificato e le relative dipendenze in locale. Il componente locale può essere usato per creare il componente in un'altra area di lavoro o per lo sviluppo offline. |
get |
Restituisce informazioni sul componente specificato. |
list |
Elencare componenti o componenti specifici dell'area di lavoro. |
restore |
Ripristinare un componente archiviato. |
validate |
Nota Si tratta di un metodo sperimentale e può cambiare in qualsiasi momento. Per altre informazioni, vedere https://aka.ms/azuremlexperimental. convalidare un componente specificato. se sono presenti entità definite inline, ad esempio Ambiente, Codice, non verranno create. |
archive
Archiviare un componente.
archive(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None
Parametri
Esempio
Esempio di componente di archiviazione.
ml_client.components.archive(name=component_example.name)
create_or_update
Creare o aggiornare un componente specificato. se sono presenti entità definite inline, ad esempio Ambiente, Codice, verranno create insieme al componente.
create_or_update(component: Component | function, version=None, *, skip_validation: bool = False, **kwargs) -> Component
Parametri
- component
- Union[Component, FunctionType]
Oggetto componente o una funzione componente mldesigner che genera un oggetto componente
- skip_validation
- bool
se ignorare la convalida prima di creare/aggiornare il componente, impostazione predefinita su False
Restituisce
Oggetto componente specificato.
Tipo restituito
Eccezioni
Generato se il componente non può essere convalidato correttamente. I dettagli verranno forniti nel messaggio di errore.
Generato se gli asset componente (ad esempio Dati, Codice, Modello, Ambiente) non possono essere convalidati correttamente. I dettagli verranno forniti nel messaggio di errore.
Generato se il tipo di componente non è supportato. I dettagli verranno forniti nel messaggio di errore.
Generato se il modello componente non può essere convalidato correttamente. I dettagli verranno forniti nel messaggio di errore.
Generato se il percorso locale ha fornito punti a una directory vuota.
Esempio
Creare un esempio di componente.
from azure.ai.ml import load_component
from azure.ai.ml.entities._component.component import Component
component_example = load_component(
source="./sdk/ml/azure-ai-ml/tests/test_configs/components/helloworld_component.yml",
params_override=[{"version": "1.0.2"}],
)
component = ml_client.components.create_or_update(component_example)
download
Nota
Si tratta di un metodo sperimentale e può cambiare in qualsiasi momento. Per altre informazioni, vedere https://aka.ms/azuremlexperimental.
Scaricare il componente specificato e le relative dipendenze in locale. Il componente locale può essere usato per creare il componente in un'altra area di lavoro o per lo sviluppo offline.
download(name: str, download_path: PathLike | str = '.', *, version: str = None) -> None
Parametri
- download_path
- str
Percorso locale come destinazione di download, impostazione predefinita per la directory di lavoro corrente dell'utente corrente. Verrà creato se non esiste.
Restituisce
Oggetto componente specificato.
Tipo restituito
Eccezioni
Generato se download_path punta a una directory esistente che non è vuota. identificato e recuperato. I dettagli verranno forniti nel messaggio di errore.
get
Restituisce informazioni sul componente specificato.
get(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None) -> Component
Parametri
Restituisce
Oggetto componente specificato.
Tipo restituito
Eccezioni
Generato se il componente non può essere identificato e recuperato correttamente. I dettagli verranno forniti nel messaggio di errore.
Esempio
Ottenere un esempio di componente.
ml_client.components.get(name=component_example.name, version="1.0.2")
list
Elencare componenti o componenti specifici dell'area di lavoro.
list(name: str | None = None, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY) -> Iterable[Component]
Parametri
Nome componente, se non impostato, elencare tutti i componenti dell'area di lavoro
- list_view_type
Tipo di visualizzazione per i componenti archiviati(ad esempio) inclusi/esclusi. Impostazione predefinita: ACTIVE_ONLY.
Restituisce
Iteratore come istanza di oggetti componente
Tipo restituito
Esempio
Esempio di componente elenco.
print(ml_client.components.list())
restore
Ripristinare un componente archiviato.
restore(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None
Parametri
Esempio
Esempio di componente di ripristino.
ml_client.components.restore(name=component_example.name)
validate
Nota
Si tratta di un metodo sperimentale e può cambiare in qualsiasi momento. Per altre informazioni, vedere https://aka.ms/azuremlexperimental.
convalidare un componente specificato. se sono presenti entità definite inline, ad esempio Ambiente, Codice, non verranno create.
validate(component: Component | function, raise_on_failure: bool = False, **kwargs) -> ValidationResult
Parametri
- component
- Union[Component, FunctionType]
Oggetto componente o una funzione componente mldesigner che genera un oggetto componente
- raise_on_failure
- bool
Indica se generare un'eccezione per l'errore di convalida. Il valore predefinito è False
Restituisce
Tutti gli errori di convalida
Tipo restituito
Azure SDK for Python