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ContainerImage Classe

  • Referência

Representa uma imagem de contêiner, atualmente apenas para imagens do Docker.

Essa classe foi PRETERIDA. Use a classe Environment em seu lugar.

A imagem contém as dependências necessárias para executar o modelo, incluindo:

  • O runtime

  • Definições de ambiente do Python especificadas em um arquivo Conda

  • Capacidade de habilitar o suporte à GPU

  • Arquivo do Docker personalizado para comandos de execução específicos

Construtor de imagem.

Essa classe foi PRETERIDA. Use a classe Environment em seu lugar.

O construtor Image é usado para recuperar uma representação de nuvem de um objeto Image associado ao workspace fornecido. Retornará uma instância de uma classe filho correspondente ao tipo específico do objeto Image recuperado.

Herança
Image
ContainerImage

Construtor

ContainerImage(workspace, name=None, id=None, tags=None, properties=None, version=None)

Parâmetros

Nome Description
workspace
Obrigatório
Workspace

O objeto de espaço de trabalho que contém a imagem a ser recuperada
name
str

O nome da imagem a ser recuperada. Retornará a versão mais recente, se existir

Valor padrão: None
id
str

A ID especificada da imagem a ser recuperada. (ID é ":")

Valor padrão: None
tags
list

Filtrará os resultados da imagem com base na lista fornecida, por 'chave' ou '[chave, valor]'. Ex.: ['chave', ['chave2', 'chave2 valor']]

Valor padrão: None
properties
list

Filtrará os resultados da imagem com base na lista fornecida, por 'chave' ou '[chave, valor]'. Ex.: ['chave', ['chave2', 'chave2 valor']]

Valor padrão: None
version
str

Quando a versão e o nome forem especificados, retornará a versão específica da imagem.

Valor padrão: None

Comentários

Um ContainerImage é recuperado usando o construtor de classe Image passando o nome ou a ID de um ContainerImage criado anteriormente. O exemplo de código a seguir mostra uma recuperação de imagem de um workspace por nome e ID.


   container_image_from_name = Image(workspace, name="image-name")
   container_image_from_id = Image(workspace, id="image-id")

Para criar uma configuração de imagem a ser usada em uma implantação, crie um objeto ContainerImageConfig conforme mostrado no seguinte exemplo de código:


   from azureml.core.image import ContainerImage

   image_config = ContainerImage.image_configuration(execution_script="score.py",
                                                    runtime="python",
                                                    conda_file="myenv.yml",
                                                    description="image for model",
                                                    cuda_version="9.0"
                                                    )

Métodos

image_configuration

Criar e retornar um objeto ContainerImageConfig.

Esta função aceita parâmetros para definir como seu modelo deve ser executado dentro do serviço Web, bem como o ambiente específico e as dependências que ele precisa ser capaz de executar.
run

Executa a imagem localmente com os dados de entrada determinados.

Precisa ter o Docker instalado e em execução para funcionar. Este método só funcionará na CPU, pois a imagem habilitada para GPU só poderá ser executada nos Serviços do Microsoft Azure.
serialize

Converte esse objeto ContainerImage em um dicionário serializado JSON.

image_configuration

Criar e retornar um objeto ContainerImageConfig.

Esta função aceita parâmetros para definir como seu modelo deve ser executado dentro do serviço Web, bem como o ambiente específico e as dependências que ele precisa ser capaz de executar.

static image_configuration(execution_script, runtime, conda_file=None, docker_file=None, schema_file=None, dependencies=None, enable_gpu=None, tags=None, properties=None, description=None, base_image=None, base_image_registry=None, cuda_version=None)

Parâmetros

Nome Description
execution_script
Obrigatório
str

Caminho para um arquivo Python local que contém o código a ser executado para a imagem. Precisa incluir as funções init() e run(input_data) que definem as etapas de execução do modelo para o serviço Web.
runtime
Obrigatório
str

O runtime a ser usado para a imagem. Os runtimes com suporte atualmente são 'spark-py' e 'python'.
conda_file
str

Caminho para o arquivo .yml local que contém uma definição de ambiente Conda a ser usada para a imagem.

Valor padrão: None
docker_file
str

Caminho para o arquivo local que contém etapas adicionais do Docker a serem executadas ao configurar a imagem.

Valor padrão: None
schema_file
str

Caminho para o arquivo local que contém um esquema de serviço Web a ser usado quando a imagem for implantada. Usado para gerar especificações do Swagger para uma implantação de modelo.

Valor padrão: None
dependencies
list[str]

Lista de caminhos para arquivos/pastas adicionais que a imagem precisa executar.

Valor padrão: None
enable_gpu
bool

Se o suporte à GPU deve ou não ser habilitado na imagem. A imagem de GPU precisa ser usada em serviços do Microsoft Azure, como Instâncias de Contêiner do Azure, Computação do Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Serviço de Kubernetes do Azure. Usa False como padrão

Valor padrão: None
tags
dict[str, str]

Dicionário de marcas de chave/valor a serem fornecidas a essa imagem.

Valor padrão: None
properties
dict[str, str]

Dicionário de propriedades de chave/valor a serem fornecidas a essa imagem. Essas propriedades não podem ser alteradas após a implantação, no entanto, novos pares de chave/valor podem ser adicionados.

Valor padrão: None
description
str

Uma descrição de texto a ser fornecida a essa imagem.

Valor padrão: None
base_image
str

Uma imagem personalizada a ser usada como imagem base. Se nenhuma imagem base for fornecida, a imagem base será usada com base no parâmetro de runtime determinado.

Valor padrão: None
base_image_registry
ContainerRegistry

Registro de imagem que contém a imagem base.

Valor padrão: None
cuda_version
str

Versão do CUDA a ser instalada para imagens que precisam de suporte a GPU. A imagem de GPU precisa ser usada em serviços do Microsoft Azure, como Instâncias de Contêiner do Azure, Computação do Machine Learning, Máquinas Virtuais do Azure e Serviço de Kubernetes do Azure. As versões com suporte são 9.0, 9.1 e 10.0. Se 'enable_gpu' estiver definido, o padrão será '9.1'.

Valor padrão: None

Retornos

Tipo Description
ContainerImageConfig

Um objeto de configuração a ser usado ao criar a imagem.

Exceções

Tipo Description
WebserviceException

run

Executa a imagem localmente com os dados de entrada determinados.

Precisa ter o Docker instalado e em execução para funcionar. Este método só funcionará na CPU, pois a imagem habilitada para GPU só poderá ser executada nos Serviços do Microsoft Azure.

run(input_data)

Parâmetros

Nome Description
input_data
Obrigatório
<xref:varies>

Os dados de entrada a serem passados para a imagem ao executá-la

Retornos

Tipo Description
<xref:varies>

Os resultados da execução da imagem.

Exceções

Tipo Description
WebserviceException

serialize

Converte esse objeto ContainerImage em um dicionário serializado JSON.

serialize()

Retornos

Tipo Description
dict

A representação JSON deste ContainerImage.

Exceções

Tipo Description
WebserviceException