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RunDetails Classe

  • Referência

Representa um widget do Jupyter Notebook usado para exibir o progresso do treinamento do modelo.

Um widget é assíncrono e fornece atualizações até que o treinamento seja concluído.

Inicialize o widget com a instância de execução fornecida.

Herança
builtins.object
RunDetails

Construtor

RunDetails(run_instance)

Parâmetros

Nome Description
run_instance
Obrigatório
Run

Executar a instância para a qual o widget será renderizado.
run_instance
Obrigatório
Run

Executar a instância para a qual o widget será renderizado.

Comentários

Um widget do Jupyter Notebook do Azure Machine Learning mostra o progresso do treinamento do modelo, incluindo propriedades, logs e métricas. O tipo de widget selecionado é inferido implicitamente de run_instance. Você não precisa defini-lo explicitamente. Use o método show para iniciar a renderização do widget. Se o widget não estiver instalado, você verá um link para exibir o conteúdo em uma nova página do navegador. Após iniciar um experimento, você também pode ver o progresso do treinamento do modelo no portal do Azure usando o método get_portal_url() da classe Run.

O seguinte exemplo mostra como criar um widget e iniciá-lo:


   from azureml.widgets import RunDetails

   RunDetails(remote_run).show()

O exemplo completo está disponível em https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/automated-machine-learning/classification-credit-card-fraud/auto-ml-classification-credit-card-fraud.ipynb

Há suporte para os seguintes tipos de execuções:

  • StepRun: mostra as propriedades da execução, os registros de saída, métricas.

  • HyperDriveRun: mostra propriedades da execução pai, registros, execuções filhas, gráfico de métrica principal e gráfico de coordenadas paralelas de hiperparâmetros.

  • AutoMLRun: mostra as execuções filho e o gráfico de métrica principal com opção para selecionar métricas individuais.

  • PipelineRun: mostra os nós em execução e em não execução de um pipeline junto à representação gráfica de nós e bordas.

  • ReinforcementLearningRun: mostra o status de execuções em tempo real. O Reinforcement Learning do Azure Machine Learning é, no momento, uma versão prévia do recurso. Para obter mais informações, consulte Aprendizado de Reforço com o Azure Marchine Learning.

O pacote azureml-widgets é instalado quando você instala o SDK do Azure Machine Learning. No entanto, algumas outras instalações poderão ser necessárias dependendo do ambiente.

  • Jupyter Notebooks: notebooks locais e na nuvem têm suporte total, com interatividade, atualizações automáticas assíncronas e execução de célula sem bloqueio.

  • JupyterLab: algumas outras instalações poderão ser necessárias.

    1. Verifique se o pacote azure-widgets está instalado e, se não estiver, instale-o.

      
   sudo -i pip install azureml-widgets

    2. Instalar extensões do JupyterLab.

      
   sudo -i jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

    3. Após a instalação, reinicie o kernel em todos os notebooks em execução no momento.

      
   jupyter labextension list

  • Databricks: suporte parcial para widgets do Juypter Notebook. Quando você usar o widget, ele exibirá um link para exibir o conteúdo em uma nova página do navegador. Use o show com o parâmetro render_lib definido como “displayHTML”.

Métodos

get_widget_data

Recuperar e transformar dados do histórico de execuções a serem renderizados pelo widget. Usado também para fins de depuração.
show

Renderizar widget e iniciar thread para atualizar o widget.

get_widget_data

Recuperar e transformar dados do histórico de execuções a serem renderizados pelo widget. Usado também para fins de depuração.

get_widget_data(widget_settings=None)

Parâmetros

Nome Description
widget_settings
dict

Configurações a serem aplicadas ao widget. Configuração com suporte: “debug” (um booliano).

Valor padrão: None

Retornos

Tipo Description
dict

Dicionário que contém os dados a serem renderizados pelo widget.

show

Renderizar widget e iniciar thread para atualizar o widget.

show(render_lib=None, widget_settings=None)

Parâmetros

Nome Description
render_lib
<xref:func>

A biblioteca a ser usada para renderização. Necessário somente para o Databricks, com o valor “displayHTML”.

Valor padrão: None
widget_settings
dict

Configurações a serem aplicadas ao widget. Configuração com suporte: “debug” (um booliano).

Valor padrão: None