EnvironmentOperations 類別
EnvironmentOperations。
您不應該直接具現化此類別。 相反地,您應該建立 MLClient 實例,為您具現化它,並將其附加為屬性。
- 繼承
-
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperationsEnvironmentOperations
建構函式
EnvironmentOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces | AzureMachineLearningWorkspaces, all_operations: OperationsContainer, **kwargs: Any)
參數
- operation_scope
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>
MLClient 物件的作業類別範圍變數。
- operation_config
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>
MLClient 物件的作業類別的常見組態。
- service_client
- Union[ <xref:azure.ai.ml._restclient.v2023_04_01_preview._azure_machine_learning_workspaces.AzureMachineLearningWorkspaces>, <xref:azure.ai.ml._restclient.v2021_10_01_dataplanepreview._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>]
服務用戶端可讓使用者在 Azure Machine Learning 工作區資源上運作, (ServiceClient042023Preview 或 ServiceClient102021Dataplane) 。
- all_operations
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationsContainer>
MLClient 物件的所有作業類別。
方法
archive |
封存環境或環境版本。 |
create_or_update |
傳回已建立或更新的環境資產。 |
get |
傳回指定的環境資產。 |
list |
列出工作區中的所有環境資產。 |
restore |
還原封存的環境版本。 |
share |
注意 這是實驗性方法,可以隨時變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。 從工作區共用環境資產到登錄。 |
archive
封存環境或環境版本。
archive(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None
參數
範例
封存範例。
ml_client.environments.archive("create-environment", "2.0")
create_or_update
傳回已建立或更新的環境資產。
create_or_update(environment: Environment) -> Environment
參數
- environment
- <xref:azure.ai.ml.entities._assets.Environment>
環境物件
傳回
已建立或更新的環境物件
傳回類型
例外狀況
如果無法成功驗證環境,則引發 。 錯誤訊息中將會提供詳細資料。
如果提供的本機路徑指向空的目錄,則引發 。
範例
建立環境。
from azure.ai.ml.entities import BuildContext, Environment
env_docker_context = Environment(
build=BuildContext(
path="./sdk/ml/azure-ai-ml/tests/test_configs/environment/environment_files",
dockerfile_path="DockerfileNonDefault",
),
name="create-environment",
version="2.0",
description="Environment created from a Docker context.",
)
ml_client.environments.create_or_update(env_docker_context)
get
傳回指定的環境資產。
get(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None) -> Environment
參數
傳回
環境物件
傳回類型
例外狀況
如果無法成功驗證環境,則引發 。 錯誤訊息中將會提供詳細資料。
範例
取得範例。
ml_client.environments.get("create-environment", "2.0")
list
列出工作區中的所有環境資產。
list(name: str | None = None, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY) -> Iterable[Environment]
參數
- list_view_type
包括/排除 (的檢視類型,例如) 封存環境。 預設值:ACTIVE_ONLY。
傳回
環境物件的實例之類的反覆運算器。
傳回類型
範例
清單範例。
ml_client.environments.list()
restore
還原封存的環境版本。
restore(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None
參數
範例
還原範例。
ml_client.environments.restore("create-environment", "2.0")
share
注意
這是實驗性方法,可以隨時變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。
從工作區共用環境資產到登錄。
share(name: str, version: str, *, share_with_name: str, share_with_version: str, registry_name: str) -> Environment
參數
- share_with_name
- str
要共用的環境資產名稱。
- share_with_version
- str
要共用的環境資產版本。
- registry_name
- str
目的地登錄的名稱。
傳回
環境資產物件。