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WorkerConfiguration Classe

WorkerConfiguration est la classe qui contient toutes les informations nécessaires pour que les workers s’exécutent.

Initialiser WorkerConfiguration

:type azureml.core.runconfig.HistoryConfiguration :p aram use_gpu : Prameter utilisé pour signaler si l’image de base par défaut doit avoir les packages pour

gpu ajouté. Ce paramètre est ignoré s’il environment est défini.

fichier yaml. :type conda_dependencies_file : str

Constructeur

WorkerConfiguration(node_count, compute_target=None, environment=None, shm_size='2g', history=None, use_gpu=False, pip_packages=None, conda_packages=None, conda_dependencies_file=None, pip_requirements_file=None)

Paramètres

Nom Description
node_count
Obligatoire
int

Nombre de nœuds Worker à initialiser, un worker s’exécute par machine dans la cible de calcul.
compute_target
AbstractComputeTarget ou str

Cible de calcul où les workers s’exécuteront. Il peut s’agir d’un objet ou du nom de la cible de calcul.

Valeur par défaut: None
environment
Environment

Définition de l’environnement pour les workers. Il inclut pythonSection, DockerSection et variables d’environnement. Toute option d’environnement non directement exposée via d’autres paramètres à la construction WorkerConfiguration peut être définie à l’aide de ce paramètre. Si ce paramètre est spécifié, il sera utilisé comme base sur laquelle les packages spécifiés et pip_packagesconda_packages seront ajoutés.

Valeur par défaut: None
shm_size
str

Configuration de docker shm_size pour le worker.

Valeur par défaut: 2g
history
HistoryConfiguration

Configuration de l’historique pour l’exécution du worker, ce contrôle contrôle les dossiers des journaux d’activité qui seront surveillés

Valeur par défaut: None
use_gpu
bool

Paramètre utilisé pour signaler si l’image de base par défaut doit avoir les packages pour gpu ajoutés. Ce paramètre est ignoré s’il environment est défini.

Valeur par défaut: False
conda_packages
list

Liste de chaînes représentant des packages conda à ajouter à l’environnement Python pour les workers.

Valeur par défaut: None
pip_packages
list

Liste de chaînes représentant des packages pip à ajouter à l’environnement Python pour les workers

Valeur par défaut: None
pip_requirements_file
str

Chemin d’accès relatif au fichier texte des exigences pip des workers. Cela peut être fourni en combinaison avec le pip_packages paramètre.

Valeur par défaut: None
conda_dependencies_file
str

Chemin relatif du fichier yaml des dépendances conda des workers.

Valeur par défaut: None
node_count
Obligatoire
int

Nombre de nœuds Worker à initialiser, un worker s’exécute par machine dans la cible de calcul.
compute_target
Obligatoire
<xref:azureml.core.compute_target.ComputeTarget> ou str

Cible de calcul où les workers s’exécuteront. Il peut s’agir d’un objet ou du nom de la cible de calcul.
environment
Obligatoire
Environment

Définition de l’environnement pour les workers. Il inclut pythonSection, DockerSection et variables d’environnement. Toute option d’environnement non directement exposée via d’autres paramètres à la construction WorkerConfiguration peut être définie à l’aide de ce paramètre. Si ce paramètre est spécifié, il sera utilisé comme base sur laquelle les packages spécifiés et pip_packagesconda_packages seront ajoutés.
shm_size
Obligatoire
str

Configuration de docker shm_size pour le worker.
history
Obligatoire

Configuration de l’historique pour l’exécution du worker, ce contrôle contrôle les dossiers des journaux d’activité qui seront surveillés
conda_packages
Obligatoire
list

Liste de chaînes représentant des packages conda à ajouter à l’environnement Python pour les workers.
pip_packages
Obligatoire
list

Liste de chaînes représentant des packages pip à ajouter à l’environnement Python pour les workers
pip_requirements_file
Obligatoire
str

Chemin d’accès relatif au fichier texte des exigences pip des workers. Cela peut être fourni en combinaison avec le pip_packages paramètre.
conda_dependencies_file
Obligatoire

Chemin relatif des dépendances conda des workers

Attributs

target

Obtenez la cible de calcul où l’exécution du worker est planifiée pour l’exécution.

Vous trouverez des cibles de calcul cloud disponibles à l’aide de la fonction compute_targets

Retours

Type Description
str

Nom de la cible