graph Module

Source de données qui peut être utilisée dans un graphique.

Initialisez DataSource.

Définition d’une source de données.

Initialisez DataSourceDef.

Représente une source de données dans un graphique.

Initialisez le nœud de source de données.

Type de données pour un élément de données (entrée ou sortie).

Initialisez DataType.

Instance d’un bord entre deux ports de nœud dans le graphique.

Initialiser Edge.

Classe permettant de définir un graphique d’exécution de pipeline.

Initialisez Graph.

Instance d’un port d’entrée sur un nœud, qui peut être connectée à un port de sortie.

Initialisez InputPort.

Définit une liaison d’une source à une entrée d’une étape de pipeline.

Un InputPortBinding peut être utilisé comme entrée à une étape. La source peut être un PipelineData, , PortDataReferenceDataReference, PipelineDatasetou OutputPortBinding.

InputPortBinding est utile pour spécifier le nom de l’entrée d’étape, s’il doit être différent du nom de l’objet de liaison (par exemple, pour éviter les noms d’entrée/sortie dupliqués ou parce que le script d’étape a besoin d’une entrée pour avoir un certain nom). Il peut également être utilisé pour spécifier la bind_mode pour PythonScriptStep les entrées.

Initialisez InputPortBinding.

Définition d’un port d’entrée.

Créez un port d’entrée.

Module exécutable qui peut être utilisé dans un graphique.

Cette classe n’est pas destinée à être utilisée directement. Utilisez plutôt cette Module classe.

Initialiser le module.

Définition d’un module, y compris les définitions d’exécution et de port.

Initialisez ModuleDef.

Représente un module dans un graphique.

Initialisez le nœud du module.

Représente une unité de base dans un graphique, par exemple, il peut s’agir d’une source de données ou d’une étape.

Initialiser le nœud.

Instance d’un port de sortie sur un nœud, qui peut être connectée à un port d’entrée.

Initialisez OutputPort.

Définit une sortie nommée d’une étape de pipeline.

OutputPortBinding peut être utilisé pour spécifier le type de données qui sera généré par une étape et la façon dont les données seront produites. Il peut être utilisé pour InputPortBinding spécifier que la sortie de l’étape est une entrée requise d’une autre étape.

Initialisez OutputPortBinding.

Définition d’un port de sortie.

Créez un port de sortie.

Instance d’un paramètre sur un nœud.

Initialisez param.

Définition d’un paramètre d’exécution.

Initialisez ParamDef.

Agit comme adaptateur pour le jeu de données et le pipeline.

Il s’agit d’une classe interne. Vous ne devez pas créer cette classe directement, mais plutôt appeler les méthodes d’instance as_* sur le jeu de données ou les classes OutputDatasetConfig.

Agir en tant qu’adaptateur pour le jeu de données et le pipeline.

Il s’agit d’une classe interne. Vous ne devez pas créer cette classe directement, mais plutôt appeler les méthodes d’instance as_* sur le jeu de données ou les classes OutputDatasetConfig.

Définit un paramètre dans une exécution de pipeline.

Utilisez PipelineParameters pour construire des pipelines polyvalents qui peuvent être remis ultérieurement avec des valeurs de paramètre variables.

Initialisez les paramètres de pipeline.

Modèles les données associées à une sortie d’un StepRun terminé.

Un objet PortDataReference peut être utilisé pour télécharger les données de sortie qui ont été produites par un StepRun. Il peut également être utilisé comme entrée d’étape dans un pipeline futur.

Initialisez PortDataReference.

Représente un pipeline à soumettre sans le code Python qui l’a construit.

En outre, un PublishedPipeline peut être utilisé pour renvoyer une Pipeline soumission avec différentes PipelineParameter valeurs et entrées.

Initialiser PublishedPipeline.

:p aram endpoint L’URL du point de terminaison REST pour envoyer des exécutions de pipeline pour ce pipeline. :type point de terminaison : str :p aram total_run_steps : nombre d’étapes dans ce pipeline :type total_run_steps : espace de travail int :p aram : espace de travail de l’espace de travail publié. :type d’espace de travail : azureml.core.Workspace :p aram continue_on_step_failure : continuer l’exécution d’autres étapes dans PipelineRun

si une étape échoue, la valeur par défaut est false.

Représente un paramètre de procédure stockée SQL à utiliser avec des références de base de données SQL.

Initialiser StoredProcedureParameter.

par défaut pour azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType.String :type : azureml.pipeline.core.graph.StoredProcedureParameterType

Définit une sortie spécialisée de certains PipelineSteps à utiliser dans un pipeline.

TrainingOutput permet à une métrique ou un modèle Machine Learning automatisé d’être mis à disposition en tant que sortie d’étape à consommer par une autre étape dans un pipeline Azure Machine Learning. Peut être utilisé avec AutoMLStep ou HyperDriveStep.

Initialisez TrainingOutput.

param model_file : fichier de modèle spécifique à inclure dans la sortie. Pour HyperDriveStep uniquement.

Définit les types de paramètres de procédure stockée SQL à utiliser avec les références de base de données SQL.