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ContainerImage Classe

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

Essa classe é PRETERIDA. Em vez disso, use a classe Environment.

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 personalizado do Docker para comandos de execução específicos

Construtor de imagem.

Essa classe é PRETERIDA. Em vez disso, use a classe Environment.

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

Construtor

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

Parâmetros

Nome Description
workspace
Obrigatório
Workspace

O objeto de workspace que contém a imagem a ser recuperada
name
str

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

Valor padrão: None
id
str

A ID específica da imagem a ser recuperada. (A ID é "<name>:<version>")

Valor padrão: None
tags
list

Filtrará os resultados da imagem com base na lista fornecida, por 'key' ou '[key, value]'. Ex.: ['key', ['key2', 'key2 value']]

Valor padrão: None
properties
list

Filtrará os resultados da imagem com base na lista fornecida, por 'key' ou '[key, value]'. Ex.: ['key', ['key2', 'key2 value']]

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 Image construtor de classe 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 nova configuração de imagem a ser usada em uma implantação, crie um ContainerImageConfig objeto, conforme mostrado no exemplo de código a seguir:


   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

Crie e retorne um ContainerImageConfig objeto.

Essa 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 para ser executado.
run

Execute a imagem localmente com os dados de entrada especificados.

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

Converta esse objeto ContainerImage em um dicionário serializado JSON.

image_configuration

Crie e retorne um ContainerImageConfig objeto.

Essa 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 para ser executado.

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 o arquivo Python local que contém o código a ser executado para a imagem. Deve 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 atuais com suporte são 'spark-py' e 'python'.
conda_file
str

Caminho para o arquivo de .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 webservice a ser usado quando a imagem é 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 deseja ou não habilitar o suporte à GPU na imagem. A imagem de GPU deve ser usada nos Serviços do Microsoft Azure, como Instâncias de Contêiner do Azure, Computação do Azure 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 valor de chave para fornecer essa imagem.

Valor padrão: None
properties
dict[str, str]

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

Valor padrão: None
description
str

Uma descrição de texto para fornecer 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 em determinado parâmetro de runtime.

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 para GPU. A imagem de GPU deve ser usada nos Serviços do Microsoft Azure, como Instâncias de Contêiner do Azure, Computação do Azure 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' for definido, esse 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

Execute a imagem localmente com os dados de entrada especificados.

Deve ter o Docker instalado e em execução para funcionar. Esse método só funcionará na CPU, pois a imagem habilitada para GPU só pode 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 quando executados

Retornos

Tipo Description
<xref:varies>

Os resultados da execução da imagem.

Exceções

Tipo Description
WebserviceException

serialize

Converta esse objeto ContainerImage em um dicionário serializado JSON.

serialize()

Retornos

Tipo Description
dict

A representação JSON deste ContainerImage.