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InferenceConfig Classe

Representa as definições de configuração para um ambiente personalizado usado para implantação.

A configuração de inferência é um parâmetro de entrada para Model ações relacionadas à implantação:

Inicialize o objeto config.

Construtor

InferenceConfig(entry_script, runtime=None, conda_file=None, extra_docker_file_steps=None, source_directory=None, enable_gpu=None, description=None, base_image=None, base_image_registry=None, cuda_version=None, environment=None)

Parâmetros

Name Description
entry_script
Necessário
str

O caminho para um arquivo local que contém o código a ser executado para a imagem.
runtime
str

O tempo de execução a ser usado para a imagem. Os tempos de execução atuais suportados são 'spark-py' e 'python'.

Default value: None
conda_file
str

O caminho para um arquivo local que contém uma definição de ambiente conda a ser usada para a imagem.

Default value: None
extra_docker_file_steps
str

O caminho para um arquivo local que contém etapas adicionais do Docker a serem executadas ao configurar a imagem.

Default value: None
source_directory
str

O caminho para a pasta que contém todos os arquivos para criar a imagem.

Default value: None
enable_gpu
bool

Indica se o suporte à GPU deve ser ativado na imagem. A imagem da 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 Kubernetes do Azure. A definição padrão é 'False'.

Default value: None
description
str

Uma descrição para dar esta imagem.

Default value: None
base_image
str

Uma imagem personalizada para ser usada como imagem base. Se nenhuma imagem base for fornecida, a imagem base será usada com base em determinado parâmetro de tempo de execução.

Default value: None
base_image_registry
ContainerRegistry

O registro de imagem que contém a imagem base.

Default value: None
cuda_version
str

A versão do CUDA a ser instalada para imagens que precisam de suporte a GPU. A imagem da 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 Kubernetes do Azure. As versões suportadas são 9.0, 9.1 e 10.0. Se enable_gpu estiver definido, o padrão será '9.1'.

Default value: None
environment
Environment

Um objeto de ambiente a ser usado para a implantação. O ambiente não precisa ser cadastrado.

Forneça esse parâmetro ou os outros parâmetros, mas não ambos. Os parâmetros individuais NÃO servirão como uma substituição para o objeto de ambiente. As exceções incluem entry_script, source_directorye description.

Default value: None
entry_script
Necessário
str

O caminho para um arquivo local que contém o código a ser executado para a imagem.
runtime
Necessário
str

O tempo de execução a ser usado para a imagem. Os tempos de execução atuais suportados são 'spark-py' e 'python'.
conda_file
Necessário
str

O caminho para um arquivo local que contém uma definição de ambiente conda a ser usada para a imagem.
extra_docker_file_steps
Necessário
str

O caminho para um arquivo local que contém etapas adicionais do Docker a serem executadas ao configurar a imagem.
source_directory
Necessário
str

O caminho para a pasta que contém todos os arquivos para criar a imagem.
enable_gpu
Necessário
bool

Indica se o suporte à GPU deve ser ativado na imagem. A imagem da 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 Kubernetes do Azure. A definição padrão é 'False'.
description
Necessário
str

Uma descrição para dar esta imagem.
base_image
Necessário
str

Uma imagem personalizada para ser usada como imagem base. Se nenhuma imagem base for fornecida, a imagem base será usada com base em determinado parâmetro de tempo de execução.
base_image_registry
Necessário
ContainerRegistry

O registro de imagem que contém a imagem base.
cuda_version
Necessário
str

A versão do CUDA a ser instalada para imagens que precisam de suporte a GPU. A imagem da 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 Kubernetes do Azure. As versões suportadas são 9.0, 9.1 e 10.0. Se enable_gpu estiver definido, o padrão será '9.1'.
environment
Necessário
Environment

Um objeto de ambiente a ser usado para a implantação. O ambiente não precisa ser cadastrado.

Forneça esse parâmetro ou os outros parâmetros, mas não ambos. Os parâmetros individuais NÃO servirão como uma substituição para o objeto de ambiente. As exceções incluem entry_script, source_directorye description.

Observações

O exemplo a seguir mostra como criar um objeto InferenceConfig e usá-lo para implantar um modelo.


   from azureml.core.model import InferenceConfig
   from azureml.core.webservice import AciWebservice


   service_name = 'my-custom-env-service'

   inference_config = InferenceConfig(entry_script='score.py', environment=environment)
   aci_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=1)

   service = Model.deploy(workspace=ws,
                          name=service_name,
                          models=[model],
                          inference_config=inference_config,
                          deployment_config=aci_config,
                          overwrite=True)
   service.wait_for_deployment(show_output=True)

Variáveis

Name Description
entry_script
str

O caminho para um arquivo local que contém o código a ser executado para a imagem.
runtime
str

O tempo de execução a ser usado para a imagem. Os tempos de execução atuais suportados são 'spark-py' e 'python'.
conda_file
str

O caminho para um arquivo local que contém uma definição de ambiente conda a ser usada para a imagem.
extra_docker_file_steps
str

O caminho para um arquivo local que contém etapas adicionais do Docker a serem executadas ao configurar a imagem.
source_directory
str

O caminho para a pasta que contém todos os arquivos para criar a imagem.
enable_gpu
bool

Indica se o suporte à GPU deve ser ativado na imagem. A imagem da 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 Kubernetes do Azure.
azureml.core.model.InferenceConfig.description

Uma descrição para dar esta imagem.
base_image
str

Uma imagem personalizada para ser usada como imagem base. Se nenhuma imagem base for fornecida, a imagem base será usada com base em determinado parâmetro de tempo de execução.
base_image_registry
ContainerRegistry

O registro de imagem que contém a imagem base.
cuda_version
str

A versão do CUDA a ser instalada para imagens que precisam de suporte a GPU. A imagem da 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 Kubernetes do Azure. As versões suportadas são 9.0, 9.1 e 10.0. Se enable_gpu estiver definido, o padrão será '9.1'.
azureml.core.model.InferenceConfig.environment

Um objeto de ambiente a ser usado para a implantação. O ambiente não precisa ser cadastrado.

Forneça esse parâmetro ou os outros parâmetros, mas não ambos. Os parâmetros individuais NÃO servirão como uma substituição para o objeto de ambiente. As exceções incluem entry_script, source_directorye description.

Métodos

build_create_payload

Crie a carga útil de criação para a imagem do contêiner.
build_profile_payload

Crie a carga útil de criação de perfil para o pacote Model.
validate_configuration

Verifique se os valores de configuração especificados são válidos.

Gera um WebserviceException se a validação falhar.
validation_script_content

Verifique se a sintaxe do script de pontuação é válida com ast.parse.

Gera um UserErrorException se a validação falhar.

build_create_payload

Crie a carga útil de criação para a imagem do contêiner.

build_create_payload(workspace, name, model_ids)

Parâmetros

Name Description
workspace
Necessário
Workspace

O objeto de espaço de trabalho no qual criar a imagem.
name
Necessário
str

O nome da imagem.
model_ids
Necessário
list[str]

Uma lista de IDs de modelo para empacotar na imagem.

Devoluções

Tipo Description
dict

A carga útil de criação de imagem de contêiner.

Exceções

Tipo Description
WebserviceException

build_profile_payload

Crie a carga útil de criação de perfil para o pacote Model.

build_profile_payload(profile_name, input_data=None, workspace=None, models=None, dataset_id=None, container_resource_requirements=None, description=None)

Parâmetros

Name Description
profile_name
Necessário
str

O nome da execução de criação de perfil.
input_data
str

Os dados de entrada para criação de perfil.

Default value: None
workspace
Workspace

Um objeto Workspace no qual criar o perfil do modelo.

Default value: None
models
list[Model]

Uma lista de objetos de modelo. Pode ser uma lista vazia.

Default value: None
dataset_id
str

Id associado ao conjunto de dados que contém dados de entrada para a execução da criação de perfil.

Default value: None
container_resource_requirements
ContainerResourceRequirements

Requisitos de recursos de contêiner para a maior instância na qual o modelo deve ser implantado

Default value: None
description
str

Descrição a ser associada à execução de criação de perfil.

Default value: None

Devoluções

Tipo Description
dict

Carga útil do perfil do modelo

Exceções

Tipo Description
WebserviceException

validate_configuration

Verifique se os valores de configuração especificados são válidos.

Gera um WebserviceException se a validação falhar.

validate_configuration()

Exceções

Tipo Description
WebserviceException

validation_script_content

Verifique se a sintaxe do script de pontuação é válida com ast.parse.

Gera um UserErrorException se a validação falhar.

validation_script_content()

Exceções

Tipo Description
UserErrorException