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RunDetails Classe

Representa um widget de bloco de anotações Jupyter usado para visualizar o progresso do treinamento do modelo.

Um widget é assíncrono e fornece atualizações até que o treinamento termine.

Inicialize o widget com a instância de execução fornecida.

Construtor

RunDetails(run_instance)

Parâmetros

Name Description
run_instance
Necessário
Run

Execute a instância para a qual o widget será renderizado.
run_instance
Necessário
Run

Execute a instância para a qual o widget será renderizado.

Observações

Um widget do Azure ML Jupyter Notebook mostra o progresso do treinamento do modelo, incluindo propriedades, logs e métricas. O tipo de widget selecionado é inferido implicitamente a run_instancepartir do . Você não precisa defini-lo explicitamente. Use o método para iniciar a show renderização do widget. Se o widget não estiver instalado, você verá um link para visualizar o conteúdo em uma nova página do navegador. Depois de iniciar um experimento, você também pode ver o progresso do treinamento de modelo no portal do Azure usando o get_portal_url()Run método da classe.

O exemplo a seguir mostra como criar um widget e iniciá-lo:


   from azureml.widgets import RunDetails

   RunDetails(remote_run).show()

A amostra completa está disponível em https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/automated-machine-learning/classification-credit-card-fraud/auto-ml-classification-credit-card-fraud.ipynb

Os seguintes tipos de execuções são suportados:

  • StepRun: Mostra propriedades de execução, logs de saída, métricas.

  • HyperDriveRun: Mostra propriedades de execução pai, logs, execuções filhas, gráfico métrico primário e gráfico de coordenadas paralelas de hiperparâmetros.

  • AutoMLRun: Mostra as execuções filho e o gráfico de métricas primárias com a opção de selecionar métricas individuais.

  • PipelineRun: Mostra nós em execução e não em execução de um pipeline, juntamente com a representação gráfica de nós e bordas.

  • ReinforcementLearningRun: Mostra o status das execuções em tempo real. O Azure Machine Learning Reinforcement Learning é atualmente uma funcionalidade de pré-visualização. Para obter mais informações, consulte Aprendizagem por reforço com o Azure Marchine Learning.

O pacote azureml-widgets é instalado quando você instala o SDK do Azure Machine Learning. No entanto, pode ser necessária alguma instalação adicional, dependendo do ambiente.

  • Jupyter Notebooks: Os blocos de anotações locais e na nuvem são totalmente suportados, com interatividade, atualizações automáticas assíncronas e execução de células sem bloqueio.

  • JupyterLab: Alguma instalação adicional pode ser necessária.

    1. Verifique se o pacote azure-widgets está instalado e, se não, instale-o.

      
   sudo -i pip install azureml-widgets

    2. Instale JupyterLab Extension.

      
   sudo -i jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager

    3. Após a instalação, reinicie o kernel em todos os notebooks atualmente em execução.

      
   jupyter labextension list

  • Databricks: Suporte parcial para widgets Juypter Notebook. Quando você usa o widget, ele exibirá um link para visualizar o conteúdo em uma nova página do navegador. Use o show parâmetro com o render_lib definido como 'displayHTML'.

Métodos

get_widget_data

Recupere e transforme dados do histórico de execução para serem renderizados pelo widget. Usado também para fins de depuração.
show

Renderize o widget e inicie o thread para atualizar o widget.

get_widget_data

Recupere e transforme dados do histórico de execução para serem renderizados pelo widget. Usado também para fins de depuração.

get_widget_data(widget_settings=None)

Parâmetros

Name Description
widget_settings
dict

Configurações a serem aplicadas ao widget. Configuração suportada: 'debug' (um booleano).

Default value: None

Devoluções

Tipo Description
dict

Dicionário contendo dados a serem renderizados pelo widget.

show

Renderize o widget e inicie o thread para atualizar o widget.

show(render_lib=None, widget_settings=None)

Parâmetros

Name Description
render_lib
<xref:func>

A biblioteca a ser usada para renderização. Necessário apenas para Databricks com valor 'displayHTML'.

Default value: None
widget_settings
dict

Configurações a serem aplicadas ao widget. Configuração suportada: 'debug' (um booleano).

Default value: None