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RunDetails Klasse

Stellt ein Jupyter-Notizbuch-Widget dar, das zum Anzeigen des Fortschritts der Modellschulung verwendet wird.

Ein Widget ist asynchron und stellt Updates bereit, bis die Schulung abgeschlossen ist.

Initialisieren sie das Widget mit bereitgestellter Ausführungsinstanz.

Konstruktor

RunDetails(run_instance)

Parameter

Name Beschreibung
run_instance
Erforderlich
Run

Führen Sie eine Instanz aus, für die das Widget gerendert wird.
run_instance
Erforderlich
Run

Führen Sie eine Instanz aus, für die das Widget gerendert wird.

Hinweise

Ein Azure ML Jupyter-Notizbuch-Widget zeigt den Fortschritt der Modellschulung an, einschließlich Eigenschaften, Protokollen und Metriken. Der ausgewählte Widgettyp wird implizit von der run_instance. Sie müssen sie nicht explizit festlegen. Verwenden Sie die Methode, um mit dem show Rendern des Widgets zu beginnen. Wenn das Widget nicht installiert ist, wird stattdessen ein Link zum Anzeigen des Inhalts auf einer neuen Browserseite angezeigt. Nach dem Starten eines Experiments können Sie auch den Fortschritt der Modellschulung im Azure-Portal mithilfe der get_portal_url() Methode der Run Klasse sehen.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein Widget erstellen und starten:


   from azureml.widgets import RunDetails

   RunDetails(remote_run).show()

Vollständiges Beispiel ist verfügbar von 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

Die folgenden Ausführungstypen werden unterstützt:

  • StepRun: Zeigt Ausführungseigenschaften, Ausgabeprotokolle, Metriken an.

  • HyperDriveRun: Zeigt eigenschaften, Protokolle, untergeordnete Ausführungen, primäres Metrikdiagramm und paralleles Koordinatendiagramm von Hyperparametern an.

  • AutoMLRun: Zeigt untergeordnete Läufe und primäres Metrikdiagramm mit Der Option zum Auswählen einzelner Metriken an.

  • PipelineRun: Zeigt ausgeführte und nicht ausgeführte Knoten einer Pipeline zusammen mit grafischer Darstellung von Knoten und Kanten an.

  • ReinforcementLearningRun: Zeigt den Status der Ausführung in Echtzeit an. Azure Machine Learning Reinforcement Learning ist derzeit ein Vorschaufeature. Weitere Informationen finden Sie unter Verstärkung des Lernens mit Azure Marchine Learning.

Das Azureml-Widgets-Paket wird installiert, wenn Sie das Azure Machine Learning SDK installieren. Je nach Umgebung kann jedoch eine weitere Installation erforderlich sein.

  • Jupyter-Notizbücher: Sowohl lokale als auch Cloud-Notizbücher werden vollständig unterstützt, mit Interaktivität, asynchronen automatischen Updates und nicht blockierenden Zellausführung.

  • JupyterLab: Einige weitere Installationen sind möglicherweise erforderlich.

    1. Vergewissern Sie sich, dass das Azure-Widgets-Paket installiert ist und falls nicht, installieren Sie es.

      
   sudo -i pip install azureml-widgets

    2. Installieren Sie JupyterLab Extension.

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

    3. Starten Sie den Kernel nach der Installation in allen derzeit ausgeführten Notizbüchern neu.

      
   jupyter labextension list

  • Databricks: Teilweise Unterstützung für Juypter-Notizbuch-Widgets. Wenn Sie das Widget verwenden, wird ein Link zum Anzeigen des Inhalts auf einer neuen Browserseite angezeigt. Verwenden Sie den show Parameter, der render_lib auf 'displayHTML' festgelegt ist.

Methoden

get_widget_data

Abrufen und Transformieren von Daten aus dem Ausführungsverlauf, die vom Widget gerendert werden sollen. Wird auch für Debuggingzwecke verwendet.
show

Rendern Sie widget, und starten Sie den Thread, um das Widget zu aktualisieren.

get_widget_data

Abrufen und Transformieren von Daten aus dem Ausführungsverlauf, die vom Widget gerendert werden sollen. Wird auch für Debuggingzwecke verwendet.

get_widget_data(widget_settings=None)

Parameter

Name Beschreibung
widget_settings
dict

Einstellungen, die auf das Widget angewendet werden sollen. Unterstützte Einstellung: 'debug' (ein boolescher Wert).

Standardwert: None

Gibt zurück

Typ Beschreibung
dict

Wörterbuch mit Daten, die vom Widget gerendert werden sollen.

show

Rendern Sie widget, und starten Sie den Thread, um das Widget zu aktualisieren.

show(render_lib=None, widget_settings=None)

Parameter

Name Beschreibung
render_lib
<xref:func>

Die zum Rendern zu verwendende Bibliothek. Nur für Databricks mit dem Wert "displayHTML" erforderlich.

Standardwert: None
widget_settings
dict

Einstellungen, die auf das Widget angewendet werden sollen. Unterstützte Einstellung: 'debug' (ein boolescher Wert).

Standardwert: None