Microsoft Azure Batch AI Management Client Library for Python
项目描述
Microsoft Azure SDK for Python
这是Microsoft Azure Batch AI管理客户端库。
Azure资源管理器(ARM)是下一代管理API,用于替代旧版的Azure服务管理(ASM)。
此包已在Python 2.7、3.4、3.5和3.6上进行了测试。
有关旧版Azure服务管理(ASM)库,请参阅azure-servicemanagement-legacy库。
有关更完整的Azure库集,请参阅azure捆绑包。
兼容性
重要:如果您有早于azure包(版本< 1.0)的版本,请在安装此包之前卸载它。
您可以使用pip检查版本
pip freeze
如果您看到 azure==0.11.0(或任何低于1.0的版本),请先卸载它。
pip uninstall azure
用法
有关代码示例,请参阅docs.microsoft.com上的Batch AI 管理。
提供反馈
如果您遇到任何错误或有任何建议,请在项目的问题部分提交问题。
发布历史
2.0.0 (2018-06-07)
重大变更
本版本使用 2018-05-01 BatchAI API 规范,引入了以下重大变更:
集群、文件服务器必须在工作区下创建;
作业必须在实验下创建;
集群、文件服务器和作业在创建时不接受位置,属于与父工作区相同的地理位置;
集群、文件服务器和作业不支持标签;
BatchAIManagementClient.usage 已重命名为 BatchAIManagementClient.usages;
作业优先级类型从 int 更改为枚举;
File.is_directory 已被 File.file_type 替换;
Job.priority 和 JobCreateParameters.priority 已被 scheduling_priority 替换;
移除了不支持的 MountSettings.file_server_type 属性;
OutputDirectory.type 不支持属性已移除;
OutputDirectory.create_new 属性已移除,BatchAI 总是在不存在时创建输出目录;
SetupTask.run_elevated 属性已移除,设置任务始终在 root 下执行。
特性
为工作区添加了对集群、文件服务器和实验进行分组以支持资源数量限制的支持;
为实验添加了对作业进行分组以支持作业数量限制的支持;
为使用 docker 容器的作业添加了对 /dev/shm 的配置支持;
添加了对通用 MPI 作业的一等支持;
添加了对 Horovod 作业的一等支持。
1.0.1 (2018-04-16)
错误修复
修复 Python 3 中的一些无效模型;
与 wheel 0.31.0 的 sdist 兼容性;
1.0.0 (2018-03-19)
一般性重大变更
本版本使用下一代代码生成器,可能引入重大变更。
模型签名现在仅使用关键字参数语法。所有位置参数必须重写为关键字参数。为了在大多数情况下保持自动完成,现在为 Python 2 和 Python 3 生成模型。Python 3 使用 “*” 语法进行关键字仅参数。
枚举类型现在使用 “str” 混合(class AzureEnum(str, Enum))来改进遇到未识别枚举值时的行为。虽然这不是重大变更,但区别很重要,以下为相关文档:https://docs.pythonlang.cn/3/library/enum.html#others 快速查看
“is” 应该完全不用。
“format” 将返回字符串值,其中 “%s” 字符串格式化将返回 NameOfEnum.stringvalue。应首选格式化语法。
新的长时间运行操作
返回类型从 msrestazure.azure_operation.AzureOperationPoller 更改为 msrest.polling.LROPoller。外部 API 保持不变。
返回类型现在始终是 msrest.polling.LROPoller,无论使用哪些可选参数。
使用 raw=True 时的行为已改变。现在不再返回初始调用结果作为 ClientRawResponse,无需轮询,而是返回 LROPoller。轮询后,最终资源将作为 ClientRawResponse 返回。
添加了新的 polling 参数。默认行为是 Polling=True,将使用 ARM 算法进行轮询。当 Polling=False 时,将返回初始调用的响应,无需轮询。
polling 参数接受 msrest.polling.PollingMethod 子类的实例。
add_done_callback 在轮询完成后调用将不再引发异常,而是立即执行回调。
特性
添加了对作业级别挂载的支持;
添加了对具有秘密值的环境变量的支持;
添加了对 Azure Application Insights 中的性能计数器报告的支持;
添加了对自定义镜像的支持;
添加了对 PyTorch 深度学习框架的支持;
添加了对使用情况和限制报告的 API;
添加了对子目录中作业文件的列表 API;
现在用户可以在创建 NFS 时选择缓存类型。
现在get cluster报告生成了一个路径段用于存储启动任务输出日志
现在get job报告生成了一个路径段用于存储作业输出目录
将EnvironmentSetting重命名为EnvironmentVariable
0.2.0 (2017-10-05)
credentials_info属性重命名为credentials。
删除了未使用的类FileServerStatus和Code枚举
重命名了CachingType和VmPriority的枚举
删除了FileServer上的“statuses”属性
0.1.0 (2017-10-03)
初始发布
项目详情
下载文件
下载适合您平台的应用程序文件。如果您不确定选择哪个,请了解更多关于安装包的信息。
源分布
构建分布
哈希值 for azure-mgmt-batchai-2.0.0-py2.py3-none-any.whl
算法 | 哈希摘要 | |
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SHA256 | b5f7df6a77fde0bd6b486762eb2c81750b6f1730ee1116689d2dfbd3e03dba95 |
|
MD5 | 6b33a615409a5db4051ebdaca97b9a4e |
|
BLAKE2b-256 | d9a5ab796c2a490155c14f9ac4240724ca5c56723315d4dc753030712e6f2e80 |