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ReinforcementLearningConfiguration 클래스

Azure Machine Learning 컴퓨팅 대상을 대상으로 하는 강화 학습 실행에 대한 구성을 나타냅니다.

ReinforcementLearningConfiguration 개체는 실험에서 보충 학습 실행을 제출하는 데 필요한 정보를 캡슐화합니다. 여기에는 실험 실행을 실행하는 헤드, 작업자 및 컴퓨팅 대상에 대한 정보가 포함됩니다.

생성자

ReinforcementLearningConfiguration(head_configuration, worker_configuration, max_run_duration_seconds=None, cluster_coordination_timeout_seconds=None, source_directory=None, _path=None, _name=None, framework=None)

매개 변수

Name Description
head_configuration
필수

헤드에 대한 구성입니다.
worker_configuration
필수
WorkerConfiguration

작업자에 대한 구성입니다.
max_run_duration_seconds
필수
int

실행에 허용되는 최대 시간(초)입니다. Azure ML은 이 값보다 오래 걸리는 경우 작업을 자동으로 취소하려고 시도합니다.
cluster_coordination_timeout_seconds
필수
int

큐에 대기된 상태를 통과한 후 작업을 시작하는 데 걸리는 최대 시간(초)입니다.
source_directory
필수
str

헤드 실행에 대한 코드 또는 구성이 포함된 디렉터리입니다.
framework
필수
RLFramework

실험에서 사용할 오케스트레이션 프레임워크입니다. 기본값은 Ray 버전 0.8.0입니다.

메서드

load

디스크 내 파일에서 이전에 저장된 보충 학습 실행 구성 파일을 로드합니다.

파일을 가리키는 경우 path ReinforcementLearningConfiguration이 해당 파일에서 로드됩니다.

프로젝트 디렉터리여야 하는 디렉터리를 가리키는 경우 path ReinforcementLearningConfiguration은 path/.azureml/<name> 또는 <path></aml_config/>name<에서 >로드됩니다.
save

ReinforcementLearningConfiguration을 디스크의 파일에 저장합니다.

A UserErrorException 는 다음과 같은 경우에 발생합니다.

  • ReinforcementLearningConfiguration은 지정된 이름으로 저장할 수 없습니다.

  • 매개 변수가 지정되지 않았습니다 name .

  • path 매개 변수가 잘못되었습니다.

dir_pathpath 유효한 디렉터리인 <dir_path>/<file_name> 형식<인 경우 > ReinforcementLearningConfiguration은 dir_path/<file_name>< 저장>됩니다.

프로젝트 디렉터리여야 하는 디렉터리를 가리키는 경우 path ReinforcementLearningConfiguration은 path/.azureml/<name> 또는 <path></aml_config/>name<에 >저장됩니다.

이 메서드는 구성을 수동으로 편집하거나 CLI와 구성을 공유할 때 유용합니다.

load

디스크 내 파일에서 이전에 저장된 보충 학습 실행 구성 파일을 로드합니다.

파일을 가리키는 경우 path ReinforcementLearningConfiguration이 해당 파일에서 로드됩니다.

프로젝트 디렉터리여야 하는 디렉터리를 가리키는 경우 path ReinforcementLearningConfiguration은 path/.azureml/<name> 또는 <path></aml_config/>name<에서 >로드됩니다.

static load(path=None, name=None)

매개 변수

Name Description
path
str

사용자가 실행 구성에 대한 루트 디렉터리를 선택했습니다. 일반적으로 Git 리포지토리 또는 Python 프로젝트 루트 디렉터리입니다. 이전 버전과의 호환성을 위해 구성은 .azureml 또는 aml_config 하위 디렉터리에서도 로드됩니다. 파일이 해당 디렉터리에 없으면 지정된 경로에서 파일이 로드됩니다. 경로 기본값은 현재 작업 디렉터리(제공되지 않은 경우)입니다.

Default value: None
name
str

구성 파일 이름입니다.

Default value: None

반환

형식 Description
ReinforcementLearningConfiguration

보충 학습 실행 구성 개체입니다.

save

ReinforcementLearningConfiguration을 디스크의 파일에 저장합니다.

A UserErrorException 는 다음과 같은 경우에 발생합니다.

  • ReinforcementLearningConfiguration은 지정된 이름으로 저장할 수 없습니다.

  • 매개 변수가 지정되지 않았습니다 name .

  • path 매개 변수가 잘못되었습니다.

dir_pathpath 유효한 디렉터리인 <dir_path>/<file_name> 형식<인 경우 > ReinforcementLearningConfiguration은 dir_path/<file_name>< 저장>됩니다.

프로젝트 디렉터리여야 하는 디렉터리를 가리키는 경우 path ReinforcementLearningConfiguration은 path/.azureml/<name> 또는 <path></aml_config/>name<에 >저장됩니다.

이 메서드는 구성을 수동으로 편집하거나 CLI와 구성을 공유할 때 유용합니다.

save(path=None, name=None, separate_environment_yaml=False)

매개 변수

Name Description
separate_environment_yaml
bool

Conda 환경 구성을 저장할지 여부를 나타냅니다. True이면 Conda 환경 구성이 '_environment.yml'이라는 YAML 파일에 저장됩니다.

Default value: False
path
str

사용자가 실행 구성에 대한 루트 디렉터리를 선택했습니다. 일반적으로 Git 리포지토리 또는 Python 프로젝트 루트 디렉터리입니다. 구성은 .azureml이라는 하위 디렉터리에 저장됩니다.

Default value: None
name
str

[필수] 구성 파일 이름입니다.

Default value: None

반환

형식 Description
None