RunDetails 클래스

생성자

RunDetails(run_instance)

매개 변수

설명

Azure ML Jupyter Notebook 위젯은 속성, 로그 및 메트릭을 포함하여 모델 학습의 진행률을 보여 줍니다. 선택한 위젯 형식은 .에서 run_instance암시적으로 유추됩니다. 명시적으로 설정할 필요가 없습니다. 메서드를 show 사용하여 위젯 렌더링을 시작합니다. 위젯이 설치되지 않은 경우 새 브라우저 페이지에서 콘텐츠를 볼 수 있는 링크가 대신 표시됩니다. 실험을 시작한 후에는 클래스의 메서드 get_portal_url() 를 사용하여 Run Azure Portal에서 모델 학습의 진행률을 확인할 수도 있습니다.

다음 예제에서는 위젯을 만들고 시작하는 방법을 보여줍니다.

   from azureml.widgets import RunDetails

   RunDetails(remote_run).show()

전체 샘플은 다음에서 사용할 수 있습니다. 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

지원되는 실행 유형은 다음과 같습니다.

• StepRun: 실행 속성, 출력 로그, 메트릭을 표시합니다.

• HyperDriveRun: 상위 실행 속성, 로그, 자식 실행, 기본 메트릭 차트 및 하이퍼 매개 변수의 병렬 좌표 차트를 표시합니다.

• AutoMLRun: 개별 메트릭을 선택하는 옵션이 있는 자식 실행 및 기본 메트릭 차트를 표시합니다.

• PipelineRun: 파이프라인의 실행 중인 노드와 실행 중이 아닌 노드를 노드 및 에지의 그래픽 표현과 함께 표시합니다.

• ReinforcementLearningRun: 실행 상태를 실시간으로 표시합니다. Azure Machine Learning 보충 학습은 현재 미리 보기 기능입니다. 자세한 내용은 Azure Marchine Learning을 사용한 보충 학습을 참조하세요.

Azure Machine Learning SDK를 설치하면 azureml-widgets 패키지가 설치됩니다. 그러나 환경에 따라 일부 추가 설치가 필요할 수 있습니다.

• Jupyter Notebook: 로컬 및 클라우드 Notebook은 모두 대화형 작업, 비동기 자동 업데이트 및 비차단 셀 실행을 통해 완벽하게 지원됩니다.

• JupyterLab: 일부 추가 설치가 필요할 수 있습니다.

  1. azure-widgets 패키지가 설치되어 있는지 확인하고 설치하지 않은 경우 설치합니다.

     
        sudo -i pip install azureml-widgets
     

  2. JupyterLab 확장을 설치합니다.

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

  3. 설치 후 현재 실행 중인 모든 Notebook에서 커널을 다시 시작합니다.

     
        jupyter labextension list
     

• Databricks: Juypter Notebook 위젯에 대한 부분 지원. 위젯을 사용하면 새 브라우저 페이지에서 콘텐츠를 볼 수 있는 링크가 표시됩니다. 매개 변수 집합과 showrender_lib 함께 'displayHTML'을 사용합니다.

get_widget_data

get_widget_data(widget_settings=None)

show

show(render_lib=None, widget_settings=None)