Classe DeployClient

azureml.deploy.DeployClient(host, auth=None, use=None)

Définit la fabrique pour créer des clients de déploiement.

Plug-in d’implémentation de module d’utilisation de base avec la propriété use :

Rechercher et charger le module à partir d’une référence d’importation :

from azureml.deploy import DeployClient
from azureml.deploy.server import MLServer

host = 'http://localhost:12800'
ctx = ('username', 'password')
mls_client = DeployClient(host, use=MLServer, auth=ctx)

Rechercher et charger le module comme défini par use dans namespace str :

host = 'http://localhost:12800'
ctx = ('username', 'password')

mls_client = DeployClient(host, use=MLServer, auth=ctx)
mls_client = DeployClient(host, use='azureml.deploy.server.MLServer',
auth=ctx)

Rechercher et charger le module à partir d’un tuple de fichier/chemin :

host = 'http://localhost:12800'
ctx = ('username', 'password')

use = ('azureml.deploy.server.MLServer', '/path/to/mlserver.py')
mls_client = DeployClient(host, use=use, auth=ctx)

Créer un client de déploiement.

Arguments

host

Point de terminaison HTTP/HTTPS du serveur, notamment le numéro de port.

auth

(facultatif) Contexte d’authentification. Tous les clients de déploiement ne requièrent pas d’authentification. auth est requis pour MLServer

use

(obligatoire) Implémentation de déploiement à utiliser(ex) use='MLServer' pour utiliser ML Server.