在前面的示例中，你会看到类似这样的配置：

!python conf "pythonExec=/home/winubuntu/miniconda3/envs/byzerllm-desktop/bin/python";
!python conf "schema=st(field(ProductName,string),field(SubProduct,string))";
!python conf "dataMode=data";
!python conf "runIn=driver";

这些配置决定了后续 Python 代码的执行模式。 比如 pythonExec 其实是指定 Python 代码在什么环境下执行。 schema 则决定了 Python的输出表的格式是什么。

Byzer-python 常见参数：

仅仅和模型部署相关的参数

|rayAddress| 设置一个 Ray 地址。 该参数对于部署模型有效| |num_gpus| 单个模型需要的GPU资源。该参数对于部署模型有效 | |maxConcurrency| 部署的模型需要支持的并发。该参数对于部署模型有效 | |standalone| 是不是只有一个模型节点。是的话设置为true,否则为false. 该参数对于部署模型有效 |

Schema 表达

当我们使用 Python 代码创建新表输出的时候，需要手动指定 Schema. 有两种情况：

1. 如果返回的是数据，可以通过设置 schema=st(field({name},{type})...) 定义各字段的字段名和字段类型；
2. 如果返回到是文件，可设置 schema=file；

设置格式如下：

!python conf "schema=st(field(_id,string),field(x,double),field(y,double))";

schema 字段类型对应关系：

此外，也支持 json/MySQL Create table 格式的设置方式.

json 格式符合 Spark 格式，你可以通过

!desc TableName json; 

获取json格式示例。比如：

{"type":"struct",
 "fields":[
        {"name":"source","type":"string","nullable":true,"metadata":{}},
        {"name":"page_content","type":"string","nullable":true,"metadata":{}}
    ]
}