CLI-Umgebung (v2): YAML-Schema

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GILT FÜRAzure CLI ML-Erweiterung v2 (aktuell)

Das JSON-Quellschema finden Sie unter https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json.

Hinweis

Die in diesem Dokument beschriebene YAML-Syntax basiert auf dem JSON-Schema für die neueste Version der ML CLI v2-Erweiterung. Die Funktion dieser Syntax wird nur mit der neuesten Version der ML CLI v2-Erweiterung garantiert. Die Schemas für ältere Erweiterungsversionen finden Sie unter https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

YAML-Syntax

Schlüssel Typ BESCHREIBUNG Zulässige Werte Standardwert
$schema Zeichenfolge Das YAML-Schema. Wenn Sie die VS Code-Erweiterung für Azure Machine Learning zum Erstellen einer YAML-Datei verwenden, können Sie durch das Einfügen von $schema am Anfang der Datei Schema- und Ressourcenvervollständigungen aufrufen.
name Zeichenfolge Erforderlich. Der Name der Umgebung.
version Zeichenfolge Die Version der Umgebung. Wenn hier nichts angegeben wird, generiert Azure Machine Learning automatisch eine Version.
description Zeichenfolge Die Beschreibung der Umgebung.
tags Objekt Wörterbuch der Tags für die Umwelt.
image Zeichenfolge Das Docker-Image, das für die Umgebung verwendet werden soll. Eines von image oder build ist erforderlich.
conda_file Zeichenfolge oder Objekt Die Standard-Conda-YAML-Konfigurationsdatei mit den Abhängigkeiten für eine Conda-Umgebung. Siehe https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#creating-an-environment-file-manually.

Falls angegeben, muss auch image angegeben werden. Azure Machine Learning erstellt die Conda-Umgebung im bereitgestellten Docker-Image.
build Objekt Die für die Umgebung zu verwendende Docker-Build-Kontext-Konfiguration. Eines von image oder build ist erforderlich.
build.path Zeichenfolge Lokaler Pfad zu dem Verzeichnis, das als Build-Kontext verwendet werden soll.
build.dockerfile_path Zeichenfolge Relativer Pfad zum Dockerfile innerhalb des Build-Kontextes. Dockerfile
os_type Zeichenfolge Die Art des Betriebssystems. linux, windows linux
inference_config Objekt Konfigurationen der Rückschließen behälter. Nur anwendbar, wenn die Umgebung zur Erstellung eines Serving-Containers für Online-Bereitstellungen verwendet wird. Siehe Attribute der inference_config Schlüssel.

Attribute des inference_config-Schlüssels

Schlüssel Typ BESCHREIBUNG
liveness_route Objekt (object) Die Liveness-Route für den Serving-Container.
liveness_route.path Zeichenfolge Der Pfad, an den Liveness-Anforderung weitergeleitet werden.
liveness_route.port integer Der Port, an den Liveness-Anforderung weitergeleitet werden.
readiness_route Objekt Die Bereitschaftsroute für den Serviercontainer.
readiness_route.path Zeichenfolge Der Pfad, an den Bereitschafts Anforderung weitergeleitet werden sollen.
readiness_route.port integer Der Anschluss, an den Bereitschafts Anforderung weitergeleitet werden sollen.
scoring_route Objekt Die Wertungsstrecke für den Servierbehälter.
scoring_route.path Zeichenfolge Der Pfad, an den Scoring-Anforderung weitergeleitet werden.
scoring_route.port integer Der Anschluss, an den Scoring-Anforderung weitergeleitet werden.

Hinweise

Mit dem Befehl az ml environment können Sie Azure Machine Learning-Umgebungen verwalten.

Beispiele

Beispiele finden Sie im GitHub-Beispielrepository. Einige davon sind unten aufgeführt.

YAML: lokaler Docker-Baukontext

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-context-example
build:
  path: docker-contexts/python-and-pip

YAML: Docker-Image

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-example
image: pytorch/pytorch:latest
description: Environment created from a Docker image.

YAML: Docker-Image plus Conda-Datei

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-plus-conda-example
image: mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04
conda_file: conda-yamls/pydata.yml
description: Environment created from a Docker image plus Conda environment.

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