YAML-Schema des CLI-Modells (v2)
GILT FÜR:
Azure CLI-ML-Erweiterungv2 (aktuell)
Das JSON-Quellschema finden Sie unter https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.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 |
|---|---|---|---|
$schema |
Zeichenfolge | Das YAML-Schema. | |
name |
Zeichenfolge | Erforderlich. Name des Modells. | |
version |
INT | Version des Modells. Wenn hier nichts angegeben wird, generiert Azure Machine Learning automatisch eine Version. | |
description |
Zeichenfolge | Beschreibung des Modells. | |
tags |
Objekt (object) | Wörterbuch der Tags für das Modell. | |
path |
Zeichenfolge | Entweder ein lokaler Pfad zu den Modelldateien oder der URI eines Cloudpfads zu den Modelldateien. Dieser kann entweder auf eine Datei oder ein Verzeichnis verweisen. | |
type |
Zeichenfolge | Speicherformattyp des Modells. Anwendbar für no-code Bereitstellung szenarien. | custom_model, mlflow_model, triton_model |
flavors |
Objekt (object) | Geschmacksrichtungen des Modells. Jeder Modellspeicherformattyp kann einen oder mehrere unterstützte Flavors haben. Anwendbar für no-code Bereitstellung szenarien. |
Hinweise
Mit dem Befehl az ml model können Sie Azure Machine Learning-Modelle verwalten.
Beispiele
Beispiele finden Sie im GitHub-Beispielrepository. Einige davon sind unten aufgeführt.
YAML: lokale Datei
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: local-file-example
path: mlflow-model/model.pkl
description: Model created from local file.
YAML: lokaler Ordner im MLflow-Format
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: local-mlflow-example
path: mlflow-model
type: mlflow_model
description: Model created from local MLflow model directory.