ArmMachineLearningModelFactory.MachineLearningCommandJob Método

Referencia

Definición

Espacio de nombres:: Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

Ensamblado:: Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

Paquete:: Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.2.0-beta.2

Importante

Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.

Inicializa una nueva instancia de MachineLearningCommandJob.

public static Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningCommandJob MachineLearningCommandJob (string description = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> properties = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> tags = default, Azure.Core.ResourceIdentifier componentId = default, Azure.Core.ResourceIdentifier computeId = default, string displayName = default, string experimentName = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningIdentityConfiguration identity = default, bool? isArchived = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.NotificationSetting notificationSetting = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SecretConfiguration> secretsConfiguration = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobService> services = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobStatus? status = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningFlowAutoLoggerState? mlflowAutologger = default, Azure.Core.ResourceIdentifier codeId = default, string command = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningDistributionConfiguration distribution = default, Azure.Core.ResourceIdentifier environmentId = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> environmentVariables = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobInput> inputs = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningCommandJobLimits limits = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobOutput> outputs = default, BinaryData parameters = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.JobQueueSettings queueSettings = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobResourceConfiguration resources = default);

static member MachineLearningCommandJob : string * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * Azure.Core.ResourceIdentifier * Azure.Core.ResourceIdentifier * string * string * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningIdentityConfiguration * Nullable<bool> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.NotificationSetting * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SecretConfiguration> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobService> * Nullable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobStatus> * Nullable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningFlowAutoLoggerState> * Azure.Core.ResourceIdentifier * string * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningDistributionConfiguration * Azure.Core.ResourceIdentifier * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobInput> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningCommandJobLimits * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobOutput> * BinaryData * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.JobQueueSettings * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobResourceConfiguration -> Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningCommandJob

Public Shared Function MachineLearningCommandJob (Optional description As String = Nothing, Optional properties As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional tags As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional componentId As ResourceIdentifier = Nothing, Optional computeId As ResourceIdentifier = Nothing, Optional displayName As String = Nothing, Optional experimentName As String = Nothing, Optional identity As MachineLearningIdentityConfiguration = Nothing, Optional isArchived As Nullable(Of Boolean) = Nothing, Optional notificationSetting As NotificationSetting = Nothing, Optional secretsConfiguration As IDictionary(Of String, SecretConfiguration) = Nothing, Optional services As IDictionary(Of String, MachineLearningJobService) = Nothing, Optional status As Nullable(Of MachineLearningJobStatus) = Nothing, Optional mlflowAutologger As Nullable(Of MachineLearningFlowAutoLoggerState) = Nothing, Optional codeId As ResourceIdentifier = Nothing, Optional command As String = Nothing, Optional distribution As MachineLearningDistributionConfiguration = Nothing, Optional environmentId As ResourceIdentifier = Nothing, Optional environmentVariables As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional inputs As IDictionary(Of String, MachineLearningJobInput) = Nothing, Optional limits As MachineLearningCommandJobLimits = Nothing, Optional outputs As IDictionary(Of String, MachineLearningJobOutput) = Nothing, Optional parameters As BinaryData = Nothing, Optional queueSettings As JobQueueSettings = Nothing, Optional resources As MachineLearningJobResourceConfiguration = Nothing) As MachineLearningCommandJob

Parámetros

description: String

Texto de descripción del recurso.

properties: IDictionary<String,String>

Diccionario de propiedades de recursos.

tags: IDictionary<String,String>

Diccionario de etiquetas. Las etiquetas se pueden agregar, quitar y actualizar.

componentId: ResourceIdentifier

Id. de recurso de ARM del recurso de componente.

computeId: ResourceIdentifier

Id. de recurso de ARM del recurso de proceso.

displayName: String

Nombre para mostrar del trabajo.

experimentName: String

Nombre del experimento al que pertenece el trabajo. Si no se establece, el trabajo se coloca en el experimento "Predeterminado".

identity: MachineLearningIdentityConfiguration

Configuración de identidad. Si se establece, debe ser uno de AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity o null. El valor predeterminado es AmlToken si es null. Tenga en cuenta MachineLearningIdentityConfiguration que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen AmlToken, MachineLearningManagedIdentity y MachineLearningUserIdentity.

isArchived: Nullable<Boolean>

¿Se archiva el recurso?

notificationSetting: NotificationSetting

Configuración de notificación para el trabajo.

secretsConfiguration: IDictionary<String,SecretConfiguration>

Configuración para que los secretos estén disponibles durante el tiempo de ejecución.

services: IDictionary<String,MachineLearningJobService>

Lista de jobEndpoints. En el caso de los trabajos locales, un punto de conexión de trabajo tendrá un valor de punto de conexión de FileStreamObject.

status: Nullable<MachineLearningJobStatus>

Estado del trabajo.

mlflowAutologger: Nullable<MachineLearningFlowAutoLoggerState>

Configuración de distribución del trabajo. Si se establece, debe ser uno de Mpi, Tensorflow, PyTorch o null.

codeId: ResourceIdentifier

Identificador de recurso de ARM del recurso de código.

command: String

[Obligatorio] Comando que se va a ejecutar al iniciar el trabajo. P. ej. "python train.py".

distribution: MachineLearningDistributionConfiguration

Configuración de distribución del trabajo. Si se establece, debe ser uno de Mpi, Tensorflow, PyTorch, Ray o null. Tenga en cuenta MachineLearningDistributionConfiguration que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen MpiDistributionConfiguration, PyTorchDistributionConfiguration RayDistributionConfiguration y TensorFlowDistributionConfiguration.

environmentId: ResourceIdentifier

[Obligatorio] Identificador de recurso de ARM de la especificación del entorno para el trabajo.

environmentVariables: IDictionary<String,String>

Variables de entorno incluidas en el trabajo.

inputs: IDictionary<String,MachineLearningJobInput>

Asignación de enlaces de datos de entrada usados en el trabajo. Tenga en cuenta MachineLearningJobInput que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen MachineLearningCustomModelJobInput, MachineLearningLiteralJobInput, MachineLearningFlowModelJobInput MachineLearningTableJobInput, , MachineLearningTritonModelJobInputy MachineLearningUriFileJobInput MachineLearningUriFolderJobInput.

limits: MachineLearningCommandJobLimits

Límite de trabajos de comando.

outputs: IDictionary<String,MachineLearningJobOutput>

Asignación de enlaces de datos de salida usados en el trabajo. Tenga en cuenta MachineLearningJobOutput que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen MachineLearningCustomModelJobOutput, MachineLearningFlowModelJobOutput, MachineLearningTableJobOutput, MachineLearningTritonModelJobOutputy MachineLearningUriFileJobOutput MachineLearningUriFolderJobOutput.