MachineLearningCommandJob Clase

Definición

Espacio de nombres:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

Ensamblado:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

Paquete:

Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.1.1

Definición del trabajo de comando.

public class MachineLearningCommandJob : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobProperties

type MachineLearningCommandJob = class
    inherit MachineLearningJobProperties

Public Class MachineLearningCommandJob
Inherits MachineLearningJobProperties

Herencia

Object

MachineLearningResourceBase

MachineLearningJobProperties

MachineLearningCommandJob

Constructores

MachineLearningCommandJob(String, ResourceIdentifier)

Inicializa una nueva instancia de MachineLearningCommandJob.

Propiedades

CodeId	Identificador de recurso de ARM del recurso de código.
Command	[Obligatorio] Comando que se va a ejecutar al iniciar el trabajo. P. ej. "python train.py".
ComponentId	Id. de recurso de ARM del recurso de componente. (Heredado de MachineLearningJobProperties)
ComputeId	Id. de recurso de ARM del recurso de proceso. (Heredado de MachineLearningJobProperties)
Description	Texto de descripción del recurso. (Heredado de MachineLearningResourceBase)
DisplayName	Nombre para mostrar del trabajo. (Heredado de MachineLearningJobProperties)
Distribution	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, PyTorchDistributionConfigurationRayDistributionConfiguration y TensorFlowDistributionConfiguration.
EnvironmentId	[Obligatorio] Identificador de recurso de ARM de la especificación del entorno para el trabajo.
EnvironmentVariables	Variables de entorno incluidas en el trabajo.
ExperimentName	Nombre del experimento al que pertenece el trabajo. Si no se establece, el trabajo se coloca en el experimento "Predeterminado". (Heredado de MachineLearningJobProperties)
Identity	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. (Heredado de MachineLearningJobProperties)
Inputs	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, MachineLearningFlowModelJobInputMachineLearningTableJobInput, , MachineLearningTritonModelJobInputy MachineLearningUriFileJobInputMachineLearningUriFolderJobInput.
IsArchived	¿Se archiva el recurso? (Heredado de MachineLearningJobProperties)
Limits	Límite de trabajos de comando.
NotificationSetting	Configuración de notificación para el trabajo. (Heredado de MachineLearningJobProperties)
Outputs	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 MachineLearningUriFileJobOutputMachineLearningUriFolderJobOutput.
Parameters	Parámetros de entrada. Para asignar un objeto a esta propiedad, use FromObjectAsJson<T>(T, JsonSerializerOptions). Para asignar una cadena JSON ya con formato a esta propiedad, use FromString(String). Ejemplos: BinaryData.FromObjectAsJson("foo")Crea una carga de "foo". BinaryData.FromString("\"foo\"")Crea una carga de "foo". BinaryData.FromObjectAsJson(new { key = "value" })Crea una carga de { "key": "value" }. BinaryData.FromString("{\"key\": \"value\"}")Crea una carga de { "key": "value" }.
Properties	Diccionario de propiedades de recursos. (Heredado de MachineLearningResourceBase)
Resources	Configuración de recursos de proceso para el trabajo.
SecretsConfiguration	Configuración para que los secretos estén disponibles durante el tiempo de ejecución. (Heredado de MachineLearningJobProperties)
Services	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. (Heredado de MachineLearningJobProperties)
Status	Estado del trabajo. (Heredado de MachineLearningJobProperties)
Tags	Diccionario de etiquetas. Las etiquetas se pueden agregar, quitar y actualizar. (Heredado de MachineLearningResourceBase)