entities Paquete

Contiene entidades y objetos sdk para el SDK de Azure Machine Learning SDKv2.

Entre las áreas principales se incluyen la administración de destinos de proceso, la creación y administración de áreas de trabajo y los trabajos, el envío y el acceso al modelo, las ejecuciones y la ejecución de salida o registro, etc.

Clases

AccessKeyConfiguration	Credenciales de clave de acceso.
AccountKeyConfiguration	Contiene entidades y objetos sdk para el SDK de Azure Machine Learning SDKv2. Entre las áreas principales se incluyen la administración de destinos de proceso, la creación y administración de áreas de trabajo y los trabajos, el envío y el acceso al modelo, las ejecuciones y la ejecución de salida o registro, etc.
AlertNotification	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Configuración de notificaciones de alertas para trabajos de supervisión
AmlCompute	Recurso de proceso de AzureML.
AmlComputeNodeInfo	Información del nodo de proceso relacionada con AmlCompute.
AmlComputeSshSettings	Configuración de SSH para acceder a un destino de proceso de AML. Configuración de un objeto AmlComputeSshSettings. from azure.ai.ml.entities import AmlComputeSshSettings ssh_settings = AmlComputeSshSettings( admin_username="azureuser", ssh_key_value="ssh-rsa ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ administrator@MININT-2023", admin_password="password123", )
AmlTokenConfiguration	Configuración de identidad de token de AzureML.
ApiKeyConfiguration	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Credenciales de clave de API.
Asset	Clase base para el recurso. Esta clase no se debe crear una instancia directamente. En su lugar, use una de sus subclases.
AssignedUserConfiguration	Configuración para crear un recurso de proceso en nombre de otro usuario.
AutoPauseSettings	Configuración de pausa automática para el proceso de Spark de Synapse.
AutoScaleSettings	Configuración de escalado automático para el proceso de Spark de Synapse.
AzureBlobDatastore	Azure Blob Storage que está vinculado a un área de trabajo de Azure ML.
AzureDataLakeGen1Datastore	Almacén de datos de Azure Data Lake, también conocido como Gen 1, que está vinculado a un área de trabajo de Azure ML.
AzureDataLakeGen2Datastore	Azure Data Lake Gen 2 que está vinculado a un área de trabajo de Azure ML.
AzureFileDatastore	Recurso compartido de archivos de Azure que está vinculado a un área de trabajo de Azure ML.
AzureMLBatchInferencingServer	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Configuraciones de inferencia por lotes de Azure ML.
AzureMLOnlineInferencingServer	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Configuraciones de inferencia en línea de Azure ML.
BaseEnvironment	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Tipo de entorno base. Todos los parámetros necesarios deben rellenarse para enviarlos a Azure.
BaselineDataRange	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
BatchDeployment	Entidad de implementación del punto de conexión de Batch.
BatchEndpoint	Entidad de punto de conexión de Batch.
BatchJob	Trabajos por lotes creados con implementaciones por lotes o invocación de puntos de conexión. No conviene crear instancias de esta clase directamente. En su lugar, se usa como el tipo de valor devuelto de la invocación por lotes o la invocación del punto de conexión y la lista de trabajos.
BatchRetrySettings	Vuelva a intentar la implementación por lotes.
BuildContext	Contexto de compilación de Docker para Entorno.
CategoricalDriftMetrics	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
CertificateConfiguration	Contiene entidades y objetos sdk para el SDK de Azure Machine Learning SDKv2. Entre las áreas principales se incluyen la administración de destinos de proceso, la creación y administración de áreas de trabajo y los trabajos, el envío y el acceso al modelo, las ejecuciones y la ejecución de salida o registro, etc.
Choice	Configuración de distribución de elección.
CodeConfiguration	Configuración de código para un trabajo de puntuación.
Command	Clase base para el nodo de comandos, que se usa para el consumo de versión del componente de comandos. No debe crear instancias de esta clase directamente. En su lugar, debe crearlo con la función builder: command().
CommandComponent	Versión del componente de comando, que se usa para definir un componente de comando o un trabajo.
CommandJob	Trabajo de comando.
CommandJobLimits	Límites de los trabajos de comando.
Component	Clase base para la versión del componente, que se usa para definir un componente. No se pueden crear instancias directamente.
Compute	Clase base para recursos de proceso. Esta clase no se debe crear una instancia directamente. En su lugar, use una de sus subclases.
ComputeConfiguration	Configuración de recursos de proceso
ComputeInstance	Recurso de instancia de proceso.
ComputeInstanceSshSettings	Credenciales de una cuenta de usuario de administrador para SSH en el nodo de proceso. Solo se puede configurar si ssh_public_access_enabled se establece en true en el recurso de proceso.
ComputeRuntime	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Configuración del entorno de ejecución de proceso de Spark.
ComputeSchedules	Programaciones de proceso.
ComputeStartStopSchedule	Programa para el escenario de inicio o detención de proceso.
ContainerRegistryCredential	Clave de ACR asociada al área de trabajo determinada.
CronTrigger	Desencadenador cron para una programación de trabajo.
CustomApplications	Especifica la configuración de la aplicación de servicio personalizada.
CustomInferencingServer	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Configuraciones de inferencia personalizadas.
CustomMonitoringMetricThreshold	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Umbral de métrica de desfase de atribución de características
CustomMonitoringSignal	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Señal de supervisión personalizada.
CustomerManagedKey	Contiene entidades y objetos sdk para el SDK de Azure Machine Learning SDKv2. Entre las áreas principales se incluyen la administración de destinos de proceso, la creación y administración de áreas de trabajo y los trabajos, el envío y el acceso al modelo, las ejecuciones y la ejecución de salida o registro, etc.
Data	Datos para el entrenamiento y la puntuación.
DataCollector	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Entidad de implementación de captura de datos.
DataColumn	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Una columna de trama de datos :p aram name: The column name :type name: str, required :p aram type: Column data type :type type: str, one of [string, integer, long, float, double, binary, datetime, boolean] or ~azure.ai.ml.entities.DataColumnType, optional
DataDriftMetricThreshold	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Umbral de métrica de desfase de datos
DataDriftSignal	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Señal de desfase de datos. :p aram metric_thresholds :Una lista de métricas para calcular y sus umbrales asociados
DataImport	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Recurso de datos con un trabajo de importación de datos de creación.
DataQualityMetricThreshold	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Umbral de métrica de calidad de datos
DataQualityMetricsCategorical	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
DataQualityMetricsNumerical	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
DataQualitySignal	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Señal de calidad de datos
DataSegment	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Segmento de datos para la supervisión.
Datastore	Almacén de datos de un área de trabajo de Azure ML, clase abstracta.
DefaultScaleSettings	Configuración de escala predeterminada.
Deployment	Clase base De implementación de punto de conexión. Clase base De implementación de punto de conexión. Constructor de la clase base Endpoint Deployment.
DeploymentCollection	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Entidad de colección
DiagnoseRequestProperties	DiagnoseRequestProperties.
DiagnoseResponseResult	DiagnoseResponseResult.
DiagnoseResponseResultValue	DiagnoseResponseResultValue.
DiagnoseResult	Resultado del diagnóstico.
DiagnoseWorkspaceParameters	Parámetros para diagnosticar un área de trabajo.
Endpoint	Clase base de punto de conexión. Clase base de punto de conexión. Constructor para la clase base Endpoint.
EndpointAuthKeys	Claves para la autenticación de punto de conexión. Constructor de claves para la autenticación de punto de conexión.
EndpointAuthToken	Token de autenticación de punto de conexión. Constuctor para el token de autenticación de punto de conexión.
EndpointConnection	Contiene entidades y objetos sdk para el SDK de Azure Machine Learning SDKv2. Entre las áreas principales se incluyen la administración de destinos de proceso, la creación y administración de áreas de trabajo y los trabajos, el envío y el acceso al modelo, las ejecuciones y la ejecución de salida o registro, etc.
EndpointsSettings	Especifica una configuración de punto de conexión para una aplicación personalizada.
Environment	Entorno para el entrenamiento.
FADProductionData	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Datos de producción de atribución de características :keyword pre_processing_component : el identificador de recurso de ARM (Azure Resource Manager) del recurso de componente que se usa para preprocesar los datos.
Feature	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
FeatureAttributionDriftMetricThreshold	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Umbral de métrica de desfase de atribución de características
FeatureAttributionDriftSignal	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Señal de desfase de atribución de características
FeatureSet	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
FeatureSetBackfillMetadata	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
FeatureSetBackfillRequest	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
FeatureSetMaterializationMetadata	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
FeatureSetSpecification	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
FeatureStore	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. FeatureStore.
FeatureStoreEntity	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
FeatureStoreSettings	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
FixedInputData	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
FqdnDestination	Clase que representa una regla de salida de FQDN.
GenerationSafetyQualityMonitoringMetricThreshold	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Umbral de métrica de calidad de seguridad de generación
GenerationSafetyQualitySignal	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Señal de supervisión de la calidad de seguridad de generación.
IdentityConfiguration	Configuración de identidad usada para representar la propiedad de identidad en los recursos de proceso, punto de conexión y registro.
ImageMetadata	Metadatos sobre la imagen del sistema operativo para la instancia de proceso.
ImageSettings	Especifica una configuración de imagen para una aplicación personalizada.
ImportDataSchedule	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. ImportDataSchedule (objeto).
InputPort	Contiene entidades y objetos sdk para el SDK de Azure Machine Learning SDKv2. Entre las áreas principales se incluyen la administración de destinos de proceso, la creación y administración de áreas de trabajo y los trabajos, el envío y el acceso al modelo, las ejecuciones y la ejecución de salida o registro, etc.
IntellectualProperty	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Definición de la configuración de la propiedad intelectual.
IsolationMode	IsolationMode para la red administrada del área de trabajo.
Job	Clase base para trabajos. Esta clase no se debe crear una instancia directamente. En su lugar, use una de sus subclases.
JobResourceConfiguration	Clase de configuración de recursos de trabajo, funcionalidades heredadas y extendidas de ResourceConfiguration.
JobSchedule	Clase para administrar programaciones de trabajos.
JobService	Configuración básica del servicio de trabajo para la compatibilidad con versiones anteriores. Esta clase no está diseñada para usarse directamente. En su lugar, use una de sus subclases específicas para el tipo de trabajo.
JupyterLabJobService	Configuración del servicio de trabajo de JupyterLab.
KubernetesCompute	Recurso de proceso de Kubernetes.
KubernetesOnlineDeployment	Entidad de implementación de punto de conexión de Kubernetes Online. Entidad de implementación de punto de conexión de Kubernetes Online. Constructor para la entidad de implementación de puntos de conexión de Kubernetes Online.
KubernetesOnlineEndpoint	Entidad de punto de conexión de K8s Online. Entidad de punto de conexión de K8s Online. Constructor para la entidad de punto de conexión K8s Online.
LlmData	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Datos de respuesta de solicitudes LLM
LogNormal	Configuración de distribución LogNormal.
LogUniform	Configuración de distribución de LogUniform.
ManagedIdentityConfiguration	Configuración de credenciales de identidad administrada.
ManagedNetwork	Contiene entidades y objetos sdk para el SDK de Azure Machine Learning SDKv2. Entre las áreas principales se incluyen la administración de destinos de proceso, la creación y administración de áreas de trabajo y los trabajos, el envío y el acceso al modelo, las ejecuciones y la ejecución de salida o registro, etc.
ManagedNetworkProvisionStatus	ManagedNetworkProvisionStatus.
ManagedOnlineDeployment	Entidad de implementación de punto de conexión en línea administrado. Entidad de implementación de punto de conexión en línea administrado. Constructor para la entidad de implementación de puntos de conexión en línea administrados.
ManagedOnlineEndpoint	Entidad de punto de conexión en línea administrado. Entidad de punto de conexión en línea administrado. Constructor para la entidad de punto de conexión en línea administrado.
MaterializationComputeResource	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Recurso de proceso de materialización
MaterializationSettings	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Define la configuración de materialización.
MaterializationStore	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. MaterializationStore. :p aram tipo: tipo de almacén. :type type: str :p aram target: store target. :type target: str
Model	Modelo para entrenamiento y puntuación.
ModelBatchDeployment	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Entidad Definición de trabajo.
ModelBatchDeploymentSettings	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Entidad Model Batch Deployment Settings (Configuración de implementación de Batch del modelo).
ModelConfiguration	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. ModelConfiguration.
ModelPackage	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Paquete de modelo.
ModelPackageInput	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Entrada del paquete de modelo.
MonitorDefinition	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Definición de supervisión
MonitorFeatureFilter	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Supervisión del filtro de características
MonitorInputData	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Supervise los datos de entrada.
MonitorSchedule	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Supervisar la programación.
MonitoringTarget	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Destino de supervisión.
NetworkSettings	Configuración de red para un recurso de proceso.
NoneCredentialConfiguration	Configuración de ninguna credencial.
Normal	Configuración de distribución normal.
NotebookAccessKeys	Clave para el recurso de cuaderno asociado a un área de trabajo determinada.
Notification	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Configuración de la notificación.
NumericalDriftMetrics	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
OneLakeArtifact	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Artefacto de OneLake (origen de datos) que respalda el área de trabajo de OneLake.
OneLakeDatastore	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Almacén de datos de OneLake que está vinculado a un área de trabajo de Azure ML.
OnlineDeployment	Entidad de implementación de punto de conexión en línea. Entidad de implementación de punto de conexión en línea. Constructor para la entidad de implementación de puntos de conexión en línea
OnlineEndpoint	Entidad de punto de conexión en línea. Entidad de punto de conexión en línea. Constructor para una entidad de punto de conexión en línea.
OnlineRequestSettings	Entidad Configuración de solicitud.
OnlineScaleSettings	Configuración de escalado para la implementación en línea.
OutboundRule	La clase base para Reglas de salida no se puede crear una instancia directamente.
PackageInputPathId	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Ruta de acceso de entrada del paquete especificada con un identificador de recurso.
PackageInputPathUrl	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Ruta de acceso de entrada del paquete especificada con una dirección URL.
PackageInputPathVersion	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Ruta de acceso de entrada del paquete especificada con un nombre de recurso y una versión.
Parallel	Clase base para el nodo paralelo, que se usa para el consumo de versiones de componentes paralelos. No debe crear instancias de esta clase directamente. En su lugar, debe crear desde la función del generador: en paralelo.
ParallelComponent	Versión del componente paralelo, que se usa para definir un componente paralelo.
ParallelTask	Tarea paralela.
ParameterizedCommand	Versión del componente de comando que contiene el comando y los parámetros auxiliares de un componente de comando o un trabajo. Esta clase no se debe crear una instancia directamente. En su lugar, use la clase secundaria ~azure.ai.ml.entities.CommandComponent.
PatTokenConfiguration	Credenciales de token de acceso personal.
Pipeline	Clase base para el nodo de canalización, que se usa para el consumo de versión del componente de canalización. No debe crear instancias de esta clase directamente. En su lugar, debe usar @pipeline el decorador para crear un nodo de canalización.
PipelineComponent	Componente de canalización, que se usa actualmente para almacenar componentes en una canalización azure.ai.ml.dsl.pipeline.
PipelineComponentBatchDeployment	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Entidad Definición de trabajo.
PipelineJob	Trabajo de canalización. No debe crear instancias de esta clase directamente. En su lugar, debe usar el decorador @pipeline para crear un PipelineJob. ] :p aram compute: nombre de destino de proceso de la canalización compilada. El valor predeterminado es None :type compute: str :p aram tags: Tag dictionary. Las etiquetas se pueden agregar, quitar y actualizar. El valor predeterminado es None :type tags: dict[str, str] :p aram kwargs: diccionario de parámetros de configuración adicionales. El valor predeterminado es None :type kwargs: dict
PipelineJobSettings	La configuración de PipelineJob incluye default_datastore, default_compute, continue_on_step_failure y force_rerun.
PredictionDriftMetricThreshold	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Umbral de métrica de desfase de predicción
PredictionDriftSignal	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Señal de desfase de predicción.
PrivateEndpoint	Contiene entidades y objetos sdk para el SDK de Azure Machine Learning SDKv2. Entre las áreas principales se incluyen la administración de destinos de proceso, la creación y administración de áreas de trabajo y los trabajos, el envío y el acceso al modelo, las ejecuciones y la ejecución de salida o registro, etc.
PrivateEndpointDestination	Clase que representa una regla de salida de punto de conexión privado.
ProbeSettings	Configuración sobre cómo sondear un punto de conexión.
ProductionData	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Datos de producción :p aram input_data: los datos para los que se calculará el desfase :type Input: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: Los datos para calcular el desfase con :type MonitorDatasetContext: ~azure.ai.ml.constants._monitoring :p aram pre_processing_component : :type pre_processing_component: string :p aram data_window_size: :type data_window_size: string
QLogNormal	Configuración de distribución QLogNormal.
QLogUniform	Configuración de distribución de QLogUniform.
QNormal	Configuración de distribución QNormal.
QUniform	Configuración de distribución de QUniform.
QueueSettings	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Configuración de cola para un trabajo de canalización.
Randint	Configuración de distribución de Randint.
RecurrencePattern	Patrón de periodicidad para una programación de trabajo.
RecurrenceTrigger	Desencadenador de periodicidad para una programación de trabajo.
ReferenceData	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Datos de referencia :p aram input_data: los datos para los que se calculará el desfase :type Input: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: Los datos para calcular el desfase con :type MonitorDatasetContext: ~azure.ai.ml.constants._monitoring :p aram pre_processing_component : :type pre_processing_component: string :p aram target_column_name: :type target_column_name: string :p aram data_window: :type data_window_size: BaselineDataRange
Registry	Registro de Azure ML.
RegistryRegionDetails	Detalles de cada región en la que se encuentra un registro.
RequestLogging	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Solicitud de entidad de implementación de registro.
Resource	Clase base para las clases de entidad. Resource es un objeto abstracto que actúa como base para crear recursos. Contiene propiedades y métodos comunes para todos los recursos. Esta clase no se debe crear una instancia directamente. En su lugar, use una de sus subclases.
ResourceConfiguration	Configuración de recursos para un trabajo. Esta clase no se debe crear una instancia directamente. En su lugar, use sus subclases.
ResourceRequirementsSettings	Configuración de requisitos de recursos para un contenedor.
ResourceSettings	Configuración de recursos para un contenedor. Esta clase usa formatos de unidad de recursos de Kubernetes. Para obtener más información, vea https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/.
RetrySettings	Restablecimientos de reintentos paralelos.
Route	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Ruta.
SasTokenConfiguration	Contiene entidades y objetos sdk para el SDK de Azure Machine Learning SDKv2. Entre las áreas principales se incluyen la administración de destinos de proceso, la creación y administración de áreas de trabajo y los trabajos, el envío y el acceso al modelo, las ejecuciones y la ejecución de salida o registro, etc.
Schedule	Objeto Schedule usado para crear y administrar programaciones. Esta clase no se debe crear una instancia directamente. En su lugar, use las subclases.
ScriptReference	Referencia de script.
ServerlessSparkCompute	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
ServiceInstance	Resultado de la instancia de servicio.
ServicePrincipalConfiguration	Configuración de credenciales de entidad de servicio.
ServiceTagDestination	Clase que representa una regla de salida de etiqueta de servicio.
SetupScripts	Scripts de configuración personalizados.
Spark	Clase base para el nodo de Spark, que se usa para el consumo de versiones de componentes de Spark. No debe crear una instancia de esta clase directamente. En su lugar, debe crearlo a partir de la función del generador: spark. ] :p aram salidas: asignación de nombres de salida a orígenes de datos de salida usados en el trabajo. :type outputs: Dict[str, Union[str, ~azure.ai.ml.Output]] :p aram args: los argumentos del trabajo. :type args: str :p aram compute: el recurso de proceso en el que se ejecuta el trabajo. :type compute: recursos de str :p aram: la configuración del recurso de proceso para el trabajo. :type resources: Union[Dict, ~azure.ai.ml.entities.SparkResourceConfiguration] :p aram entry: The file or class entry point. :type entry: Dict[str, str] :p aram py_files: la lista de archivos .zip, .egg o .py que se van a colocar en pythonPATH para aplicaciones de Python. :type py_files: List[str] :p aram jars: La lista de . Archivos JAR que se van a incluir en las rutas de clase del controlador y del ejecutor. :type jars: List[str] :p aram files: la lista de archivos que se van a colocar en el directorio de trabajo de cada ejecutor. :type files: List[str] :p aram archives: la lista de archivos que se van a extraer en el directorio de trabajo de cada ejecutor. :type archives: List[str]
SparkComponent	Versión del componente de Spark, que se usa para definir un componente o un trabajo de Spark.
SparkJob	Un trabajo de Spark independiente.
SparkJobEntry	Entrada para el trabajo de Spark.
SparkJobEntryType	Tipo de entrada de trabajo de Spark. Las posibilidades son la entrada de archivo de Python o la entrada de clase Scala.
SparkResourceConfiguration	Configuración de recursos de proceso para el componente o el trabajo de Spark.
SshJobService	Configuración del servicio de trabajo SSH.
StaticInputData	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
Sweep	Clase base para el nodo de barrido. Esta clase no se debe crear una instancia directamente. En su lugar, se debe crear a través de la función builder: barrido.
SynapseSparkCompute	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Recurso de proceso de SynapseSpark.
SystemCreatedAcrAccount	Cuenta de Azure ML ACR.
SystemCreatedStorageAccount	Contiene entidades y objetos sdk para el SDK de Azure Machine Learning SDKv2. Entre las áreas principales se incluyen la administración de destinos de proceso, la creación y administración de áreas de trabajo y los trabajos, el envío y el acceso al modelo, las ejecuciones y la ejecución de salida o registro, etc.
SystemData	Metadatos relacionados con la creación y la modificación más reciente de un recurso.
TargetUtilizationScaleSettings	Configuración de escalado automático.
TensorBoardJobService	Configuración del servicio de trabajo tensorBoard.
TrailingInputData	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
TritonInferencingServer	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. Configuraciones de inferencia de triton de Azure ML.
Uniform	Configuración de distribución uniforme.
UnsupportedCompute	Recurso de proceso no admitido. Solo se usa para mostrar las propiedades de proceso de los recursos no totalmente compatibles con el SDK.
Usage	Uso de recursos de AzureML.
UsageName	Nombre de uso.
UserIdentityConfiguration	Configuración de identidad de usuario.
UsernamePasswordConfiguration	Credenciales de nombre de usuario y contraseña.
ValidationResult	Representa el resultado de la validación de trabajos o recursos. Esta clase se usa para organizar y analizar los diagnósticos del lado servidor cliente & antes de exponerlos. El resultado es inmutable.
VirtualMachineCompute	Recurso de proceso de máquina virtual.
VirtualMachineSshSettings	Configuración de SSH para una máquina virtual.
VmSize	Tamaño de la máquina virtual.
VolumeSettings	Especifica la configuración de montaje de enlace para una aplicación personalizada.
VsCodeJobService	Configuración del servicio de trabajo de VS Code.
Workspace	Área de trabajo de Azure ML.
WorkspaceConnection	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. La conexión del área de trabajo de Azure ML proporciona una manera segura de almacenar la información de autenticación y configuración necesaria para conectarse e interactuar con los recursos externos.
WorkspaceHub	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. WorkspaceHub.
WorkspaceHubConfig	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información. WorkspaceHubConfig.
WorkspaceKeys	Claves del área de trabajo. :type container_registry_credentials:ContainerRegistryCredential :p aram notebook_access_keys: clave para el recurso de cuaderno asociado al área de trabajo especificada :type notebook_access_keys:NotebookAccessKeys

Enumeraciones

ComputePowerAction	[Obligatorio] Acción de potencia de proceso.
CreatedByType	Tipo de identidad que creó el recurso.
DataColumnType	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
MaterializationType	Nota Se trata de una clase experimental y puede cambiar en cualquier momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para más información.
UsageUnit	Enumeración que describe la unidad de medida de uso.