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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.