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Esquema YAML de clúster de proceso (AmlCompute) de la CLI (v2)

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SE APLICA A: Extensión ml de la CLI de Azure v2 (actual)

El esquema JSON de origen se puede encontrar en https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json.

Nota

La sintaxis de YAML que se detalla en este documento se basa en el esquema JSON de la versión más reciente de la extensión ML de la CLI v2. Se garantiza que esta sintaxis solo funciona con la versión más reciente de la extensión ML de la CLI v2. Dispone de los esquemas de las versiones de anteriores de la extensión en https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Sintaxis de YAML

Clave Tipo Descripción Valores permitidos Valor predeterminado
$schema string Esquema de YAML. Si usa la extensión VS Code de Azure Machine Learning para crear el archivo YAML, la inclusión de $schema en la parte superior del archivo le permite invocar las finalizaciones del esquema y los recursos.
type string Necesario. Tipo de proceso. amlcompute
name string Necesario. Nombre del proceso.
description string Descripción del proceso.
location string Ubicación del proceso. Si se omite, el valor predeterminado es la ubicación del área de trabajo.
size string Tamaño de máquina virtual que se usará para el clúster. Para más información, consulte Tamaños y series de máquina virtual admitidos. Tenga en cuenta que no todos los tamaños de máquina virtual están disponibles en todas las regiones. Para obtener la lista de tamaños admitidos en una región determinada, use az ml compute list-sizes. Standard_DS3_v2
tier string Nivel de prioridad de máquina virtual que se usará para el clúster. Las máquinas virtuales de prioridad baja se pueden vaciar previamente, pero tienen un costo reducido en comparación con las máquinas virtuales dedicadas. dedicated, low_priority dedicated
min_instances integer Número mínimo de nodos que se usarán en el clúster. Establecer el número mínimo de nodos en 0 permite a Azure Machine Learning escalar automáticamente el clúster a cero nodos cuando no está en uso. Cualquier valor mayor que 0 mantendrá ese número de nodos en ejecución, aunque no estén en uso. 0
max_instances integer Número máximo de nodos que se usarán en el clúster. 1
idle_time_before_scale_down integer Tiempo de inactividad del nodo en segundos antes de reducir verticalmente el clúster. 120
ssh_public_access_enabled boolean Si se debe habilitar el acceso SSH público en los nodos del clúster. false
ssh_settings object Configuración SSH para conectarse al clúster.
ssh_settings.admin_username string Nombre de la cuenta de usuario administrador que se puede usar para SSH en nodos.
ssh_settings.admin_password string Contraseña de la cuenta de usuario administrador. Se requiere admin_password o ssh_key_value.
ssh_settings.ssh_key_value string Clave pública SSH de la cuenta de usuario administrador. Uno de estos elementos, admin_password o ssh_key_value, es obligatorio.
network_settings object Configuración de seguridad de red.
network_settings.vnet_name string Nombre de la red virtual (VNet) al crear una nueva o hacer referencia a una existente.
network_settings.subnet string Nombre de la subred al crear una nueva red virtual o hacer referencia a una existente, o bien el identificador de recurso completo de una subred en una red virtual existente. No especifique network_settings.vnet_name si se especifica el identificador de subred. El identificador de subred puede hacer referencia a una red virtual o subred en otro grupo de recursos.
identity object Configuración de identidad administrada que se asignará al proceso. Los clústeres de AmlCompute solo admiten una identidad asignada por el sistema o varias identidades asignadas por el usuario, no ambas de forma simultánea.
identity.type string Tipo de identidad administrada que se asignará al proceso. Si el tipo es user_assigned, también se debe especificar la propiedad identity.user_assigned_identities. system_assigned, user_assigned
identity.user_assigned_identities array Lista de id. de recursos completos de las identidades asignadas por el usuario.

Comentarios

Los comandos az ml compute se pueden usar para administrar los clústeres de proceso de Azure Machine Learning (AmlCompute).

Ejemplos

Hay ejemplos disponibles en el repositorio de GitHub de ejemplos. A continuación se muestran varios.

YAML: mínimo

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: minimal-example
type: amlcompute

YAML: básico

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: basic-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120

YAML: ubicación personalizada

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: location-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120
location: westus

YAML: prioridad baja

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: low-pri-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120
tier: low_priority

YAML: nombre de usuario y contraseña de SSH

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: ssh-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120
ssh_settings:
  admin_username: example-user
  admin_password: example-password

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