Esquema YAML del modelo de la CLI (v2)
SE APLICA A: Extensión de ML de la CLI de Azure v2 (actual)
El esquema JSON de origen se puede encontrar en https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.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 |
---|---|---|---|
$schema |
string | Esquema de YAML. | |
name |
string | Necesario. Nombre del modelo. | |
version |
int | Versión del modelo. Si se omite, Azure Machine Learning genera automáticamente una versión. | |
description |
string | Descripción del modelo. | |
tags |
object | Diccionario de etiquetas para el modelo. | |
path |
string | Una ruta de acceso local a los archivos de modelo o el URI de una ruta de acceso de nube a los archivos de modelo. Esto puede apuntar a un archivo o a un directorio. | |
type |
string | Tipo de formato de almacenamiento del modelo. Aplicable a escenarios de implementación sin código. | custom_model , mlflow_model , triton_model |
flavors |
object | Tipos del modelo. Cada tipo de formato de almacenamiento del modelo puede tener uno o varios tipos admitidos. Aplicable a escenarios de implementación sin código. |
Comentarios
El comando az ml model
se puede usar para administrar los modelos de Azure Machine Learning.
Ejemplos
Hay ejemplos disponibles en el repositorio de GitHub de ejemplos. A continuación se muestran varios.
YAML: archivo local
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: local-file-example
path: mlflow-model/model.pkl
description: Model created from local file.
YAML: carpeta local en formato MLflow
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: local-mlflow-example
path: mlflow-model
type: mlflow_model
description: Model created from local MLflow model directory.