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Schéma YAML du modèle CLI (v2)

S’APPLIQUE À : Extension ml Azure CLI v2 (actuelle)

Le schéma JSON source se trouve à l’adresse https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json.

Notes

La syntaxe YAML détaillée dans ce document est basée sur le schéma JSON pour la dernière version de l’extension ML CLI v2. Le fonctionnement de cette syntaxe est garanti uniquement avec la dernière version de l’extension ML CLI v2. Vous trouverez les schémas des versions d’extension plus anciennes sur https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Syntaxe YAML

Clé Type Description Valeurs autorisées
$schema string Schéma YAML.
name string Obligatoire. Nom du modèle.
version int Version du modèle. En cas d’omission, Azure Machine Learning générera automatiquement une version.
description string Description du modèle.
tags object Dictionnaire d’étiquettes pour le modèle.
path string Un chemin d’accès local aux fichiers de modèle ou l’URI d’un chemin d’accès cloud aux fichiers de modèle. Peut pointer vers un fichier ou un répertoire.
type string Type de format de stockage du modèle. Applicable aux scénarios de déploiement sans code. custom_model, mlflow_model, triton_model
flavors object Saveurs du modèle. Chaque type de format de stockage de modèle peut avoir une ou plusieurs saveurs prises en charge. Applicable aux scénarios de déploiement sans code.

Remarques

La commande az ml model peut être utilisée pour gérer les modèles Azure Machine Learning.

Exemples

Des exemples sont disponibles dans le référentiel d’exemples GitHub. Vous en trouverez plusieurs ci-dessous.

YAML : fichier 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 : dossier local au format 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.