Schéma YAML de l’environnement 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/environment.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 | Valeur par défaut |
|---|---|---|---|---|
$schema |
string | Schéma YAML. Si vous utilisez l’extension VS Code d’Azure Machine Learning pour créer le fichier YAML, en incluant $schema en haut de votre fichier, vous pouvez appeler des complétions de schémas et de ressources. |
||
name |
string | Obligatoire. Nom de l’environnement. | ||
version |
string | Version de l’environnement. En cas d’omission, Azure Machine Learning génère automatiquement une version. | ||
description |
string | Description de l’environnement. | ||
tags |
object | Dictionnaire d’étiquettes pour l’environnement. | ||
image |
string | Image Docker à utiliser pour l’environnement. image ou build est obligatoire. |
||
conda_file |
chaîne ou objet | Fichier de configuration standard Conda YAML des dépendances pour un environnement Conda. Consultez https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#creating-an-environment-file-manually. En cas de spécification, image doit également être spécifié. Azure Machine Learning crée l’environnement Conda au-dessus de l’image Docker fournie. |
||
build |
object | Configuration du contexte de build Docker à utiliser pour l’environnement. image ou build est obligatoire. |
||
build.path |
string | Chemin d’accès local du répertoire à utiliser comme contexte de build. | ||
build.dockerfile_path |
string | Chemin d’accès relatif du Dockerfile dans le contexte de build. | Dockerfile |
|
os_type |
string | Le type de système d’exploitation. | linux, windows |
linux |
inference_config |
object | Configurations de conteneur d’inférence. Applicables uniquement si l’environnement est utilisé pour générer un conteneur de service pour les déploiements en ligne. Consultez Attributs de la clé inference_config. |
Attributs de la clé inference_config
| Clé | Type | Description |
|---|---|---|
liveness_route |
object | Itinéraire liveness pour le conteneur de service. |
liveness_route.path |
string | Chemin d’accès vers lequel acheminer les demandes liveness. |
liveness_route.port |
entier | Port vers lequel acheminer les demandes liveness. |
readiness_route |
object | Itinéraire readiness pour le conteneur de service. |
readiness_route.path |
string | Chemin d’accès vers lequel acheminer les demandes readiness. |
readiness_route.port |
entier | Port vers lequel acheminer les demandes readiness. |
scoring_route |
object | Itinéraire scoring pour le conteneur de service. |
scoring_route.path |
string | Chemin d’accès vers lequel acheminer les demandes scoring. |
scoring_route.port |
entier | Port vers lequel acheminer les demandes scoring. |
Remarques
La commande az ml environment peut être utilisée pour gérer les environnements d’Azure Machine Learning.
Exemples
Des exemples sont disponibles dans le référentiel d’exemples GitHub. Vous en trouverez plusieurs ci-dessous.
YAML : contexte de build du Docker local
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-context-example
build:
path: docker-contexts/python-and-pip
YAML : image Docker
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-example
image: pytorch/pytorch:latest
description: Environment created from a Docker image.
YAML : image Docker plus fichier Conda
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-plus-conda-example
image: mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04
conda_file: conda-yamls/pydata.yml
description: Environment created from a Docker image plus Conda environment.