Schéma YAML du cluster de calcul (AmlCompute) CLI (v2)

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

Le schéma JSON source se trouve à l’adresse https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.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 la page 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.
type string Obligatoire. Type de calcul. amlcompute
name string Obligatoire. Nom du calcul.
description string Description du calcul.
location string Emplacement pour le calcul. En cas d’omission, par défaut, il s’agit de l’emplacement de l’espace de travail.
size string Taille de machine virtuelle à utiliser pour le cluster. Pour plus d’informations, consultez Séries et tailles de machines virtuelles prises en charge. Notez que toutes les tailles ne sont pas disponibles dans toutes les régions. Pour obtenir la liste des tailles prises en charge dans une région donnée, utilisez la commande az ml compute list-sizes. Standard_DS3_v2
tier string Niveau de priorité de machine virtuelle à utiliser pour le cluster. Les machines virtuelles de faible priorité sont préemprives, mais leur coût est réduit par rapport à celui de machines virtuelles dédiées. dedicated, low_priority dedicated
min_instances entier Nombre minimal de nœuds à utiliser sur le cluster. La définition du nombre minimal de nœuds sur 0 permet à Azure Machine Learning de mettre automatiquement à l’échelle le cluster à zéro nœud quand il n’est pas utilisé. Toute valeur supérieure à 0 conserve ce nombre de nœuds en cours d’exécution, même si le cluster n’est pas utilisé. 0
max_instances entier Nombre maximal de nœuds à utiliser sur le cluster. 1
idle_time_before_scale_down entier Durée d’inactivité du nœud, en secondes, avant la mise à l’échelle du cluster. 120
ssh_public_access_enabled boolean Indique s’il faut activer l’accès SSH public sur les nœuds du cluster. false
ssh_settings object Paramètres SSH pour la connexion au cluster.
ssh_settings.admin_username string Nom du compte d’utilisateur administrateur qui peut être utilisé pour établir une connexion SSH à des nœuds.
ssh_settings.admin_password string Mot de passe du compte d’utilisateur administrateur. admin_password ou ssh_key_value est obligatoire.
ssh_settings.ssh_key_value string Clé publique SSH du compte d’utilisateur administrateur. admin_password ou ssh_key_value est obligatoire.
network_settings object Paramètres de sécurité réseau.
network_settings.vnet_name string Nom du réseau virtuel lors de la création d’un nouveau réseau ou de la référence à un réseau existant.
network_settings.subnet string Le nom du sous-réseau lors de la création d’un nouveau réseau virtuel ou de la référence à un réseau existant, ou l’ID de ressource complet d’un sous-réseau dans un réseau virtuel existant. Ne spécifiez pas network_settings.vnet_name si l’ID de sous-réseau est spécifié. L’ID de sous-réseau peut faire référence à un réseau virtuel/sous-réseau dans un autre groupe de ressources.
identity object Configuration d’identité managée à attribuer au calcul. Les clusters AmlCompute prennent en charge soit une seule identité attribuée par le système, soit plusieurs identités attribuées par l’utilisateur, mais pas les deux simultanément.
identity.type string Type d’identité managée à attribuer au calcul. Si le type est user_assigned, la propriété identity.user_assigned_identities doit également être spécifiée. system_assigned, user_assigned
identity.user_assigned_identities tableau Liste des ID de ressource complets des identités affectées par l’utilisateur.

Remarques

La commande az ml compute peut être utilisée pour gérer les clusters de calcul Azure Machine Learning (AmlCompute).

Exemples

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

YAML : minimal

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

YAML : de base

$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 : emplacement personnalisé

$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 : priorité basse

$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 : nom d’utilisateur et mot de passe 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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