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Espaces de travail Microsoft.MachineLearningServices/travaux 2021-03-01-preview

Définition de ressource Bicep

Le type de ressource espaces de travail/travaux peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez le journal des modifications.

Format de ressource

Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs, ajoutez le bicep suivant à votre modèle.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2021-03-01-preview' = {
  parent: resourceSymbolicName
  name: 'string'
  properties: {
    description: 'string'
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    tags: {
      {customized property}: 'string'
    }
    jobType: 'string'
    // For remaining properties, see JobBase objects
  }
}

Objets JobBase

Définissez la propriété jobType pour spécifier le type d’objet.

Pour La commande, utilisez :

{
  codeId: 'string'
  command: 'string'
  compute: {
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    isLocal: bool
    location: 'string'
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    target: 'string'
  }
  distribution: {
    distributionType: 'string'
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId: 'string'
  environmentVariables: {
    {customized property}: 'string'
  }
  experimentName: 'string'
  identity: {
    identityType: 'string'
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  inputDataBindings: {
    {customized property}: {
      dataId: 'string'
      mode: 'string'
      pathOnCompute: 'string'
    }
  }
  jobType: 'Command'
  outputDataBindings: {
    {customized property}: {
      datastoreId: 'string'
      mode: 'string'
      pathOnCompute: 'string'
      pathOnDatastore: 'string'
    }
  }
  priority: int
  timeout: 'string'
}

Pour balayage, utilisez :

{
  algorithm: 'string'
  compute: {
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    isLocal: bool
    location: 'string'
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    target: 'string'
  }
  earlyTermination: {
    delayEvaluation: int
    evaluationInterval: int
    policyType: 'string'
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  experimentName: 'string'
  identity: {
    identityType: 'string'
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  jobType: 'Sweep'
  maxConcurrentTrials: int
  maxTotalTrials: int
  objective: {
    goal: 'string'
    primaryMetric: 'string'
  }
  priority: int
  searchSpace: {
    {customized property}: any(...)
  }
  timeout: 'string'
  trial: {
    codeId: 'string'
    command: 'string'
    distribution: {
      distributionType: 'string'
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId: 'string'
    environmentVariables: {
      {customized property}: 'string'
    }
    inputDataBindings: {
      {customized property}: {
        dataId: 'string'
        mode: 'string'
        pathOnCompute: 'string'
      }
    }
    outputDataBindings: {
      {customized property}: {
        datastoreId: 'string'
        mode: 'string'
        pathOnCompute: 'string'
        pathOnDatastore: 'string'
      }
    }
    timeout: 'string'
  }
}

Objets DistributionConfiguration

Définissez la propriété distributionType pour spécifier le type d’objet.

Pour Mpi, utilisez :

{
  distributionType: 'Mpi'
  processCountPerInstance: int
}

Pour PyTorch, utilisez :

{
  distributionType: 'PyTorch'
  processCount: int
}

Pour TensorFlow, utilisez :

{
  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int
}

Objets EarlyTerminationPolicy

Définissez la propriété policyType pour spécifier le type d’objet.

Pour Bandit, utilisez :

{
  policyType: 'Bandit'
  slackAmount: int
  slackFactor: int
}

Pour l’arrêt médian, utilisez :

{
  policyType: 'MedianStopping'
}

Pour TruncationSelection, utilisez :

{
  policyType: 'TruncationSelection'
  truncationPercentage: int
}

Objets IdentityConfiguration

Définissez la propriété identityType pour spécifier le type d’objet.

Pour AMLToken, utilisez :

{
  identityType: 'AMLToken'
}

Pour Managed, utilisez :

{
  clientId: 'string'
  identityType: 'Managed'
  objectId: 'string'
  resourceId: 'string'
}

Valeurs de propriété

Microsoft.MachineLearningServices/espaces de travail/emplois

Nom Descriptif Valeur
nom Nom de la ressource chaîne

Contraintes:
Modèle = ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$ (obligatoire)
parent Dans Bicep, vous pouvez spécifier la ressource parente d’une ressource enfant. Vous devez uniquement ajouter cette propriété lorsque la ressource enfant est déclarée en dehors de la ressource parente.

Pour plus d’informations, consultez Ressource enfant en dehors de la ressource parente.		 Nom symbolique de la ressource de type : espaces de travail
Propriétés [Obligatoire] Attributs supplémentaires de l’entité. JobBase (obligatoire)

AmlToken

Nom Descriptif Valeur
type d'identité [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. 'AMLToken' (obligatoire)

BanditPolicy

Nom Descriptif Valeur
policyType [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie 'Bandit' (obligatoire)
slackAmount Distance absolue autorisée à partir de la meilleure exécution. Int
slackFactor Ratio de la distance autorisée par rapport à la meilleure exécution. Int

CommandeJob

Nom Descriptif Valeur
codeId ID de ressource ARM de la ressource de code. ficelle
ordre [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py » chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 1
Modèle = [a-zA-Z0-9_] (obligatoire)
calculer [Obligatoire] Liaison de calcul pour le travail. ComputeConfiguration (obligatoire)
distribution Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null. distributionConfiguration
environmentId ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. ficelle
variables d'environnement Variables d’environnement incluses dans le travail. CommandJobEnvironmentVariables
nom_expérience Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». ficelle
identité Configuration de l’identité. Si cette valeur est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs AmlToken, ManagedIdentity ou Null.
La valeur par défaut est AmlToken si null.		 Configuration de l’identité
inputDataBindings Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. CommandJobInputDataBindings
type d'emploi [Obligatoire] Spécifie le type de travail. 'Command' (obligatoire)
outputDataBindings Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. CommandJobOutputDataBindings
priorité Priorité du travail pour la stratégie de planification. S’applique uniquement à AMLCompute.
Fonctionnalité d’aperçu privé et disponible uniquement pour les utilisateurs de la liste verte.		 Int
Délai d'attente Durée d’exécution maximale au format ISO 8601, après laquelle le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes. ficelle

CommandJobEnvironmentVariables

Nom Descriptif Valeur

CommandJobInputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

CommandJobOutputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

ComputeConfiguration

Nom Descriptif Valeur
nombre d'instances Nombre d’instances ou de nœuds. Int
instanceType Type de référence SKU à exécuter. ficelle
estLocal Défini sur true pour les travaux exécutés sur le calcul local. Bool
lieu Emplacement de l’exécution du cluster virtuel. ficelle
Propriétés Propriétés supplémentaires. ComputeConfigurationProperties
cible ID de ressource ARM du calcul que vous ciblez. Si la ressource n’est pas fournie, elle est déployée en tant que gérée. ficelle

ComputeConfigurationProperties

Nom Descriptif Valeur

distributionConfiguration

Nom Descriptif Valeur
distributionType Défini sur « Mpi » pour le type Mpi. Défini sur « PyTorch » pour le type PyTorch. Défini sur « TensorFlow » pour le type TensorFlow. 'Mpi'
'PyTorch'
'TensorFlow' (obligatoire)

Politique de résiliation anticipée

Nom Descriptif Valeur
delayÉvaluation Nombre d’intervalles par lesquels retarder la première évaluation. Int
evaluationInterval Intervalle (nombre d’exécutions) entre les évaluations de stratégie. Int
policyType Défini sur « Bandit » pour type BanditPolicy. Défini sur « MedianStopping » pour le type MedianStoppingPolicy. Défini sur « TruncationSelection » pour le type TruncationSelectionPolicy. 'Bandit'
'Arrêt médian'
'TruncationSelection' (obligatoire)

Configuration de l’identité

Nom Descriptif Valeur
type d'identité Défini sur « AMLToken » pour le type AmlToken. Défini sur « Managed » pour le type ManagedIdentity. « AMLToken »
'Managed' (obligatoire)

InputDataBinding

Nom Descriptif Valeur
dataId ID de ressource ARM du dataVersion inscrit. ficelle
mode Mécanisme d’accès à l’artefact de données. 'Direct'
'Télécharger'
'EvalDownload'
'Mont Eval'
'Mont'
'Montage en lecture seule'
'ReadWriteMount'
'Télécharger'
pathOnCompute Emplacement des données à l’intérieur du processus de conteneur. ficelle

Base d’emploi

Nom Descriptif Valeur
descriptif Texte de description de la ressource. ficelle
type d'emploi Définissez la valeur « Command » pour le type CommandJob. Défini sur « Balayage » pour le type SweepJob. 'Commandement'
'Balayage' (obligatoire)
Propriétés Dictionnaire de propriétés de ressource. JobBaseProperties
étiquettes Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. JobBaseTags

JobBaseProperties

Nom Descriptif Valeur

JobBaseTags

Nom Descriptif Valeur

Identitémanagée

Nom Descriptif Valeur
clientId Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID client. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ. chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 36
Longueur maximale = 36
Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
type d'identité [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. 'Managed' (obligatoire)
objectId Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID d’objet. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ. chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 36
Longueur maximale = 36
Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
identifiant de ressource Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID de ressource ARM. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ. ficelle

Politique d'arrêt médian

Nom Descriptif Valeur
policyType [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie 'MedianStopping' (obligatoire)

Mpi

Nom Descriptif Valeur
distributionType [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. 'Mpi' (obligatoire)
processCountPerInstance Nombre de processus par nœud MPI. Int

Objectif

Nom Descriptif Valeur
objectif [Obligatoire] Définit les objectifs de métriques pris en charge pour le réglage des hyperparamètres 'Agrandir'
'Réduire' (obligatoire)
primaireMétrique [Obligatoire] Nom de la métrique à optimiser. chaîne

Contraintes:
Modèle = [a-zA-Z0-9_] (obligatoire)

OutputDataBinding

Nom Descriptif Valeur
datastoreId ID de ressource ARM du magasin de données où la sortie des données sera stockée. ficelle
mode Mécanisme de déplacement des données vers le magasin de données. 'Direct'
'Télécharger'
'EvalDownload'
'Mont Eval'
'Mont'
'Montage en lecture seule'
'ReadWriteMount'
'Télécharger'
pathOnCompute Emplacement des données à l’intérieur du processus de conteneur. ficelle
pathOnDatastore Chemin d’accès dans le magasin de données aux données. ficelle

PyTorch

Nom Descriptif Valeur
distributionType [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. 'PyTorch' (obligatoire)
processCount Nombre total de processus pour le travail distribué. Int

SweepJob

Nom Descriptif Valeur
algorithme [Obligatoire] Type des algorithmes d’échantillonnage d’hyperparamètres 'Bayésien'
« Grille »
'Random' (obligatoire)
calculer [Obligatoire] Liaison de calcul pour le travail. ComputeConfiguration (obligatoire)
earlyTermination Les stratégies d’arrêt anticipé permettent d’annuler les exécutions médiocres avant qu’elles ne soient terminées. Politique de résiliation anticipée
nom_expérience Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». ficelle
identité Configuration de l’identité. Si cette valeur est définie, il doit s’agir de l’un des éléments AmlToken, ManagedIdentity ou Null.
La valeur par défaut est AmlToken si null.		 Configuration de l’identité
type d'emploi [Obligatoire] Spécifie le type de travail. 'Balayage' (obligatoire)
maxConcurrentTrials Limite supérieure du nombre d’essais effectués en parallèle. Int
maxTotalTrials Limite supérieure au nombre d’essais à effectuer. Int
objectif [Obligatoire] Objectif d’optimisation. Objectif (obligatoire)
priorité Priorité du travail pour la stratégie de planification. S’applique uniquement à AMLCompute.
Fonctionnalité d’aperçu privé et disponible uniquement pour les utilisateurs de la liste verte.		 Int
espace de recherche [Obligatoire] Dictionnaire contenant chaque paramètre et sa distribution. La clé de dictionnaire est le nom du paramètre SweepJobSearchSpace (obligatoire)
Délai d'attente Délai total d’expiration au format ISO 8601. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que minutes. ficelle
procès Définition du composant d’évaluation. Composant d’essai

SweepJobSearchSpace (en anglais)

Nom Descriptif Valeur

TensorFlow

Nom Descriptif Valeur
distributionType [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. 'TensorFlow' (obligatoire)
paramètreServerCount Nombre de tâches de serveur de paramètres. Int
workerCount Nombre de travailleurs. Remplace le nombre de nœuds dans la liaison de calcul. Int

Composant d’essai

Nom Descriptif Valeur
codeId ID de ressource ARM de la ressource de code. ficelle
ordre [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py » chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 1
Modèle = [a-zA-Z0-9_] (obligatoire)
distribution Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null. distributionConfiguration
environmentId ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. ficelle
variables d'environnement Variables d’environnement incluses dans le travail. TrialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. TrialComponentInputDataBindings
outputDataBindings Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. TrialComponentOutputDataBindings
Délai d'attente Durée maximale d’exécution au format ISO 8601, après laquelle le composant d’évaluation sera annulé.
Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes.		 ficelle

TrialComponentEnvironmentVariables

Nom Descriptif Valeur

TrialComponentInputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

TrialComponentOutputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

PolitiqueDeSélectionDeTroncature

Nom Descriptif Valeur
policyType [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie 'TruncationSelection' (obligatoire)
troncationPercentage Pourcentage d’exécutions à annuler à chaque intervalle d’évaluation. Int

Exemples d’utilisation

Exemples de démarrage rapide Azure

Les modèles de démarrage rapide Azure suivants contiennent des exemples Bicep pour le déploiement de ce type de ressource.

Fichier Bicep Descriptif
Créer un travail de classification AutoML Azure Machine Learning Ce modèle crée un travail de classification AutoML Azure Machine Learning pour déterminer le meilleur modèle pour prédire si un client s’abonnera à un dépôt à terme fixe auprès d’une institution financière.
Créer un travail de commande Azure Machine Learning Ce modèle crée un travail de commande Azure Machine Learning avec un script de base hello_world
Créer un travail De balayage Azure Machine Learning Ce modèle crée un travail De balayage Azure Machine Learning pour le réglage des hyperparamètres.

Définition de ressource de modèle ARM

Le type de ressource espaces de travail/travaux peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez le journal des modifications.

Format de ressource

Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs, ajoutez le code JSON suivant à votre modèle.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs",
  "apiVersion": "2021-03-01-preview",
  "name": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "tags": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "jobType": "string"
    // For remaining properties, see JobBase objects
  }
}

Objets JobBase

Définissez la propriété jobType pour spécifier le type d’objet.

Pour La commande, utilisez :

{
  "codeId": "string",
  "command": "string",
  "compute": {
    "instanceCount": "int",
    "instanceType": "string",
    "isLocal": "bool",
    "location": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "target": "string"
  },
  "distribution": {
    "distributionType": "string"
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  },
  "environmentId": "string",
  "environmentVariables": {
    "{customized property}": "string"
  },
  "experimentName": "string",
  "identity": {
    "identityType": "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  },
  "inputDataBindings": {
    "{customized property}": {
      "dataId": "string",
      "mode": "string",
      "pathOnCompute": "string"
    }
  },
  "jobType": "Command",
  "outputDataBindings": {
    "{customized property}": {
      "datastoreId": "string",
      "mode": "string",
      "pathOnCompute": "string",
      "pathOnDatastore": "string"
    }
  },
  "priority": "int",
  "timeout": "string"
}

Pour balayage, utilisez :

{
  "algorithm": "string",
  "compute": {
    "instanceCount": "int",
    "instanceType": "string",
    "isLocal": "bool",
    "location": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "target": "string"
  },
  "earlyTermination": {
    "delayEvaluation": "int",
    "evaluationInterval": "int",
    "policyType": "string"
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  },
  "experimentName": "string",
  "identity": {
    "identityType": "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  },
  "jobType": "Sweep",
  "maxConcurrentTrials": "int",
  "maxTotalTrials": "int",
  "objective": {
    "goal": "string",
    "primaryMetric": "string"
  },
  "priority": "int",
  "searchSpace": {
    "{customized property}": {}
  },
  "timeout": "string",
  "trial": {
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "string"
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "inputDataBindings": {
      "{customized property}": {
        "dataId": "string",
        "mode": "string",
        "pathOnCompute": "string"
      }
    },
    "outputDataBindings": {
      "{customized property}": {
        "datastoreId": "string",
        "mode": "string",
        "pathOnCompute": "string",
        "pathOnDatastore": "string"
      }
    },
    "timeout": "string"
  }
}

Objets DistributionConfiguration

Définissez la propriété distributionType pour spécifier le type d’objet.

Pour Mpi, utilisez :

{
  "distributionType": "Mpi",
  "processCountPerInstance": "int"
}

Pour PyTorch, utilisez :

{
  "distributionType": "PyTorch",
  "processCount": "int"
}

Pour TensorFlow, utilisez :

{
  "distributionType": "TensorFlow",
  "parameterServerCount": "int",
  "workerCount": "int"
}

Objets EarlyTerminationPolicy

Définissez la propriété policyType pour spécifier le type d’objet.

Pour Bandit, utilisez :

{
  "policyType": "Bandit",
  "slackAmount": "int",
  "slackFactor": "int"
}

Pour l’arrêt médian, utilisez :

{
  "policyType": "MedianStopping"
}

Pour TruncationSelection, utilisez :

{
  "policyType": "TruncationSelection",
  "truncationPercentage": "int"
}

Objets IdentityConfiguration

Définissez la propriété identityType pour spécifier le type d’objet.

Pour AMLToken, utilisez :

{
  "identityType": "AMLToken"
}

Pour Managed, utilisez :

{
  "clientId": "string",
  "identityType": "Managed",
  "objectId": "string",
  "resourceId": "string"
}

Valeurs de propriété

Microsoft.MachineLearningServices/espaces de travail/emplois

Nom Descriptif Valeur
apiVersion Version de l’API '2021-03-01-preview'
nom Nom de la ressource chaîne

Contraintes:
Modèle = ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$ (obligatoire)
Propriétés [Obligatoire] Attributs supplémentaires de l’entité. JobBase (obligatoire)
type Type de ressource « Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs »

AmlToken

Nom Descriptif Valeur
type d'identité [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. 'AMLToken' (obligatoire)

BanditPolicy

Nom Descriptif Valeur
policyType [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie 'Bandit' (obligatoire)
slackAmount Distance absolue autorisée à partir de la meilleure exécution. Int
slackFactor Ratio de la distance autorisée par rapport à la meilleure exécution. Int

CommandeJob

Nom Descriptif Valeur
codeId ID de ressource ARM de la ressource de code. ficelle
ordre [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py » chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 1
Modèle = [a-zA-Z0-9_] (obligatoire)
calculer [Obligatoire] Liaison de calcul pour le travail. ComputeConfiguration (obligatoire)
distribution Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null. distributionConfiguration
environmentId ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. ficelle
variables d'environnement Variables d’environnement incluses dans le travail. CommandJobEnvironmentVariables
nom_expérience Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». ficelle
identité Configuration de l’identité. Si cette valeur est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs AmlToken, ManagedIdentity ou Null.
La valeur par défaut est AmlToken si null.		 Configuration de l’identité
inputDataBindings Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. CommandJobInputDataBindings
type d'emploi [Obligatoire] Spécifie le type de travail. 'Command' (obligatoire)
outputDataBindings Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. CommandJobOutputDataBindings
priorité Priorité du travail pour la stratégie de planification. S’applique uniquement à AMLCompute.
Fonctionnalité d’aperçu privé et disponible uniquement pour les utilisateurs de la liste verte.		 Int
Délai d'attente Durée d’exécution maximale au format ISO 8601, après laquelle le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes. ficelle

CommandJobEnvironmentVariables

Nom Descriptif Valeur

CommandJobInputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

CommandJobOutputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

ComputeConfiguration

Nom Descriptif Valeur
nombre d'instances Nombre d’instances ou de nœuds. Int
instanceType Type de référence SKU à exécuter. ficelle
estLocal Défini sur true pour les travaux exécutés sur le calcul local. Bool
lieu Emplacement de l’exécution du cluster virtuel. ficelle
Propriétés Propriétés supplémentaires. ComputeConfigurationProperties
cible ID de ressource ARM du calcul que vous ciblez. Si la ressource n’est pas fournie, elle est déployée en tant que gérée. ficelle

ComputeConfigurationProperties

Nom Descriptif Valeur

distributionConfiguration

Nom Descriptif Valeur
distributionType Défini sur « Mpi » pour le type Mpi. Défini sur « PyTorch » pour le type PyTorch. Défini sur « TensorFlow » pour le type TensorFlow. 'Mpi'
'PyTorch'
'TensorFlow' (obligatoire)

Politique de résiliation anticipée

Nom Descriptif Valeur
delayÉvaluation Nombre d’intervalles par lesquels retarder la première évaluation. Int
evaluationInterval Intervalle (nombre d’exécutions) entre les évaluations de stratégie. Int
policyType Défini sur « Bandit » pour type BanditPolicy. Défini sur « MedianStopping » pour le type MedianStoppingPolicy. Défini sur « TruncationSelection » pour le type TruncationSelectionPolicy. 'Bandit'
'Arrêt médian'
'TruncationSelection' (obligatoire)

Configuration de l’identité

Nom Descriptif Valeur
type d'identité Défini sur « AMLToken » pour le type AmlToken. Défini sur « Managed » pour le type ManagedIdentity. « AMLToken »
'Managed' (obligatoire)

InputDataBinding

Nom Descriptif Valeur
dataId ID de ressource ARM du dataVersion inscrit. ficelle
mode Mécanisme d’accès à l’artefact de données. 'Direct'
'Télécharger'
'EvalDownload'
'Mont Eval'
'Mont'
'Montage en lecture seule'
'ReadWriteMount'
'Télécharger'
pathOnCompute Emplacement des données à l’intérieur du processus de conteneur. ficelle

Base d’emploi

Nom Descriptif Valeur
descriptif Texte de description de la ressource. ficelle
type d'emploi Définissez la valeur « Command » pour le type CommandJob. Défini sur « Balayage » pour le type SweepJob. 'Commandement'
'Balayage' (obligatoire)
Propriétés Dictionnaire de propriétés de ressource. JobBaseProperties
étiquettes Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. JobBaseTags

JobBaseProperties

Nom Descriptif Valeur

JobBaseTags

Nom Descriptif Valeur

Identitémanagée

Nom Descriptif Valeur
clientId Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID client. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ. chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 36
Longueur maximale = 36
Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
type d'identité [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. 'Managed' (obligatoire)
objectId Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID d’objet. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ. chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 36
Longueur maximale = 36
Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
identifiant de ressource Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID de ressource ARM. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ. ficelle

Politique d'arrêt médian

Nom Descriptif Valeur
policyType [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie 'MedianStopping' (obligatoire)

Mpi

Nom Descriptif Valeur
distributionType [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. 'Mpi' (obligatoire)
processCountPerInstance Nombre de processus par nœud MPI. Int

Objectif

Nom Descriptif Valeur
objectif [Obligatoire] Définit les objectifs de métriques pris en charge pour le réglage des hyperparamètres 'Agrandir'
'Réduire' (obligatoire)
primaireMétrique [Obligatoire] Nom de la métrique à optimiser. chaîne

Contraintes:
Modèle = [a-zA-Z0-9_] (obligatoire)

OutputDataBinding

Nom Descriptif Valeur
datastoreId ID de ressource ARM du magasin de données où la sortie des données sera stockée. ficelle
mode Mécanisme de déplacement des données vers le magasin de données. 'Direct'
'Télécharger'
'EvalDownload'
'Mont Eval'
'Mont'
'Montage en lecture seule'
'ReadWriteMount'
'Télécharger'
pathOnCompute Emplacement des données à l’intérieur du processus de conteneur. ficelle
pathOnDatastore Chemin d’accès dans le magasin de données aux données. ficelle

PyTorch

Nom Descriptif Valeur
distributionType [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. 'PyTorch' (obligatoire)
processCount Nombre total de processus pour le travail distribué. Int

SweepJob

Nom Descriptif Valeur
algorithme [Obligatoire] Type des algorithmes d’échantillonnage d’hyperparamètres 'Bayésien'
« Grille »
'Random' (obligatoire)
calculer [Obligatoire] Liaison de calcul pour le travail. ComputeConfiguration (obligatoire)
earlyTermination Les stratégies d’arrêt anticipé permettent d’annuler les exécutions médiocres avant qu’elles ne soient terminées. Politique de résiliation anticipée
nom_expérience Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». ficelle
identité Configuration de l’identité. Si cette valeur est définie, il doit s’agir de l’un des éléments AmlToken, ManagedIdentity ou Null.
La valeur par défaut est AmlToken si null.		 Configuration de l’identité
type d'emploi [Obligatoire] Spécifie le type de travail. 'Balayage' (obligatoire)
maxConcurrentTrials Limite supérieure du nombre d’essais effectués en parallèle. Int
maxTotalTrials Limite supérieure au nombre d’essais à effectuer. Int
objectif [Obligatoire] Objectif d’optimisation. Objectif (obligatoire)
priorité Priorité du travail pour la stratégie de planification. S’applique uniquement à AMLCompute.
Fonctionnalité d’aperçu privé et disponible uniquement pour les utilisateurs de la liste verte.		 Int
espace de recherche [Obligatoire] Dictionnaire contenant chaque paramètre et sa distribution. La clé de dictionnaire est le nom du paramètre SweepJobSearchSpace (obligatoire)
Délai d'attente Délai total d’expiration au format ISO 8601. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que minutes. ficelle
procès Définition du composant d’évaluation. Composant d’essai

SweepJobSearchSpace (en anglais)

Nom Descriptif Valeur

TensorFlow

Nom Descriptif Valeur
distributionType [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. 'TensorFlow' (obligatoire)
paramètreServerCount Nombre de tâches de serveur de paramètres. Int
workerCount Nombre de travailleurs. Remplace le nombre de nœuds dans la liaison de calcul. Int

Composant d’essai

Nom Descriptif Valeur
codeId ID de ressource ARM de la ressource de code. ficelle
ordre [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py » chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 1
Modèle = [a-zA-Z0-9_] (obligatoire)
distribution Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null. distributionConfiguration
environmentId ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. ficelle
variables d'environnement Variables d’environnement incluses dans le travail. TrialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. TrialComponentInputDataBindings
outputDataBindings Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. TrialComponentOutputDataBindings
Délai d'attente Durée maximale d’exécution au format ISO 8601, après laquelle le composant d’évaluation sera annulé.
Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes.		 ficelle

TrialComponentEnvironmentVariables

Nom Descriptif Valeur

TrialComponentInputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

TrialComponentOutputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

PolitiqueDeSélectionDeTroncature

Nom Descriptif Valeur
policyType [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie 'TruncationSelection' (obligatoire)
troncationPercentage Pourcentage d’exécutions à annuler à chaque intervalle d’évaluation. Int

Exemples d’utilisation

Modèles de démarrage rapide Azure

Les modèles de démarrage rapide Azure suivants déploient ce type de ressource.

Modèle Descriptif
Créer un travail de classification AutoML Azure Machine Learning

Déployer sur Azure 		Ce modèle crée un travail de classification AutoML Azure Machine Learning pour déterminer le meilleur modèle pour prédire si un client s’abonnera à un dépôt à terme fixe auprès d’une institution financière.
Créer un travail de commande Azure Machine Learning

Déployer sur Azure 		Ce modèle crée un travail de commande Azure Machine Learning avec un script de base hello_world
Créer un travail De balayage Azure Machine Learning

Déployer sur Azure 		Ce modèle crée un travail De balayage Azure Machine Learning pour le réglage des hyperparamètres.

Définition de ressource Terraform (fournisseur AzAPI)

Le type de ressource espaces de travail/travaux peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

  • groupes de ressources

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez le journal des modifications.

Format de ressource

Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs, ajoutez le terraform suivant à votre modèle.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2021-03-01-preview"
  name = "string"
  parent_id = "string"
  body = {
    properties = {
      description = "string"
      properties = {
        {customized property} = "string"
      }
      tags = {
        {customized property} = "string"
      }
      jobType = "string"
      // For remaining properties, see JobBase objects
    }
  }
}

Objets JobBase

Définissez la propriété jobType pour spécifier le type d’objet.

Pour La commande, utilisez :

{
  codeId = "string"
  command = "string"
  compute = {
    instanceCount = int
    instanceType = "string"
    isLocal = bool
    location = "string"
    properties = {
      {customized property} = "string"
    }
    target = "string"
  }
  distribution = {
    distributionType = "string"
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId = "string"
  environmentVariables = {
    {customized property} = "string"
  }
  experimentName = "string"
  identity = {
    identityType = "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  inputDataBindings = {
    {customized property} = {
      dataId = "string"
      mode = "string"
      pathOnCompute = "string"
    }
  }
  jobType = "Command"
  outputDataBindings = {
    {customized property} = {
      datastoreId = "string"
      mode = "string"
      pathOnCompute = "string"
      pathOnDatastore = "string"
    }
  }
  priority = int
  timeout = "string"
}

Pour balayage, utilisez :

{
  algorithm = "string"
  compute = {
    instanceCount = int
    instanceType = "string"
    isLocal = bool
    location = "string"
    properties = {
      {customized property} = "string"
    }
    target = "string"
  }
  earlyTermination = {
    delayEvaluation = int
    evaluationInterval = int
    policyType = "string"
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  experimentName = "string"
  identity = {
    identityType = "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  jobType = "Sweep"
  maxConcurrentTrials = int
  maxTotalTrials = int
  objective = {
    goal = "string"
    primaryMetric = "string"
  }
  priority = int
  searchSpace = {
    {customized property} = ?
  }
  timeout = "string"
  trial = {
    codeId = "string"
    command = "string"
    distribution = {
      distributionType = "string"
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId = "string"
    environmentVariables = {
      {customized property} = "string"
    }
    inputDataBindings = {
      {customized property} = {
        dataId = "string"
        mode = "string"
        pathOnCompute = "string"
      }
    }
    outputDataBindings = {
      {customized property} = {
        datastoreId = "string"
        mode = "string"
        pathOnCompute = "string"
        pathOnDatastore = "string"
      }
    }
    timeout = "string"
  }
}

Objets DistributionConfiguration

Définissez la propriété distributionType pour spécifier le type d’objet.

Pour Mpi, utilisez :

{
  distributionType = "Mpi"
  processCountPerInstance = int
}

Pour PyTorch, utilisez :

{
  distributionType = "PyTorch"
  processCount = int
}

Pour TensorFlow, utilisez :

{
  distributionType = "TensorFlow"
  parameterServerCount = int
  workerCount = int
}

Objets EarlyTerminationPolicy

Définissez la propriété policyType pour spécifier le type d’objet.

Pour Bandit, utilisez :

{
  policyType = "Bandit"
  slackAmount = int
  slackFactor = int
}

Pour l’arrêt médian, utilisez :

{
  policyType = "MedianStopping"
}

Pour TruncationSelection, utilisez :

{
  policyType = "TruncationSelection"
  truncationPercentage = int
}

Objets IdentityConfiguration

Définissez la propriété identityType pour spécifier le type d’objet.

Pour AMLToken, utilisez :

{
  identityType = "AMLToken"
}

Pour Managed, utilisez :

{
  clientId = "string"
  identityType = "Managed"
  objectId = "string"
  resourceId = "string"
}

Valeurs de propriété

Microsoft.MachineLearningServices/espaces de travail/emplois

Nom Descriptif Valeur
nom Nom de la ressource chaîne

Contraintes:
Modèle = ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$ (obligatoire)
parent_id ID de la ressource qui est le parent de cette ressource. ID de ressource de type : espaces de travail
Propriétés [Obligatoire] Attributs supplémentaires de l’entité. JobBase (obligatoire)
type Type de ressource « Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2021-03-01-preview »

AmlToken

Nom Descriptif Valeur
type d'identité [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. 'AMLToken' (obligatoire)

BanditPolicy

Nom Descriptif Valeur
policyType [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie 'Bandit' (obligatoire)
slackAmount Distance absolue autorisée à partir de la meilleure exécution. Int
slackFactor Ratio de la distance autorisée par rapport à la meilleure exécution. Int

CommandeJob

Nom Descriptif Valeur
codeId ID de ressource ARM de la ressource de code. ficelle
ordre [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py » chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 1
Modèle = [a-zA-Z0-9_] (obligatoire)
calculer [Obligatoire] Liaison de calcul pour le travail. ComputeConfiguration (obligatoire)
distribution Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null. distributionConfiguration
environmentId ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. ficelle
variables d'environnement Variables d’environnement incluses dans le travail. CommandJobEnvironmentVariables
nom_expérience Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». ficelle
identité Configuration de l’identité. Si cette valeur est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs AmlToken, ManagedIdentity ou Null.
La valeur par défaut est AmlToken si null.		 Configuration de l’identité
inputDataBindings Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. CommandJobInputDataBindings
type d'emploi [Obligatoire] Spécifie le type de travail. 'Command' (obligatoire)
outputDataBindings Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. CommandJobOutputDataBindings
priorité Priorité du travail pour la stratégie de planification. S’applique uniquement à AMLCompute.
Fonctionnalité d’aperçu privé et disponible uniquement pour les utilisateurs de la liste verte.		 Int
Délai d'attente Durée d’exécution maximale au format ISO 8601, après laquelle le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes. ficelle

CommandJobEnvironmentVariables

Nom Descriptif Valeur

CommandJobInputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

CommandJobOutputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

ComputeConfiguration

Nom Descriptif Valeur
nombre d'instances Nombre d’instances ou de nœuds. Int
instanceType Type de référence SKU à exécuter. ficelle
estLocal Défini sur true pour les travaux exécutés sur le calcul local. Bool
lieu Emplacement de l’exécution du cluster virtuel. ficelle
Propriétés Propriétés supplémentaires. ComputeConfigurationProperties
cible ID de ressource ARM du calcul que vous ciblez. Si la ressource n’est pas fournie, elle est déployée en tant que gérée. ficelle

ComputeConfigurationProperties

Nom Descriptif Valeur

distributionConfiguration

Nom Descriptif Valeur
distributionType Défini sur « Mpi » pour le type Mpi. Défini sur « PyTorch » pour le type PyTorch. Défini sur « TensorFlow » pour le type TensorFlow. 'Mpi'
'PyTorch'
'TensorFlow' (obligatoire)

Politique de résiliation anticipée

Nom Descriptif Valeur
delayÉvaluation Nombre d’intervalles par lesquels retarder la première évaluation. Int
evaluationInterval Intervalle (nombre d’exécutions) entre les évaluations de stratégie. Int
policyType Défini sur « Bandit » pour type BanditPolicy. Défini sur « MedianStopping » pour le type MedianStoppingPolicy. Défini sur « TruncationSelection » pour le type TruncationSelectionPolicy. 'Bandit'
'Arrêt médian'
'TruncationSelection' (obligatoire)

Configuration de l’identité

Nom Descriptif Valeur
type d'identité Défini sur « AMLToken » pour le type AmlToken. Défini sur « Managed » pour le type ManagedIdentity. « AMLToken »
'Managed' (obligatoire)

InputDataBinding

Nom Descriptif Valeur
dataId ID de ressource ARM du dataVersion inscrit. ficelle
mode Mécanisme d’accès à l’artefact de données. 'Direct'
'Télécharger'
'EvalDownload'
'Mont Eval'
'Mont'
'Montage en lecture seule'
'ReadWriteMount'
'Télécharger'
pathOnCompute Emplacement des données à l’intérieur du processus de conteneur. ficelle

Base d’emploi

Nom Descriptif Valeur
descriptif Texte de description de la ressource. ficelle
type d'emploi Définissez la valeur « Command » pour le type CommandJob. Défini sur « Balayage » pour le type SweepJob. 'Commandement'
'Balayage' (obligatoire)
Propriétés Dictionnaire de propriétés de ressource. JobBaseProperties
étiquettes Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. JobBaseTags

JobBaseProperties

Nom Descriptif Valeur

JobBaseTags

Nom Descriptif Valeur

Identitémanagée

Nom Descriptif Valeur
clientId Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID client. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ. chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 36
Longueur maximale = 36
Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
type d'identité [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. 'Managed' (obligatoire)
objectId Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID d’objet. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ. chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 36
Longueur maximale = 36
Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
identifiant de ressource Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID de ressource ARM. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ. ficelle

Politique d'arrêt médian

Nom Descriptif Valeur
policyType [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie 'MedianStopping' (obligatoire)

Mpi

Nom Descriptif Valeur
distributionType [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. 'Mpi' (obligatoire)
processCountPerInstance Nombre de processus par nœud MPI. Int

Objectif

Nom Descriptif Valeur
objectif [Obligatoire] Définit les objectifs de métriques pris en charge pour le réglage des hyperparamètres 'Agrandir'
'Réduire' (obligatoire)
primaireMétrique [Obligatoire] Nom de la métrique à optimiser. chaîne

Contraintes:
Modèle = [a-zA-Z0-9_] (obligatoire)

OutputDataBinding

Nom Descriptif Valeur
datastoreId ID de ressource ARM du magasin de données où la sortie des données sera stockée. ficelle
mode Mécanisme de déplacement des données vers le magasin de données. 'Direct'
'Télécharger'
'EvalDownload'
'Mont Eval'
'Mont'
'Montage en lecture seule'
'ReadWriteMount'
'Télécharger'
pathOnCompute Emplacement des données à l’intérieur du processus de conteneur. ficelle
pathOnDatastore Chemin d’accès dans le magasin de données aux données. ficelle

PyTorch

Nom Descriptif Valeur
distributionType [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. 'PyTorch' (obligatoire)
processCount Nombre total de processus pour le travail distribué. Int

SweepJob

Nom Descriptif Valeur
algorithme [Obligatoire] Type des algorithmes d’échantillonnage d’hyperparamètres 'Bayésien'
« Grille »
'Random' (obligatoire)
calculer [Obligatoire] Liaison de calcul pour le travail. ComputeConfiguration (obligatoire)
earlyTermination Les stratégies d’arrêt anticipé permettent d’annuler les exécutions médiocres avant qu’elles ne soient terminées. Politique de résiliation anticipée
nom_expérience Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». ficelle
identité Configuration de l’identité. Si cette valeur est définie, il doit s’agir de l’un des éléments AmlToken, ManagedIdentity ou Null.
La valeur par défaut est AmlToken si null.		 Configuration de l’identité
type d'emploi [Obligatoire] Spécifie le type de travail. 'Balayage' (obligatoire)
maxConcurrentTrials Limite supérieure du nombre d’essais effectués en parallèle. Int
maxTotalTrials Limite supérieure au nombre d’essais à effectuer. Int
objectif [Obligatoire] Objectif d’optimisation. Objectif (obligatoire)
priorité Priorité du travail pour la stratégie de planification. S’applique uniquement à AMLCompute.
Fonctionnalité d’aperçu privé et disponible uniquement pour les utilisateurs de la liste verte.		 Int
espace de recherche [Obligatoire] Dictionnaire contenant chaque paramètre et sa distribution. La clé de dictionnaire est le nom du paramètre SweepJobSearchSpace (obligatoire)
Délai d'attente Délai total d’expiration au format ISO 8601. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que minutes. ficelle
procès Définition du composant d’évaluation. Composant d’essai

SweepJobSearchSpace (en anglais)

Nom Descriptif Valeur

TensorFlow

Nom Descriptif Valeur
distributionType [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. 'TensorFlow' (obligatoire)
paramètreServerCount Nombre de tâches de serveur de paramètres. Int
workerCount Nombre de travailleurs. Remplace le nombre de nœuds dans la liaison de calcul. Int

Composant d’essai

Nom Descriptif Valeur
codeId ID de ressource ARM de la ressource de code. ficelle
ordre [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py » chaîne

Contraintes:
Longueur minimale = 1
Modèle = [a-zA-Z0-9_] (obligatoire)
distribution Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null. distributionConfiguration
environmentId ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. ficelle
variables d'environnement Variables d’environnement incluses dans le travail. TrialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. TrialComponentInputDataBindings
outputDataBindings Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. TrialComponentOutputDataBindings
Délai d'attente Durée maximale d’exécution au format ISO 8601, après laquelle le composant d’évaluation sera annulé.
Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes.		 ficelle

TrialComponentEnvironmentVariables

Nom Descriptif Valeur

TrialComponentInputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

TrialComponentOutputDataBindings

Nom Descriptif Valeur

PolitiqueDeSélectionDeTroncature

Nom Descriptif Valeur
policyType [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie 'TruncationSelection' (obligatoire)
troncationPercentage Pourcentage d’exécutions à annuler à chaque intervalle d’évaluation. Int