Espaces de travail/travaux Microsoft.MachineLearningServices 2022-05-01

Article
01/13/2024

Définition de ressource Bicep

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

Groupes de ressources - Voir commandes de déploiement de groupes de ressources

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

Format des ressources

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

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01' = {
  name: 'string'
  parent: resourceSymbolicName
  properties: {
    computeId: 'string'
    description: 'string'
    displayName: 'string'
    experimentName: 'string'
    identity: {
      identityType: 'string'
      // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
    }
    isArchived: bool
    properties: {
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
    }
    services: {
      {customized property}: {
        endpoint: 'string'
        jobServiceType: 'string'
        port: int
        properties: {
          {customized property}: 'string'
        }
      }
    }
    tags: {
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
    }
    jobType: 'string'
    // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
  }
}

Objets JobBaseProperties

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

Pour Command, utilisez :

  jobType: 'Command'
  codeId: 'string'
  command: 'string'
  distribution: {
    distributionType: 'string'
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId: 'string'
  environmentVariables: {
    {customized property}: 'string'
  }
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  limits: {
    jobLimitsType: 'string'
    timeout: 'string'
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  resources: {
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    properties: {
      {customized property}: any()
    }
  }

Pour Pipeline, utilisez :

  jobType: 'Pipeline'
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobs: {
    {customized property}: any()
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  settings: any()

Pour Balayage, utilisez :

  jobType: 'Sweep'
  earlyTermination: {
    delayEvaluation: int
    evaluationInterval: int
    policyType: 'string'
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  limits: {
    jobLimitsType: 'string'
    maxConcurrentTrials: int
    maxTotalTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  objective: {
    goal: 'string'
    primaryMetric: 'string'
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  samplingAlgorithm: {
    samplingAlgorithmType: 'string'
    // For remaining properties, see SamplingAlgorithm objects
  }
  searchSpace: any()
  trial: {
    codeId: 'string'
    command: 'string'
    distribution: {
      distributionType: 'string'
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId: 'string'
    environmentVariables: {
      {customized property}: 'string'
    }
    resources: {
      instanceCount: int
      instanceType: 'string'
      properties: {
        {customized property}: any()
      }
    }
  }

Objets IdentityConfiguration

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

Pour AMLToken, utilisez :

  identityType: 'AMLToken'

Pour Géré, utilisez :

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

Pour UserIdentity, utilisez :

  identityType: 'UserIdentity'

Objets DistributionConfiguration

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

Pour Mpi, utilisez :

  distributionType: 'Mpi'
  processCountPerInstance: int

Pour PyTorch, utilisez :

  distributionType: 'PyTorch'
  processCountPerInstance: int

Pour TensorFlow, utilisez :

  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int

Objets JobInput

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

Pour custom_model, utilisez :

  jobInputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Pour littéral, utilisez :

  jobInputType: 'literal'
  value: 'string'

Pour mlflow_model, utilisez :

  jobInputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Pour mltable, utilisez :

  jobInputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Pour triton_model, utilisez :

  jobInputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Pour uri_file, utilisez :

  jobInputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Pour uri_folder, utilisez :

  jobInputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Objets JobOutput

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

Pour custom_model, utilisez :

  jobOutputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Pour mlflow_model, utilisez :

  jobOutputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Pour mltable, utilisez :

  jobOutputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Pour triton_model, utilisez :

  jobOutputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Pour uri_file, utilisez :

  jobOutputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Pour uri_folder, utilisez :

  jobOutputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Objets EarlyTerminationPolicy

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

Pour Bandit, utilisez :

  policyType: 'Bandit'
  slackAmount: int
  slackFactor: int

Pour MedianStopping, utilisez :

  policyType: 'MedianStopping'

Pour TroncationSelection, utilisez :

  policyType: 'TruncationSelection'
  truncationPercentage: int

Objets SamplingAlgorithm

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

Pour bayésien, utilisez :

  samplingAlgorithmType: 'Bayesian'

Pour Grid, utilisez :

  samplingAlgorithmType: 'Grid'

Pour Random, utilisez :

  samplingAlgorithmType: 'Random'
  rule: 'string'
  seed: int

Valeurs de propriétés