Espaces de travail/planifications Microsoft.MachineLearningServices 2023-06-01-preview
Définition de ressource Bicep
Le type de ressource workspaces/schedules peut être déployé avec des opérations qui ciblent :
- Groupes de ressources - Voir commandes de déploiement de groupe de ressources
Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version d’API, consultez journal des modifications.
Format des ressources
Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules, ajoutez le Bicep suivant à votre modèle.
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules@2023-06-01-preview' = {
name: 'string'
parent: resourceSymbolicName
properties: {
action: {
actionType: 'string'
// For remaining properties, see ScheduleActionBase objects
}
description: 'string'
displayName: 'string'
isEnabled: 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'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{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'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
}
trigger: {
endTime: 'string'
startTime: 'string'
timeZone: 'string'
triggerType: 'string'
// For remaining properties, see TriggerBase objects
}
}
}
Objets ScheduleActionBase
Définissez la propriété actionType pour spécifier le type d’objet.
Pour CreateJob, utilisez :
actionType: 'CreateJob'
jobDefinition: {
componentId: 'string'
computeId: 'string'
description: 'string'
displayName: 'string'
experimentName: 'string'
identity: {
identityType: 'string'
// For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
}
isArchived: bool
notificationSetting: {
emailOn: [
'string'
]
emails: [
'string'
]
webhooks: {
{customized property}: {
eventType: 'string'
webhookType: 'string'
// For remaining properties, see Webhook objects
}
}
}
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'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
}
secretsConfiguration: {
{customized property}: {
uri: 'string'
workspaceSecretName: 'string'
}
{customized property}: {
uri: 'string'
workspaceSecretName: 'string'
}
}
services: {
{customized property}: {
endpoint: 'string'
jobServiceType: 'string'
nodes: {
nodesValueType: 'string'
// For remaining properties, see Nodes objects
}
port: int
properties: {
{customized property}: 'string'
}
}
{customized property}: {
endpoint: 'string'
jobServiceType: 'string'
nodes: {
nodesValueType: 'string'
// For remaining properties, see Nodes objects
}
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'
{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
}
Pour CreateMonitor, utilisez :
actionType: 'CreateMonitor'
monitorDefinition: {
alertNotificationSetting: {
alertNotificationType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringAlertNotificationSettingsBase objects
}
computeConfiguration: {
computeType: 'string'
// For remaining properties, see MonitorComputeConfigurationBase objects
}
monitoringTarget: {
deploymentId: 'string'
modelId: 'string'
taskType: 'string'
}
signals: {
{customized property}: {
mode: 'string'
properties: {
{customized property}: 'string'
}
signalType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringSignalBase objects
}
}
}
Pour ImportData, utilisez :
actionType: 'ImportData'
dataImportDefinition: {
assetName: 'string'
autoDeleteSetting: {
condition: 'string'
value: 'string'
}
dataType: 'string'
dataUri: 'string'
description: 'string'
intellectualProperty: {
protectionLevel: 'string'
publisher: 'string'
}
isAnonymous: bool
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'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
}
source: {
connection: 'string'
sourceType: 'string'
// For remaining properties, see DataImportSource objects
}
stage: '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'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
{customized property}: 'string'
}
}
Pour InvokeBatchEndpoint, utilisez :
actionType: 'InvokeBatchEndpoint'
endpointInvocationDefinition: any()
Objets JobBaseProperties
Définissez la propriété jobType pour spécifier le type d’objet.
Pour AutoML, utilisez :
jobType: 'AutoML'
environmentId: 'string'
environmentVariables: {
{customized property}: 'string'
}
outputs: {
{customized property}: {
description: 'string'
jobOutputType: 'string'
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
}
queueSettings: {
jobTier: 'string'
priority: int
}
resources: {
dockerArgs: 'string'
instanceCount: int
instanceType: 'string'
locations: [
'string'
]
maxInstanceCount: int
properties: {
{customized property}: any()
{customized property}: any()
}
shmSize: 'string'
}
taskDetails: {
logVerbosity: 'string'
targetColumnName: 'string'
trainingData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
taskType: 'string'
// For remaining properties, see AutoMLVertical objects
}
Pour Command, utilisez :
jobType: 'Command'
autologgerSettings: {
mlflowAutologger: 'string'
}
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
}
}
queueSettings: {
jobTier: 'string'
priority: int
}
resources: {
dockerArgs: 'string'
instanceCount: int
instanceType: 'string'
locations: [
'string'
]
maxInstanceCount: int
properties: {
{customized property}: any()
{customized property}: any()
}
shmSize: 'string'
}
Pour l’étiquetage, utilisez :
jobType: 'Labeling'
dataConfiguration: {
dataId: 'string'
incrementalDataRefresh: 'string'
}
jobInstructions: {
uri: 'string'
}
labelCategories: {
{customized property}: {
classes: {
{customized property}: {
displayName: 'string'
subclasses: {
{customized property}: {}
}
}
displayName: 'string'
multiSelect: 'string'
}
{customized property}: {
classes: {
{customized property}: {
displayName: 'string'
subclasses: {
{customized property}: {}
}
}
displayName: 'string'
multiSelect: 'string'
}
}
labelingJobMediaProperties: {
mediaType: 'string'
// For remaining properties, see LabelingJobMediaProperties objects
}
mlAssistConfiguration: {
mlAssist: 'string'
// For remaining properties, see MLAssistConfiguration objects
}
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()
sourceJobId: 'string'
Pour Spark, utilisez :
jobType: 'Spark'
archives: [
'string'
]
args: 'string'
codeId: 'string'
conf: {
{customized property}: 'string'
}
entry: {
sparkJobEntryType: 'string'
// For remaining properties, see SparkJobEntry objects
}
environmentId: 'string'
files: [
'string'
]
inputs: {
{customized property}: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
// For remaining properties, see JobInput objects
}
}
jars: [
'string'
]
outputs: {
{customized property}: {
description: 'string'
jobOutputType: 'string'
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
}
pyFiles: [
'string'
]
queueSettings: {
jobTier: 'string'
priority: int
}
resources: {
instanceType: 'string'
runtimeVersion: 'string'
}
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
}
}
queueSettings: {
jobTier: 'string'
priority: int
}
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: {
dockerArgs: 'string'
instanceCount: int
instanceType: 'string'
locations: [
'string'
]
maxInstanceCount: int
properties: {
{customized property}: any()
{customized property}: any()
}
shmSize: 'string'
}
}
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 webhook
Définissez la propriété webhookType pour spécifier le type d’objet.
Pour AzureDevOps, utilisez :
webhookType: 'AzureDevOps'
Objets Nodes
Définissez la propriété nodesValueType pour spécifier le type d’objet.
Pour Tous, utilisez :
nodesValueType: 'All'
Objets JobOutput
Définissez la propriété jobOutputType pour spécifier le type d’objet.
Pour custom_model, utilisez :
jobOutputType: 'custom_model'
assetName: 'string'
assetVersion: 'string'
autoDeleteSetting: {
condition: 'string'
value: 'string'
}
mode: 'string'
uri: 'string'
Pour mlflow_model, utilisez :
jobOutputType: 'mlflow_model'
assetName: 'string'
assetVersion: 'string'
autoDeleteSetting: {
condition: 'string'
value: 'string'
}
mode: 'string'
uri: 'string'
Pour mltable, utilisez :
jobOutputType: 'mltable'
assetName: 'string'
assetVersion: 'string'
autoDeleteSetting: {
condition: 'string'
value: 'string'
}
mode: 'string'
uri: 'string'
Pour triton_model, utilisez :
jobOutputType: 'triton_model'
assetName: 'string'
assetVersion: 'string'
autoDeleteSetting: {
condition: 'string'
value: 'string'
}
mode: 'string'
uri: 'string'
Pour uri_file, utilisez :
jobOutputType: 'uri_file'
assetName: 'string'
assetVersion: 'string'
autoDeleteSetting: {
condition: 'string'
value: 'string'
}
mode: 'string'
uri: 'string'
Pour uri_folder, utilisez :
jobOutputType: 'uri_folder'
assetName: 'string'
assetVersion: 'string'
autoDeleteSetting: {
condition: 'string'
value: 'string'
}
mode: 'string'
uri: 'string'
Objets AutoMLVertical
Définissez la propriété taskType pour spécifier le type d’objet.
Pour Classification, utilisez :
taskType: 'Classification'
cvSplitColumnNames: [
'string'
]
featurizationSettings: {
blockedTransformers: [
'string'
]
columnNameAndTypes: {
{customized property}: 'string'
}
datasetLanguage: 'string'
enableDnnFeaturization: bool
mode: 'string'
transformerParams: {
{customized property}: [
{
fields: [
'string'
]
parameters: any()
}
]
}
}
fixedParameters: {
booster: 'string'
boostingType: 'string'
growPolicy: 'string'
learningRate: int
maxBin: int
maxDepth: int
maxLeaves: int
minDataInLeaf: int
minSplitGain: int
modelName: 'string'
nEstimators: int
numLeaves: int
preprocessorName: 'string'
regAlpha: int
regLambda: int
subsample: int
subsampleFreq: int
treeMethod: 'string'
withMean: bool
withStd: bool
}
limitSettings: {
enableEarlyTermination: bool
exitScore: int
maxConcurrentTrials: int
maxCoresPerTrial: int
maxNodes: int
maxTrials: int
sweepConcurrentTrials: int
sweepTrials: int
timeout: 'string'
trialTimeout: 'string'
}
nCrossValidations: {
mode: 'string'
// For remaining properties, see NCrossValidations objects
}
positiveLabel: 'string'
primaryMetric: 'string'
searchSpace: [
{
booster: 'string'
boostingType: 'string'
growPolicy: 'string'
learningRate: 'string'
maxBin: 'string'
maxDepth: 'string'
maxLeaves: 'string'
minDataInLeaf: 'string'
minSplitGain: 'string'
modelName: 'string'
nEstimators: 'string'
numLeaves: 'string'
preprocessorName: 'string'
regAlpha: 'string'
regLambda: 'string'
subsample: 'string'
subsampleFreq: 'string'
treeMethod: 'string'
withMean: 'string'
withStd: 'string'
}
]
sweepSettings: {
earlyTermination: {
delayEvaluation: int
evaluationInterval: int
policyType: 'string'
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm: 'string'
}
testData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
testDataSize: int
trainingSettings: {
allowedTrainingAlgorithms: [
'string'
]
blockedTrainingAlgorithms: [
'string'
]
enableDnnTraining: bool
enableModelExplainability: bool
enableOnnxCompatibleModels: bool
enableStackEnsemble: bool
enableVoteEnsemble: bool
ensembleModelDownloadTimeout: 'string'
stackEnsembleSettings: {
stackMetaLearnerKWargs: any()
stackMetaLearnerTrainPercentage: int
stackMetaLearnerType: 'string'
}
trainingMode: 'string'
}
validationData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
validationDataSize: int
weightColumnName: 'string'
Pour prévision, utilisez :
taskType: 'Forecasting'
cvSplitColumnNames: [
'string'
]
featurizationSettings: {
blockedTransformers: [
'string'
]
columnNameAndTypes: {
{customized property}: 'string'
}
datasetLanguage: 'string'
enableDnnFeaturization: bool
mode: 'string'
transformerParams: {
{customized property}: [
{
fields: [
'string'
]
parameters: any()
}
]
}
}
fixedParameters: {
booster: 'string'
boostingType: 'string'
growPolicy: 'string'
learningRate: int
maxBin: int
maxDepth: int
maxLeaves: int
minDataInLeaf: int
minSplitGain: int
modelName: 'string'
nEstimators: int
numLeaves: int
preprocessorName: 'string'
regAlpha: int
regLambda: int
subsample: int
subsampleFreq: int
treeMethod: 'string'
withMean: bool
withStd: bool
}
forecastingSettings: {
countryOrRegionForHolidays: 'string'
cvStepSize: int
featureLags: 'string'
featuresUnknownAtForecastTime: [
'string'
]
forecastHorizon: {
mode: 'string'
// For remaining properties, see ForecastHorizon objects
}
frequency: 'string'
seasonality: {
mode: 'string'
// For remaining properties, see Seasonality objects
}
shortSeriesHandlingConfig: 'string'
targetAggregateFunction: 'string'
targetLags: {
mode: 'string'
// For remaining properties, see TargetLags objects
}
targetRollingWindowSize: {
mode: 'string'
// For remaining properties, see TargetRollingWindowSize objects
}
timeColumnName: 'string'
timeSeriesIdColumnNames: [
'string'
]
useStl: 'string'
}
limitSettings: {
enableEarlyTermination: bool
exitScore: int
maxConcurrentTrials: int
maxCoresPerTrial: int
maxNodes: int
maxTrials: int
sweepConcurrentTrials: int
sweepTrials: int
timeout: 'string'
trialTimeout: 'string'
}
nCrossValidations: {
mode: 'string'
// For remaining properties, see NCrossValidations objects
}
primaryMetric: 'string'
searchSpace: [
{
booster: 'string'
boostingType: 'string'
growPolicy: 'string'
learningRate: 'string'
maxBin: 'string'
maxDepth: 'string'
maxLeaves: 'string'
minDataInLeaf: 'string'
minSplitGain: 'string'
modelName: 'string'
nEstimators: 'string'
numLeaves: 'string'
preprocessorName: 'string'
regAlpha: 'string'
regLambda: 'string'
subsample: 'string'
subsampleFreq: 'string'
treeMethod: 'string'
withMean: 'string'
withStd: 'string'
}
]
sweepSettings: {
earlyTermination: {
delayEvaluation: int
evaluationInterval: int
policyType: 'string'
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm: 'string'
}
testData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
testDataSize: int
trainingSettings: {
allowedTrainingAlgorithms: [
'string'
]
blockedTrainingAlgorithms: [
'string'
]
enableDnnTraining: bool
enableModelExplainability: bool
enableOnnxCompatibleModels: bool
enableStackEnsemble: bool
enableVoteEnsemble: bool
ensembleModelDownloadTimeout: 'string'
stackEnsembleSettings: {
stackMetaLearnerKWargs: any()
stackMetaLearnerTrainPercentage: int
stackMetaLearnerType: 'string'
}
trainingMode: 'string'
}
validationData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
validationDataSize: int
weightColumnName: 'string'
Pour ImageClassification, utilisez :
taskType: 'ImageClassification'
limitSettings: {
maxConcurrentTrials: int
maxTrials: int
timeout: 'string'
}
modelSettings: {
advancedSettings: 'string'
amsGradient: bool
augmentations: 'string'
beta1: int
beta2: int
checkpointFrequency: int
checkpointModel: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
checkpointRunId: 'string'
distributed: bool
earlyStopping: bool
earlyStoppingDelay: int
earlyStoppingPatience: int
enableOnnxNormalization: bool
evaluationFrequency: int
gradientAccumulationStep: int
layersToFreeze: int
learningRate: int
learningRateScheduler: 'string'
modelName: 'string'
momentum: int
nesterov: bool
numberOfEpochs: int
numberOfWorkers: int
optimizer: 'string'
randomSeed: int
stepLRGamma: int
stepLRStepSize: int
trainingBatchSize: int
trainingCropSize: int
validationBatchSize: int
validationCropSize: int
validationResizeSize: int
warmupCosineLRCycles: int
warmupCosineLRWarmupEpochs: int
weightDecay: int
weightedLoss: int
}
primaryMetric: 'string'
searchSpace: [
{
amsGradient: 'string'
augmentations: 'string'
beta1: 'string'
beta2: 'string'
distributed: 'string'
earlyStopping: 'string'
earlyStoppingDelay: 'string'
earlyStoppingPatience: 'string'
enableOnnxNormalization: 'string'
evaluationFrequency: 'string'
gradientAccumulationStep: 'string'
layersToFreeze: 'string'
learningRate: 'string'
learningRateScheduler: 'string'
modelName: 'string'
momentum: 'string'
nesterov: 'string'
numberOfEpochs: 'string'
numberOfWorkers: 'string'
optimizer: 'string'
randomSeed: 'string'
stepLRGamma: 'string'
stepLRStepSize: 'string'
trainingBatchSize: 'string'
trainingCropSize: 'string'
validationBatchSize: 'string'
validationCropSize: 'string'
validationResizeSize: 'string'
warmupCosineLRCycles: 'string'
warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
weightDecay: 'string'
weightedLoss: 'string'
}
]
sweepSettings: {
earlyTermination: {
delayEvaluation: int
evaluationInterval: int
policyType: 'string'
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm: 'string'
}
validationData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
validationDataSize: int
Pour ImageClassificationMultilabel, utilisez :
taskType: 'ImageClassificationMultilabel'
limitSettings: {
maxConcurrentTrials: int
maxTrials: int
timeout: 'string'
}
modelSettings: {
advancedSettings: 'string'
amsGradient: bool
augmentations: 'string'
beta1: int
beta2: int
checkpointFrequency: int
checkpointModel: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
checkpointRunId: 'string'
distributed: bool
earlyStopping: bool
earlyStoppingDelay: int
earlyStoppingPatience: int
enableOnnxNormalization: bool
evaluationFrequency: int
gradientAccumulationStep: int
layersToFreeze: int
learningRate: int
learningRateScheduler: 'string'
modelName: 'string'
momentum: int
nesterov: bool
numberOfEpochs: int
numberOfWorkers: int
optimizer: 'string'
randomSeed: int
stepLRGamma: int
stepLRStepSize: int
trainingBatchSize: int
trainingCropSize: int
validationBatchSize: int
validationCropSize: int
validationResizeSize: int
warmupCosineLRCycles: int
warmupCosineLRWarmupEpochs: int
weightDecay: int
weightedLoss: int
}
primaryMetric: 'string'
searchSpace: [
{
amsGradient: 'string'
augmentations: 'string'
beta1: 'string'
beta2: 'string'
distributed: 'string'
earlyStopping: 'string'
earlyStoppingDelay: 'string'
earlyStoppingPatience: 'string'
enableOnnxNormalization: 'string'
evaluationFrequency: 'string'
gradientAccumulationStep: 'string'
layersToFreeze: 'string'
learningRate: 'string'
learningRateScheduler: 'string'
modelName: 'string'
momentum: 'string'
nesterov: 'string'
numberOfEpochs: 'string'
numberOfWorkers: 'string'
optimizer: 'string'
randomSeed: 'string'
stepLRGamma: 'string'
stepLRStepSize: 'string'
trainingBatchSize: 'string'
trainingCropSize: 'string'
validationBatchSize: 'string'
validationCropSize: 'string'
validationResizeSize: 'string'
warmupCosineLRCycles: 'string'
warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
weightDecay: 'string'
weightedLoss: 'string'
}
]
sweepSettings: {
earlyTermination: {
delayEvaluation: int
evaluationInterval: int
policyType: 'string'
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm: 'string'
}
validationData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
validationDataSize: int
Pour ImageInstanceSegmentation, utilisez :
taskType: 'ImageInstanceSegmentation'
limitSettings: {
maxConcurrentTrials: int
maxTrials: int
timeout: 'string'
}
modelSettings: {
advancedSettings: 'string'
amsGradient: bool
augmentations: 'string'
beta1: int
beta2: int
boxDetectionsPerImage: int
boxScoreThreshold: int
checkpointFrequency: int
checkpointModel: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
checkpointRunId: 'string'
distributed: bool
earlyStopping: bool
earlyStoppingDelay: int
earlyStoppingPatience: int
enableOnnxNormalization: bool
evaluationFrequency: int
gradientAccumulationStep: int
imageSize: int
layersToFreeze: int
learningRate: int
learningRateScheduler: 'string'
logTrainingMetrics: 'string'
logValidationLoss: 'string'
maxSize: int
minSize: int
modelName: 'string'
modelSize: 'string'
momentum: int
multiScale: bool
nesterov: bool
nmsIouThreshold: int
numberOfEpochs: int
numberOfWorkers: int
optimizer: 'string'
randomSeed: int
stepLRGamma: int
stepLRStepSize: int
tileGridSize: 'string'
tileOverlapRatio: int
tilePredictionsNmsThreshold: int
trainingBatchSize: int
validationBatchSize: int
validationIouThreshold: int
validationMetricType: 'string'
warmupCosineLRCycles: int
warmupCosineLRWarmupEpochs: int
weightDecay: int
}
primaryMetric: 'MeanAveragePrecision'
searchSpace: [
{
amsGradient: 'string'
augmentations: 'string'
beta1: 'string'
beta2: 'string'
boxDetectionsPerImage: 'string'
boxScoreThreshold: 'string'
distributed: 'string'
earlyStopping: 'string'
earlyStoppingDelay: 'string'
earlyStoppingPatience: 'string'
enableOnnxNormalization: 'string'
evaluationFrequency: 'string'
gradientAccumulationStep: 'string'
imageSize: 'string'
layersToFreeze: 'string'
learningRate: 'string'
learningRateScheduler: 'string'
maxSize: 'string'
minSize: 'string'
modelName: 'string'
modelSize: 'string'
momentum: 'string'
multiScale: 'string'
nesterov: 'string'
nmsIouThreshold: 'string'
numberOfEpochs: 'string'
numberOfWorkers: 'string'
optimizer: 'string'
randomSeed: 'string'
stepLRGamma: 'string'
stepLRStepSize: 'string'
tileGridSize: 'string'
tileOverlapRatio: 'string'
tilePredictionsNmsThreshold: 'string'
trainingBatchSize: 'string'
validationBatchSize: 'string'
validationIouThreshold: 'string'
validationMetricType: 'string'
warmupCosineLRCycles: 'string'
warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
weightDecay: 'string'
}
]
sweepSettings: {
earlyTermination: {
delayEvaluation: int
evaluationInterval: int
policyType: 'string'
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm: 'string'
}
validationData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
validationDataSize: int
Pour ImageObjectDetection, utilisez :
taskType: 'ImageObjectDetection'
limitSettings: {
maxConcurrentTrials: int
maxTrials: int
timeout: 'string'
}
modelSettings: {
advancedSettings: 'string'
amsGradient: bool
augmentations: 'string'
beta1: int
beta2: int
boxDetectionsPerImage: int
boxScoreThreshold: int
checkpointFrequency: int
checkpointModel: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
checkpointRunId: 'string'
distributed: bool
earlyStopping: bool
earlyStoppingDelay: int
earlyStoppingPatience: int
enableOnnxNormalization: bool
evaluationFrequency: int
gradientAccumulationStep: int
imageSize: int
layersToFreeze: int
learningRate: int
learningRateScheduler: 'string'
logTrainingMetrics: 'string'
logValidationLoss: 'string'
maxSize: int
minSize: int
modelName: 'string'
modelSize: 'string'
momentum: int
multiScale: bool
nesterov: bool
nmsIouThreshold: int
numberOfEpochs: int
numberOfWorkers: int
optimizer: 'string'
randomSeed: int
stepLRGamma: int
stepLRStepSize: int
tileGridSize: 'string'
tileOverlapRatio: int
tilePredictionsNmsThreshold: int
trainingBatchSize: int
validationBatchSize: int
validationIouThreshold: int
validationMetricType: 'string'
warmupCosineLRCycles: int
warmupCosineLRWarmupEpochs: int
weightDecay: int
}
primaryMetric: 'MeanAveragePrecision'
searchSpace: [
{
amsGradient: 'string'
augmentations: 'string'
beta1: 'string'
beta2: 'string'
boxDetectionsPerImage: 'string'
boxScoreThreshold: 'string'
distributed: 'string'
earlyStopping: 'string'
earlyStoppingDelay: 'string'
earlyStoppingPatience: 'string'
enableOnnxNormalization: 'string'
evaluationFrequency: 'string'
gradientAccumulationStep: 'string'
imageSize: 'string'
layersToFreeze: 'string'
learningRate: 'string'
learningRateScheduler: 'string'
maxSize: 'string'
minSize: 'string'
modelName: 'string'
modelSize: 'string'
momentum: 'string'
multiScale: 'string'
nesterov: 'string'
nmsIouThreshold: 'string'
numberOfEpochs: 'string'
numberOfWorkers: 'string'
optimizer: 'string'
randomSeed: 'string'
stepLRGamma: 'string'
stepLRStepSize: 'string'
tileGridSize: 'string'
tileOverlapRatio: 'string'
tilePredictionsNmsThreshold: 'string'
trainingBatchSize: 'string'
validationBatchSize: 'string'
validationIouThreshold: 'string'
validationMetricType: 'string'
warmupCosineLRCycles: 'string'
warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
weightDecay: 'string'
}
]
sweepSettings: {
earlyTermination: {
delayEvaluation: int
evaluationInterval: int
policyType: 'string'
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm: 'string'
}
validationData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
validationDataSize: int
Pour Régression, utilisez :
taskType: 'Regression'
cvSplitColumnNames: [
'string'
]
featurizationSettings: {
blockedTransformers: [
'string'
]
columnNameAndTypes: {
{customized property}: 'string'
}
datasetLanguage: 'string'
enableDnnFeaturization: bool
mode: 'string'
transformerParams: {
{customized property}: [
{
fields: [
'string'
]
parameters: any()
}
]
}
}
fixedParameters: {
booster: 'string'
boostingType: 'string'
growPolicy: 'string'
learningRate: int
maxBin: int
maxDepth: int
maxLeaves: int
minDataInLeaf: int
minSplitGain: int
modelName: 'string'
nEstimators: int
numLeaves: int
preprocessorName: 'string'
regAlpha: int
regLambda: int
subsample: int
subsampleFreq: int
treeMethod: 'string'
withMean: bool
withStd: bool
}
limitSettings: {
enableEarlyTermination: bool
exitScore: int
maxConcurrentTrials: int
maxCoresPerTrial: int
maxNodes: int
maxTrials: int
sweepConcurrentTrials: int
sweepTrials: int
timeout: 'string'
trialTimeout: 'string'
}
nCrossValidations: {
mode: 'string'
// For remaining properties, see NCrossValidations objects
}
primaryMetric: 'string'
searchSpace: [
{
booster: 'string'
boostingType: 'string'
growPolicy: 'string'
learningRate: 'string'
maxBin: 'string'
maxDepth: 'string'
maxLeaves: 'string'
minDataInLeaf: 'string'
minSplitGain: 'string'
modelName: 'string'
nEstimators: 'string'
numLeaves: 'string'
preprocessorName: 'string'
regAlpha: 'string'
regLambda: 'string'
subsample: 'string'
subsampleFreq: 'string'
treeMethod: 'string'
withMean: 'string'
withStd: 'string'
}
]
sweepSettings: {
earlyTermination: {
delayEvaluation: int
evaluationInterval: int
policyType: 'string'
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm: 'string'
}
testData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
testDataSize: int
trainingSettings: {
allowedTrainingAlgorithms: [
'string'
]
blockedTrainingAlgorithms: [
'string'
]
enableDnnTraining: bool
enableModelExplainability: bool
enableOnnxCompatibleModels: bool
enableStackEnsemble: bool
enableVoteEnsemble: bool
ensembleModelDownloadTimeout: 'string'
stackEnsembleSettings: {
stackMetaLearnerKWargs: any()
stackMetaLearnerTrainPercentage: int
stackMetaLearnerType: 'string'
}
trainingMode: 'string'
}
validationData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
validationDataSize: int
weightColumnName: 'string'
Pour TextClassification, utilisez :
taskType: 'TextClassification'
featurizationSettings: {
datasetLanguage: 'string'
}
fixedParameters: {
gradientAccumulationSteps: int
learningRate: int
learningRateScheduler: 'string'
modelName: 'string'
numberOfEpochs: int
trainingBatchSize: int
validationBatchSize: int
warmupRatio: int
weightDecay: int
}
limitSettings: {
maxConcurrentTrials: int
maxNodes: int
maxTrials: int
timeout: 'string'
trialTimeout: 'string'
}
primaryMetric: 'string'
searchSpace: [
{
gradientAccumulationSteps: 'string'
learningRate: 'string'
learningRateScheduler: 'string'
modelName: 'string'
numberOfEpochs: 'string'
trainingBatchSize: 'string'
validationBatchSize: 'string'
warmupRatio: 'string'
weightDecay: 'string'
}
]
sweepSettings: {
earlyTermination: {
delayEvaluation: int
evaluationInterval: int
policyType: 'string'
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm: 'string'
}
validationData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
Pour TextClassificationMultilabel, utilisez :
taskType: 'TextClassificationMultilabel'
featurizationSettings: {
datasetLanguage: 'string'
}
fixedParameters: {
gradientAccumulationSteps: int
learningRate: int
learningRateScheduler: 'string'
modelName: 'string'
numberOfEpochs: int
trainingBatchSize: int
validationBatchSize: int
warmupRatio: int
weightDecay: int
}
limitSettings: {
maxConcurrentTrials: int
maxNodes: int
maxTrials: int
timeout: 'string'
trialTimeout: 'string'
}
searchSpace: [
{
gradientAccumulationSteps: 'string'
learningRate: 'string'
learningRateScheduler: 'string'
modelName: 'string'
numberOfEpochs: 'string'
trainingBatchSize: 'string'
validationBatchSize: 'string'
warmupRatio: 'string'
weightDecay: 'string'
}
]
sweepSettings: {
earlyTermination: {
delayEvaluation: int
evaluationInterval: int
policyType: 'string'
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm: 'string'
}
validationData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
Pour TextNER, utilisez :
taskType: 'TextNER'
featurizationSettings: {
datasetLanguage: 'string'
}
fixedParameters: {
gradientAccumulationSteps: int
learningRate: int
learningRateScheduler: 'string'
modelName: 'string'
numberOfEpochs: int
trainingBatchSize: int
validationBatchSize: int
warmupRatio: int
weightDecay: int
}
limitSettings: {
maxConcurrentTrials: int
maxNodes: int
maxTrials: int
timeout: 'string'
trialTimeout: 'string'
}
searchSpace: [
{
gradientAccumulationSteps: 'string'
learningRate: 'string'
learningRateScheduler: 'string'
modelName: 'string'
numberOfEpochs: 'string'
trainingBatchSize: 'string'
validationBatchSize: 'string'
warmupRatio: 'string'
weightDecay: 'string'
}
]
sweepSettings: {
earlyTermination: {
delayEvaluation: int
evaluationInterval: int
policyType: 'string'
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm: 'string'
}
validationData: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
Objets NCrossValidations
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
mode: 'Auto'
Pour Personnalisé, utilisez :
mode: 'Custom'
value: int
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 TruncationSelection, utilisez :
policyType: 'TruncationSelection'
truncationPercentage: int
Objets ForecastHorizon
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
mode: 'Auto'
Pour Personnalisé, utilisez :
mode: 'Custom'
value: int
Objets saisonniers
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
mode: 'Auto'
Pour Personnalisé, utilisez :
mode: 'Custom'
value: int
Objets TargetLags
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
mode: 'Auto'
Pour Personnalisé, utilisez :
mode: 'Custom'
values: [
int
]
Objets TargetRollingWindowSize
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
mode: 'Auto'
Pour Personnalisé, utilisez :
mode: 'Custom'
value: int
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 Ray, utilisez :
distributionType: 'Ray'
address: 'string'
dashboardPort: int
headNodeAdditionalArgs: 'string'
includeDashboard: bool
port: int
workerNodeAdditionalArgs: 'string'
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 LabelingJobMediaProperties
Définissez la propriété mediaType pour spécifier le type d’objet.
Pour Image, utilisez :
mediaType: 'Image'
annotationType: 'string'
Pour Text, utilisez :
mediaType: 'Text'
annotationType: 'string'
Objets MLAssistConfiguration
Définissez la propriété mlAssist pour spécifier le type d’objet.
Pour Désactivé, utilisez :
mlAssist: 'Disabled'
Pour Activé, utilisez :
mlAssist: 'Enabled'
inferencingComputeBinding: 'string'
trainingComputeBinding: 'string'
Objets SparkJobEntry
Définissez la propriété sparkJobEntryType pour spécifier le type d’objet.
Pour SparkJobPythonEntry, utilisez :
sparkJobEntryType: 'SparkJobPythonEntry'
file: 'string'
Pour SparkJobScalaEntry, utilisez :
sparkJobEntryType: 'SparkJobScalaEntry'
className: 'string'
Objets SamplingAlgorithm
Définissez la propriété samplingAlgorithmType pour spécifier le type d’objet.
Pour Bayésian, utilisez :
samplingAlgorithmType: 'Bayesian'
Pour Grid, utilisez :
samplingAlgorithmType: 'Grid'
Pour Random, utilisez :
samplingAlgorithmType: 'Random'
logbase: 'string'
rule: 'string'
seed: int
Objets MonitoringAlertNotificationSettingsBase
Définissez la propriété alertNotificationType pour spécifier le type d’objet.
Pour AzureMonitor, utilisez :
alertNotificationType: 'AzureMonitor'
Pour Email, utilisez :
alertNotificationType: 'Email'
emailNotificationSetting: {
emailOn: [
'string'
]
emails: [
'string'
]
webhooks: {
{customized property}: {
eventType: 'string'
webhookType: 'string'
// For remaining properties, see Webhook objects
}
}
}
Objets MonitorComputeConfigurationBase
Définissez la propriété computeType pour spécifier le type d’objet.
Pour ServerlessSpark, utilisez :
computeType: 'ServerlessSpark'
computeIdentity: {
computeIdentityType: 'string'
// For remaining properties, see MonitorComputeIdentityBase objects
}
instanceType: 'string'
runtimeVersion: 'string'
Objets MonitorComputeIdentityBase
Définissez la propriété computeIdentityType pour spécifier le type d’objet.
Pour AmlToken, utilisez :
computeIdentityType: 'AmlToken'
Pour ManagedIdentity, utilisez :
computeIdentityType: 'ManagedIdentity'
identity: {
type: 'string'
userAssignedIdentities: {
{customized property}: {}
}
}
Objets MonitoringSignalBase
Définissez la propriété signalType pour spécifier le type d’objet.
Pour Personnalisé, utilisez :
signalType: 'Custom'
componentId: 'string'
inputAssets: {
{customized property}: {
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
}
inputs: {
{customized property}: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
// For remaining properties, see JobInput objects
}
}
metricThresholds: [
{
metric: 'string'
threshold: {
value: int
}
}
]
workspaceConnection: {
environmentVariables: {
{customized property}: 'string'
}
secrets: {
{customized property}: 'string'
}
}
Pour DataDrift, utilisez :
signalType: 'DataDrift'
dataSegment: {
feature: 'string'
values: [
'string'
]
}
featureDataTypeOverride: {
{customized property}: 'string'
}
features: {
filterType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringFeatureFilterBase objects
}
metricThresholds: [
{
threshold: {
value: int
}
dataType: 'string'
// For remaining properties, see DataDriftMetricThresholdBase objects
}
]
productionData: {
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
referenceData: {
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour DataQuality, utilisez :
signalType: 'DataQuality'
featureDataTypeOverride: {
{customized property}: 'string'
}
features: {
filterType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringFeatureFilterBase objects
}
metricThresholds: [
{
threshold: {
value: int
}
dataType: 'string'
// For remaining properties, see DataQualityMetricThresholdBase objects
}
]
productionData: {
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
referenceData: {
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour FeatureAttributionDrift, utilisez :
signalType: 'FeatureAttributionDrift'
metricThreshold: {
metric: 'NormalizedDiscountedCumulativeGain'
threshold: {
value: int
}
}
productionData: [
{
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
]
referenceData: {
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour GenerationSafetyQuality, utilisez :
signalType: 'GenerationSafetyQuality'
metricThresholds: [
{
metric: 'string'
threshold: {
value: int
}
}
]
productionData: [
{
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
]
samplingRate: int
workspaceConnectionId: 'string'
Pour GenerationTokenStatistics, utilisez :
signalType: 'GenerationTokenStatistics'
metricThresholds: [
{
metric: 'string'
threshold: {
value: int
}
}
]
productionData: {
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
samplingRate: int
Pour ModelPerformance, utilisez :
signalType: 'ModelPerformance'
dataSegment: {
feature: 'string'
values: [
'string'
]
}
metricThreshold: {
threshold: {
value: int
}
modelType: 'string'
// For remaining properties, see ModelPerformanceMetricThresholdBase objects
}
productionData: [
{
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
]
referenceData: {
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour PredictionDrift, utilisez :
signalType: 'PredictionDrift'
metricThresholds: [
{
threshold: {
value: int
}
dataType: 'string'
// For remaining properties, see PredictionDriftMetricThresholdBase objects
}
]
modelType: 'string'
productionData: {
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
referenceData: {
columns: {
{customized property}: 'string'
}
dataContext: 'string'
jobInputType: 'string'
uri: 'string'
inputDataType: 'string'
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Objets MonitoringInputDataBase
Définissez la propriété inputDataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Fixe, utilisez :
inputDataType: 'Fixed'
Pour Statique, utilisez :
inputDataType: 'Static'
preprocessingComponentId: 'string'
windowEnd: 'string'
windowStart: 'string'
Pour Fin, utilisez :
inputDataType: 'Trailing'
preprocessingComponentId: 'string'
windowOffset: 'string'
windowSize: 'string'
Objets MonitoringFeatureFilterBase
Définissez la propriété filterType pour spécifier le type d’objet.
Pour AllFeatures, utilisez :
filterType: 'AllFeatures'
Pour FeatureSubset, utilisez :
filterType: 'FeatureSubset'
features: [
'string'
]
Pour TopNByAttribution, utilisez :
filterType: 'TopNByAttribution'
top: int
Objets DataDriftMetricThresholdBase
Définissez la propriété dataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Categorical, utilisez :
dataType: 'Categorical'
metric: 'string'
Pour Numérique, utilisez :
dataType: 'Numerical'
metric: 'string'
Objets DataQualityMetricThresholdBase
Définissez la propriété dataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Categorical, utilisez :
dataType: 'Categorical'
metric: 'string'
Pour Numérique, utilisez :
dataType: 'Numerical'
metric: 'string'
Objets ModelPerformanceMetricThresholdBase
Définissez la propriété modelType pour spécifier le type d’objet.
Pour Classification, utilisez :
modelType: 'Classification'
metric: 'string'
Pour Régression, utilisez :
modelType: 'Regression'
metric: 'string'
Objets PredictionDriftMetricThresholdBase
Définissez la propriété dataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Categorical, utilisez :
dataType: 'Categorical'
metric: 'string'
Pour Numérique, utilisez :
dataType: 'Numerical'
metric: 'string'
Objets DataImportSource
Définissez la propriété sourceType pour spécifier le type d’objet.
Pour la base de données, utilisez :
sourceType: 'database'
query: 'string'
storedProcedure: 'string'
storedProcedureParams: [
{
{customized property}: 'string'
}
]
tableName: 'string'
Pour file_system, utilisez :
sourceType: 'file_system'
path: 'string'
Objets TriggerBase
Définissez la propriété triggerType pour spécifier le type d’objet.
Pour Cron, utilisez :
triggerType: 'Cron'
expression: 'string'
Pour Périodicité, utilisez :
triggerType: 'Recurrence'
frequency: 'string'
interval: int
schedule: {
hours: [
int
]
minutes: [
int
]
monthDays: [
int
]
weekDays: [
'string'
]
}
Valeurs de propriétés
espaces de travail/planifications
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| name | Nom de la ressource Découvrez comment définir des noms et des types pour des ressources enfants dans Bicep. |
string (obligatoire) |
| parent | Dans Bicep, vous pouvez spécifier la ressource parente pour 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 pour la ressource de type : espaces de travail |
| properties | [Obligatoire] Attributs supplémentaires de l’entité. | ScheduleProperties (obligatoire) |
ScheduleProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| action | [Obligatoire] Spécifie l’action de la planification | ScheduleActionBase (obligatoire) |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| displayName | Nom d’affichage de la planification. | string |
| isEnabled | La planification est-elle activée ? | bool |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
| déclencheur | [Obligatoire] Spécifie les détails du déclencheur | TriggerBase (obligatoire) |
ScheduleActionBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | Définir le type d’objet | CreateJob CreateMonitor ImportData InvokeBatchEndpoint (obligatoire) |
JobScheduleAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | 'CreateJob' (obligatoire) |
| jobDefinition | [Obligatoire] Définit les détails de la définition de l’action de planification. | JobBaseProperties (obligatoire) |
JobBaseProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| componentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant. | string |
| computeId | ID de ressource ARM de la ressource de calcul. | string |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| displayName | Nom d’affichage du travail. | string |
| experimentName | Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». | string |
| identité | Configuration de l’identité. S’il est défini, il doit s’agir d’AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou null. La valeur par défaut est AmlToken si null. |
IdentityConfiguration |
| isArchived | La ressource est-elle archivée ? | bool |
| notificationSetting | Paramètre de notification pour le travail | NotificationSetting |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| secretsConfiguration | Configuration des secrets à rendre disponibles pendant l’exécution. | JobBaseSecretsConfiguration |
| services | Liste des jobEndpoints. Pour les travaux locaux, un point de terminaison de travail aura une valeur de point de terminaison FileStreamObject. |
JobBaseServices |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
| jobType | Définir le type d’objet | AutoML Commande Étiquetage Pipeline Spark Balayage (obligatoire) |
IdentityConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | Définir le type d’objet | AMLToken Managé UserIdentity (obligatoire) |
AmlToken
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. | 'AMLToken' (obligatoire) |
ManagedIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. | 'Managed' (obligatoire) |
| clientId | Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID client. Pour les personnes affectées par le système, ne définissez pas ce champ. | string Contraintes : Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| objectId | Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par l’ID d’objet. Pour les personnes affectées par le système, ne définissez pas ce champ. | string Contraintes : Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| resourceId | Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par l’ID de ressource ARM. Pour les personnes affectées par le système, ne définissez pas ce champ. | string |
UserIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. | 'UserIdentity' (obligatoire) |
NotificationSetting
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| emailOn | Envoyer une notification par e-mail à l’utilisateur sur le type de notification spécifié | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'JobCancelled' 'JobCompleted' 'JobFailed' |
| emails | Il s’agit de la liste des destinataires de l’e-mail qui a une limite de 499 caractères dans le nombre total de concat avec séparateur de virgules | string[] |
| webhooks | Envoyer un rappel de webhook à un service. La clé est un nom fourni par l’utilisateur pour le webhook. | NotificationSettingWebhooks |
NotificationSettingWebhooks
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | Webhook |
webhook
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| eventType | Envoyer un rappel sur un événement de notification spécifié | string |
| webhookType | Définir le type d’objet | AzureDevOps (obligatoire) |
AzureDevOpsWebhook
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| webhookType | [Obligatoire] Spécifie le type de service à envoyer un rappel | « AzureDevOps » (obligatoire) |
ResourceBaseProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string |
JobBaseSecretsConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | SecretConfiguration | |
| {propriété personnalisée} | SecretConfiguration |
SecretConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| URI | URI de secret. Exemple d’URI : https://myvault.vault.azure.net/secrets/mysecretname/secretversion |
string |
| workspaceSecretName | Nom du secret dans le coffre de clés de l’espace de travail. | string |
JobBaseServices
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobService | |
| {propriété personnalisée} | JobService |
JobService
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| endpoint | URL du point de terminaison. | string |
| jobServiceType | Type de point de terminaison. | string |
| nœuds | Nœuds sur lesquels l’utilisateur souhaite démarrer le service. Si Nœuds n’est pas défini ou défini sur null, le service est démarré uniquement sur le nœud leader. |
Nœuds |
| port | Port pour le point de terminaison défini par l’utilisateur. | int |
| properties | Propriétés supplémentaires à définir sur le point de terminaison. | JobServiceProperties |
Nœuds
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| nodesValueType | Définir le type d’objet | Tout (obligatoire) |
AllNodes
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| nodesValueType | [Obligatoire] Type de la valeur Nœuds | 'All' (obligatoire) |
JobServiceProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
AutoMLJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'AutoML' (obligatoire) |
| environmentId | ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. Il s’agit d’une valeur facultative à fournir, si elle n’est pas fournie, AutoML utilise par défaut la version de l’environnement autoML organisé de production lors de l’exécution du travail. |
string |
| environmentVariables | Variables d’environnement incluses dans le travail. | AutoMLJobEnvironmentVariables |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | AutoMLJobOutputs |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | JobResourceConfiguration |
| taskDetails | [Obligatoire] Cela représente un scénario qui peut être l’un des tables/NLP/image | AutoMLVertical (obligatoire) |
AutoMLJobEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
AutoMLJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
JobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de la sortie. | string |
| jobOutputType | Définir le type d’objet | custom_model mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (obligatoire) |
CustomModelJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'custom_model' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Upload' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
AutoDeleteSetting
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| condition | Quand case activée si une ressource a expiré | 'CreatedGreaterThan' 'LastAccessedGreaterThan' |
| value | Valeur de la condition d’expiration. | string |
MLFlowModelJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'mlflow_model' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Charger' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
MLTableJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'mltable' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Charger' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
TritonModelJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'triton_model' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Charger' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
UriFileJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'uri_file' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Charger' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
UriFolderJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'uri_folder' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Charger' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
QueueSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobTier | Contrôle le niveau du travail de calcul | 'De base' 'Null' 'Premium' 'Spot' 'Standard' |
| priority | Contrôle la priorité du travail sur un calcul. | int |
JobResourceConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dockerArgs | Arguments supplémentaires à transmettre à la commande run de Docker. Cela remplacerait tous les paramètres qui ont déjà été définis par le système ou dans cette section. Ce paramètre est uniquement pris en charge pour les types de calcul Azure ML. | string |
| instanceCount | Nombre facultatif d’instances ou de nœuds utilisés par la cible de calcul. | int |
| instanceType | Type facultatif de machine virtuelle utilisé comme pris en charge par la cible de calcul. | string |
| locations | Emplacements où le travail peut s’exécuter. | string[] |
| maxInstanceCount | Nombre maximal autorisé facultatif d’instances ou de nœuds à utiliser par la cible de calcul. Pour une utilisation avec l’entraînement élastique, actuellement pris en charge par le type de distribution PyTorch uniquement. |
int |
| properties | Conteneur de propriétés supplémentaires. | ResourceConfigurationProperties |
| shmSize | Taille du bloc de mémoire partagée du conteneur Docker. Cela doit être au format (nombre)(unité) où le nombre doit être supérieur à 0 et l’unité peut être l’une des valeurs b(octets), k(kilo-octets), m(mégaoctets) ou g(gigaoctets). | string Contraintes : Modèle = \d+[bBkKmMgG] |
ResourceConfigurationProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | Pour Bicep, vous pouvez utiliser la fonction any(). | |
| {propriété personnalisée} | Pour Bicep, vous pouvez utiliser la fonction any(). |
AutoMLVertical
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| logVerbosity | Détail du journal pour le travail. | 'Critique' 'Debug' 'Error' 'Info' 'NotSet' 'Avertissement' |
| targetColumnName | Nom de la colonne cible : il s’agit de la colonne de valeurs de prédiction. Également appelé nom de colonne d’étiquette dans le contexte des tâches de classification. |
string |
| trainingData | [Obligatoire] Entrée de données d’apprentissage. | MLTableJobInput (obligatoire) |
| taskType | Définir le type d’objet | Classification Prévisions ImageClassification ImageClassificationMultilabel ImageInstanceSegmentation ImageObjectDetection Régression TextClassification TextClassificationMultilabel TextNER (obligatoire) |
MLTableJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de l’entrée. | string |
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'custom_model' 'littéral' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
classification ;
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'Classification' (obligatoire) |
| cvSplitColumnNames | Colonnes à utiliser pour les données CVSplit. | string[] |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | TableVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | TableFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | TableVerticalLimitSettings |
| nCrossValidations | Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
NCrossValidations |
| positiveLabel | Étiquette positive pour le calcul des métriques binaires. | string |
| primaryMetric | Métrique principale pour la tâche. | 'AUCWeighted' 'Précision' 'AveragePrecisionScoreWeighted' 'NormMacroRecall' 'PrecisionScoreWeighted' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | TableParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | TableSweepSettings |
| testData | Entrée de données de test. | MLTableJobInput |
| testDataSize | Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| trainingSettings | Entrées pour la phase d’entraînement d’un travail AutoML. | ClassificationTrainingSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| weightColumnName | Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence. | string |
TableVerticalFeaturizationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| blockedTransformers | Ces transformateurs ne doivent pas être utilisés pour la caractérisation. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'CatTargetEncoder' 'CountVectorizer' 'HashOneHotEncoder' 'LabelEncoder' 'NaiveBayes' 'OneHotEncoder' 'TextTargetEncoder' 'TfIdf' 'WoETargetEncoder' 'WordEmbedding' |
| columnNameAndTypes | Dictionnaire du nom de colonne et de son type (int, float, string, datetime, etc.). | TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes |
| datasetLanguage | Langage du jeu de données, utile pour les données de texte. | string |
| enableDnnFeaturization | Détermine s’il faut utiliser des générateurs de performance basés sur Dnn pour la caractérisation des données. | bool |
| mode | Mode de caractérisation : l’utilisateur peut conserver le mode « Auto » par défaut et AutoML prend en charge la transformation nécessaire des données en phase de caractérisation. Si l’option « Off » est sélectionnée, aucune caractérisation n’est effectuée. Si « Personnalisé » est sélectionné, l’utilisateur peut spécifier des entrées supplémentaires pour personnaliser la façon dont la caractérisation est effectuée. |
'Auto' 'Personnalisé' 'Off' |
| transformerParams | L’utilisateur peut spécifier des transformateurs supplémentaires à utiliser, ainsi que les colonnes auxquelles il serait appliqué et les paramètres du constructeur de transformateur. | TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams |
TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | ColumnTransformer[] |
ColumnTransformer
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| fields | Champs auxquels appliquer une logique de transformateur. | string[] |
| parameters | Différentes propriétés à passer au transformateur. L’entrée attendue est le dictionnaire de paires clé,valeur au format JSON. |
Pour Bicep, vous pouvez utiliser la fonction any(). |
TableFixedParameters
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Booster | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour XGBoost. | string |
| boostingType | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour LightGBM. | string |
| growPolicy | Spécifiez la stratégie de croissance, qui contrôle la façon dont les nouveaux nœuds sont ajoutés à l’arborescence. | string |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | int |
| maxBin | Spécifiez le nombre maximal de compartiments discrets pour les fonctionnalités continues du compartiment . | int |
| maxDepth | Spécifiez la profondeur maximale pour limiter explicitement la profondeur de l’arborescence. | int |
| maxLeaves | Spécifiez le nombre maximal de feuilles pour limiter explicitement les feuilles d’arborescence. | int |
| minDataInLeaf | Nombre minimal de données par feuille. | int |
| minSplitGain | Réduction minimale des pertes requise pour créer une partition supplémentaire sur un nœud feuille de l’arborescence. | int |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| nEstimators | Spécifiez le nombre d’arborescences (ou de rondes) dans un modèle. | int |
| numLeaves | Spécifiez le nombre de feuilles. | int |
| preprocessorName | Nom du préprocesseur à utiliser. | string |
| regAlpha | Terme de régularisation L1 sur les pondérations. | int |
| regLambda | Terme de régularisation L2 sur les pondérations. | int |
| subsample | Ratio de sous-échantillon de l’instance d’entraînement. | int |
| sous-échantillonFreq | Fréquence du sous-échantillon. | int |
| treeMethod | Spécifiez la méthode d’arborescence. | string |
| withMean | Si la valeur est true, centrez avant de mettre à l’échelle les données avec StandardScalar. | bool |
| withStd | Si la valeur est true, la mise à l’échelle des données avec la variance d’unité avec StandardScalar. | bool |
TableVerticalLimitSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| enableEarlyTermination | Activer l’arrêt anticipé, détermine si AutoMLJob se termine tôt si le score n’est pas amélioré dans les 20 dernières itérations. | bool |
| exitScore | Score de sortie pour le travail AutoML. | int |
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’itérations simultanées. | int |
| maxCoresPerTrial | Nombre maximal de cœurs par itération. | int |
| maxNodes | Nombre maximal de nœuds à utiliser pour l’expérience. | int |
| maxTrials | Nombre d’itérations. | int |
| sweepConcurrentTrials | Nombre d’exécutions de balayage simultanées que l’utilisateur souhaite déclencher. | int |
| sweepTrials | Nombre d’exécutions de balayage que l’utilisateur souhaite déclencher. | int |
| timeout | Délai d’expiration du travail AutoML. | string |
| trialTimeout | Délai d’expiration de l’itération. | string |
NCrossValidations
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoNCrossValidations
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode pour déterminer les validations N-Cross. | 'Auto' (obligatoire) |
CustomNCrossValidations
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode pour déterminer les validations N-Cross. | 'Custom' (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur des validations N-croisées. | int (obligatoire) |
TableParameterSubspace
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Booster | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour XGBoost. | string |
| boostingType | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour LightGBM. | string |
| growPolicy | Spécifiez la stratégie de croissance, qui contrôle la façon dont les nouveaux nœuds sont ajoutés à l’arborescence. | string |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | string |
| maxBin | Spécifiez le Nombre maximal de compartiments discrets à compartimenter les fonctionnalités continues . | string |
| maxDepth | Spécifiez la profondeur maximale pour limiter explicitement la profondeur de l’arborescence. | string |
| maxLeaves | Spécifiez le nombre maximal de feuilles pour limiter explicitement les feuilles d’arborescence. | string |
| minDataInLeaf | Nombre minimal de données par feuille. | string |
| minSplitGain | Réduction minimale des pertes requise pour effectuer une partition supplémentaire sur un nœud feuille de l’arborescence. | string |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| nEstimators | Spécifiez le nombre d’arborescences (ou d’arrondis) dans un modèle. | string |
| numLeaves | Spécifiez le nombre de feuilles. | string |
| preprocessorName | Nom du préprocesseur à utiliser. | string |
| regAlpha | Terme de régularisation L1 sur les pondérations. | string |
| regLambda | Terme de régularisation L2 sur les pondérations. | string |
| subsample | Ratio de sous-échantillon de l’instance d’entraînement. | string |
| sous-échantillonFreq | Fréquence du sous-échantillon | string |
| treeMethod | Spécifiez la méthode d’arborescence. | string |
| withMean | Si la valeur est true, centrez avant de mettre à l’échelle les données avec StandardScalar. | string |
| withStd | Si la valeur est true, mettant à l’échelle les données avec la variance d’unité avec StandardScalar. | string |
TableSweepSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| earlyTermination | Type de politique de licenciement anticipé pour le travail de balayage. | EarlyTerminationPolicy |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Type d’algorithme d’échantillonnage. | 'Bayésien' 'Grille' 'Random' (obligatoire) |
EarlyTerminationPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| delayEvaluation | Nombre d’intervalles par lesquels retarder la première évaluation. | int |
| evaluationInterval | Intervalle (nombre d’exécutions) entre les évaluations de stratégie. | int |
| policyType | Définir le type d’objet | Bandit MedianStopping TroncationSelection (obligatoire) |
BanditPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| policyType | [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie | 'Bandit' (obligatoire) |
| slackAmount | Distance absolue autorisée par rapport à l’exécution la plus performante. | int |
| slackFactor | Ratio de la distance autorisée par rapport à l’exécution la plus performante. | int |
MedianStoppingPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| policyType | [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie | 'MedianStopping' (obligatoire) |
TruncationSelectionPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| policyType | [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie | 'TroncationSelection' (obligatoire) |
| troncationPercentage | Pourcentage d’exécutions à annuler à chaque intervalle d’évaluation. | int |
ClassificationTrainingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| allowedTrainingAlgorithms | Modèles autorisés pour la tâche de classification. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'BernoulliNaiveBayes' 'DecisionTree' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LightGBM' 'LinearSVM' 'LogisticRegression' 'MultinomialNaiveBayes' 'RandomForest' 'SGD' 'SVM' 'XGBoostClassifier' |
| blockedTrainingAlgorithms | Modèles bloqués pour la tâche de classification. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'BernoulliNaiveBayes' 'DecisionTree' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LightGBM' 'LinearSVM' 'LogisticRegression' 'MultinomialNaiveBayes' 'RandomForest' 'SGD' 'SVM' 'XGBoostClassifier' |
| enableDnnTraining | Activez la recommandation des modèles DNN. | bool |
| enableModelExplainability | Indicateur pour activer l’explicabilité sur le meilleur modèle. | bool |
| enableOnnxCompatibleModels | Indicateur d’activation des modèles compatibles onnx. | bool |
| enableStackEnsemble | Activez l’exécution de l’ensemble de piles. | bool |
| enableVoteEnsemble | Activez l’exécution d’ensemble de votes. | bool |
| ensembleModelDownloadTimeout | Pendant la génération de modèles VotingEnsemble et StackEnsemble, plusieurs modèles ajustés des exécutions enfants précédentes sont téléchargés. Si plus de temps est nécessaire, configurez ce paramètre avec une valeur supérieure à 300 secondes. |
string |
| stackEnsembleSettings | Paramètres d’ensemble de pile pour l’exécution de l’ensemble de piles. | StackEnsembleSettings |
| trainingMode | Mode TrainingMode : définir sur « auto » équivaut à le définir sur « non distribué » pour l’instant, mais à l’avenir peut entraîner une sélection du mode mixte ou basé sur l’heuristique. La valeur par défaut est « auto ». Si « Distribué », seule la caractérisation distribuée est utilisée et les algorithmes distribués sont choisis. Si « Non distribué », seuls les algorithmes non distribués sont choisis. |
'Auto' 'Distribué' 'Non distribué' |
StackEnsembleSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| stackMetaLearnerKWargs | Paramètres facultatifs à passer à l’initialiseur du méta-apprenant. | Pour Bicep, vous pouvez utiliser la fonction any(). |
| stackMetaLearnerTrainPercentage | Spécifie la proportion du jeu d’entraînement (lors du choix du type d’entraînement et de validation) à réserver à l’entraînement du méta-apprenant. La valeur par défaut est 0,2. | int |
| stackMetaLearnerType | Le méta-apprenant est un modèle entraîné sur la sortie des modèles hétérogènes individuels. | 'ElasticNet' 'ElasticNetCV' 'LightGBMClassifier' 'LightGBMRegressor' 'LinearRegression' 'LogisticRegression' 'LogisticRegressionCV' 'None' |
Prévisions
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'Prévisions' (obligatoire) |
| cvSplitColumnNames | Colonnes à utiliser pour les données CVSplit. | string[] |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | TableVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | TableFixedParameters |
| forecastingSettings | Prévision d’entrées spécifiques à la tâche. | ForecastingSettings |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | TableVerticalLimitSettings |
| nCrossValidations | Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
NCrossValidations |
| primaryMetric | Métrique principale pour la tâche de prévision. | 'NormalizedMeanAbsoluteError' 'NormalizedRootMeanSquaredError' 'R2Score' 'SpearmanCorrelation' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | TableParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | TableSweepSettings |
| testData | Entrée de données de test. | MLTableJobInput |
| testDataSize | Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| trainingSettings | Entrées pour la phase d’apprentissage d’un travail AutoML. | ForecastingTrainingSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| weightColumnName | Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence. | string |
ForecastingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| countryOrRegionForHolidays | Pays ou région pour les jours fériés pour les tâches de prévision. Il doit s’agir des codes de pays/région à deux lettres au format ISO 3166, par exemple, « US » ou « GB ». |
string |
| cvStepSize | Nombre de périodes entre l’heure d’origine d’un pli cv et le pli suivant. For par exemple, si CVStepSize = 3 pour les données quotidiennes, l’heure d’origine de chaque pli seraà trois jours d’intervalle. |
int |
| featureLags | Indicateur permettant de générer des retards pour les fonctionnalités numériques avec « auto » ou null. | 'Auto' 'None' |
| featuresUnknownAtForecastTime | Colonnes de fonctionnalité disponibles pour l’entraînement, mais inconnues au moment de la prévision/inférence. Si features_unknown_at_forecast_time n’est pas défini, il est supposé que toutes les colonnes de caractéristiques du jeu de données sont connues au moment de l’inférence. |
string[] |
| forecastHorizon | Horizon maximal de prévision souhaité en unités de fréquence de série chronologique. | ForecastHorizon |
| frequency | Lors d'une prévision, ce paramètre représente la période pour laquelle la prévision est souhaitée, par exemple tous les jours, toutes les semaines, tous les ans, etc. La fréquence de prévision correspond à la fréquence du jeu de données par défaut. | string |
| Saisonnalité | Définissez le caractère saisonnier de la série chronologique sous la forme d’un entier multiple de la fréquence de la série. Si la saisonnalité est définie sur « auto », elle est déduite. |
Caractère saisonnier |
| shortSeriesHandlingConfig | Paramètre définissant la manière dont AutoML doit gérer les séries chronologiques courtes. | 'Auto' 'Drop' 'None' 'Pad' |
| targetAggregateFunction | Fonction à utiliser pour agréger la colonne cible de la série chronologique de façon à ce qu’elle soit conforme à une fréquence spécifiée par l’utilisateur. Si targetAggregateFunction est défini, c’est-à-dire pas « None », mais que le paramètre freq n’est pas défini, l’erreur est déclenchée. Les fonctions d’agrégation cibles possibles sont les suivantes : « sum », « max », « min » et « mean ». |
'Max' 'Mean' 'Min' 'None' 'Sum' |
| targetLags | Nombre de périodes passées à décaler par rapport à la colonne cible. | TargetLags |
| targetRollingWindowSize | Nombre de périodes passées utilisées pour créer une moyenne de fenêtres dynamiques de la colonne cible. | TargetRollingWindowSize |
| timeColumnName | Nom de la colonne de temps. Ce paramètre est obligatoire pendant la prévision pour spécifier la colonne datetime dans les données d’entrée utilisées afin de générer la série chronologique et de déduire sa fréquence. | string |
| timeSeriesIdColumnNames | Noms des colonnes utilisées pour regrouper une série chronologique. Permet de créer plusieurs séries. Si le grain n’est pas défini, le jeu de données est considéré être une série chronologique. Ce paramètre est utilisé avec les tâches de type prévision. |
string[] |
| useStl | Configurez la décomposition STL de la colonne cible de série chronologique. | 'None' 'Saison' 'SeasonTrend' |
ForecastHorizon
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoForecastHorizon
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définissez le mode de sélection de valeur de l’horizon de prévision. | 'Auto' (obligatoire) |
CustomForecastHorizon
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définissez le mode de sélection de valeur de l’horizon de prévision. | 'Custom' (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur de l’horizon de prévision. | int (obligatoire) |
Caractère saisonnier
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoSeasonality
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de saisonnalité. | 'Auto' (obligatoire) |
CustomSeasonality
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de saisonnalité. | 'Custom' (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur de caractère saisonnier. | int (obligatoire) |
TargetLags
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoTargetLags
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définir le mode de décalage cible - Auto/Custom | 'Auto' (obligatoire) |
CustomTargetLags
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définir le mode de décalage cible - Auto/Custom | 'Custom' (obligatoire) |
| values | [Obligatoire] Définissez des valeurs de décalage cible. | int[] (obligatoire) |
TargetRollingWindowSize
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoTargetRollingWindowSize
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de détection TargetRollingWindowSiz. | 'Auto' (obligatoire) |
CustomTargetRollingWindowSize
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de détection TargetRollingWindowSiz. | 'Custom' (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur TargetRollingWindowSize. | int (obligatoire) |
ForecastingTrainingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| allowedTrainingAlgorithms | Modèles autorisés pour la tâche de prévision. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'Arimax' 'AutoArima' 'Moyenne' 'DecisionTree' 'ElasticNet' 'ExponentialSmoothing' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LassoLars' 'LightGBM' Naïve 'Prophète' 'RandomForest' 'SGD' 'SeasonalAverage' 'SeasonalNaive' 'TCNForecaster' 'XGBoostRegressor' |
| blockedTrainingAlgorithms | Modèles bloqués pour la tâche de prévision. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'Arimax' 'AutoArima' 'Moyenne' 'DecisionTree' 'ElasticNet' 'ExponentialSmoothing' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LassoLars' 'LightGBM' Naïve 'Prophète' 'RandomForest' 'SGD' 'SeasonalAverage' 'SeasonalNaive' 'TCNForecaster' 'XGBoostRegressor' |
| enableDnnTraining | Activer la recommandation des modèles DNN. | bool |
| enableModelExplainability | Indicateur pour activer l’explicabilité sur le meilleur modèle. | bool |
| enableOnnxCompatibleModels | Indicateur pour l’activation des modèles compatibles onnx. | bool |
| enableStackEnsemble | Activez l’exécution de l’ensemble de piles. | bool |
| enableVoteEnsemble | Activez l’exécution des ensembles de votes. | bool |
| ensembleModelDownloadTimeout | Pendant la génération de modèles VotingEnsemble et StackEnsemble, plusieurs modèles ajustés des exécutions enfants précédentes sont téléchargés. Si plus de temps est nécessaire, configurez ce paramètre avec une valeur supérieure à 300 secondes. |
string |
| stackEnsembleSettings | Paramètres d’ensemble de pile pour l’exécution de l’ensemble de piles. | StackEnsembleSettings |
| trainingMode | Mode TrainingMode : définir sur « auto » équivaut à le définir sur « non distribué » pour l’instant, mais à l’avenir peut entraîner une sélection en mode mixte ou en mode heuristique. La valeur par défaut est « auto ». Si « Distribué » est utilisé, seule la caractérisation distribuée est utilisée et des algorithmes distribués sont choisis. Si « Nondistributed », seuls les algorithmes non distribués sont choisis. |
'Auto' 'Distribué' 'Non distribué' |
ImageClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'ImageClassification' (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Limitez les paramètres du travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsClassification |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | 'AUCWeighted' 'Précision' 'AveragePrecisionScoreWeighted' 'NormMacroRecall' 'PrecisionScoreWeighted' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsClassification[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage du modèle et à l’hyperparamètre. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
ImageLimitSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’itérations AutoML simultanées. | int |
| maxTrials | Nombre maximal d’itérations AutoML. | int |
| timeout | Délai d’expiration du travail AutoML. | string |
ImageModelSettingsClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| advancedSettings | Paramètres pour les scénarios avancés. | string |
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | bool |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| checkpointFrequency | Fréquence de stockage des points de contrôle du modèle. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| checkpointModel | Modèle de point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | MLFlowModelJobInput |
| checkpointRunId | ID d’une exécution précédente qui a un point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement distribué. | bool |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | bool |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales fait l’objet d’un suivi pour un arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | bool |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie exécuter un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, passer 2 comme valeur pour « seresnext » signifie gel des couches 0 et 1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
int |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « step ». | 'None' 'Étape' 'WarmupCosine' |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| momentum | Valeur de l’impulsion lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | bool |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | int |
| optimizer | Type d’optimiseur. | 'Adam' 'Adamw' 'None' 'Sgd' |
| randomSeed | Graines aléatoires à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | int |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| trainingCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationResizeSize | Taille d’image à laquelle redimensionner avant le rognage du jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques d’échauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| weightDecay | Valeur de la décomposition de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | int |
| weightedLoss | Perte pondérée. Les valeurs acceptées sont 0 pour aucune perte pondérée. 1 pour la perte pondérée avec sqrt. (class_weights). 2 pour une perte de poids avec class_weights. Doit être 0 ou 1 ou 2. |
int |
MLFlowModelJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de l’entrée. | string |
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'custom_model' 'literal' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
ImageModelDistributionSettingsClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | string |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement du répartiteur. | string |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | string |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales est suivi pour l’arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | string |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie l’exécution d’un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, le passage de 2 comme valeur pour 'seresnext' signifie figer layer0 et layer1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « étape ». | string |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| momentum | Valeur de momentum lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | string |
| optimizer | Type d’optimiseur. Doit être « sgd », « adam » ou « adamw ». | string |
| randomSeed | Valeur de départ aléatoire à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | string |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| trainingCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationResizeSize | Taille d’image à laquelle redimensionner avant le rognage du jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques d’échauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| weightDecay | Valeur de la décomposition de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | string |
| weightedLoss | Perte pondérée. Les valeurs acceptées sont 0 pour aucune perte pondérée. 1 pour la perte pondérée avec sqrt. (class_weights). 2 pour une perte de poids avec class_weights. Doit être 0 ou 1 ou 2. |
string |
ImageSweepSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| earlyTermination | Type de stratégie de résiliation anticipée. | EarlyTerminationPolicy |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Type des algorithmes d’échantillonnage des hyperparamètres. | 'Bayésien' 'Grille' 'Random' (obligatoire) |
ImageClassificationMultilabel
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'ImageClassificationMultilabel' (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Paramètres de limite pour le travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsClassification |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | 'AUCWeighted' 'Précision' 'AveragePrecisionScoreWeighted' 'IOU' 'NormMacroRecall' 'PrecisionScoreWeighted' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsClassification[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage du modèle et à l’hyperparamètre. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
ImageInstanceSegmentation
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'ImageInstanceSegmentation' (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Paramètres de limite pour le travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsObjectDetection |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | 'MeanAveragePrecision' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage de modèle et aux hyperparamètres. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
ImageModelSettingsObjectDetection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| advancedSettings | Paramètres pour les scénarios avancés. | string |
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | bool |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| boxDetectionsPerImage | Nombre maximal de détections par image, pour toutes les classes. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| boxScoreThreshold | Pendant l’inférence, retourne uniquement les propositions dont le score de classification est supérieur à BoxScoreThreshold. Doit être un float dans la plage[0, 1]. |
int |
| checkpointFrequency | Fréquence de stockage des points de contrôle du modèle. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| checkpointModel | Modèle de point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | MLFlowModelJobInput |
| checkpointRunId | ID d’une exécution précédente qui a un point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement distribué. | bool |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | bool |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales est suivi pour l’arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | bool |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie l’exécution d’un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| imageSize | Taille d’image pour l’entraînement et la validation. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut être intégrée à CUDA OOM si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, le passage de 2 comme valeur pour 'seresnext' signifie figer layer0 et layer1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
int |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « step ». | 'None' 'Étape' 'WarmupCosine' |
| logTrainingMetrics | Activez les métriques d’apprentissage du calcul et de la journalisation. | 'Désactiver' 'Activer' |
| logValidationLoss | Activez l’informatique et la perte de validation de journalisation. | 'Désactiver' 'Activer' |
| Maxsize | Taille maximale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| minSize | Taille minimale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| modelSize | Taille du modèle. Doit être « small », « medium », « large » ou « xlarge ». Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille du modèle est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
'ExtraLarge' 'Large' 'Moyen' 'None' 'Small' |
| momentum | Valeur de l’impulsion lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| Multi-échelle | Activez l’image à plusieurs échelles en variant la taille de l’image de +/- 50 %. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la mémoire du GPU est insuffisante. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
bool |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | bool |
| nmsIouThreshold | Seuil d’IOU utilisé pendant l’inférence dans le post-traitement NMS. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | int |
| optimizer | Type d’optimiseur. | 'Adam' 'Adamw' 'None' 'Sgd' |
| randomSeed | Graines aléatoires à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | int |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| tileGridSize | Taille de la grille à utiliser pour la mise en mosaïque de chaque image. Remarque : TileGridSize ne doit pas être Aucun pour activer la logique de détection des petits objets. Chaîne contenant deux entiers au format mxn. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| tileOverlapRatio | Ratio de chevauchement entre les mosaïques adjacentes dans chaque dimension. Doit être float dans la plage [0, 1). Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| tilePredictionsNmsThreshold | Seuil IOU à utiliser pour effectuer une suppression non maximale tout en fusionnant les prédictions des mosaïques et de l’image. Utilisé dans la validation/l’inférence. Doit être float dans la plage [0, 1]. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationIouThreshold | Seuil d’IOU à utiliser lors du calcul de la métrique de validation. Doit être float dans la plage [0, 1]. | int |
| validationMetricType | Méthode de calcul de métrique à utiliser pour les métriques de validation. | 'Coco' 'CocoVoc' 'None' 'Voc' |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques d’échauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| weightDecay | Valeur de la décomposition de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | int |
ImageModelDistributionSettingsObjectDetection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | string |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| boxDetectionsPerImage | Nombre maximal de détections par image, pour toutes les classes. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| boxScoreThreshold | Pendant l’inférence, retourne uniquement les propositions dont le score de classification est supérieur à BoxScoreThreshold. Doit être un float dans la plage[0, 1]. |
string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement du répartiteur. | string |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | string |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales fait l’objet d’un suivi pour un arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | string |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie exécuter un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| imageSize | Taille d’image pour l’entraînement et la validation. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : La série d’entraînement peut entrer dans CUDA OOM si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, passer 2 comme valeur pour « seresnext » signifie gel des couches 0 et 1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « step ». | string |
| Maxsize | Taille maximale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| minSize | Taille minimale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| modelSize | Taille du modèle. Doit être « small », « medium », « large » ou « xlarge ». Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille du modèle est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| momentum | Valeur de l’impulsion lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| Multi-échelle | Activez l’image à plusieurs échelles en variant la taille de l’image de +/- 50 %. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la mémoire du GPU est insuffisante. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | string |
| nmsIouThreshold | Seuil d’IOU utilisé pendant l’inférence dans le post-traitement NMS. Doit être float dans la plage [0, 1]. | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | string |
| optimizer | Type d’optimiseur. Doit être « sgd », « adam » ou « adamw ». | string |
| randomSeed | Graines aléatoires à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | string |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| tileGridSize | Taille de la grille à utiliser pour la mise en mosaïque de chaque image. Remarque : TileGridSize ne doit pas être Aucun pour activer la logique de détection des petits objets. Chaîne contenant deux entiers au format mxn. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| tileOverlapRatio | Ratio de chevauchement entre les mosaïques adjacentes dans chaque dimension. Doit être float dans la plage [0, 1). Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| tilePredictionsNmsThreshold | Seuil IOU à utiliser pour effectuer une suppression non maximale tout en fusionnant les prédictions des mosaïques et de l’image. Utilisé dans la validation/l’inférence. Doit être float dans la plage [0, 1]. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». NMS : suppression non maximale |
string |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationIouThreshold | Seuil d’IOU à utiliser lors du calcul de la métrique de validation. Doit être float dans la plage [0, 1]. | string |
| validationMetricType | Méthode de calcul de métrique à utiliser pour les métriques de validation. Doit être « none », « coco », « voc » ou « coco_voc ». | string |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle de cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques de préchauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| weightDecay | Valeur de la décroissance de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | string |
ImageObjectDetection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'ImageObjectDetection' (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Limitez les paramètres du travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsObjectDetection |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | 'MeanAveragePrecision' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage de modèle et aux hyperparamètres. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
régression ;
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'Régression' (obligatoire) |
| cvSplitColumnNames | Colonnes à utiliser pour les données CVSplit. | string[] |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | TableVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | TableFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | TableVerticalLimitSettings |
| nCrossValidations | Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
NCrossValidations |
| primaryMetric | Métrique principale pour la tâche de régression. | 'NormalizedMeanAbsoluteError' 'NormalizedRootMeanSquaredError' 'R2Score' 'SpearmanCorrelation' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | TableParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | TableSweepSettings |
| testData | Entrée de données de test. | MLTableJobInput |
| testDataSize | Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| trainingSettings | Entrées pour la phase d’apprentissage d’un travail AutoML. | RegressionTrainingSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| weightColumnName | Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence. | string |
RegressionTrainingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| allowedTrainingAlgorithms | Modèles autorisés pour la tâche de régression. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'DecisionTree' 'ElasticNet' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LassoLars' 'LightGBM' 'RandomForest' 'SGD' 'XGBoostRegressor' |
| blockedTrainingAlgorithms | Modèles bloqués pour la tâche de régression. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'DecisionTree' 'ElasticNet' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LassoLars' 'LightGBM' 'RandomForest' 'SGD' 'XGBoostRegressor' |
| enableDnnTraining | Activer la recommandation des modèles DNN. | bool |
| enableModelExplainability | Indicateur pour activer l’explicabilité sur le meilleur modèle. | bool |
| enableOnnxCompatibleModels | Indicateur pour l’activation des modèles compatibles onnx. | bool |
| enableStackEnsemble | Activez l’exécution de l’ensemble de piles. | bool |
| enableVoteEnsemble | Activez l’exécution des ensembles de votes. | bool |
| ensembleModelDownloadTimeout | Pendant la génération de modèles VotingEnsemble et StackEnsemble, plusieurs modèles ajustés des exécutions enfants précédentes sont téléchargés. Si plus de temps est nécessaire, configurez ce paramètre avec une valeur supérieure à 300 secondes. |
string |
| stackEnsembleSettings | Paramètres d’ensemble de pile pour l’exécution de l’ensemble de piles. | StackEnsembleSettings |
| trainingMode | Mode TrainingMode : définir sur « auto » équivaut à le définir sur « non distribué » pour l’instant, mais à l’avenir peut entraîner une sélection en mode mixte ou en mode heuristique. La valeur par défaut est « auto ». Si « Distribué » est utilisé, seule la caractérisation distribuée est utilisée et des algorithmes distribués sont choisis. Si « Nondistributed », seuls les algorithmes non distribués sont choisis. |
'Auto' 'Distribué' 'Non distribué' |
TextClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'TextClassification' (obligatoire) |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | NlpVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | NlpFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | NlpVerticalLimitSettings |
| primaryMetric | Métrique principale pour Text-Classification tâche. | 'AUCWeighted' 'Précision' 'AveragePrecisionScoreWeighted' 'NormMacroRecall' 'PrecisionScoreWeighted' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | NlpParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | NlpSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
NlpVerticalFeaturizationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| datasetLanguage | Langue du jeu de données, utile pour les données de texte. | string |
NlpFixedParameters
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| gradientAccumulationSteps | Nombre d’étapes à franchir pour accumuler des dégradés avant d’exécuter une passe vers l’arrière. | int |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | int |
| learningRateScheduler | Type de planification de taux d’apprentissage à utiliser pendant la procédure d’entraînement. | 'Constant' 'ConstantWithWarmup' 'Cosinus' 'CosineWithRestarts' 'Linéaire' 'None' 'Polynomial' |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. | int |
| trainingBatchSize | Taille de lot de la procédure d’entraînement. | int |
| validationBatchSize | Taille de lot à utiliser pendant l’évaluation. | int |
| warmupRatio | Le ratio d’échauffement, utilisé avec LrSchedulerType. | int |
| weightDecay | Dégradation du poids pour la procédure d’entraînement. | int |
NlpVerticalLimitSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’itérations AutoML simultanées. | int |
| maxNodes | Nombre maximal de nœuds à utiliser pour l’expérience. | int |
| maxTrials | Nombre d’itérations AutoML. | int |
| timeout | Délai d’expiration du travail AutoML. | string |
| trialTimeout | Délai d’expiration pour les essais hd individuels. | string |
NlpParameterSubspace
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| gradientAccumulationSteps | Nombre d’étapes à franchir pour accumuler des dégradés avant d’exécuter une passe vers l’arrière. | string |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | string |
| learningRateScheduler | Type de planification de taux d’apprentissage à utiliser pendant la procédure d’entraînement. | string |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. | string |
| trainingBatchSize | Taille de lot de la procédure d’entraînement. | string |
| validationBatchSize | Taille de lot à utiliser pendant l’évaluation. | string |
| warmupRatio | Le ratio d’échauffement, utilisé avec LrSchedulerType. | string |
| weightDecay | Dégradation du poids pour la procédure d’entraînement. | string |
NlpSweepSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| earlyTermination | Type de politique de licenciement anticipé pour le travail de balayage. | EarlyTerminationPolicy |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Type d’algorithme d’échantillonnage. | 'Bayésien' 'Grille' 'Random' (obligatoire) |
TextClassificationMultilabel
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'TextClassificationMultilabel' (obligatoire) |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | NlpVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | NlpFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | NlpVerticalLimitSettings |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | NlpParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | NlpSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
TextNer
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'TextNER' (obligatoire) |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | NlpVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | NlpFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | NlpVerticalLimitSettings |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | NlpParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | NlpSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
CommandJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'Command' (obligatoire) |
| autologgerSettings | Configuration de distribution du travail. S’il est défini, il doit s’agir de Mpi, Tensorflow, PyTorch ou null. | AutologgerSettings |
| codeId | ID de ressource ARM de la ressource de code. | string |
| command | [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. par exemple « python train.py » | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| distribution | Configuration de distribution du travail. S’il est défini, il doit s’agir de Mpi, Tensorflow, PyTorch, Ray ou null. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification Environment pour le travail. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| environmentVariables | Variables d’environnement incluses dans le travail. | CommandJobEnvironmentVariables |
| inputs | Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. | CommandJobInputs |
| limites | Limite du travail de commande. | CommandJobLimits |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | CommandJobOutputs |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | JobResourceConfiguration |
AutologgerSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlflowAutologger | [Obligatoire] Indique si la journaliseur automatique mlflow est activée. | 'Désactivé' 'Enabled' (obligatoire) |
DistributionConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | Définir le type d’objet | Mpi PyTorch Ray TensorFlow (obligatoire) |
Mpi
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | 'Mpi' (obligatoire) |
| processCountPerInstance | Nombre de processus par nœud MPI. | int |
PyTorch
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | 'PyTorch' (obligatoire) |
| processCountPerInstance | Nombre de processus par nœud. | int |
Ray
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | 'Ray' (obligatoire) |
| address | Adresse du nœud principal Ray. | string |
| dashboardPort | Port auquel lier le serveur de tableau de bord. | int |
| headNodeAdditionalArgs | Les arguments supplémentaires passés au rayon démarrent dans le nœud principal. | string |
| includeDashboard | Fournissez cet argument pour démarrer l’interface graphique graphique du tableau de bord Ray. | bool |
| port | Port du processus de rayon de tête. | int |
| workerNodeAdditionalArgs | Les arguments supplémentaires passés au ray démarrent dans le nœud Worker. | string |
TensorFlow
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | 'TensorFlow' (obligatoire) |
| parameterServerCount | Nombre de tâches de serveur de paramètres. | int |
| workerCount | Nombre de workers. S’il n’est pas spécifié, est défini par défaut sur le nombre de instance. | int |
CommandJobEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
CommandJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
JobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de l’entrée. | string |
| jobInputType | Définir le type d’objet | custom_model literal mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (obligatoire) |
CustomModelJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'custom_model' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
LiteralJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'literal' (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur littérale de l’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
TritonModelJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'triton_model' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
UriFileJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'uri_file' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
UriFolderJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'uri_folder' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
CommandJobLimits
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [Obligatoire] Type JobLimit. | 'Command' 'Balayage' (obligatoire) |
| timeout | Durée maximale d’exécution au format ISO 8601, après quoi le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes. | string |
CommandJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
ÉtiquetageJobProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| componentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant. | string |
| computeId | ID de ressource ARM de la ressource de calcul. | string |
| dataConfiguration | Configuration des données utilisées dans le travail. | ÉtiquetageDataConfiguration |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| displayName | Nom d’affichage du travail. | string |
| experimentName | Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». | string |
| identité | Configuration de l’identité. S’il est défini, il doit s’agir d’AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou null. La valeur par défaut est AmlToken si null. |
IdentityConfiguration |
| isArchived | La ressource est-elle archivée ? | bool |
| jobInstructions | Instructions d’étiquetage du travail. | LabelingJobInstructions |
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'AutoML' 'Command' 'Étiquetage' 'Pipeline' 'Spark' 'Balayage' (obligatoire) |
| labelCategories | Étiquettez les catégories du travail. | ÉtiquetageJobLabelCategories |
| étiquetageJobMediaProperties | Propriétés spécifiques au type de média dans le travail. | ÉtiquetageJobMediaProperties |
| mlAssistConfiguration | Configuration de la fonctionnalité MLAssist dans le travail. | MLAssistConfiguration |
| notificationSetting | Paramètre de notification pour le travail | NotificationSetting |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| secretsConfiguration | Configuration des secrets à rendre disponibles pendant l’exécution. | JobBaseSecretsConfiguration |
| services | Liste des points de travail. Pour les travaux locaux, un point de terminaison de travail aura une valeur de point de terminaison FileStreamObject. |
JobBaseServices |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
ÉtiquetageDataConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataId | ID de ressource de la ressource de données à effectuer l’étiquetage. | string |
| incrementalDataRefresh | Indique s’il faut activer l’actualisation incrémentielle des données. | 'Désactivé' 'Enabled' |
LabelingJobInstructions
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| URI | Lien vers une page contenant des instructions d’étiquetage détaillées pour les étiqueteurs. | string |
ÉtiquetageJobLabelCategories
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | LabelCategory | |
| {propriété personnalisée} | LabelCategory |
LabelCategory
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Classes | Dictionnaire des classes d’étiquettes dans cette catégorie. | LabelCategoryClasses |
| displayName | Nom d’affichage de la catégorie d’étiquette. | string |
| Multiselect | Indique s’il est autorisé à sélectionner plusieurs classes dans cette catégorie. | 'Désactivé' 'Enabled' |
LabelCategoryClasses
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | LabelClass |
LabelClass
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| displayName | Nom d’affichage de la classe label. | string |
| Sous-classes | Dictionnaire des sous-classes de la classe label. | LabelClassSubclasses |
LabelClassSubclasses
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | LabelClass |
LabelingJobMediaProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mediaType | Définir le type d’objet | Image Texte (obligatoire) |
ÉtiquetageJobImageProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mediaType | [Obligatoire] Type de média du travail. | 'Image' (obligatoire) |
| annotationType | Type d’annotation du travail d’étiquetage d’image. | 'BoundingBox' 'Classification' 'InstanceSegmentation' |
LabelingJobTextProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mediaType | [Obligatoire] Type de média du travail. | 'Text' (obligatoire) |
| annotationType | Type d’annotation du travail d’étiquetage de texte. | 'Classification' 'NamedEntityRecognition' |
MLAssistConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlAssist | Définir le type d’objet | Désactivé Activé (obligatoire) |
MLAssistConfigurationDisabled
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlAssist | [Obligatoire] Indique si la fonctionnalité MLAssist est activée. | 'Désactivé' (obligatoire) |
MLAssistConfigurationEnabled
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlAssist | [Obligatoire] Indique si la fonctionnalité MLAssist est activée. | 'Enabled' (obligatoire) |
| inferencingComputeBinding | [Obligatoire] Liaison de calcul AML utilisée dans l’inférence. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| trainingComputeBinding | [Obligatoire] Liaison de calcul AML utilisée dans l’entraînement. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
PipelineJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'Pipeline' (obligatoire) |
| inputs | Entrées pour le travail de pipeline. | PipelineJobInputs |
| jobs | Les travaux construisent le travail de pipeline. | PipelineJobs |
| outputs | Sorties pour le travail de pipeline | PipelineJobOutputs |
| paramètres | Paramètres de pipeline, pour des éléments tels que ContinueRunOnStepFailure, etc. | Pour Bicep, vous pouvez utiliser la fonction any(). |
| sourceJobId | ID de ressource ARM du travail source. | string |
PipelineJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
PipelineJobs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | Pour Bicep, vous pouvez utiliser la fonction any(). |
PipelineJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
SparkJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'Spark' (obligatoire) |
| archives | Archiver les fichiers utilisés dans le travail. | string[] |
| args | Arguments du travail. | string |
| codeId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la ressource de code. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| conf | Propriétés configurées par Spark. | SparkJobConf |
| entry | [Obligatoire] Entrée à exécuter au démarrage du travail. | SparkJobEntry (obligatoire) |
| environmentId | ID de ressource ARM de la spécification Environment pour le travail. | string |
| files | Fichiers utilisés dans le travail. | string[] |
| inputs | Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. | SparkJobInputs |
| jars | Fichiers jar utilisés dans le travail. | string[] |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | SparkJobOutputs |
| pyFiles | Fichiers Python utilisés dans le travail. | string[] |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | SparkResourceConfiguration |
SparkJobConf
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
SparkJobEntry
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sparkJobEntryType | Définir le type d’objet | SparkJobPythonEntry SparkJobScalaEntry (obligatoire) |
SparkJobPythonEntry
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sparkJobEntryType | [Obligatoire] Type du point d’entrée du travail. | 'SparkJobPythonEntry' (obligatoire) |
| fichier | [Obligatoire] Chemin d’accès au fichier Python relatif pour le point d’entrée du travail. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
SparkJobScalaEntry
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sparkJobEntryType | [Obligatoire] Type du point d’entrée du travail. | 'SparkJobScalaEntry' (obligatoire) |
| ClassName | [Obligatoire] Nom de la classe Scala utilisé comme point d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
SparkJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
SparkJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
SparkResourceConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| instanceType | Type facultatif de machine virtuelle utilisé comme pris en charge par la cible de calcul. | string |
| runtimeVersion | Version du runtime Spark utilisée pour le travail. | string |
SweepJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'Sweep' (obligatoire) |
| earlyTermination | Les stratégies d’arrêt anticipé permettent d’annuler les exécutions peu performantes avant qu’elles ne se terminent | EarlyTerminationPolicy |
| inputs | Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. | SweepJobInputs |
| limites | Limite du travail de balayage. | SweepJobLimits |
| objective | [Obligatoire] Objectif d’optimisation. | Objectif (obligatoire) |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | SweepJobOutputs |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Algorithme d’échantillonnage des hyperparamètres | SamplingAlgorithm (obligatoire) |
| searchSpace | [Obligatoire] Dictionnaire contenant chaque paramètre et sa distribution. La clé de dictionnaire est le nom du paramètre | Pour Bicep, vous pouvez utiliser la fonction any(). (obligatoire) |
| trial | [Obligatoire] Définition de composant d’évaluation. | TrialComponent (obligatoire) |
SweepJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
SweepJobLimits
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [Obligatoire] Type JobLimit. | 'Command' 'Balayage' (obligatoire) |
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’essais simultanés du travail de balayage. | int |
| maxTotalTrials | Nombre maximal d’essais du travail de balayage. | int |
| timeout | Durée maximale d’exécution au format ISO 8601, après quoi le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes. | string |
| trialTimeout | Valeur du délai d’attente d’essai du travail de balayage. | string |
Objectif
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| goal | [Obligatoire] Définit les objectifs de métrique pris en charge pour le réglage des hyperparamètres | 'Agrandir' 'Réduire' (obligatoire) |
| primaryMetric | [Obligatoire] Nom de la métrique à optimiser. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
SweepJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
ÉchantillonnageAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | Définir le type d’objet | Bayésien Grid Aléatoire (obligatoire) |
BayesianSamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs hyperparamètres, ainsi que les propriétés de configuration | 'Bayésian' (obligatoire) |
GridSamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs hyperparamètres, ainsi que les propriétés de configuration | 'Grid' (obligatoire) |
RandomSamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs hyperparamètres, ainsi que les propriétés de configuration | 'Random' (obligatoire) |
| logbase | Nombre positif facultatif ou e au format de chaîne à utiliser comme base pour l’échantillonnage aléatoire basé sur le journal | string |
| rule | Type spécifique d’algorithme aléatoire | 'Aléatoire' 'Sobol' |
| seed | Entier facultatif à utiliser comme seed pour la génération de nombres aléatoires | int |
TrialComponent
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| codeId | ID de ressource ARM de la ressource de code. | string |
| command | [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. par exemple « python train.py » | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| distribution | Configuration de distribution du travail. S’il est défini, il doit s’agir de Mpi, Tensorflow, PyTorch ou null. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| environmentVariables | Variables d’environnement incluses dans le travail. | TrialComponentEnvironmentVariables |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | JobResourceConfiguration |
TrialComponentEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
CreateMonitorAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | 'CreateMonitor' (obligatoire) |
| monitorDefinition | [Obligatoire] Définit le moniteur. | MonitorDefinition (obligatoire) |
MonitorDefinition
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationSetting | Paramètres de notification du moniteur. | MonitoringAlertNotificationSettingsBase |
| computeConfiguration | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la ressource de calcul sur laquelle exécuter le travail de surveillance. | MonitorComputeConfigurationBase (obligatoire) |
| monitoringTarget | ID de ressource ARM du modèle ou du déploiement ciblé par ce moniteur. | MonitoringTarget |
| signaux | [Obligatoire] Signaux à surveiller. | MonitorDefinitionSignals (obligatoire) |
MonitoringAlertNotificationSettingsBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationType | Définir le type d’objet | AzureMonitor Email (obligatoire) |
AzMonMonitoringAlertNotificationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'AzureMonitor' (obligatoire) |
EmailMonitoringAlertNotificationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'Email' (obligatoire) |
| emailNotificationSetting | Configuration pour la notification. | NotificationSetting |
MonitorComputeConfigurationBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeType | Définir le type d’objet | ServerlessSpark (obligatoire) |
MonitorServerlessSparkCompute
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'ServerlessSpark' (obligatoire) |
| computeIdentity | [Obligatoire] Schéma d’identité utilisé par les travaux Spark s’exécutant sur Spark serverless. | MonitorComputeIdentityBase (obligatoire) |
| instanceType | [Obligatoire] Type instance exécutant le travail Spark. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| runtimeVersion | [Obligatoire] Version du runtime Spark. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
MonitorComputeIdentityBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeIdentityType | Définir le type d’objet | AmlToken ManagedIdentity (obligatoire) |
AmlTokenComputeIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeIdentityType | [Obligatoire] Surveiller l’énumération du type d’identité de calcul. | 'AmlToken' (obligatoire) |
ManagedComputeIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeIdentityType | [Obligatoire] Surveiller l’énumération du type d’identité de calcul. | 'ManagedIdentity' (obligatoire) |
| identité | Identité de service managée (identités affectées par le système et/ou par l’utilisateur) | ManagedServiceIdentity |
ManagedServiceIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| type | Type d’identité de service managé (où les types SystemAssigned et UserAssigned sont autorisés). | 'None' 'SystemAssigned' 'SystemAssigned,UserAssigned' 'UserAssigned' (obligatoire) |
| userAssignedIdentities | Ensemble d’identités affectées par l’utilisateur associées à la ressource. Les clés de dictionnaire userAssignedIdentities sont des ID de ressource ARM au format : '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. Les valeurs du dictionnaire peuvent être des objets vides ({}) dans les requêtes. | UserAssignedIdentities |
UserAssignedIdentities
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | userAssignedIdentity |
userAssignedIdentity
Cet objet ne contient aucune propriété à définir pendant le déploiement. Toutes les propriétés sont ReadOnly.
MonitoringTarget
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| deploymentId | ID de ressource ARM du déploiement ciblé par ce moniteur. | string |
| modelId | ID de ressource ARM du modèle ciblé par ce moniteur. | string |
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche Machine Learning du modèle. | 'Classification' 'QuestionAnswering' 'Régression' (obligatoire) |
MonitorDefinitionSignals
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | MonitoringSignalBase |
MonitoringSignalBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Mode de notification actuel pour ce signal. | 'Désactivé' 'Enabled' |
| properties | Dictionnaire de propriétés. Les propriétés peuvent être ajoutées, mais pas supprimées ou modifiées. | MonitoringSignalBaseProperties |
| signalType | Définir le type d’objet | Personnalisée DataDrift DataQuality FeatureAttributionDrift GenerationSafetyQuality GenerationTokenStatistics ModelPerformance PredictionDrift (obligatoire) |
MonitoringSignalBaseProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
CustomMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'Custom' (obligatoire) |
| componentId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la ressource de composant utilisée pour calculer les métriques personnalisées. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| inputAssets | Surveillance des ressources à prendre en entrée. La clé est le nom du port d’entrée du composant, la valeur est la ressource de données. | CustomMonitoringSignalInputAssets |
| inputs | Paramètres de composant supplémentaires à prendre en entrée. La clé est le nom du port d’entrée du littéral du composant, la valeur est la valeur du paramètre. | CustomMonitoringSignalInputs |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | CustomMetricThreshold[] (obligatoire) |
| workspaceConnection | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | MonitoringWorkspaceConnection (obligatoire) |
CustomMonitoringSignalInputAssets
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | MonitoringInputDataBase |
MonitoringInputDataBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| colonnes | Mappage des noms de colonnes à des utilisations spéciales. | MonitoringInputDataBaseColumns |
| Datacontext | Métadonnées de contexte de la source de données. | string |
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'custom_model' 'littéral' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire) |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| inputDataType | Définir le type d’objet | Fixe Statique Fin (obligatoire) |
MonitoringInputDataBaseColumns
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
FixedInputData
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| inputDataType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'Fixed' (obligatoire) |
StaticInputData
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| inputDataType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'Static' (obligatoire) |
| preprocessingComponentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant utilisée pour prétraiter les données. | string |
| windowEnd | [Obligatoire] Date de fin de la fenêtre de données. | string (obligatoire) |
| windowStart | [Obligatoire] Date de début de la fenêtre de données. | string (obligatoire) |
TrailingInputData
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| inputDataType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'Fin' (obligatoire) |
| preprocessingComponentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant utilisée pour prétraiter les données. | string |
| windowOffset | [Obligatoire] Décalage temporel entre la fin de la fenêtre de données et l’heure d’exécution actuelle du moniteur. | string (obligatoire) |
| windowSize | [Obligatoire] Taille de la fenêtre de données de fin. | string (obligatoire) |
CustomMonitoringSignalInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
CustomMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Métrique définie par l’utilisateur à calculer. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
MonitoringThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| value | Valeur de seuil. Si la valeur est null, la valeur par défaut de l’ensemble dépend du type de métrique. | int |
MonitoringWorkspaceConnection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| environmentVariables | Propriétés d’une connexion de service d’espace de travail à stocker en tant que variables d’environnement dans les travaux envoyés. La clé est le chemin de la propriété de connexion de l’espace de travail, le nom est la clé de variable d’environnement. |
MonitoringWorkspaceConnectionEnvironmentVariables |
| secrets | Propriétés d’une connexion de service d’espace de travail à stocker en tant que secrets dans les travaux envoyés. La clé est le chemin de la propriété de connexion de l’espace de travail, le nom est la clé secrète. |
MonitoringWorkspaceConnectionSecrets |
MonitoringWorkspaceConnectionEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
MonitoringWorkspaceConnectionSecrets
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
DataDriftMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'DataDrift' (obligatoire) |
| dataSegment | Segment de données utilisé pour l’étendue d’un sous-ensemble de la population de données. | MonitoringDataSegment |
| featureDataTypeOverride | Dictionnaire qui mappe les noms de fonctionnalités à leurs types de données respectifs. | DataDriftMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride |
| features | Filtre de fonctionnalité qui identifie la fonctionnalité sur laquelle calculer la dérive. | MonitoringFeatureFilterBase |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | DataDriftMetricThresholdBase[] (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
MonitoringDataSegment
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| fonctionnalité | Fonctionnalité sur laquelle segmenter les données. | string |
| values | Filtre uniquement les valeurs spécifiées de la fonctionnalité segmentée donnée. | string[] |
DataDriftMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | 'Categorical' 'Numérique' |
MonitoringFeatureFilterBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | Définir le type d’objet | Toutes les fonctionnalités FeatureSubset TopNByAttribution (obligatoire) |
Toutes les fonctionnalités
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | [Obligatoire] Spécifie le filtre de fonctionnalité à exploiter lors de la sélection de fonctionnalités sur lesquelles calculer les métriques. | 'AllFeatures' (obligatoire) |
FeatureSubset
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | [Obligatoire] Spécifie le filtre de fonctionnalité à exploiter lors de la sélection de fonctionnalités sur lesquelles calculer les métriques. | 'FeatureSubset' (obligatoire) |
| features | [Obligatoire] Liste des fonctionnalités à inclure. | string[] (obligatoire) |
TopNFeaturesByAttribution
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | [Obligatoire] Spécifie le filtre de fonctionnalité à exploiter lors de la sélection de fonctionnalités sur lesquelles calculer les métriques. | 'TopNByAttribution' (obligatoire) |
| top | Nombre de principales fonctionnalités à inclure. | int |
DataDriftMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| dataType | Définir le type d’objet | Par catégorie Numérique (obligatoire) |
CategoricalDataDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Categorical' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de données catégorielle à calculer. | 'JensenShannonDistance' 'PearsonsChiSquaredTest' 'PopulationStabilityIndex' (obligatoire) |
NumericalDataDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Numérique' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de données numériques à calculer. | 'JensenShannonDistance' 'NormalizedWassersteinDistance' 'PopulationStabilityIndex' 'TwoSampleKolmogorovSmirnovTest' (obligatoire) |
DataQualityMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'DataQuality' (obligatoire) |
| featureDataTypeOverride | Dictionnaire qui mappe les noms de fonctionnalités à leurs types de données respectifs. | DataQualityMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride |
| features | Les caractéristiques à calculer dérivent. | MonitoringFeatureFilterBase |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | DataQualityMetricThresholdBase[] (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données produites par le service de production pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
DataQualityMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | « Catégorielle » 'Numérique' |
DataQualityMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| dataType | Définir le type d’objet | Par catégorie Numérique (obligatoire) |
CategoricalDataQualityMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Categorical' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de qualité des données catégorielles à calculer. | 'DataTypeErrorRate' 'NullValueRate' 'OutOfBoundsRate' (obligatoire) |
NumericalDataQualityMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Numérique' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de qualité des données numériques à calculer. | 'DataTypeErrorRate' 'NullValueRate' 'OutOfBoundsRate' (obligatoire) |
FeatureAttributionDriftMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'FeatureAttributionDrift' (obligatoire) |
| metricThreshold | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | FeatureAttributionMetricThreshold (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase[] (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
FeatureAttributionMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Métrique d’attribution de fonctionnalité à calculer. | 'NormalizedDiscountedCumulativeGain' (obligatoire) |
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
GenerationSafetyQualityMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'GenerationSafetyQuality' (obligatoire) |
| metricThresholds | [Obligatoire] Obtient ou définit les métriques à calculer et les seuils correspondants. | GenerationSafetyQualityMetricThreshold[] (obligatoire) |
| productionData | Obtient ou définit les données cibles pour le calcul des métriques. | MonitoringInputDataBase[] |
| samplingRate | [Obligatoire] Le taux d’échantillonnage des données cibles doit être supérieur à 0 et au maximum à 1. | int (obligatoire) |
| workspaceConnectionId | Obtient ou définit l’ID de connexion de l’espace de travail utilisé pour se connecter au point de terminaison de génération de contenu. | string |
GenerationSafetyQualityMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Obtient ou définit la métrique d’attribution de fonctionnalité à calculer. | 'AcceptableCoherenceScorePerInstance' 'AcceptableFluencyScorePerInstance' 'AcceptableGroundednessScorePerInstance' 'AcceptableRelevanceScorePerInstance' 'AcceptableSimilarityScorePerInstance' 'AggregatedCoherencePassRate' 'AggregatedFluencyPassRate' 'AggregatedGroundednessPassRate' 'AggregatedRelevancePassRate' 'AggregatedSimilarityPassRate' (obligatoire) |
| threshold | Obtient ou définit la valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. |
MonitoringThreshold |
GenerationTokenStatisticsSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'GenerationTokenStatistics' (obligatoire) |
| metricThresholds | [Obligatoire] Obtient ou définit les métriques à calculer et les seuils correspondants. | GenerationTokenStatisticsMetricThreshold[] (obligatoire) |
| productionData | Obtient ou définit les données cibles pour le calcul des métriques. | MonitoringInputDataBase |
| samplingRate | [Obligatoire] Le taux d’échantillonnage des données cibles doit être supérieur à 0 et au maximum à 1. | int (obligatoire) |
GenerationTokenStatisticsMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Obtient ou définit la métrique d’attribution de fonctionnalité à calculer. | 'TotalTokenCount' 'TotalTokenCountPerGroup' (obligatoire) |
| threshold | Obtient ou définit la valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. |
MonitoringThreshold |
ModelPerformanceSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'ModelPerformance' (obligatoire) |
| dataSegment | Segment de données. | MonitoringDataSegment |
| metricThreshold | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | ModelPerformanceMetricThresholdBase (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données produites par le service de production pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase[] (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
ModelPerformanceMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| modelType | Définir le type d’objet | Classification Régression (obligatoire) |
ClassificationModelPerformanceMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| modelType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Classification' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Performances du modèle de classification à calculer. | 'Précision' 'Précision' 'Rappel' (obligatoire) |
RegressionModelPerformanceMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| modelType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Régression' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de performances du modèle de régression à calculer. | 'MeanAbsoluteError' 'MeanSquaredError' 'RootMeanSquaredError' (obligatoire) |
PredictionDriftMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'PredictionDrift' (obligatoire) |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | PredictionDriftMetricThresholdBase[] (obligatoire) |
| modelType | [Obligatoire] Type du modèle surveillé. | 'Classification' 'Régression' (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
PredictionDriftMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| dataType | Définir le type d’objet | Par catégorie Numérique (obligatoire) |
CategoricalPredictionDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Categorical' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de prédiction catégorielle à calculer. | 'JensenShannonDistance' 'PearsonsChiSquaredTest' 'PopulationStabilityIndex' (obligatoire) |
NumericalPredictionDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Numérique' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de prédiction numérique à calculer. | 'JensenShannonDistance' 'NormalizedWassersteinDistance' 'PopulationStabilityIndex' 'TwoSampleKolmogorovSmirnovTest' (obligatoire) |
ImportDataAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | 'ImportData' (obligatoire) |
| dataImportDefinition | [Obligatoire] Définit les détails de la définition de l’action de planification. | DataImport (obligatoire) |
DataImport
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| assetName | Nom de la ressource pour le travail d’importation de données à créer | string |
| autoDeleteSetting | Spécifie le paramètre de cycle de vie de la ressource de données managées. | AutoDeleteSetting |
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données. | 'mltable' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire) |
| dataUri | [Obligatoire] URI des données. Exemple : https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2202330 |
string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| intellectualProperty | Détails de la propriété intellectuelle. Utilisé si les données sont une propriété intellectuelle. | IntellectualProperty |
| isAnonymous | Si la version du nom est générée par le système (inscription anonyme). Pour les types où Stage est défini, lorsque Stage est fourni, il est utilisé pour remplir IsAnonymous | bool |
| isArchived | La ressource est-elle archivée ? Pour les types où Stage est défini, quand Stage est fourni, il est utilisé pour remplir IsArchived | bool |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| source | Données sources de la ressource à partir de laquelle importer | DataImportSource |
| phase | Étape du cycle de vie des données affecté à cette ressource de données | string |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
IntellectualProperty
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| protectionLevel | Niveau de protection de la propriété intellectuelle. | 'All' 'None' |
| publisher | [Obligatoire] Éditeur de la propriété intellectuelle. Doit être identique au nom de l’éditeur du Registre. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
DataImportSource
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| connection | Connexion d’espace de travail pour le stockage source d’importation de données | string |
| sourceType | Définir le type d’objet | database file_system (obligatoire) |
DatabaseSource
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sourceType | [Obligatoire] Spécifie le type de données. | 'database' (obligatoire) |
| query | Instruction SQL Query pour la source de base de données d’importation de données | string |
| storedProcedure | SQL StoredProcedure sur la source de base de données d’importation de données | string |
| storedProcedureParams | Paramètres SQL StoredProcedure | DatabaseSourceStoredProcedureParamsItem[] |
| tableName | Nom de la table sur la source de base de données d’importation de données | string |
DatabaseSourceStoredProcedureParamsItem
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
FileSystemSource
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sourceType | [Obligatoire] Spécifie le type de données. | 'file_system' (obligatoire) |
| path | Chemin d’accès à la source filesystem d’importation de données | string |
EndpointScheduleAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | 'InvokeBatchEndpoint' (obligatoire) |
| endpointInvocationDefinition | [Obligatoire] Définit les détails de la définition de l’action de planification. {see href="TBD » /} |
Pour Bicep, vous pouvez utiliser la fonction any(). (obligatoire) |
TriggerBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| endTime | Spécifie l’heure de fin de la planification dans ISO 8601, mais sans décalage UTC. Consultez https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601.Le format recommenté serait « 2022-06-01T00 :00 :01 » Si elle n’est pas présente, la planification s’exécute indéfiniment |
string |
| startTime | Spécifie l’heure de début de la planification au format ISO 8601, mais sans décalage UTC. | string |
| timeZone | Spécifie le fuseau horaire dans lequel la planification s’exécute. TimeZone doit suivre le format de fuseau horaire Windows. Reportez-vous à : https://docs.microsoft.com/windows-hardware/manufacture/desktop/default-time-zones /> |
string |
| triggerType | Définir le type d’objet | Cron Périodicité (obligatoire) |
CronTrigger
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| triggerType | [Obligatoire] | 'Cron' (obligatoire) |
| expression | [Obligatoire] Spécifie l’expression cron de schedule. L’expression doit suivre le format NCronTab. |
string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
RecurrenceTrigger
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| endTime | Spécifie l’heure de fin de la planification dans ISO 8601, mais sans décalage UTC. Consultez https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601.Le format recommenté serait « 2022-06-01T00 :00 :01 » Si elle n’est pas présente, la planification s’exécute indéfiniment |
string |
| frequency | [Obligatoire] Fréquence de déclenchement de la planification. | 'Day' 'Hour' 'Minute' 'Month' 'Semaine' (obligatoire) |
| interval | [Obligatoire] Spécifie l’intervalle de planification conjointement avec la fréquence | int (obligatoire) |
| schedule | Planification de périodicité. | RecurrenceSchedule |
| startTime | Spécifie l’heure de début de la planification au format ISO 8601, mais sans décalage UTC. | string |
| timeZone | Spécifie le fuseau horaire dans lequel la planification s’exécute. TimeZone doit suivre le format de fuseau horaire Windows. Consultez : https://docs.microsoft.com/windows-hardware/manufacture/desktop/default-time-zones |
string |
| triggerType | [Obligatoire] | 'Cron' 'Périodicité' (obligatoire) |
RecurrenceSchedule
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| heures | [Obligatoire] Liste des heures pour la planification. | int[] (obligatoire) |
| minutes | [Obligatoire] Liste des minutes pour la planification. | int[] (obligatoire) |
| monthDays | Liste des jours de mois pour la planification | int[] |
| weekDays | Liste des jours pour la planification. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'Vendredi' 'Lundi' 'Samedi' 'Dimanche' 'Jeudi' 'Mardi' 'Mercredi' |
Définition de ressources de modèle ARM
Le type de ressource workspaces/schedules peut être déployé avec des opérations qui ciblent :
- Groupes de ressources - Voir commandes de déploiement de groupe de ressources
Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version d’API, consultez journal des modifications.
Format des ressources
Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules, ajoutez le code JSON suivant à votre modèle.
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules",
"apiVersion": "2023-06-01-preview",
"name": "string",
"properties": {
"action": {
"actionType": "string"
// For remaining properties, see ScheduleActionBase objects
},
"description": "string",
"displayName": "string",
"isEnabled": "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",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{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",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string"
},
"trigger": {
"endTime": "string",
"startTime": "string",
"timeZone": "string",
"triggerType": "string"
// For remaining properties, see TriggerBase objects
}
}
}
Objets ScheduleActionBase
Définissez la propriété actionType pour spécifier le type d’objet.
Pour CreateJob, utilisez :
"actionType": "CreateJob",
"jobDefinition": {
"componentId": "string",
"computeId": "string",
"description": "string",
"displayName": "string",
"experimentName": "string",
"identity": {
"identityType": "string"
// For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
},
"isArchived": "bool",
"notificationSetting": {
"emailOn": [ "string" ],
"emails": [ "string" ],
"webhooks": {
"{customized property}": {
"eventType": "string",
"webhookType": "string"
// For remaining properties, see Webhook objects
}
}
},
"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",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string"
},
"secretsConfiguration": {
"{customized property}": {
"uri": "string",
"workspaceSecretName": "string"
},
"{customized property}": {
"uri": "string",
"workspaceSecretName": "string"
}
},
"services": {
"{customized property}": {
"endpoint": "string",
"jobServiceType": "string",
"nodes": {
"nodesValueType": "string"
// For remaining properties, see Nodes objects
},
"port": "int",
"properties": {
"{customized property}": "string"
}
},
"{customized property}": {
"endpoint": "string",
"jobServiceType": "string",
"nodes": {
"nodesValueType": "string"
// For remaining properties, see Nodes objects
},
"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",
"{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
}
Pour CreateMonitor, utilisez :
"actionType": "CreateMonitor",
"monitorDefinition": {
"alertNotificationSetting": {
"alertNotificationType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringAlertNotificationSettingsBase objects
},
"computeConfiguration": {
"computeType": "string"
// For remaining properties, see MonitorComputeConfigurationBase objects
},
"monitoringTarget": {
"deploymentId": "string",
"modelId": "string",
"taskType": "string"
},
"signals": {
"{customized property}": {
"mode": "string",
"properties": {
"{customized property}": "string"
},
"signalType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringSignalBase objects
}
}
}
Pour ImportData, utilisez :
"actionType": "ImportData",
"dataImportDefinition": {
"assetName": "string",
"autoDeleteSetting": {
"condition": "string",
"value": "string"
},
"dataType": "string",
"dataUri": "string",
"description": "string",
"intellectualProperty": {
"protectionLevel": "string",
"publisher": "string"
},
"isAnonymous": "bool",
"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",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string"
},
"source": {
"connection": "string",
"sourceType": "string"
// For remaining properties, see DataImportSource objects
},
"stage": "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",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string",
"{customized property}": "string"
}
}
Pour InvokeBatchEndpoint, utilisez :
"actionType": "InvokeBatchEndpoint",
"endpointInvocationDefinition": {}
Objets JobBaseProperties
Définissez la propriété jobType pour spécifier le type d’objet.
Pour AutoML, utilisez :
"jobType": "AutoML",
"environmentId": "string",
"environmentVariables": {
"{customized property}": "string"
},
"outputs": {
"{customized property}": {
"description": "string",
"jobOutputType": "string"
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
},
"queueSettings": {
"jobTier": "string",
"priority": "int"
},
"resources": {
"dockerArgs": "string",
"instanceCount": "int",
"instanceType": "string",
"locations": [ "string" ],
"maxInstanceCount": "int",
"properties": {
"{customized property}": {},
"{customized property}": {}
},
"shmSize": "string"
},
"taskDetails": {
"logVerbosity": "string",
"targetColumnName": "string",
"trainingData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"taskType": "string"
// For remaining properties, see AutoMLVertical objects
}
Pour Command, utilisez :
"jobType": "Command",
"autologgerSettings": {
"mlflowAutologger": "string"
},
"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
}
},
"queueSettings": {
"jobTier": "string",
"priority": "int"
},
"resources": {
"dockerArgs": "string",
"instanceCount": "int",
"instanceType": "string",
"locations": [ "string" ],
"maxInstanceCount": "int",
"properties": {
"{customized property}": {},
"{customized property}": {}
},
"shmSize": "string"
}
Pour l’étiquetage, utilisez :
"jobType": "Labeling",
"dataConfiguration": {
"dataId": "string",
"incrementalDataRefresh": "string"
},
"jobInstructions": {
"uri": "string"
},
"labelCategories": {
"{customized property}": {
"classes": {
"{customized property}": {
"displayName": "string",
"subclasses": {
"{customized property}": {}
}
},
"displayName": "string",
"multiSelect": "string"
},
"{customized property}": {
"classes": {
"{customized property}": {
"displayName": "string",
"subclasses": {
"{customized property}": {}
}
},
"displayName": "string",
"multiSelect": "string"
}
},
"labelingJobMediaProperties": {
"mediaType": "string"
// For remaining properties, see LabelingJobMediaProperties objects
},
"mlAssistConfiguration": {
"mlAssist": "string"
// For remaining properties, see MLAssistConfiguration objects
}
Pour Pipeline, utilisez :
"jobType": "Pipeline",
"inputs": {
"{customized property}": {
"description": "string",
"jobInputType": "string"
// For remaining properties, see JobInput objects
}
},
"jobs": {
"{customized property}": {}
},
"outputs": {
"{customized property}": {
"description": "string",
"jobOutputType": "string"
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
},
"settings": {},
"sourceJobId": "string"
Pour Spark, utilisez :
"jobType": "Spark",
"archives": [ "string" ],
"args": "string",
"codeId": "string",
"conf": {
"{customized property}": "string"
},
"entry": {
"sparkJobEntryType": "string"
// For remaining properties, see SparkJobEntry objects
},
"environmentId": "string",
"files": [ "string" ],
"inputs": {
"{customized property}": {
"description": "string",
"jobInputType": "string"
// For remaining properties, see JobInput objects
}
},
"jars": [ "string" ],
"outputs": {
"{customized property}": {
"description": "string",
"jobOutputType": "string"
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
},
"pyFiles": [ "string" ],
"queueSettings": {
"jobTier": "string",
"priority": "int"
},
"resources": {
"instanceType": "string",
"runtimeVersion": "string"
}
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
}
},
"queueSettings": {
"jobTier": "string",
"priority": "int"
},
"samplingAlgorithm": {
"samplingAlgorithmType": "string"
// For remaining properties, see SamplingAlgorithm objects
},
"searchSpace": {},
"trial": {
"codeId": "string",
"command": "string",
"distribution": {
"distributionType": "string"
// For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
},
"environmentId": "string",
"environmentVariables": {
"{customized property}": "string"
},
"resources": {
"dockerArgs": "string",
"instanceCount": "int",
"instanceType": "string",
"locations": [ "string" ],
"maxInstanceCount": "int",
"properties": {
"{customized property}": {},
"{customized property}": {}
},
"shmSize": "string"
}
}
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 webhook
Définissez la propriété webhookType pour spécifier le type d’objet.
Pour AzureDevOps, utilisez :
"webhookType": "AzureDevOps"
Objets Nodes
Définissez la propriété nodesValueType pour spécifier le type d’objet.
Pour Tous, utilisez :
"nodesValueType": "All"
Objets JobOutput
Définissez la propriété jobOutputType pour spécifier le type d’objet.
Pour custom_model, utilisez :
"jobOutputType": "custom_model",
"assetName": "string",
"assetVersion": "string",
"autoDeleteSetting": {
"condition": "string",
"value": "string"
},
"mode": "string",
"uri": "string"
Pour mlflow_model, utilisez :
"jobOutputType": "mlflow_model",
"assetName": "string",
"assetVersion": "string",
"autoDeleteSetting": {
"condition": "string",
"value": "string"
},
"mode": "string",
"uri": "string"
Pour mltable, utilisez :
"jobOutputType": "mltable",
"assetName": "string",
"assetVersion": "string",
"autoDeleteSetting": {
"condition": "string",
"value": "string"
},
"mode": "string",
"uri": "string"
Pour triton_model, utilisez :
"jobOutputType": "triton_model",
"assetName": "string",
"assetVersion": "string",
"autoDeleteSetting": {
"condition": "string",
"value": "string"
},
"mode": "string",
"uri": "string"
Pour uri_file, utilisez :
"jobOutputType": "uri_file",
"assetName": "string",
"assetVersion": "string",
"autoDeleteSetting": {
"condition": "string",
"value": "string"
},
"mode": "string",
"uri": "string"
Pour uri_folder, utilisez :
"jobOutputType": "uri_folder",
"assetName": "string",
"assetVersion": "string",
"autoDeleteSetting": {
"condition": "string",
"value": "string"
},
"mode": "string",
"uri": "string"
Objets AutoMLVertical
Définissez la propriété taskType pour spécifier le type d’objet.
Pour Classification, utilisez :
"taskType": "Classification",
"cvSplitColumnNames": [ "string" ],
"featurizationSettings": {
"blockedTransformers": [ "string" ],
"columnNameAndTypes": {
"{customized property}": "string"
},
"datasetLanguage": "string",
"enableDnnFeaturization": "bool",
"mode": "string",
"transformerParams": {
"{customized property}": [
{
"fields": [ "string" ],
"parameters": {}
}
]
}
},
"fixedParameters": {
"booster": "string",
"boostingType": "string",
"growPolicy": "string",
"learningRate": "int",
"maxBin": "int",
"maxDepth": "int",
"maxLeaves": "int",
"minDataInLeaf": "int",
"minSplitGain": "int",
"modelName": "string",
"nEstimators": "int",
"numLeaves": "int",
"preprocessorName": "string",
"regAlpha": "int",
"regLambda": "int",
"subsample": "int",
"subsampleFreq": "int",
"treeMethod": "string",
"withMean": "bool",
"withStd": "bool"
},
"limitSettings": {
"enableEarlyTermination": "bool",
"exitScore": "int",
"maxConcurrentTrials": "int",
"maxCoresPerTrial": "int",
"maxNodes": "int",
"maxTrials": "int",
"sweepConcurrentTrials": "int",
"sweepTrials": "int",
"timeout": "string",
"trialTimeout": "string"
},
"nCrossValidations": {
"mode": "string"
// For remaining properties, see NCrossValidations objects
},
"positiveLabel": "string",
"primaryMetric": "string",
"searchSpace": [
{
"booster": "string",
"boostingType": "string",
"growPolicy": "string",
"learningRate": "string",
"maxBin": "string",
"maxDepth": "string",
"maxLeaves": "string",
"minDataInLeaf": "string",
"minSplitGain": "string",
"modelName": "string",
"nEstimators": "string",
"numLeaves": "string",
"preprocessorName": "string",
"regAlpha": "string",
"regLambda": "string",
"subsample": "string",
"subsampleFreq": "string",
"treeMethod": "string",
"withMean": "string",
"withStd": "string"
}
],
"sweepSettings": {
"earlyTermination": {
"delayEvaluation": "int",
"evaluationInterval": "int",
"policyType": "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
},
"samplingAlgorithm": "string"
},
"testData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"testDataSize": "int",
"trainingSettings": {
"allowedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
"blockedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
"enableDnnTraining": "bool",
"enableModelExplainability": "bool",
"enableOnnxCompatibleModels": "bool",
"enableStackEnsemble": "bool",
"enableVoteEnsemble": "bool",
"ensembleModelDownloadTimeout": "string",
"stackEnsembleSettings": {
"stackMetaLearnerKWargs": {},
"stackMetaLearnerTrainPercentage": "int",
"stackMetaLearnerType": "string"
},
"trainingMode": "string"
},
"validationData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"validationDataSize": "int",
"weightColumnName": "string"
Pour prévision, utilisez :
"taskType": "Forecasting",
"cvSplitColumnNames": [ "string" ],
"featurizationSettings": {
"blockedTransformers": [ "string" ],
"columnNameAndTypes": {
"{customized property}": "string"
},
"datasetLanguage": "string",
"enableDnnFeaturization": "bool",
"mode": "string",
"transformerParams": {
"{customized property}": [
{
"fields": [ "string" ],
"parameters": {}
}
]
}
},
"fixedParameters": {
"booster": "string",
"boostingType": "string",
"growPolicy": "string",
"learningRate": "int",
"maxBin": "int",
"maxDepth": "int",
"maxLeaves": "int",
"minDataInLeaf": "int",
"minSplitGain": "int",
"modelName": "string",
"nEstimators": "int",
"numLeaves": "int",
"preprocessorName": "string",
"regAlpha": "int",
"regLambda": "int",
"subsample": "int",
"subsampleFreq": "int",
"treeMethod": "string",
"withMean": "bool",
"withStd": "bool"
},
"forecastingSettings": {
"countryOrRegionForHolidays": "string",
"cvStepSize": "int",
"featureLags": "string",
"featuresUnknownAtForecastTime": [ "string" ],
"forecastHorizon": {
"mode": "string"
// For remaining properties, see ForecastHorizon objects
},
"frequency": "string",
"seasonality": {
"mode": "string"
// For remaining properties, see Seasonality objects
},
"shortSeriesHandlingConfig": "string",
"targetAggregateFunction": "string",
"targetLags": {
"mode": "string"
// For remaining properties, see TargetLags objects
},
"targetRollingWindowSize": {
"mode": "string"
// For remaining properties, see TargetRollingWindowSize objects
},
"timeColumnName": "string",
"timeSeriesIdColumnNames": [ "string" ],
"useStl": "string"
},
"limitSettings": {
"enableEarlyTermination": "bool",
"exitScore": "int",
"maxConcurrentTrials": "int",
"maxCoresPerTrial": "int",
"maxNodes": "int",
"maxTrials": "int",
"sweepConcurrentTrials": "int",
"sweepTrials": "int",
"timeout": "string",
"trialTimeout": "string"
},
"nCrossValidations": {
"mode": "string"
// For remaining properties, see NCrossValidations objects
},
"primaryMetric": "string",
"searchSpace": [
{
"booster": "string",
"boostingType": "string",
"growPolicy": "string",
"learningRate": "string",
"maxBin": "string",
"maxDepth": "string",
"maxLeaves": "string",
"minDataInLeaf": "string",
"minSplitGain": "string",
"modelName": "string",
"nEstimators": "string",
"numLeaves": "string",
"preprocessorName": "string",
"regAlpha": "string",
"regLambda": "string",
"subsample": "string",
"subsampleFreq": "string",
"treeMethod": "string",
"withMean": "string",
"withStd": "string"
}
],
"sweepSettings": {
"earlyTermination": {
"delayEvaluation": "int",
"evaluationInterval": "int",
"policyType": "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
},
"samplingAlgorithm": "string"
},
"testData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"testDataSize": "int",
"trainingSettings": {
"allowedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
"blockedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
"enableDnnTraining": "bool",
"enableModelExplainability": "bool",
"enableOnnxCompatibleModels": "bool",
"enableStackEnsemble": "bool",
"enableVoteEnsemble": "bool",
"ensembleModelDownloadTimeout": "string",
"stackEnsembleSettings": {
"stackMetaLearnerKWargs": {},
"stackMetaLearnerTrainPercentage": "int",
"stackMetaLearnerType": "string"
},
"trainingMode": "string"
},
"validationData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"validationDataSize": "int",
"weightColumnName": "string"
Pour ImageClassification, utilisez :
"taskType": "ImageClassification",
"limitSettings": {
"maxConcurrentTrials": "int",
"maxTrials": "int",
"timeout": "string"
},
"modelSettings": {
"advancedSettings": "string",
"amsGradient": "bool",
"augmentations": "string",
"beta1": "int",
"beta2": "int",
"checkpointFrequency": "int",
"checkpointModel": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"checkpointRunId": "string",
"distributed": "bool",
"earlyStopping": "bool",
"earlyStoppingDelay": "int",
"earlyStoppingPatience": "int",
"enableOnnxNormalization": "bool",
"evaluationFrequency": "int",
"gradientAccumulationStep": "int",
"layersToFreeze": "int",
"learningRate": "int",
"learningRateScheduler": "string",
"modelName": "string",
"momentum": "int",
"nesterov": "bool",
"numberOfEpochs": "int",
"numberOfWorkers": "int",
"optimizer": "string",
"randomSeed": "int",
"stepLRGamma": "int",
"stepLRStepSize": "int",
"trainingBatchSize": "int",
"trainingCropSize": "int",
"validationBatchSize": "int",
"validationCropSize": "int",
"validationResizeSize": "int",
"warmupCosineLRCycles": "int",
"warmupCosineLRWarmupEpochs": "int",
"weightDecay": "int",
"weightedLoss": "int"
},
"primaryMetric": "string",
"searchSpace": [
{
"amsGradient": "string",
"augmentations": "string",
"beta1": "string",
"beta2": "string",
"distributed": "string",
"earlyStopping": "string",
"earlyStoppingDelay": "string",
"earlyStoppingPatience": "string",
"enableOnnxNormalization": "string",
"evaluationFrequency": "string",
"gradientAccumulationStep": "string",
"layersToFreeze": "string",
"learningRate": "string",
"learningRateScheduler": "string",
"modelName": "string",
"momentum": "string",
"nesterov": "string",
"numberOfEpochs": "string",
"numberOfWorkers": "string",
"optimizer": "string",
"randomSeed": "string",
"stepLRGamma": "string",
"stepLRStepSize": "string",
"trainingBatchSize": "string",
"trainingCropSize": "string",
"validationBatchSize": "string",
"validationCropSize": "string",
"validationResizeSize": "string",
"warmupCosineLRCycles": "string",
"warmupCosineLRWarmupEpochs": "string",
"weightDecay": "string",
"weightedLoss": "string"
}
],
"sweepSettings": {
"earlyTermination": {
"delayEvaluation": "int",
"evaluationInterval": "int",
"policyType": "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
},
"samplingAlgorithm": "string"
},
"validationData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"validationDataSize": "int"
Pour ImageClassificationMultilabel, utilisez :
"taskType": "ImageClassificationMultilabel",
"limitSettings": {
"maxConcurrentTrials": "int",
"maxTrials": "int",
"timeout": "string"
},
"modelSettings": {
"advancedSettings": "string",
"amsGradient": "bool",
"augmentations": "string",
"beta1": "int",
"beta2": "int",
"checkpointFrequency": "int",
"checkpointModel": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"checkpointRunId": "string",
"distributed": "bool",
"earlyStopping": "bool",
"earlyStoppingDelay": "int",
"earlyStoppingPatience": "int",
"enableOnnxNormalization": "bool",
"evaluationFrequency": "int",
"gradientAccumulationStep": "int",
"layersToFreeze": "int",
"learningRate": "int",
"learningRateScheduler": "string",
"modelName": "string",
"momentum": "int",
"nesterov": "bool",
"numberOfEpochs": "int",
"numberOfWorkers": "int",
"optimizer": "string",
"randomSeed": "int",
"stepLRGamma": "int",
"stepLRStepSize": "int",
"trainingBatchSize": "int",
"trainingCropSize": "int",
"validationBatchSize": "int",
"validationCropSize": "int",
"validationResizeSize": "int",
"warmupCosineLRCycles": "int",
"warmupCosineLRWarmupEpochs": "int",
"weightDecay": "int",
"weightedLoss": "int"
},
"primaryMetric": "string",
"searchSpace": [
{
"amsGradient": "string",
"augmentations": "string",
"beta1": "string",
"beta2": "string",
"distributed": "string",
"earlyStopping": "string",
"earlyStoppingDelay": "string",
"earlyStoppingPatience": "string",
"enableOnnxNormalization": "string",
"evaluationFrequency": "string",
"gradientAccumulationStep": "string",
"layersToFreeze": "string",
"learningRate": "string",
"learningRateScheduler": "string",
"modelName": "string",
"momentum": "string",
"nesterov": "string",
"numberOfEpochs": "string",
"numberOfWorkers": "string",
"optimizer": "string",
"randomSeed": "string",
"stepLRGamma": "string",
"stepLRStepSize": "string",
"trainingBatchSize": "string",
"trainingCropSize": "string",
"validationBatchSize": "string",
"validationCropSize": "string",
"validationResizeSize": "string",
"warmupCosineLRCycles": "string",
"warmupCosineLRWarmupEpochs": "string",
"weightDecay": "string",
"weightedLoss": "string"
}
],
"sweepSettings": {
"earlyTermination": {
"delayEvaluation": "int",
"evaluationInterval": "int",
"policyType": "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
},
"samplingAlgorithm": "string"
},
"validationData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"validationDataSize": "int"
Pour ImageInstanceSegmentation, utilisez :
"taskType": "ImageInstanceSegmentation",
"limitSettings": {
"maxConcurrentTrials": "int",
"maxTrials": "int",
"timeout": "string"
},
"modelSettings": {
"advancedSettings": "string",
"amsGradient": "bool",
"augmentations": "string",
"beta1": "int",
"beta2": "int",
"boxDetectionsPerImage": "int",
"boxScoreThreshold": "int",
"checkpointFrequency": "int",
"checkpointModel": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"checkpointRunId": "string",
"distributed": "bool",
"earlyStopping": "bool",
"earlyStoppingDelay": "int",
"earlyStoppingPatience": "int",
"enableOnnxNormalization": "bool",
"evaluationFrequency": "int",
"gradientAccumulationStep": "int",
"imageSize": "int",
"layersToFreeze": "int",
"learningRate": "int",
"learningRateScheduler": "string",
"logTrainingMetrics": "string",
"logValidationLoss": "string",
"maxSize": "int",
"minSize": "int",
"modelName": "string",
"modelSize": "string",
"momentum": "int",
"multiScale": "bool",
"nesterov": "bool",
"nmsIouThreshold": "int",
"numberOfEpochs": "int",
"numberOfWorkers": "int",
"optimizer": "string",
"randomSeed": "int",
"stepLRGamma": "int",
"stepLRStepSize": "int",
"tileGridSize": "string",
"tileOverlapRatio": "int",
"tilePredictionsNmsThreshold": "int",
"trainingBatchSize": "int",
"validationBatchSize": "int",
"validationIouThreshold": "int",
"validationMetricType": "string",
"warmupCosineLRCycles": "int",
"warmupCosineLRWarmupEpochs": "int",
"weightDecay": "int"
},
"primaryMetric": "MeanAveragePrecision",
"searchSpace": [
{
"amsGradient": "string",
"augmentations": "string",
"beta1": "string",
"beta2": "string",
"boxDetectionsPerImage": "string",
"boxScoreThreshold": "string",
"distributed": "string",
"earlyStopping": "string",
"earlyStoppingDelay": "string",
"earlyStoppingPatience": "string",
"enableOnnxNormalization": "string",
"evaluationFrequency": "string",
"gradientAccumulationStep": "string",
"imageSize": "string",
"layersToFreeze": "string",
"learningRate": "string",
"learningRateScheduler": "string",
"maxSize": "string",
"minSize": "string",
"modelName": "string",
"modelSize": "string",
"momentum": "string",
"multiScale": "string",
"nesterov": "string",
"nmsIouThreshold": "string",
"numberOfEpochs": "string",
"numberOfWorkers": "string",
"optimizer": "string",
"randomSeed": "string",
"stepLRGamma": "string",
"stepLRStepSize": "string",
"tileGridSize": "string",
"tileOverlapRatio": "string",
"tilePredictionsNmsThreshold": "string",
"trainingBatchSize": "string",
"validationBatchSize": "string",
"validationIouThreshold": "string",
"validationMetricType": "string",
"warmupCosineLRCycles": "string",
"warmupCosineLRWarmupEpochs": "string",
"weightDecay": "string"
}
],
"sweepSettings": {
"earlyTermination": {
"delayEvaluation": "int",
"evaluationInterval": "int",
"policyType": "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
},
"samplingAlgorithm": "string"
},
"validationData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"validationDataSize": "int"
Pour ImageObjectDetection, utilisez :
"taskType": "ImageObjectDetection",
"limitSettings": {
"maxConcurrentTrials": "int",
"maxTrials": "int",
"timeout": "string"
},
"modelSettings": {
"advancedSettings": "string",
"amsGradient": "bool",
"augmentations": "string",
"beta1": "int",
"beta2": "int",
"boxDetectionsPerImage": "int",
"boxScoreThreshold": "int",
"checkpointFrequency": "int",
"checkpointModel": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"checkpointRunId": "string",
"distributed": "bool",
"earlyStopping": "bool",
"earlyStoppingDelay": "int",
"earlyStoppingPatience": "int",
"enableOnnxNormalization": "bool",
"evaluationFrequency": "int",
"gradientAccumulationStep": "int",
"imageSize": "int",
"layersToFreeze": "int",
"learningRate": "int",
"learningRateScheduler": "string",
"logTrainingMetrics": "string",
"logValidationLoss": "string",
"maxSize": "int",
"minSize": "int",
"modelName": "string",
"modelSize": "string",
"momentum": "int",
"multiScale": "bool",
"nesterov": "bool",
"nmsIouThreshold": "int",
"numberOfEpochs": "int",
"numberOfWorkers": "int",
"optimizer": "string",
"randomSeed": "int",
"stepLRGamma": "int",
"stepLRStepSize": "int",
"tileGridSize": "string",
"tileOverlapRatio": "int",
"tilePredictionsNmsThreshold": "int",
"trainingBatchSize": "int",
"validationBatchSize": "int",
"validationIouThreshold": "int",
"validationMetricType": "string",
"warmupCosineLRCycles": "int",
"warmupCosineLRWarmupEpochs": "int",
"weightDecay": "int"
},
"primaryMetric": "MeanAveragePrecision",
"searchSpace": [
{
"amsGradient": "string",
"augmentations": "string",
"beta1": "string",
"beta2": "string",
"boxDetectionsPerImage": "string",
"boxScoreThreshold": "string",
"distributed": "string",
"earlyStopping": "string",
"earlyStoppingDelay": "string",
"earlyStoppingPatience": "string",
"enableOnnxNormalization": "string",
"evaluationFrequency": "string",
"gradientAccumulationStep": "string",
"imageSize": "string",
"layersToFreeze": "string",
"learningRate": "string",
"learningRateScheduler": "string",
"maxSize": "string",
"minSize": "string",
"modelName": "string",
"modelSize": "string",
"momentum": "string",
"multiScale": "string",
"nesterov": "string",
"nmsIouThreshold": "string",
"numberOfEpochs": "string",
"numberOfWorkers": "string",
"optimizer": "string",
"randomSeed": "string",
"stepLRGamma": "string",
"stepLRStepSize": "string",
"tileGridSize": "string",
"tileOverlapRatio": "string",
"tilePredictionsNmsThreshold": "string",
"trainingBatchSize": "string",
"validationBatchSize": "string",
"validationIouThreshold": "string",
"validationMetricType": "string",
"warmupCosineLRCycles": "string",
"warmupCosineLRWarmupEpochs": "string",
"weightDecay": "string"
}
],
"sweepSettings": {
"earlyTermination": {
"delayEvaluation": "int",
"evaluationInterval": "int",
"policyType": "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
},
"samplingAlgorithm": "string"
},
"validationData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"validationDataSize": "int"
Pour Régression, utilisez :
"taskType": "Regression",
"cvSplitColumnNames": [ "string" ],
"featurizationSettings": {
"blockedTransformers": [ "string" ],
"columnNameAndTypes": {
"{customized property}": "string"
},
"datasetLanguage": "string",
"enableDnnFeaturization": "bool",
"mode": "string",
"transformerParams": {
"{customized property}": [
{
"fields": [ "string" ],
"parameters": {}
}
]
}
},
"fixedParameters": {
"booster": "string",
"boostingType": "string",
"growPolicy": "string",
"learningRate": "int",
"maxBin": "int",
"maxDepth": "int",
"maxLeaves": "int",
"minDataInLeaf": "int",
"minSplitGain": "int",
"modelName": "string",
"nEstimators": "int",
"numLeaves": "int",
"preprocessorName": "string",
"regAlpha": "int",
"regLambda": "int",
"subsample": "int",
"subsampleFreq": "int",
"treeMethod": "string",
"withMean": "bool",
"withStd": "bool"
},
"limitSettings": {
"enableEarlyTermination": "bool",
"exitScore": "int",
"maxConcurrentTrials": "int",
"maxCoresPerTrial": "int",
"maxNodes": "int",
"maxTrials": "int",
"sweepConcurrentTrials": "int",
"sweepTrials": "int",
"timeout": "string",
"trialTimeout": "string"
},
"nCrossValidations": {
"mode": "string"
// For remaining properties, see NCrossValidations objects
},
"primaryMetric": "string",
"searchSpace": [
{
"booster": "string",
"boostingType": "string",
"growPolicy": "string",
"learningRate": "string",
"maxBin": "string",
"maxDepth": "string",
"maxLeaves": "string",
"minDataInLeaf": "string",
"minSplitGain": "string",
"modelName": "string",
"nEstimators": "string",
"numLeaves": "string",
"preprocessorName": "string",
"regAlpha": "string",
"regLambda": "string",
"subsample": "string",
"subsampleFreq": "string",
"treeMethod": "string",
"withMean": "string",
"withStd": "string"
}
],
"sweepSettings": {
"earlyTermination": {
"delayEvaluation": "int",
"evaluationInterval": "int",
"policyType": "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
},
"samplingAlgorithm": "string"
},
"testData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"testDataSize": "int",
"trainingSettings": {
"allowedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
"blockedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
"enableDnnTraining": "bool",
"enableModelExplainability": "bool",
"enableOnnxCompatibleModels": "bool",
"enableStackEnsemble": "bool",
"enableVoteEnsemble": "bool",
"ensembleModelDownloadTimeout": "string",
"stackEnsembleSettings": {
"stackMetaLearnerKWargs": {},
"stackMetaLearnerTrainPercentage": "int",
"stackMetaLearnerType": "string"
},
"trainingMode": "string"
},
"validationData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
},
"validationDataSize": "int",
"weightColumnName": "string"
Pour TextClassification, utilisez :
"taskType": "TextClassification",
"featurizationSettings": {
"datasetLanguage": "string"
},
"fixedParameters": {
"gradientAccumulationSteps": "int",
"learningRate": "int",
"learningRateScheduler": "string",
"modelName": "string",
"numberOfEpochs": "int",
"trainingBatchSize": "int",
"validationBatchSize": "int",
"warmupRatio": "int",
"weightDecay": "int"
},
"limitSettings": {
"maxConcurrentTrials": "int",
"maxNodes": "int",
"maxTrials": "int",
"timeout": "string",
"trialTimeout": "string"
},
"primaryMetric": "string",
"searchSpace": [
{
"gradientAccumulationSteps": "string",
"learningRate": "string",
"learningRateScheduler": "string",
"modelName": "string",
"numberOfEpochs": "string",
"trainingBatchSize": "string",
"validationBatchSize": "string",
"warmupRatio": "string",
"weightDecay": "string"
}
],
"sweepSettings": {
"earlyTermination": {
"delayEvaluation": "int",
"evaluationInterval": "int",
"policyType": "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
},
"samplingAlgorithm": "string"
},
"validationData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
Pour TextClassificationMultilabel, utilisez :
"taskType": "TextClassificationMultilabel",
"featurizationSettings": {
"datasetLanguage": "string"
},
"fixedParameters": {
"gradientAccumulationSteps": "int",
"learningRate": "int",
"learningRateScheduler": "string",
"modelName": "string",
"numberOfEpochs": "int",
"trainingBatchSize": "int",
"validationBatchSize": "int",
"warmupRatio": "int",
"weightDecay": "int"
},
"limitSettings": {
"maxConcurrentTrials": "int",
"maxNodes": "int",
"maxTrials": "int",
"timeout": "string",
"trialTimeout": "string"
},
"searchSpace": [
{
"gradientAccumulationSteps": "string",
"learningRate": "string",
"learningRateScheduler": "string",
"modelName": "string",
"numberOfEpochs": "string",
"trainingBatchSize": "string",
"validationBatchSize": "string",
"warmupRatio": "string",
"weightDecay": "string"
}
],
"sweepSettings": {
"earlyTermination": {
"delayEvaluation": "int",
"evaluationInterval": "int",
"policyType": "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
},
"samplingAlgorithm": "string"
},
"validationData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
Pour TextNER, utilisez :
"taskType": "TextNER",
"featurizationSettings": {
"datasetLanguage": "string"
},
"fixedParameters": {
"gradientAccumulationSteps": "int",
"learningRate": "int",
"learningRateScheduler": "string",
"modelName": "string",
"numberOfEpochs": "int",
"trainingBatchSize": "int",
"validationBatchSize": "int",
"warmupRatio": "int",
"weightDecay": "int"
},
"limitSettings": {
"maxConcurrentTrials": "int",
"maxNodes": "int",
"maxTrials": "int",
"timeout": "string",
"trialTimeout": "string"
},
"searchSpace": [
{
"gradientAccumulationSteps": "string",
"learningRate": "string",
"learningRateScheduler": "string",
"modelName": "string",
"numberOfEpochs": "string",
"trainingBatchSize": "string",
"validationBatchSize": "string",
"warmupRatio": "string",
"weightDecay": "string"
}
],
"sweepSettings": {
"earlyTermination": {
"delayEvaluation": "int",
"evaluationInterval": "int",
"policyType": "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
},
"samplingAlgorithm": "string"
},
"validationData": {
"description": "string",
"jobInputType": "string",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
Objets NCrossValidations
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
"mode": "Auto"
Pour Personnalisé, utilisez :
"mode": "Custom",
"value": "int"
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 TruncationSelection, utilisez :
"policyType": "TruncationSelection",
"truncationPercentage": "int"
Objets ForecastHorizon
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
"mode": "Auto"
Pour Personnalisé, utilisez :
"mode": "Custom",
"value": "int"
Objets saisonniers
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
"mode": "Auto"
Pour Personnalisé, utilisez :
"mode": "Custom",
"value": "int"
Objets TargetLags
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
"mode": "Auto"
Pour Personnalisé, utilisez :
"mode": "Custom",
"values": [ "int" ]
Objets TargetRollingWindowSize
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
"mode": "Auto"
Pour Personnalisé, utilisez :
"mode": "Custom",
"value": "int"
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 Ray, utilisez :
"distributionType": "Ray",
"address": "string",
"dashboardPort": "int",
"headNodeAdditionalArgs": "string",
"includeDashboard": "bool",
"port": "int",
"workerNodeAdditionalArgs": "string"
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 LabelingJobMediaProperties
Définissez la propriété mediaType pour spécifier le type d’objet.
Pour Image, utilisez :
"mediaType": "Image",
"annotationType": "string"
Pour Text, utilisez :
"mediaType": "Text",
"annotationType": "string"
Objets MLAssistConfiguration
Définissez la propriété mlAssist pour spécifier le type d’objet.
Pour Désactivé, utilisez :
"mlAssist": "Disabled"
Pour Activé, utilisez :
"mlAssist": "Enabled",
"inferencingComputeBinding": "string",
"trainingComputeBinding": "string"
Objets SparkJobEntry
Définissez la propriété sparkJobEntryType pour spécifier le type d’objet.
Pour SparkJobPythonEntry, utilisez :
"sparkJobEntryType": "SparkJobPythonEntry",
"file": "string"
Pour SparkJobScalaEntry, utilisez :
"sparkJobEntryType": "SparkJobScalaEntry",
"className": "string"
Objets SamplingAlgorithm
Définissez la propriété samplingAlgorithmType pour spécifier le type d’objet.
Pour Bayésian, utilisez :
"samplingAlgorithmType": "Bayesian"
Pour Grid, utilisez :
"samplingAlgorithmType": "Grid"
Pour Random, utilisez :
"samplingAlgorithmType": "Random",
"logbase": "string",
"rule": "string",
"seed": "int"
Objets MonitoringAlertNotificationSettingsBase
Définissez la propriété alertNotificationType pour spécifier le type d’objet.
Pour AzureMonitor, utilisez :
"alertNotificationType": "AzureMonitor"
Pour Email, utilisez :
"alertNotificationType": "Email",
"emailNotificationSetting": {
"emailOn": [ "string" ],
"emails": [ "string" ],
"webhooks": {
"{customized property}": {
"eventType": "string",
"webhookType": "string"
// For remaining properties, see Webhook objects
}
}
}
Objets MonitorComputeConfigurationBase
Définissez la propriété computeType pour spécifier le type d’objet.
Pour ServerlessSpark, utilisez :
"computeType": "ServerlessSpark",
"computeIdentity": {
"computeIdentityType": "string"
// For remaining properties, see MonitorComputeIdentityBase objects
},
"instanceType": "string",
"runtimeVersion": "string"
Objets MonitorComputeIdentityBase
Définissez la propriété computeIdentityType pour spécifier le type d’objet.
Pour AmlToken, utilisez :
"computeIdentityType": "AmlToken"
Pour ManagedIdentity, utilisez :
"computeIdentityType": "ManagedIdentity",
"identity": {
"type": "string",
"userAssignedIdentities": {
"{customized property}": {}
}
}
Objets MonitoringSignalBase
Définissez la propriété signalType pour spécifier le type d’objet.
Pour Personnalisé, utilisez :
"signalType": "Custom",
"componentId": "string",
"inputAssets": {
"{customized property}": {
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
},
"inputs": {
"{customized property}": {
"description": "string",
"jobInputType": "string"
// For remaining properties, see JobInput objects
}
},
"metricThresholds": [
{
"metric": "string",
"threshold": {
"value": "int"
}
}
],
"workspaceConnection": {
"environmentVariables": {
"{customized property}": "string"
},
"secrets": {
"{customized property}": "string"
}
}
Pour DataDrift, utilisez :
"signalType": "DataDrift",
"dataSegment": {
"feature": "string",
"values": [ "string" ]
},
"featureDataTypeOverride": {
"{customized property}": "string"
},
"features": {
"filterType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringFeatureFilterBase objects
},
"metricThresholds": [
{
"threshold": {
"value": "int"
},
"dataType": "string"
// For remaining properties, see DataDriftMetricThresholdBase objects
}
],
"productionData": {
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
},
"referenceData": {
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour DataQuality, utilisez :
"signalType": "DataQuality",
"featureDataTypeOverride": {
"{customized property}": "string"
},
"features": {
"filterType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringFeatureFilterBase objects
},
"metricThresholds": [
{
"threshold": {
"value": "int"
},
"dataType": "string"
// For remaining properties, see DataQualityMetricThresholdBase objects
}
],
"productionData": {
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
},
"referenceData": {
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour FeatureAttributionDrift, utilisez :
"signalType": "FeatureAttributionDrift",
"metricThreshold": {
"metric": "NormalizedDiscountedCumulativeGain",
"threshold": {
"value": "int"
}
},
"productionData": [
{
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
],
"referenceData": {
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour GenerationSafetyQuality, utilisez :
"signalType": "GenerationSafetyQuality",
"metricThresholds": [
{
"metric": "string",
"threshold": {
"value": "int"
}
}
],
"productionData": [
{
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
],
"samplingRate": "int",
"workspaceConnectionId": "string"
Pour GenerationTokenStatistics, utilisez :
"signalType": "GenerationTokenStatistics",
"metricThresholds": [
{
"metric": "string",
"threshold": {
"value": "int"
}
}
],
"productionData": {
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
},
"samplingRate": "int"
Pour ModelPerformance, utilisez :
"signalType": "ModelPerformance",
"dataSegment": {
"feature": "string",
"values": [ "string" ]
},
"metricThreshold": {
"threshold": {
"value": "int"
},
"modelType": "string"
// For remaining properties, see ModelPerformanceMetricThresholdBase objects
},
"productionData": [
{
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
],
"referenceData": {
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour PredictionDrift, utilisez :
"signalType": "PredictionDrift",
"metricThresholds": [
{
"threshold": {
"value": "int"
},
"dataType": "string"
// For remaining properties, see PredictionDriftMetricThresholdBase objects
}
],
"modelType": "string",
"productionData": {
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
},
"referenceData": {
"columns": {
"{customized property}": "string"
},
"dataContext": "string",
"jobInputType": "string",
"uri": "string",
"inputDataType": "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Objets MonitoringInputDataBase
Définissez la propriété inputDataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Résolu, utilisez :
"inputDataType": "Fixed"
Pour Statique, utilisez :
"inputDataType": "Static",
"preprocessingComponentId": "string",
"windowEnd": "string",
"windowStart": "string"
Pour La fin, utilisez :
"inputDataType": "Trailing",
"preprocessingComponentId": "string",
"windowOffset": "string",
"windowSize": "string"
Objets MonitoringFeatureFilterBase
Définissez la propriété filterType pour spécifier le type d’objet.
Pour AllFeatures, utilisez :
"filterType": "AllFeatures"
Pour FeatureSubset, utilisez :
"filterType": "FeatureSubset",
"features": [ "string" ]
Pour TopNByAttribution, utilisez :
"filterType": "TopNByAttribution",
"top": "int"
Objets DataDriftMetricThresholdBase
Définissez la propriété dataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Categorical, utilisez :
"dataType": "Categorical",
"metric": "string"
Pour Numérique, utilisez :
"dataType": "Numerical",
"metric": "string"
Objets DataQualityMetricThresholdBase
Définissez la propriété dataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Categorical, utilisez :
"dataType": "Categorical",
"metric": "string"
Pour Numérique, utilisez :
"dataType": "Numerical",
"metric": "string"
Objets ModelPerformanceMetricThresholdBase
Définissez la propriété modelType pour spécifier le type d’objet.
Pour Classification, utilisez :
"modelType": "Classification",
"metric": "string"
Pour Régression, utilisez :
"modelType": "Regression",
"metric": "string"
Objets PredictionDriftMetricThresholdBase
Définissez la propriété dataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Categorical, utilisez :
"dataType": "Categorical",
"metric": "string"
Pour Numérique, utilisez :
"dataType": "Numerical",
"metric": "string"
Objets DataImportSource
Définissez la propriété sourceType pour spécifier le type d’objet.
Pour la base de données, utilisez :
"sourceType": "database",
"query": "string",
"storedProcedure": "string",
"storedProcedureParams": [
{
"{customized property}": "string"
}
],
"tableName": "string"
Pour file_system, utilisez :
"sourceType": "file_system",
"path": "string"
Objets TriggerBase
Définissez la propriété triggerType pour spécifier le type d’objet.
Pour Cron, utilisez :
"triggerType": "Cron",
"expression": "string"
Pour Périodicité, utilisez :
"triggerType": "Recurrence",
"frequency": "string",
"interval": "int",
"schedule": {
"hours": [ "int" ],
"minutes": [ "int" ],
"monthDays": [ "int" ],
"weekDays": [ "string" ]
}
Valeurs de propriétés
espaces de travail/planifications
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| type | Type de ressource | « Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules » |
| apiVersion | Version de l’API de ressource | « 2023-06-01-preview » |
| name | Nom de la ressource Découvrez comment définir des noms et des types pour des ressources enfants dans des modèles ARM JSON. |
chaîne (obligatoire) |
| properties | [Obligatoire] Attributs supplémentaires de l’entité. | ScheduleProperties (obligatoire) |
ScheduleProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| action | [Obligatoire] Spécifie l’action de la planification | ScheduleActionBase (obligatoire) |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| displayName | Nom d’affichage de la planification. | string |
| isEnabled | La planification est-elle activée ? | bool |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
| déclencheur | [Obligatoire] Spécifie les détails du déclencheur | TriggerBase (obligatoire) |
ScheduleActionBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | Définir le type d’objet | CreateJob CreateMonitor ImportData InvokeBatchEndpoint (obligatoire) |
JobScheduleAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | 'CreateJob' (obligatoire) |
| jobDefinition | [Obligatoire] Définit les détails de la définition de l’action de planification. | JobBaseProperties (obligatoire) |
JobBaseProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| componentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant. | string |
| computeId | ID de ressource ARM de la ressource de calcul. | string |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| displayName | Nom d’affichage du travail. | string |
| experimentName | Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». | string |
| identité | Configuration de l’identité. S’il est défini, il doit s’agir d’AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou null. La valeur par défaut est AmlToken si null. |
IdentityConfiguration |
| isArchived | La ressource est-elle archivée ? | bool |
| notificationSetting | Paramètre de notification pour le travail | NotificationSetting |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| secretsConfiguration | Configuration des secrets à rendre disponibles pendant l’exécution. | JobBaseSecretsConfiguration |
| services | Liste des points de travail. Pour les travaux locaux, un point de terminaison de travail aura une valeur de point de terminaison FileStreamObject. |
JobBaseServices |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
| jobType | Définir le type d’objet | AutoML Commande Étiquetage Pipeline Spark Balayage (obligatoire) |
IdentityConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | Définir le type d’objet | AMLToken Managé UserIdentity (obligatoire) |
AmlToken
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. | 'AMLToken' (obligatoire) |
ManagedIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. | 'Managed' (obligatoire) |
| clientId | Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID client. Pour l’affectation par le système, ne définissez pas ce champ. | string Contraintes : Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| objectId | Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID d’objet. Pour l’affectation par le système, ne définissez pas ce champ. | string Contraintes : Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| resourceId | Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par l’ID de ressource ARM. Pour les personnes affectées par le système, ne définissez pas ce champ. | string |
UserIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. | 'UserIdentity' (obligatoire) |
NotificationSetting
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| emailOn | Envoyer une notification par e-mail à l’utilisateur sur le type de notification spécifié | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'JobCancelled' 'JobCompleted' 'JobFailed' |
| emails | Il s’agit de la liste des destinataires de l’e-mail qui a une limite de 499 caractères dans le nombre total de concat avec séparateur de virgules | string[] |
| webhooks | Envoyer un rappel de webhook à un service. La clé est un nom fourni par l’utilisateur pour le webhook. | NotificationSettingWebhooks |
NotificationSettingWebhooks
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | Webhook |
webhook
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| eventType | Envoyer un rappel sur un événement de notification spécifié | string |
| webhookType | Définir le type d’objet | AzureDevOps (obligatoire) |
AzureDevOpsWebhook
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| webhookType | [Obligatoire] Spécifie le type de service à envoyer un rappel | « AzureDevOps » (obligatoire) |
ResourceBaseProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string |
JobBaseSecretsConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | SecretConfiguration | |
| {propriété personnalisée} | SecretConfiguration |
SecretConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| URI | URI de secret. Exemple d’URI : https://myvault.vault.azure.net/secrets/mysecretname/secretversion |
string |
| workspaceSecretName | Nom du secret dans le coffre de clés de l’espace de travail. | string |
JobBaseServices
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobService | |
| {propriété personnalisée} | JobService |
JobService
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| endpoint | URL du point de terminaison. | string |
| jobServiceType | Type de point de terminaison. | string |
| nœuds | Nœuds sur lesquels l’utilisateur souhaite démarrer le service. Si Nœuds n’est pas défini ou défini sur null, le service est démarré uniquement sur le nœud leader. |
Nœuds |
| port | Port pour le point de terminaison défini par l’utilisateur. | int |
| properties | Propriétés supplémentaires à définir sur le point de terminaison. | JobServiceProperties |
Nœuds
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| nodesValueType | Définir le type d’objet | Tout (obligatoire) |
AllNodes
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| nodesValueType | [Obligatoire] Type de la valeur Nœuds | 'All' (obligatoire) |
JobServiceProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
AutoMLJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'AutoML' (obligatoire) |
| environmentId | ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. Il s’agit d’une valeur facultative à fournir, si elle n’est pas fournie, AutoML utilise par défaut la version de l’environnement autoML organisé de production lors de l’exécution du travail. |
string |
| environmentVariables | Variables d’environnement incluses dans le travail. | AutoMLJobEnvironmentVariables |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | AutoMLJobOutputs |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | JobResourceConfiguration |
| taskDetails | [Obligatoire] Cela représente un scénario qui peut être l’un des tables/NLP/image | AutoMLVertical (obligatoire) |
AutoMLJobEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
AutoMLJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
JobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de la sortie. | string |
| jobOutputType | Définir le type d’objet | custom_model mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (obligatoire) |
CustomModelJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'custom_model' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Charger' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
AutoDeleteSetting
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| condition | Quand case activée si une ressource a expiré | 'CreatedGreaterThan' 'LastAccessedGreaterThan' |
| value | Valeur de la condition d’expiration. | string |
MLFlowModelJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'mlflow_model' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Charger' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
MLTableJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'mltable' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Charger' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
TritonModelJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'triton_model' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Upload' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
UriFileJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'uri_file' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Upload' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
UriFolderJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'uri_folder' (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | 'Direct' 'ReadWriteMount' 'Upload' |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
QueueSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobTier | Contrôle le niveau du travail de calcul | 'De base' 'Null' 'Premium' 'Spot' 'Standard' |
| priority | Contrôle la priorité du travail sur un calcul. | int |
JobResourceConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dockerArgs | Arguments supplémentaires à transmettre à la commande run de Docker. Cela remplacerait tous les paramètres qui ont déjà été définis par le système ou dans cette section. Ce paramètre est uniquement pris en charge pour les types de calcul Azure ML. | string |
| instanceCount | Nombre facultatif d’instances ou de nœuds utilisés par la cible de calcul. | int |
| instanceType | Type de machine virtuelle facultatif utilisé comme pris en charge par la cible de calcul. | string |
| locations | Emplacements où le travail peut s’exécuter. | string[] |
| maxInstanceCount | Nombre maximal autorisé facultatif d’instances ou de nœuds à utiliser par la cible de calcul. Pour une utilisation avec l’entraînement élastique, actuellement pris en charge par le type de distribution PyTorch uniquement. |
int |
| properties | Sac de propriétés supplémentaires. | ResourceConfigurationProperties |
| shmSize | Taille du bloc de mémoire partagée du conteneur Docker. Cela doit être au format (nombre)(unité) où nombre doit être supérieur à 0 et l’unité peut être un de b(octets), k(kilooctets), m(mégaoctets) ou g(gigaoctets). | string Contraintes : Modèle = \d+[bBkKmMgG] |
ResourceConfigurationProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | ||
| {propriété personnalisée} |
AutoMLVertical
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| logVerbosity | Détail du journal pour le travail. | 'Critique' 'Déboguer' 'Erreur' 'Info' 'NotSet' 'Avertissement' |
| targetColumnName | Nom de la colonne cible : il s’agit de la colonne de valeurs de prédiction. Également appelé nom de colonne d’étiquette dans le contexte des tâches de classification. |
string |
| trainingData | [Obligatoire] Entrée de données d’entraînement. | MLTableJobInput (obligatoire) |
| taskType | Définir le type d’objet | Classification Prévisions ImageClassification ImageClassificationMultilabel ImageInstanceSegmentation ImageObjectDetection Régression TextClassification TextClassificationMultilabel TextNER (obligatoire) |
MLTableJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de l’entrée. | string |
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'custom_model' 'literal' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
classification ;
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'Classification' (obligatoire) |
| cvSplitColumnNames | Colonnes à utiliser pour les données CVSplit. | string[] |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | TableVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | TableFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | TableVerticalLimitSettings |
| nCrossValidations | Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
NCrossValidations |
| positiveLabel | Étiquette positive pour le calcul des métriques binaires. | string |
| primaryMetric | Métrique principale pour la tâche. | 'AUCWeighted' 'Précision' 'AveragePrecisionScoreWeighted' 'NormMacroRecall' 'PrecisionScoreWeighted' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | TableParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | TableSweepSettings |
| testData | Entrée de données de test. | MLTableJobInput |
| testDataSize | Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| trainingSettings | Entrées pour la phase d’apprentissage d’un travail AutoML. | ClassificationTrainingSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| weightColumnName | Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence. | string |
TableVerticalFeaturizationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| blockedTransformers | Ces transformateurs ne doivent pas être utilisés dans la caractérisation. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'CatTargetEncoder' 'CountVectorizer' 'HashOneHotEncoder' 'LabelEncoder' 'NaiveBayes' 'OneHotEncoder' 'TextTargetEncoder' 'TfIdf' 'WoETargetEncoder' 'WordEmbedding' |
| columnNameAndTypes | Dictionnaire du nom de la colonne et de son type (int, float, string, datetime, etc.). | TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes |
| datasetLanguage | Langue du jeu de données, utile pour les données de texte. | string |
| enableDnnFeaturization | Détermine s’il faut utiliser des caractérisations basées sur Dnn pour la caractérisation des données. | bool |
| mode | Mode de caractérisation : l’utilisateur peut conserver le mode « Auto » par défaut et AutoML s’occupe de la transformation nécessaire des données dans la phase de caractérisation. Si « Off » est sélectionné, aucune caractérisation n’est effectuée. Si « Personnalisé » est sélectionné, l’utilisateur peut spécifier des entrées supplémentaires pour personnaliser la façon dont la caractérisation est effectuée. |
'Auto' 'Personnalisé' 'Off' |
| transformerParams | L’utilisateur peut spécifier des transformateurs supplémentaires à utiliser, ainsi que les colonnes auxquelles il serait appliqué et les paramètres du constructeur de transformateur. | TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams |
TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | ColumnTransformer[] |
ColumnTransformer
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| fields | Champs auxquels appliquer la logique du transformateur. | string[] |
| parameters | Différentes propriétés à passer au transformateur. L’entrée attendue est un dictionnaire de paires clé/valeur au format JSON. |
TableFixedParameters
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Booster | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour XGBoost. | string |
| boostingType | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour LightGBM. | string |
| growPolicy | Spécifiez la stratégie de croissance, qui contrôle la façon dont les nouveaux nœuds sont ajoutés à l’arborescence. | string |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | int |
| maxBin | Spécifiez le Nombre maximal de compartiments discrets à compartimenter les fonctionnalités continues . | int |
| maxDepth | Spécifiez la profondeur maximale pour limiter explicitement la profondeur de l’arborescence. | int |
| maxLeaves | Spécifiez le nombre maximal de feuilles pour limiter explicitement les feuilles d’arborescence. | int |
| minDataInLeaf | Nombre minimal de données par feuille. | int |
| minSplitGain | Réduction minimale des pertes requise pour effectuer une partition supplémentaire sur un nœud feuille de l’arborescence. | int |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| nEstimators | Spécifiez le nombre d’arborescences (ou d’arrondis) dans un modèle. | int |
| numLeaves | Spécifiez le nombre de feuilles. | int |
| preprocessorName | Nom du préprocesseur à utiliser. | string |
| regAlpha | Terme de régularisation L1 sur les pondérations. | int |
| regLambda | Terme de régularisation L2 sur les pondérations. | int |
| subsample | Ratio de sous-échantillonnage des instance d’entraînement. | int |
| subsampleFreq | Fréquence du sous-échantillon. | int |
| treeMethod | Spécifiez la méthode d’arborescence. | string |
| withMean | Si la valeur est true, centrez avant de mettre à l’échelle les données avec StandardScalar. | bool |
| withStd | Si la valeur est true, la mise à l’échelle des données avec la variance d’unité avec StandardScalar. | bool |
TableVerticalLimitSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| enableEarlyTermination | Activer l’arrêt anticipé, détermine si AutoMLJob se termine tôt si le score n’est pas amélioré dans les 20 dernières itérations. | bool |
| exitScore | Score de sortie pour le travail AutoML. | int |
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’itérations simultanées. | int |
| maxCoresPerTrial | Nombre maximal de cœurs par itération. | int |
| maxNodes | Nombre maximal de nœuds à utiliser pour l’expérience. | int |
| maxTrials | Nombre d’itérations. | int |
| sweepConcurrentTrials | Nombre d’exécutions de balayage simultanées que l’utilisateur souhaite déclencher. | int |
| sweepTrials | Nombre d’exécutions de balayage que l’utilisateur souhaite déclencher. | int |
| timeout | Délai d’expiration du travail AutoML. | string |
| trialTimeout | Délai d’expiration de l’itération. | string |
NCrossValidations
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoNCrossValidations
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode pour déterminer les validations N-Cross. | 'Auto' (obligatoire) |
CustomNCrossValidations
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode pour déterminer les validations N-Cross. | 'Custom' (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur des validations N-croisées. | int (obligatoire) |
TableParameterSubspace
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Booster | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour XGBoost. | string |
| boostingType | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour LightGBM. | string |
| growPolicy | Spécifiez la stratégie de croissance, qui contrôle la façon dont les nouveaux nœuds sont ajoutés à l’arborescence. | string |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | string |
| maxBin | Spécifiez le Nombre maximal de compartiments discrets à compartimenter les fonctionnalités continues . | string |
| maxDepth | Spécifiez la profondeur maximale pour limiter explicitement la profondeur de l’arborescence. | string |
| maxLeaves | Spécifiez le nombre maximal de feuilles pour limiter explicitement les feuilles d’arborescence. | string |
| minDataInLeaf | Nombre minimal de données par feuille. | string |
| minSplitGain | Réduction minimale des pertes requise pour effectuer une partition supplémentaire sur un nœud feuille de l’arborescence. | string |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| nEstimators | Spécifiez le nombre d’arborescences (ou d’arrondis) dans un modèle. | string |
| numLeaves | Spécifiez le nombre de feuilles. | string |
| preprocessorName | Nom du préprocesseur à utiliser. | string |
| regAlpha | Terme de régularisation L1 sur les pondérations. | string |
| regLambda | Terme de régularisation L2 sur les pondérations. | string |
| subsample | Ratio de sous-échantillonnage des instance d’entraînement. | string |
| subsampleFreq | Fréquence du sous-échantillon | string |
| treeMethod | Spécifiez la méthode d’arborescence. | string |
| withMean | Si la valeur est true, centrez avant de mettre à l’échelle les données avec StandardScalar. | string |
| withStd | Si la valeur est true, la mise à l’échelle des données avec la variance d’unité avec StandardScalar. | string |
TableSweepSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| earlyTermination | Type de stratégie d’arrêt anticipé pour le travail de balayage. | EarlyTerminationPolicy |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Type d’algorithme d’échantillonnage. | 'Bayésien' 'Grille' 'Random' (obligatoire) |
EarlyTerminationPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| delayEvaluation | Nombre d’intervalles par lesquels retarder la première évaluation. | int |
| evaluationInterval | Intervalle (nombre d’exécutions) entre les évaluations de stratégie. | int |
| policyType | Définir le type d’objet | Bandit MedianStopping TroncationSelection (obligatoire) |
BanditPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| policyType | [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie | 'Bandit' (obligatoire) |
| slackAmount | Distance absolue autorisée par rapport à l’exécution la plus performante. | int |
| slackFactor | Ratio de la distance autorisée par rapport à l’exécution la plus performante. | int |
MedianStoppingPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| policyType | [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie | 'MedianStopping' (obligatoire) |
TruncationSelectionPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| policyType | [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie | 'TroncationSelection' (obligatoire) |
| troncationPercentage | Pourcentage d’exécutions à annuler à chaque intervalle d’évaluation. | int |
ClassificationTrainingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| allowedTrainingAlgorithms | Modèles autorisés pour la tâche de classification. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'BernoulliNaiveBayes' 'DecisionTree' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LightGBM' 'LinearSVM' 'LogisticRegression' 'MultinomialNaiveBayes' 'RandomForest' 'SGD' 'SVM' 'XGBoostClassifier' |
| blockedTrainingAlgorithms | Modèles bloqués pour la tâche de classification. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'BernoulliNaiveBayes' 'DecisionTree' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LightGBM' 'LinearSVM' 'LogisticRegression' 'MultinomialNaiveBayes' 'RandomForest' 'SGD' 'SVM' 'XGBoostClassifier' |
| enableDnnTraining | Activez la recommandation des modèles DNN. | bool |
| enableModelExplainability | Indicateur pour activer l’explicabilité sur le meilleur modèle. | bool |
| enableOnnxCompatibleModels | Indicateur d’activation des modèles compatibles onnx. | bool |
| enableStackEnsemble | Activez l’exécution de l’ensemble de piles. | bool |
| enableVoteEnsemble | Activez l’exécution d’ensemble de votes. | bool |
| ensembleModelDownloadTimeout | Pendant la génération de modèles VotingEnsemble et StackEnsemble, plusieurs modèles ajustés des exécutions enfants précédentes sont téléchargés. Si plus de temps est nécessaire, configurez ce paramètre avec une valeur supérieure à 300 secondes. |
string |
| stackEnsembleSettings | Paramètres d’ensemble de pile pour l’exécution de l’ensemble de piles. | StackEnsembleSettings |
| trainingMode | Mode TrainingMode : définir sur « auto » équivaut à le définir sur « non distribué » pour l’instant, mais à l’avenir peut entraîner une sélection en mode mixte ou en mode heuristique. La valeur par défaut est « auto ». Si « Distribué » est utilisé, seule la caractérisation distribuée est utilisée et des algorithmes distribués sont choisis. Si « Nondistributed », seuls les algorithmes non distribués sont choisis. |
'Auto' 'Distribué' 'Non distribué' |
StackEnsembleSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| stackMetaLearnerKWargs | Paramètres facultatifs à passer à l’initialiseur du méta-apprenant. | |
| stackMetaLearnerTrainPercentage | Spécifie la proportion du jeu d’entraînement (lors du choix du type d’entraînement et de validation) à réserver pour l’apprentissage du méta-apprenant. La valeur par défaut est 0,2. | int |
| stackMetaLearnerType | Le méta-apprenant est un modèle entraîné sur la sortie des modèles hétérogènes individuels. | 'ElasticNet' 'ElasticNetCV' 'LightGBMClassifier' 'LightGBMRegressor' 'LinearRegression' 'LogisticRegression' 'LogisticRegressionCV' 'None' |
Prévisions
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'Prévision' (obligatoire) |
| cvSplitColumnNames | Colonnes à utiliser pour les données CVSplit. | string[] |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | TableVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | TableFixedParameters |
| forecastingSettings | Prévision des entrées spécifiques à la tâche. | ForecastingSettings |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | TableVerticalLimitSettings |
| nCrossValidations | Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
NCrossValidations |
| primaryMetric | Métrique principale pour la tâche de prévision. | 'NormalizedMeanAbsoluteError' 'NormalizedRootMeanSquaredError' 'R2Score' 'SpearmanCorrelation' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | TableParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | TableSweepSettings |
| testData | Entrée de données de test. | MLTableJobInput |
| testDataSize | Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| trainingSettings | Entrées pour la phase d’apprentissage d’un travail AutoML. | ForecastingTrainingSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| weightColumnName | Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence. | string |
ForecastingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| countryOrRegionForHolidays | Pays ou région pour les jours fériés pour les tâches de prévision. Il doit s’agir des codes de pays/région à deux lettres au format ISO 3166, par exemple, « US » ou « GB ». |
string |
| cvStepSize | Nombre de périodes entre l’heure d’origine d’un pli cv et le pli suivant. For par exemple, si CVStepSize = 3 pour les données quotidiennes, l’heure d’origine de chaque pli seraà trois jours d’intervalle. |
int |
| featureLags | Indicateur permettant de générer des retards pour les fonctionnalités numériques avec « auto » ou null. | 'Auto' 'None' |
| featuresUnknownAtForecastTime | Colonnes de fonctionnalité disponibles pour l’entraînement, mais inconnues au moment de la prévision/inférence. Si features_unknown_at_forecast_time n’est pas défini, il est supposé que toutes les colonnes de caractéristiques du jeu de données sont connues au moment de l’inférence. |
string[] |
| forecastHorizon | Horizon maximal de prévision souhaité en unités de fréquence de série chronologique. | ForecastHorizon |
| frequency | Lors d'une prévision, ce paramètre représente la période pour laquelle la prévision est souhaitée, par exemple tous les jours, toutes les semaines, tous les ans, etc. La fréquence de prévision correspond à la fréquence du jeu de données par défaut. | string |
| Saisonnalité | Définissez le caractère saisonnier de la série chronologique sous la forme d’un entier multiple de la fréquence de la série. Si la saisonnalité est définie sur « auto », elle est déduite. |
Caractère saisonnier |
| shortSeriesHandlingConfig | Paramètre définissant la manière dont AutoML doit gérer les séries chronologiques courtes. | 'Auto' 'Drop' 'None' 'Pad' |
| targetAggregateFunction | Fonction à utiliser pour agréger la colonne cible de la série chronologique de façon à ce qu’elle soit conforme à une fréquence spécifiée par l’utilisateur. Si targetAggregateFunction est défini, c’est-à-dire pas « None », mais que le paramètre freq n’est pas défini, l’erreur est déclenchée. Les fonctions d’agrégation cibles possibles sont les suivantes : « sum », « max », « min » et « mean ». |
'Max' 'Mean' 'Min' 'None' 'Sum' |
| targetLags | Nombre de périodes passées à décaler par rapport à la colonne cible. | TargetLags |
| targetRollingWindowSize | Nombre de périodes passées utilisées pour créer une moyenne de fenêtres dynamiques de la colonne cible. | TargetRollingWindowSize |
| timeColumnName | Nom de la colonne de temps. Ce paramètre est obligatoire pendant la prévision pour spécifier la colonne datetime dans les données d’entrée utilisées afin de générer la série chronologique et de déduire sa fréquence. | string |
| timeSeriesIdColumnNames | Noms des colonnes utilisées pour regrouper une série chronologique. Permet de créer plusieurs séries. Si le grain n’est pas défini, le jeu de données est considéré être une série chronologique. Ce paramètre est utilisé avec les tâches de type prévision. |
string[] |
| useStl | Configurez la décomposition STL de la colonne cible de série chronologique. | 'None' 'Saison' 'SeasonTrend' |
ForecastHorizon
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoForecastHorizon
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définissez le mode de sélection de valeur de l’horizon de prévision. | 'Auto' (obligatoire) |
CustomForecastHorizon
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définissez le mode de sélection de valeur de l’horizon de prévision. | 'Custom' (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur de l’horizon de prévision. | int (obligatoire) |
Caractère saisonnier
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoSeasonality
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de saisonnalité. | 'Auto' (obligatoire) |
CustomSeasonality
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de saisonnalité. | 'Custom' (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur de caractère saisonnier. | int (obligatoire) |
TargetLags
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoTargetLags
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définir le mode de décalage cible - Auto/Custom | 'Auto' (obligatoire) |
CustomTargetLags
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définir le mode de décalage cible - Auto/Custom | 'Custom' (obligatoire) |
| values | [Obligatoire] Définissez des valeurs de décalage cible. | int[] (obligatoire) |
TargetRollingWindowSize
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoTargetRollingWindowSize
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de détection TargetRollingWindowSiz. | 'Auto' (obligatoire) |
CustomTargetRollingWindowSize
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de détection TargetRollingWindowSiz. | 'Custom' (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur TargetRollingWindowSize. | int (obligatoire) |
ForecastingTrainingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| allowedTrainingAlgorithms | Modèles autorisés pour la tâche de prévision. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'Arimax' 'AutoArima' 'Moyenne' 'DecisionTree' 'ElasticNet' 'ExponentialSmoothing' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LassoLars' 'LightGBM' Naïve 'Prophète' 'RandomForest' 'SGD' 'SeasonalAverage' 'SeasonalNaive' 'TCNForecaster' 'XGBoostRegressor' |
| blockedTrainingAlgorithms | Modèles bloqués pour la tâche de prévision. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'Arimax' 'AutoArima' 'Moyenne' 'DecisionTree' 'ElasticNet' 'ExponentialSmoothing' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LassoLars' 'LightGBM' Naïve 'Prophète' 'RandomForest' 'SGD' 'SeasonalAverage' 'SeasonalNaive' 'TCNForecaster' 'XGBoostRegressor' |
| enableDnnTraining | Activer la recommandation des modèles DNN. | bool |
| enableModelExplainability | Indicateur pour activer l’explicabilité sur le meilleur modèle. | bool |
| enableOnnxCompatibleModels | Indicateur pour l’activation des modèles compatibles onnx. | bool |
| enableStackEnsemble | Activez l’exécution de l’ensemble de piles. | bool |
| enableVoteEnsemble | Activez l’exécution des ensembles de votes. | bool |
| ensembleModelDownloadTimeout | Pendant la génération de modèles VotingEnsemble et StackEnsemble, plusieurs modèles ajustés des exécutions enfants précédentes sont téléchargés. Si plus de temps est nécessaire, configurez ce paramètre avec une valeur supérieure à 300 secondes. |
string |
| stackEnsembleSettings | Paramètres d’ensemble de pile pour l’exécution de l’ensemble de piles. | StackEnsembleSettings |
| trainingMode | Mode TrainingMode : définir sur « auto » équivaut à le définir sur « non distribué » pour l’instant, mais à l’avenir peut entraîner une sélection en mode mixte ou en mode heuristique. La valeur par défaut est « auto ». Si « Distribué » est utilisé, seule la caractérisation distribuée est utilisée et des algorithmes distribués sont choisis. Si « Nondistributed », seuls les algorithmes non distribués sont choisis. |
'Auto' 'Distribué' 'Non distribué' |
ImageClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'ImageClassification' (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Limitez les paramètres du travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsClassification |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | 'AUCWeighted' 'Précision' 'AveragePrecisionScoreWeighted' 'NormMacroRecall' 'PrecisionScoreWeighted' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsClassification[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage de modèle et aux hyperparamètres. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
ImageLimitSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’itérations AutoML simultanées. | int |
| maxTrials | Nombre maximal d’itérations AutoML. | int |
| timeout | Délai d’expiration du travail AutoML. | string |
ImageModelSettingsClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| advancedSettings | Paramètres pour les scénarios avancés. | string |
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | bool |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| checkpointFrequency | Fréquence de stockage des points de contrôle du modèle. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| checkpointModel | Modèle de point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | MLFlowModelJobInput |
| checkpointRunId | ID d’une exécution précédente qui a un point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement distribué. | bool |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | bool |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales fait l’objet d’un suivi pour un arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | bool |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie exécuter un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, passer 2 comme valeur pour « seresnext » signifie gel des couches 0 et 1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
int |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « step ». | 'None' 'Étape' 'WarmupCosine' |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| momentum | Valeur de l’impulsion lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | bool |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | int |
| optimizer | Type d’optimiseur. | 'Adam' 'Adamw' 'None' 'Sgd' |
| randomSeed | Graines aléatoires à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | int |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « étape ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| trainingCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationResizeSize | Taille d’image à laquelle redimensionner avant le rognage du jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle de cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques de préchauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| weightDecay | Valeur de la décroissance de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | int |
| weightedLoss | Perte pondérée. Les valeurs acceptées sont 0 pour aucune perte pondérée. 1 pour la perte de poids avec sqrt. (class_weights). 2 pour une perte de poids avec class_weights. Doit être 0 ou 1 ou 2. |
int |
MLFlowModelJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de l’entrée. | string |
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'custom_model' 'littéral' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
ImageModelDistributionSettingsClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | string |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement du répartiteur. | string |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | string |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales est suivi pour l’arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | string |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie l’exécution d’un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, le passage de 2 comme valeur pour 'seresnext' signifie figer layer0 et layer1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « étape ». | string |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| momentum | Valeur de momentum lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | string |
| optimizer | Type d’optimiseur. Doit être « sgd », « adam » ou « adamw ». | string |
| randomSeed | Valeur de départ aléatoire à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | string |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « étape ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| trainingCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationResizeSize | Taille d’image à laquelle redimensionner avant le rognage du jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle de cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques de préchauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| weightDecay | Valeur de la décroissance de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | string |
| weightedLoss | Perte pondérée. Les valeurs acceptées sont 0 pour aucune perte pondérée. 1 pour la perte de poids avec sqrt. (class_weights). 2 pour une perte de poids avec class_weights. Doit être 0 ou 1 ou 2. |
string |
ImageSweepSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| earlyTermination | Type de stratégie d’arrêt anticipé. | EarlyTerminationPolicy |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Type des algorithmes d’échantillonnage des hyperparamètres. | « Bayésien » 'Grid' 'Random' (obligatoire) |
ImageClassificationMultilabel
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'ImageClassificationMultilabel' (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Limitez les paramètres du travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsClassification |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | 'AUCWeighted' 'Précision' 'AveragePrecisionScoreWeighted' 'IOU' 'NormMacroRecall' 'PrecisionScoreWeighted' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsClassification[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage de modèle et aux hyperparamètres. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
ImageInstanceSegmentation
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'ImageInstanceSegmentation' (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Limitez les paramètres du travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsObjectDetection |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | 'MeanAveragePrecision' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage de modèle et aux hyperparamètres. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
ImageModelSettingsObjectDetection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| advancedSettings | Paramètres pour les scénarios avancés. | string |
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | bool |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| boxDetectionsPerImage | Nombre maximal de détections par image, pour toutes les classes. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| boxScoreThreshold | Pendant l’inférence, retourne uniquement les propositions dont le score de classification est supérieur à BoxScoreThreshold. Doit être un float dans la plage[0, 1]. |
int |
| checkpointFrequency | Fréquence de stockage des points de contrôle du modèle. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| checkpointModel | Modèle de point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | MLFlowModelJobInput |
| checkpointRunId | ID d’une exécution précédente qui a un point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement distribué. | bool |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | bool |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales fait l’objet d’un suivi pour un arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | bool |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie exécuter un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| imageSize | Taille d’image pour l’entraînement et la validation. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : La série d’entraînement peut entrer dans CUDA OOM si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, passer 2 comme valeur pour « seresnext » signifie gel des couches 0 et 1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
int |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « step ». | 'None' 'Étape' 'WarmupCosine' |
| logTrainingMetrics | Activez les métriques d’apprentissage du calcul et de la journalisation. | 'Désactiver' 'Activer' |
| logValidationLoss | Activez l’informatique et la perte de validation de journalisation. | 'Désactiver' 'Activer' |
| Maxsize | Taille maximale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| minSize | Taille minimale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| modelSize | Taille du modèle. Doit être « small », « medium », « large » ou « xlarge ». Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille du modèle est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
'ExtraLarge' 'Large' 'Medium' 'None' 'Small' |
| momentum | Valeur de momentum lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| Multi-échelle | Activez l’image à plusieurs échelles en faisant varier la taille de l’image de +/- 50 %. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la mémoire du GPU est insuffisante. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
bool |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | bool |
| nmsIouThreshold | Seuil d’IOU utilisé lors de l’inférence dans le post-traitement NMS. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | int |
| optimizer | Type d’optimiseur. | 'Adam' 'Adamw' 'None' 'Sgd' |
| randomSeed | Valeur de départ aléatoire à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | int |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « étape ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| tileGridSize | Taille de la grille à utiliser pour la mise en mosaïque de chaque image. Remarque : TileGridSize ne doit pas être Aucun pour activer la logique de détection d’objets de petite taille. Chaîne contenant deux entiers au format mxn. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| tileOverlapRatio | Ratio de chevauchement entre les mosaïques adjacentes dans chaque dimension. Doit être float dans la plage [0, 1). Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| tilePredictionsNmsThreshold | Seuil IOU à utiliser pour effectuer une suppression non maximale tout en fusionnant les prédictions des mosaïques et de l’image. Utilisé dans la validation/l’inférence. Doit être float dans la plage [0, 1]. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationIouThreshold | Seuil d’IOU à utiliser lors du calcul de la métrique de validation. Doit être float dans la plage [0, 1]. | int |
| validationMetricType | Méthode de calcul de métrique à utiliser pour les métriques de validation. | 'Coco' 'CocoVoc' 'None' 'Voc' |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle de cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques de préchauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| weightDecay | Valeur de la décroissance de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | int |
ImageModelDistributionSettingsObjectDetection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | string |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| boxDetectionsPerImage | Nombre maximal de détections par image, pour toutes les classes. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| boxScoreThreshold | Pendant l’inférence, retourne uniquement les propositions dont le score de classification est supérieur à BoxScoreThreshold. Doit être un float dans la plage[0, 1]. |
string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement du répartiteur. | string |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | string |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales est suivi pour l’arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | string |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie l’exécution d’un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| imageSize | Taille d’image pour l’entraînement et la validation. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut être intégrée à CUDA OOM si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, le passage de 2 comme valeur pour 'seresnext' signifie figer layer0 et layer1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « étape ». | string |
| Maxsize | Taille maximale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| minSize | Taille minimale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| modelSize | Taille du modèle. Doit être « small », « medium », « large » ou « xlarge ». Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille du modèle est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| momentum | Valeur de l’impulsion lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| Multi-échelle | Activez l’image à plusieurs échelles en variant la taille de l’image de +/- 50 %. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la mémoire du GPU est insuffisante. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | string |
| nmsIouThreshold | Seuil d’IOU utilisé pendant l’inférence dans le post-traitement NMS. Doit être float dans la plage [0, 1]. | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | string |
| optimizer | Type d’optimiseur. Doit être « sgd », « adam » ou « adamw ». | string |
| randomSeed | Graines aléatoires à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | string |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| tileGridSize | Taille de la grille à utiliser pour la mise en mosaïque de chaque image. Remarque : TileGridSize ne doit pas être Aucun pour activer la logique de détection des petits objets. Chaîne contenant deux entiers au format mxn. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| tileOverlapRatio | Ratio de chevauchement entre les mosaïques adjacentes dans chaque dimension. Doit être float dans la plage [0, 1). Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| tilePredictionsNmsThreshold | Seuil IOU à utiliser pour effectuer une suppression non maximale tout en fusionnant les prédictions des mosaïques et de l’image. Utilisé dans la validation/l’inférence. Doit être float dans la plage [0, 1]. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». NMS : suppression non maximale |
string |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationIouThreshold | Seuil d’IOU à utiliser lors du calcul de la métrique de validation. Doit être float dans la plage [0, 1]. | string |
| validationMetricType | Méthode de calcul de métrique à utiliser pour les métriques de validation. Doit être « none », « coco », « voc » ou « coco_voc ». | string |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques d’échauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| weightDecay | Valeur de la décomposition de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | string |
ImageObjectDetection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'ImageObjectDetection' (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Paramètres de limite pour le travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsObjectDetection |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | 'MeanAveragePrecision' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage du modèle et à l’hyperparamètre. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
régression ;
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'Régression' (obligatoire) |
| cvSplitColumnNames | Colonnes à utiliser pour les données CVSplit. | string[] |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | TableVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | TableFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | TableVerticalLimitSettings |
| nCrossValidations | Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
NCrossValidations |
| primaryMetric | Métrique principale pour la tâche de régression. | 'NormalizedMeanAbsoluteError' 'NormalizedRootMeanSquaredError' 'R2Score' 'SpearmanCorrelation' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | TableParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | TableSweepSettings |
| testData | Entrée de données de test. | MLTableJobInput |
| testDataSize | Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| trainingSettings | Entrées pour la phase d’entraînement d’un travail AutoML. | RégressionTrainingSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| weightColumnName | Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence. | string |
RégressionTrainingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| allowedTrainingAlgorithms | Modèles autorisés pour la tâche de régression. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'DecisionTree' 'ElasticNet' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LassoLars' 'LightGBM' 'RandomForest' 'SGD' 'XGBoostRegressor' |
| blockedTrainingAlgorithms | Modèles bloqués pour la tâche de régression. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'DecisionTree' 'ElasticNet' 'ExtremeRandomTrees' 'GradientBoosting' 'KNN' 'LassoLars' 'LightGBM' 'RandomForest' 'SGD' 'XGBoostRegressor' |
| enableDnnTraining | Activez la recommandation des modèles DNN. | bool |
| enableModelExplainability | Indicateur pour activer l’explicabilité sur le meilleur modèle. | bool |
| enableOnnxCompatibleModels | Indicateur d’activation des modèles compatibles onnx. | bool |
| enableStackEnsemble | Activez l’exécution de l’ensemble de piles. | bool |
| enableVoteEnsemble | Activez l’exécution d’ensemble de votes. | bool |
| ensembleModelDownloadTimeout | Pendant la génération de modèles VotingEnsemble et StackEnsemble, plusieurs modèles ajustés des exécutions enfants précédentes sont téléchargés. Si plus de temps est nécessaire, configurez ce paramètre avec une valeur supérieure à 300 secondes. |
string |
| stackEnsembleSettings | Paramètres d’ensemble de pile pour l’exécution de l’ensemble de piles. | StackEnsembleSettings |
| trainingMode | Mode TrainingMode : définir sur « auto » équivaut à le définir sur « non distribué » pour l’instant, mais à l’avenir peut entraîner une sélection du mode mixte ou basé sur l’heuristique. La valeur par défaut est « auto ». Si « Distribué », seule la caractérisation distribuée est utilisée et les algorithmes distribués sont choisis. Si « Non distribué », seuls les algorithmes non distribués sont choisis. |
'Auto' 'Distribué' 'Non distribué' |
TextClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'TextClassification' (obligatoire) |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | NlpVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | NlpFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | NlpVerticalLimitSettings |
| primaryMetric | Métrique principale pour Text-Classification tâche. | 'AUCWeighted' 'Précision' 'AveragePrecisionScoreWeighted' 'NormMacroRecall' 'PrecisionScoreWeighted' |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | NlpParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | NlpSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
NlpVerticalFeaturizationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| datasetLanguage | Langage du jeu de données, utile pour les données de texte. | string |
NlpFixedParameters
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| gradientAccumulationSteps | Nombre d’étapes à effectuer pour accumuler des dégradés avant d’exécuter une passe arrière. | int |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | int |
| learningRateScheduler | Type de planification de taux d’apprentissage à utiliser pendant la procédure d’entraînement. | 'Constante' 'ConstantWithWarmup' 'Cosinus' 'CosineWithRestarts' 'Linéaire' 'None' 'Polynomial' |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. | int |
| trainingBatchSize | Taille de lot de la procédure d’entraînement. | int |
| validationBatchSize | Taille de lot à utiliser pendant l’évaluation. | int |
| warmupRatio | Le ratio d’échauffement, utilisé avec LrSchedulerType. | int |
| weightDecay | Dégradation du poids pour la procédure d’entraînement. | int |
NlpVerticalLimitSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’itérations AutoML simultanées. | int |
| maxNodes | Nombre maximal de nœuds à utiliser pour l’expérience. | int |
| maxTrials | Nombre d’itérations AutoML. | int |
| timeout | Délai d’expiration du travail AutoML. | string |
| trialTimeout | Délai d’expiration pour les essais hd individuels. | string |
NlpParameterSubspace
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| gradientAccumulationSteps | Nombre d’étapes à franchir pour accumuler des dégradés avant d’exécuter une passe vers l’arrière. | string |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | string |
| learningRateScheduler | Type de planification de taux d’apprentissage à utiliser pendant la procédure d’entraînement. | string |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. | string |
| trainingBatchSize | Taille de lot de la procédure d’entraînement. | string |
| validationBatchSize | Taille de lot à utiliser pendant l’évaluation. | string |
| warmupRatio | Le ratio d’échauffement, utilisé avec LrSchedulerType. | string |
| weightDecay | Dégradation du poids pour la procédure d’entraînement. | string |
NlpSweepSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| earlyTermination | Type de stratégie d’arrêt anticipé pour le travail de balayage. | EarlyTerminationPolicy |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Type d’algorithme d’échantillonnage. | « Bayésien » 'Grid' 'Random' (obligatoire) |
TextClassificationMultilabel
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'TextClassificationMultilabel' (obligatoire) |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | NlpVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | NlpFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | NlpVerticalLimitSettings |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | NlpParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | NlpSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
TextNer
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | 'TextNER' (obligatoire) |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | NlpVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | NlpFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | NlpVerticalLimitSettings |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | NlpParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | NlpSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
CommandJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'Command' (obligatoire) |
| autologgerSettings | Configuration de distribution du travail. S’il est défini, il doit s’agir de Mpi, Tensorflow, PyTorch ou null. | AutologgerSettings |
| codeId | ID de ressource ARM de la ressource de code. | string |
| command | [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. par exemple « python train.py » | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| distribution | Configuration de distribution du travail. S’il est défini, il doit s’agir de Mpi, Tensorflow, PyTorch, Ray ou null. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| environmentVariables | Variables d’environnement incluses dans le travail. | CommandJobEnvironmentVariables |
| inputs | Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. | CommandJobInputs |
| limites | Limite du travail de commande. | CommandJobLimits |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | CommandJobOutputs |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | JobResourceConfiguration |
AutologgerSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlflowAutologger | [Obligatoire] Indique si la journaliseur automatique mlflow est activée. | 'Désactivé' 'Enabled' (obligatoire) |
DistributionConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | Définir le type d’objet | Mpi PyTorch Ray TensorFlow (obligatoire) |
Mpi
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | 'Mpi' (obligatoire) |
| processCountPerInstance | Nombre de processus par nœud MPI. | int |
PyTorch
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | 'PyTorch' (obligatoire) |
| processCountPerInstance | Nombre de processus par nœud. | int |
Ray
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | 'Ray' (obligatoire) |
| address | Adresse du nœud principal Ray. | string |
| dashboardPort | Port auquel lier le serveur de tableau de bord. | int |
| headNodeAdditionalArgs | Les arguments supplémentaires passés au rayon démarrent dans le nœud principal. | string |
| includeDashboard | Fournissez cet argument pour démarrer l’interface graphique graphique du tableau de bord Ray. | bool |
| port | Port du processus de rayon de tête. | int |
| workerNodeAdditionalArgs | Les arguments supplémentaires passés au ray démarrent dans le nœud Worker. | string |
TensorFlow
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | 'TensorFlow' (obligatoire) |
| parameterServerCount | Nombre de tâches de serveur de paramètres. | int |
| workerCount | Nombre de workers. S’il n’est pas spécifié, est défini par défaut sur le nombre de instance. | int |
CommandJobEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
CommandJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
JobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de l’entrée. | string |
| jobInputType | Définir le type d’objet | custom_model literal mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (obligatoire) |
CustomModelJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'custom_model' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
LiteralJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'literal' (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur littérale de l’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
TritonModelJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'triton_model' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
UriFileJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'uri_file' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
UriFolderJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'uri_folder' (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | 'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
CommandJobLimits
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [Obligatoire] Type JobLimit. | 'Command' 'Balayage' (obligatoire) |
| timeout | Durée maximale d’exécution au format ISO 8601, après quoi le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes. | string |
CommandJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
ÉtiquetageJobProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| componentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant. | string |
| computeId | ID de ressource ARM de la ressource de calcul. | string |
| dataConfiguration | Configuration des données utilisées dans le travail. | LabelingDataConfiguration |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| displayName | Nom d’affichage du travail. | string |
| experimentName | Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». | string |
| identité | Configuration de l’identité. S’il est défini, il doit s’agir d’AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou null. La valeur par défaut est AmlToken si null. |
IdentityConfiguration |
| isArchived | La ressource est-elle archivée ? | bool |
| jobInstructions | Instructions d’étiquetage du travail. | LabelingJobInstructions |
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'AutoML' 'Command' 'Étiquetage' 'Pipeline' 'Spark' 'Sweep' (obligatoire) |
| labelCategories | Étiqueter les catégories du travail. | ÉtiquetageJobLabelCategories |
| étiquetageJobMediaProperties | Propriétés spécifiques au type de média dans le travail. | LabelingJobMediaProperties |
| mlAssistConfiguration | Configuration de la fonctionnalité MLAssist dans le travail. | MLAssistConfiguration |
| notificationSetting | Paramètre de notification pour le travail | NotificationSetting |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| secretsConfiguration | Configuration des secrets à rendre disponibles pendant l’exécution. | JobBaseSecretsConfiguration |
| services | Liste des jobEndpoints. Pour les travaux locaux, un point de terminaison de travail aura une valeur de point de terminaison FileStreamObject. |
JobBaseServices |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
LabelingDataConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataId | ID de ressource de la ressource de données à effectuer l’étiquetage. | string |
| incrementalDataRefresh | Indique s’il faut activer l’actualisation incrémentielle des données. | 'Désactivé' 'Enabled' |
LabelingJobInstructions
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| URI | Lien vers une page contenant des instructions d’étiquetage détaillées pour les étiqueteurs. | string |
ÉtiquetageJobLabelCategories
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | LabelCategory | |
| {propriété personnalisée} | LabelCategory |
LabelCategory
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Classes | Dictionnaire des classes d’étiquettes dans cette catégorie. | LabelCategoryClasses |
| displayName | Nom d’affichage de la catégorie d’étiquette. | string |
| Multiselect | Indique s’il est autorisé à sélectionner plusieurs classes dans cette catégorie. | 'Désactivé' 'Enabled' |
LabelCategoryClasses
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | LabelClass |
LabelClass
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| displayName | Nom d’affichage de la classe label. | string |
| Sous-classes | Dictionnaire des sous-classes de la classe label. | LabelClassSubclasses |
LabelClassSubclasses
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | LabelClass |
ÉtiquetageJobMediaProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mediaType | Définir le type d’objet | Image Texte (obligatoire) |
ÉtiquetageJobImageProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mediaType | [Obligatoire] Type de média du travail. | 'Image' (obligatoire) |
| annotationType | Type d’annotation du travail d’étiquetage d’image. | 'BoundingBox' 'Classification' 'InstanceSegmentation' |
ÉtiquetageJobTextProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mediaType | [Obligatoire] Type de média du travail. | 'Text' (obligatoire) |
| annotationType | Type d’annotation du travail d’étiquetage de texte. | 'Classification' 'NamedEntityRecognition' |
MLAssistConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlAssist | Définir le type d’objet | Désactivé Activé (obligatoire) |
MLAssistConfigurationDisabled
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlAssist | [Obligatoire] Indique si la fonctionnalité MLAssist est activée. | 'Désactivé' (obligatoire) |
MLAssistConfigurationEnabled
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlAssist | [Obligatoire] Indique si la fonctionnalité MLAssist est activée. | 'Enabled' (obligatoire) |
| inferencingComputeBinding | [Obligatoire] Liaison de calcul AML utilisée dans l’inférence. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| trainingComputeBinding | [Obligatoire] Liaison de calcul AML utilisée dans l’entraînement. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
PipelineJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'Pipeline' (obligatoire) |
| inputs | Entrées pour le travail de pipeline. | PipelineJobInputs |
| jobs | Les travaux construisent le travail de pipeline. | PipelineJobs |
| outputs | Sorties pour le travail de pipeline | PipelineJobOutputs |
| paramètres | Paramètres de pipeline, pour des éléments tels que ContinueRunOnStepFailure, etc. | |
| sourceJobId | ID de ressource ARM du travail source. | string |
PipelineJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
PipelineJobs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} |
PipelineJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
SparkJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'Spark' (obligatoire) |
| archives | Archiver les fichiers utilisés dans le travail. | string[] |
| args | Arguments du travail. | string |
| codeId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la ressource de code. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| conf | Propriétés configurées par Spark. | SparkJobConf |
| entry | [Obligatoire] Entrée à exécuter au démarrage du travail. | SparkJobEntry (obligatoire) |
| environmentId | ID de ressource ARM de la spécification Environment pour le travail. | string |
| files | Fichiers utilisés dans le travail. | string[] |
| inputs | Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. | SparkJobInputs |
| jars | Fichiers jar utilisés dans le travail. | string[] |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | SparkJobOutputs |
| pyFiles | Fichiers Python utilisés dans le travail. | string[] |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | SparkResourceConfiguration |
SparkJobConf
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
SparkJobEntry
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sparkJobEntryType | Définir le type d’objet | SparkJobPythonEntry SparkJobScalaEntry (obligatoire) |
SparkJobPythonEntry
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sparkJobEntryType | [Obligatoire] Type du point d’entrée du travail. | 'SparkJobPythonEntry' (obligatoire) |
| fichier | [Obligatoire] Chemin du fichier Python relatif pour le point d’entrée du travail. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
SparkJobScalaEntry
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sparkJobEntryType | [Obligatoire] Type du point d’entrée du travail. | 'SparkJobScalaEntry' (obligatoire) |
| ClassName | [Obligatoire] Nom de la classe Scala utilisé comme point d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
SparkJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
SparkJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
SparkResourceConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| instanceType | Type facultatif de machine virtuelle utilisé comme pris en charge par la cible de calcul. | string |
| runtimeVersion | Version du runtime Spark utilisée pour le travail. | string |
SweepJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'Sweep' (obligatoire) |
| earlyTermination | Les stratégies d’arrêt anticipé permettent d’annuler les exécutions peu performantes avant qu’elles ne se terminent | EarlyTerminationPolicy |
| inputs | Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. | SweepJobInputs |
| limites | Limite du travail de balayage. | SweepJobLimits |
| objective | [Obligatoire] Objectif d’optimisation. | Objectif (obligatoire) |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | SweepJobOutputs |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Algorithme d’échantillonnage des hyperparamètres | SamplingAlgorithm (obligatoire) |
| searchSpace | [Obligatoire] Dictionnaire contenant chaque paramètre et sa distribution. La clé de dictionnaire est le nom du paramètre | |
| trial | [Obligatoire] Définition du composant d’essai. | TrialComponent (obligatoire) |
SweepJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
SweepJobLimits
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [Obligatoire] Type JobLimit. | 'Command' 'Sweep' (obligatoire) |
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’essais simultanés du travail de balayage. | int |
| maxTotalTrials | Nombre maximal d’essais du travail de balayage. | int |
| timeout | 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. | string |
| trialTimeout | Valeur du délai d’expiration du travail de balayage d’essai. | string |
Objectif
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| goal | [Obligatoire] Définit les objectifs de métriques pris en charge pour le réglage des hyperparamètres | 'Agrandir' 'Réduire' (obligatoire) |
| primaryMetric | [Obligatoire] Nom de la métrique à optimiser. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
SweepJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
SamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | Définir le type d’objet | Bayésien Grid Aléatoire (obligatoire) |
BayesianSamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration | 'Bayésian' (obligatoire) |
GridSamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration | 'Grid' (obligatoire) |
RandomSamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration | 'Random' (obligatoire) |
| logbase | Nombre positif facultatif ou e au format chaîne à utiliser comme base pour l’échantillonnage aléatoire basé sur le journal | string |
| rule | Type spécifique d’algorithme aléatoire | 'Random' 'Sobol' |
| seed | Entier facultatif à utiliser comme valeur initiale pour la génération de nombres aléatoires | int |
TrialComponent
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| codeId | ID de ressource ARM de la ressource de code. | string |
| command | [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. par exemple « python train.py » | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| distribution | Configuration de distribution du travail. S’il est défini, il doit s’agir de Mpi, Tensorflow, PyTorch ou null. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| environmentVariables | Variables d’environnement incluses dans le travail. | TrialComponentEnvironmentVariables |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | JobResourceConfiguration |
TrialComponentEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
CreateMonitorAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | 'CreateMonitor' (obligatoire) |
| monitorDefinition | [Obligatoire] Définit le moniteur. | MonitorDefinition (obligatoire) |
MonitorDefinition
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationSetting | Paramètres de notification du moniteur. | MonitoringAlertNotificationSettingsBase |
| computeConfiguration | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la ressource de calcul sur laquelle exécuter le travail de surveillance. | MonitorComputeConfigurationBase (obligatoire) |
| monitoringTarget | ID de ressource ARM du modèle ou du déploiement ciblé par ce moniteur. | MonitoringTarget |
| signaux | [Obligatoire] Signaux à surveiller. | MonitorDefinitionSignals (obligatoire) |
MonitoringAlertNotificationSettingsBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationType | Définir le type d’objet | AzureMonitor Email (obligatoire) |
AzMonMonitoringAlertNotificationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'AzureMonitor' (obligatoire) |
EmailMonitoringAlertNotificationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'Email' (obligatoire) |
| emailNotificationSetting | Configuration pour la notification. | NotificationSetting |
MonitorComputeConfigurationBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeType | Définir le type d’objet | ServerlessSpark (obligatoire) |
MonitorServerlessSparkCompute
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'ServerlessSpark' (obligatoire) |
| computeIdentity | [Obligatoire] Schéma d’identité utilisé par les travaux Spark s’exécutant sur Spark serverless. | MonitorComputeIdentityBase (obligatoire) |
| instanceType | [Obligatoire] Type instance exécutant le travail Spark. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| runtimeVersion | [Obligatoire] Version du runtime Spark. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
MonitorComputeIdentityBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeIdentityType | Définir le type d’objet | AmlToken ManagedIdentity (obligatoire) |
AmlTokenComputeIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeIdentityType | [Obligatoire] Surveiller l’énumération du type d’identité de calcul. | 'AmlToken' (obligatoire) |
ManagedComputeIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeIdentityType | [Obligatoire] Surveiller l’énumération du type d’identité de calcul. | 'ManagedIdentity' (obligatoire) |
| identité | Identité de service managée (identités attribuées par le système et/ou attribuées par l’utilisateur) | ManagedServiceIdentity |
ManagedServiceIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| type | Type d’identité de service managé (où les types SystemAssigned et UserAssigned sont autorisés). | 'None' 'SystemAssigned' 'SystemAssigned,UserAssigned' 'UserAssigned' (obligatoire) |
| userAssignedIdentities | Ensemble d’identités affectées par l’utilisateur associées à la ressource. Les clés de dictionnaire userAssignedIdentities seront des ID de ressource ARM au format « /subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. Les valeurs du dictionnaire peuvent être des objets vides ({}) dans les requêtes. | UserAssignedIdentities |
UserAssignedIdentities
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | userAssignedIdentity |
userAssignedIdentity
Cet objet ne contient aucune propriété à définir pendant le déploiement. Toutes les propriétés sont ReadOnly.
MonitoringTarget
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| deploymentId | ID de ressource ARM du déploiement ciblé par ce moniteur. | string |
| modelId | ID de ressource ARM du modèle ciblé par ce moniteur. | string |
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche Machine Learning du modèle. | 'Classification' 'QuestionAnswering' 'Régression' (obligatoire) |
MonitorDefinitionSignals
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | MonitoringSignalBase |
MonitoringSignalBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Mode de notification actuel pour ce signal. | 'Désactivé' 'Enabled' |
| properties | Dictionnaire de propriétés. Les propriétés peuvent être ajoutées, mais pas supprimées ou modifiées. | MonitoringSignalBaseProperties |
| signalType | Définir le type d’objet | Personnalisée DataDrift DataQuality FeatureAttributionDrift GenerationSafetyQuality GénérationTokenStatistics ModelPerformance PredictionDrift (obligatoire) |
MonitoringSignalBaseProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
CustomMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'Custom' (obligatoire) |
| componentId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la ressource de composant utilisée pour calculer les métriques personnalisées. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| inputAssets | Surveillance des ressources à prendre en tant qu’entrée. La clé est le nom du port d’entrée du composant, la valeur est la ressource de données. | CustomMonitoringSignalInputAssets |
| inputs | Paramètres de composant supplémentaires à prendre en tant qu’entrée. La clé est le nom du port d’entrée littéral du composant, la valeur est la valeur du paramètre. | CustomMonitoringSignalInputs |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | CustomMetricThreshold[] (obligatoire) |
| workspaceConnection | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | MonitoringWorkspaceConnection (obligatoire) |
CustomMonitoringSignalInputAssets
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | MonitoringInputDataBase |
MonitoringInputDataBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| colonnes | Mappage des noms de colonnes à des utilisations spéciales. | MonitoringInputDataBaseColumns |
| Datacontext | Métadonnées de contexte de la source de données. | string |
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | 'custom_model' 'literal' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire) |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| inputDataType | Définir le type d’objet | Fixe Statique Fin (obligatoire) |
MonitoringInputDataBaseColumns
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
FixedInputData
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| inputDataType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'Fixed' (obligatoire) |
StaticInputData
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| inputDataType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'Static' (obligatoire) |
| preprocessingComponentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant utilisée pour prétraiter les données. | string |
| windowEnd | [Obligatoire] Date de fin de la fenêtre de données. | chaîne (obligatoire) |
| windowStart | [Obligatoire] Date de début de la fenêtre de données. | chaîne (obligatoire) |
TrailingInputData
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| inputDataType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'Fin' (obligatoire) |
| preprocessingComponentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant utilisée pour prétraiter les données. | string |
| windowOffset | [Obligatoire] Décalage de temps entre la fin de la fenêtre de données et l’heure d’exécution actuelle du moniteur. | chaîne (obligatoire) |
| windowSize | [Obligatoire] Taille de la fenêtre de données de fin. | chaîne (obligatoire) |
CustomMonitoringSignalInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
CustomMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Métrique définie par l’utilisateur à calculer. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
MonitoringThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| value | Valeur de seuil. Si la valeur est null, la valeur par défaut de l’ensemble dépend du type de métrique. | int |
MonitoringWorkspaceConnection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| environmentVariables | Propriétés d’une connexion de service d’espace de travail à stocker en tant que variables d’environnement dans les travaux envoyés. La clé est le chemin de la propriété de connexion de l’espace de travail, le nom est la clé de variable d’environnement. |
MonitoringWorkspaceConnectionEnvironmentVariables |
| secrets | Propriétés d’une connexion de service d’espace de travail à stocker en tant que secrets dans les travaux envoyés. La clé est le chemin de la propriété de connexion de l’espace de travail, le nom est la clé secrète. |
MonitoringWorkspaceConnectionSecrets |
MonitoringWorkspaceConnectionEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
MonitoringWorkspaceConnectionSecrets
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
DataDriftMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'DataDrift' (obligatoire) |
| dataSegment | Segment de données utilisé pour l’étendue d’un sous-ensemble de la population de données. | MonitoringDataSegment |
| featureDataTypeOverride | Dictionnaire qui mappe les noms de fonctionnalités à leurs types de données respectifs. | DataDriftMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride |
| features | Filtre de fonctionnalité qui identifie la fonctionnalité sur laquelle calculer la dérive. | MonitoringFeatureFilterBase |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | DataDriftMetricThresholdBase[] (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
MonitoringDataSegment
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| fonctionnalité | Fonctionnalité sur laquelle segmenter les données. | string |
| values | Filtre uniquement les valeurs spécifiées de la fonctionnalité segmentée donnée. | string[] |
DataDriftMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | 'Categorical' 'Numérique' |
MonitoringFeatureFilterBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | Définir le type d’objet | Toutes les fonctionnalités FeatureSubset TopNByAttribution (obligatoire) |
Toutes les fonctionnalités
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | [Obligatoire] Spécifie le filtre de fonctionnalité à exploiter lors de la sélection de fonctionnalités sur lesquelles calculer les métriques. | 'AllFeatures' (obligatoire) |
FeatureSubset
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | [Obligatoire] Spécifie le filtre de fonctionnalité à exploiter lors de la sélection de fonctionnalités sur lesquelles calculer les métriques. | 'FeatureSubset' (obligatoire) |
| features | [Obligatoire] Liste des fonctionnalités à inclure. | string[] (obligatoire) |
TopNFeaturesByAttribution
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | [Obligatoire] Spécifie le filtre de fonctionnalité à exploiter lors de la sélection de fonctionnalités sur lesquelles calculer les métriques. | 'TopNByAttribution' (obligatoire) |
| top | Nombre de principales fonctionnalités à inclure. | int |
DataDriftMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| dataType | Définir le type d’objet | Par catégorie Numérique (obligatoire) |
CategoricalDataDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Categorical' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de données catégorielle à calculer. | 'JensenShannonDistance' 'PearsonsChiSquaredTest' 'PopulationStabilityIndex' (obligatoire) |
NumericalDataDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Numérique' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de données numériques à calculer. | 'JensenShannonDistance' 'NormalizedWassersteinDistance' 'PopulationStabilityIndex' 'TwoSampleKolmogorovSmirnovTest' (obligatoire) |
DataQualityMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'DataQuality' (obligatoire) |
| featureDataTypeOverride | Dictionnaire qui mappe les noms de fonctionnalités à leurs types de données respectifs. | DataQualityMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride |
| features | Les caractéristiques à calculer dérivent. | MonitoringFeatureFilterBase |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | DataQualityMetricThresholdBase[] (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données produites par le service de production pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
DataQualityMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | 'Categorical' 'Numérique' |
DataQualityMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| dataType | Définir le type d’objet | Par catégorie Numérique (obligatoire) |
CategoricalDataQualityMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Categorical' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de qualité des données catégorielles à calculer. | 'DataTypeErrorRate' 'NullValueRate' 'OutOfBoundsRate' (obligatoire) |
NumericalDataQualityMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Numérique' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de qualité des données numériques à calculer. | 'DataTypeErrorRate' 'NullValueRate' 'OutOfBoundsRate' (obligatoire) |
FeatureAttributionDriftMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'FeatureAttributionDrift' (obligatoire) |
| metricThreshold | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | FeatureAttributionMetricThreshold (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase[] (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
FeatureAttributionMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Métrique d’attribution de fonctionnalité à calculer. | 'NormalizedDiscountedCumulativeGain' (obligatoire) |
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
GenerationSafetyQualityMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'GenerationSafetyQuality' (obligatoire) |
| metricThresholds | [Obligatoire] Obtient ou définit les métriques à calculer et les seuils correspondants. | GenerationSafetyQualityMetricThreshold[] (obligatoire) |
| productionData | Obtient ou définit les données cibles pour le calcul des métriques. | MonitoringInputDataBase[] |
| samplingRate | [Obligatoire] Le taux d’échantillonnage des données cibles doit être supérieur à 0 et au maximum à 1. | int (obligatoire) |
| workspaceConnectionId | Obtient ou définit l’ID de connexion de l’espace de travail utilisé pour se connecter au point de terminaison de génération de contenu. | string |
GenerationSafetyQualityMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Obtient ou définit la métrique d’attribution de fonctionnalité à calculer. | 'AcceptableCoherenceScorePerInstance' 'AcceptableFluencyScorePerInstance' 'AcceptableGroundednessScorePerInstance' 'AcceptableRelevanceScorePerInstance' 'AcceptableSimilarityScorePerInstance' 'AggregatedCoherencePassRate' 'AggregatedFluencyPassRate' 'AggregatedGroundednessPassRate' 'AggregatedRelevancePassRate' 'AggregatedSimilarityPassRate' (obligatoire) |
| threshold | Obtient ou définit la valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. |
MonitoringThreshold |
GenerationTokenStatisticsSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'GenerationTokenStatistics' (obligatoire) |
| metricThresholds | [Obligatoire] Obtient ou définit les métriques à calculer et les seuils correspondants. | GenerationTokenStatisticsMetricThreshold[] (obligatoire) |
| productionData | Obtient ou définit les données cibles pour le calcul des métriques. | MonitoringInputDataBase |
| samplingRate | [Obligatoire] Le taux d’échantillonnage des données cibles doit être supérieur à 0 et au maximum à 1. | int (obligatoire) |
GenerationTokenStatisticsMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Obtient ou définit la métrique d’attribution de fonctionnalité à calculer. | 'TotalTokenCount' 'TotalTokenCountPerGroup' (obligatoire) |
| threshold | Obtient ou définit la valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. |
MonitoringThreshold |
ModelPerformanceSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'ModelPerformance' (obligatoire) |
| dataSegment | Segment de données. | MonitoringDataSegment |
| metricThreshold | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | ModelPerformanceMetricThresholdBase (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données produites par le service de production pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase[] (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
ModelPerformanceMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| modelType | Définir le type d’objet | Classification Régression (obligatoire) |
ClassificationModelPerformanceMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| modelType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Classification' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Performances du modèle de classification à calculer. | 'Précision' 'Precision' 'Rappel' (obligatoire) |
RegressionModelPerformanceMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| modelType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Régression' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de performances du modèle de régression à calculer. | 'MeanAbsoluteError' 'MeanSquaredError' 'RootMeanSquaredError' (obligatoire) |
PredictionDriftMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | 'PredictionDrift' (obligatoire) |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | PredictionDriftMetricThresholdBase[] (obligatoire) |
| modelType | [Obligatoire] Type du modèle surveillé. | 'Classification' 'Régression' (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
PredictionDriftMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| dataType | Définir le type d’objet | Par catégorie Numérique (obligatoire) |
CategoricalPredictionDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Categorical' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de prédiction catégorielle à calculer. | 'JensenShannonDistance' 'PearsonsChiSquaredTest' 'PopulationStabilityIndex' (obligatoire) |
NumericalPredictionDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | 'Numérique' (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de prédiction numérique à calculer. | 'JensenShannonDistance' 'NormalizedWassersteinDistance' 'PopulationStabilityIndex' 'TwoSampleKolmogorovsmirnovTest' (obligatoire) |
ImportDataAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | 'ImportData' (obligatoire) |
| dataImportDefinition | [Obligatoire] Définit les détails de la définition de l’action de planification. | DataImport (obligatoire) |
DataImport
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| assetName | Nom de la ressource pour le travail d’importation de données à créer | string |
| autoDeleteSetting | Spécifie le paramètre de cycle de vie de la ressource de données managées. | AutoDeleteSetting |
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données. | 'mltable' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire) |
| dataUri | [Obligatoire] URI des données. Exemple : https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2202330 |
chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| intellectualProperty | Informations sur la propriété intellectuelle. Utilisé si les données sont une propriété intellectuelle. | IntellectualProperty |
| isAnonymous | Si la version du nom est générée par le système (inscription anonyme). Pour les types où Stage est défini, lorsque La phase est fournie, elle sera utilisée pour remplir IsAnonymous | bool |
| isArchived | La ressource est-elle archivée ? Pour les types où Stage est défini, lorsque La phase est fournie, elle est utilisée pour remplir IsArchived | bool |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| source | Données sources de la ressource à partir de laquelle importer | DataImportSource |
| phase | Étape du cycle de vie des données attribué à cette ressource de données | string |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
IntellectualProperty
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| protectionLevel | Niveau de protection de la propriété intellectuelle. | 'Tout' 'None' |
| publisher | [Obligatoire] Éditeur de la propriété intellectuelle. Doit être identique au nom de l’éditeur du Registre. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
DataImportSource
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| connection | Connexion d’espace de travail pour le stockage source d’importation de données | string |
| sourceType | Définir le type d’objet | database file_system (obligatoire) |
DatabaseSource
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sourceType | [Obligatoire] Spécifie le type de données. | 'database' (obligatoire) |
| query | Instruction SQL Query pour la source de base de données d’importation de données | string |
| storedProcedure | SQL StoredProcedure sur la source de base de données d’importation de données | string |
| storedProcedureParams | Paramètres SQL StoredProcedure | DatabaseSourceStoredProcedureParamsItem[] |
| tableName | Nom de la table sur la source de base de données d’importation de données | string |
DatabaseSourceStoredProcedureParamsItem
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
FileSystemSource
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sourceType | [Obligatoire] Spécifie le type de données. | 'file_system' (obligatoire) |
| path | Chemin d’accès à la source FileSystem d’importation de données | string |
EndpointScheduleAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | 'InvokeBatchEndpoint' (obligatoire) |
| endpointInvocationDefinition | [Obligatoire] Définit les détails de la définition de l’action de planification. {see href="TBD » /} |
TriggerBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| endTime | Spécifie l’heure de fin de la planification dans ISO 8601, mais sans décalage UTC. Consultez https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601.Le format recommenté serait « 2022-06-01T00 :00 :01 » Si elle n’est pas présente, la planification s’exécute indéfiniment |
string |
| startTime | Spécifie l’heure de début de la planification au format ISO 8601, mais sans décalage UTC. | string |
| timeZone | Spécifie le fuseau horaire dans lequel la planification s’exécute. TimeZone doit suivre le format de fuseau horaire Windows. Reportez-vous à : https://docs.microsoft.com/windows-hardware/manufacture/desktop/default-time-zones /> |
string |
| triggerType | Définir le type d’objet | Cron Périodicité (obligatoire) |
CronTrigger
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| triggerType | [Obligatoire] | 'Cron' (obligatoire) |
| expression | [Obligatoire] Spécifie l’expression cron de la planification. L’expression doit suivre le format NCronTab. |
chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
RecurrenceTrigger
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| endTime | Spécifie l’heure de fin de la planification dans ISO 8601, mais sans décalage UTC. Consultez https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601.Le format recommenté serait « 2022-06-01T00 :00 :01 » Si elle n’est pas présente, la planification s’exécute indéfiniment |
string |
| frequency | [Obligatoire] Fréquence de déclenchement de la planification. | 'Day' 'Hour' 'Minute' 'Month' 'Semaine' (obligatoire) |
| interval | [Obligatoire] Spécifie l’intervalle de planification conjointement avec la fréquence | int (obligatoire) |
| schedule | Planification de périodicité. | RecurrenceSchedule |
| startTime | Spécifie l’heure de début de la planification au format ISO 8601, mais sans décalage UTC. | string |
| timeZone | Spécifie le fuseau horaire dans lequel la planification s’exécute. TimeZone doit suivre le format de fuseau horaire Windows. Consultez : https://docs.microsoft.com/windows-hardware/manufacture/desktop/default-time-zones |
string |
| triggerType | [Obligatoire] | 'Cron' 'Périodicité' (obligatoire) |
RecurrenceSchedule
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| heures | [Obligatoire] Liste des heures pour la planification. | int[] (obligatoire) |
| minutes | [Obligatoire] Liste des minutes pour la planification. | int[] (obligatoire) |
| monthDays | Liste des jours de mois pour la planification | int[] |
| weekDays | Liste des jours pour la planification. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : 'Vendredi' 'Lundi' 'Samedi' 'Dimanche' 'Jeudi' 'Mardi' 'Mercredi' |
Définition de ressource Terraform (fournisseur AzAPI)
Le type de ressource workspaces/schedules peut être déployé avec des opérations qui ciblent :
- Groupes de ressources
Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version d’API, consultez journal des modifications.
Format des ressources
Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules, ajoutez le Terraform suivant à votre modèle.
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules@2023-06-01-preview"
name = "string"
parent_id = "string"
body = jsonencode({
properties = {
action = {
actionType = "string"
// For remaining properties, see ScheduleActionBase objects
}
description = "string"
displayName = "string"
isEnabled = 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"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{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"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
}
trigger = {
endTime = "string"
startTime = "string"
timeZone = "string"
triggerType = "string"
// For remaining properties, see TriggerBase objects
}
}
})
}
Objets ScheduleActionBase
Définissez la propriété actionType pour spécifier le type d’objet.
Pour CreateJob, utilisez :
actionType = "CreateJob"
jobDefinition = {
componentId = "string"
computeId = "string"
description = "string"
displayName = "string"
experimentName = "string"
identity {
identityType = "string"
// For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
}
isArchived = bool
notificationSetting = {
emailOn = [
"string"
]
emails = [
"string"
]
webhooks = {
{customized property} = {
eventType = "string"
webhookType = "string"
// For remaining properties, see Webhook objects
}
}
}
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"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
}
secretsConfiguration = {
{customized property} = {
uri = "string"
workspaceSecretName = "string"
}
{customized property} = {
uri = "string"
workspaceSecretName = "string"
}
}
services = {
{customized property} = {
endpoint = "string"
jobServiceType = "string"
nodes = {
nodesValueType = "string"
// For remaining properties, see Nodes objects
}
port = int
properties = {
{customized property} = "string"
}
}
{customized property} = {
endpoint = "string"
jobServiceType = "string"
nodes = {
nodesValueType = "string"
// For remaining properties, see Nodes objects
}
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"
{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
}
Pour CreateMonitor, utilisez :
actionType = "CreateMonitor"
monitorDefinition = {
alertNotificationSetting = {
alertNotificationType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringAlertNotificationSettingsBase objects
}
computeConfiguration = {
computeType = "string"
// For remaining properties, see MonitorComputeConfigurationBase objects
}
monitoringTarget = {
deploymentId = "string"
modelId = "string"
taskType = "string"
}
signals = {
{customized property} = {
mode = "string"
properties = {
{customized property} = "string"
}
signalType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringSignalBase objects
}
}
}
Pour ImportData, utilisez :
actionType = "ImportData"
dataImportDefinition = {
assetName = "string"
autoDeleteSetting = {
condition = "string"
value = "string"
}
dataType = "string"
dataUri = "string"
description = "string"
intellectualProperty = {
protectionLevel = "string"
publisher = "string"
}
isAnonymous = bool
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"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
}
source = {
connection = "string"
sourceType = "string"
// For remaining properties, see DataImportSource objects
}
stage = "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"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
{customized property} = "string"
}
}
Pour InvokeBatchEndpoint, utilisez :
actionType = "InvokeBatchEndpoint"
Objets JobBaseProperties
Définissez la propriété jobType pour spécifier le type d’objet.
Pour AutoML, utilisez :
jobType = "AutoML"
environmentId = "string"
environmentVariables = {
{customized property} = "string"
}
outputs = {
{customized property} = {
description = "string"
jobOutputType = "string"
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
}
queueSettings = {
jobTier = "string"
priority = int
}
resources = {
dockerArgs = "string"
instanceCount = int
instanceType = "string"
locations = [
"string"
]
maxInstanceCount = int
properties = {}
shmSize = "string"
}
taskDetails = {
logVerbosity = "string"
targetColumnName = "string"
trainingData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
taskType = "string"
// For remaining properties, see AutoMLVertical objects
}
Pour Command, utilisez :
jobType = "Command"
autologgerSettings = {
mlflowAutologger = "string"
}
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
}
}
queueSettings = {
jobTier = "string"
priority = int
}
resources = {
dockerArgs = "string"
instanceCount = int
instanceType = "string"
locations = [
"string"
]
maxInstanceCount = int
properties = {}
shmSize = "string"
}
Pour l’étiquetage, utilisez :
jobType = "Labeling"
dataConfiguration = {
dataId = "string"
incrementalDataRefresh = "string"
}
jobInstructions = {
uri = "string"
}
labelCategories = {
{customized property} = {
classes = {
{customized property} = {
displayName = "string"
subclasses = {
{customized property} = {}
}
}
displayName = "string"
multiSelect = "string"
}
{customized property} = {
classes = {
{customized property} = {
displayName = "string"
subclasses = {
{customized property} = {}
}
}
displayName = "string"
multiSelect = "string"
}
}
labelingJobMediaProperties = {
mediaType = "string"
// For remaining properties, see LabelingJobMediaProperties objects
}
mlAssistConfiguration = {
mlAssist = "string"
// For remaining properties, see MLAssistConfiguration objects
}
Pour Pipeline, utilisez :
jobType = "Pipeline"
inputs = {
{customized property} = {
description = "string"
jobInputType = "string"
// For remaining properties, see JobInput objects
}
}
jobs = {}
outputs = {
{customized property} = {
description = "string"
jobOutputType = "string"
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
}
sourceJobId = "string"
Pour Spark, utilisez :
jobType = "Spark"
archives = [
"string"
]
args = "string"
codeId = "string"
conf = {
{customized property} = "string"
}
entry = {
sparkJobEntryType = "string"
// For remaining properties, see SparkJobEntry objects
}
environmentId = "string"
files = [
"string"
]
inputs = {
{customized property} = {
description = "string"
jobInputType = "string"
// For remaining properties, see JobInput objects
}
}
jars = [
"string"
]
outputs = {
{customized property} = {
description = "string"
jobOutputType = "string"
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
}
pyFiles = [
"string"
]
queueSettings = {
jobTier = "string"
priority = int
}
resources = {
instanceType = "string"
runtimeVersion = "string"
}
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
}
}
queueSettings = {
jobTier = "string"
priority = int
}
samplingAlgorithm = {
samplingAlgorithmType = "string"
// For remaining properties, see SamplingAlgorithm objects
}
trial = {
codeId = "string"
command = "string"
distribution = {
distributionType = "string"
// For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
}
environmentId = "string"
environmentVariables = {
{customized property} = "string"
}
resources = {
dockerArgs = "string"
instanceCount = int
instanceType = "string"
locations = [
"string"
]
maxInstanceCount = int
properties = {}
shmSize = "string"
}
}
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 webhook
Définissez la propriété webhookType pour spécifier le type d’objet.
Pour AzureDevOps, utilisez :
webhookType = "AzureDevOps"
Objets Nodes
Définissez la propriété nodesValueType pour spécifier le type d’objet.
Pour Tous, utilisez :
nodesValueType = "All"
Objets JobOutput
Définissez la propriété jobOutputType pour spécifier le type d’objet.
Pour custom_model, utilisez :
jobOutputType = "custom_model"
assetName = "string"
assetVersion = "string"
autoDeleteSetting = {
condition = "string"
value = "string"
}
mode = "string"
uri = "string"
Pour mlflow_model, utilisez :
jobOutputType = "mlflow_model"
assetName = "string"
assetVersion = "string"
autoDeleteSetting = {
condition = "string"
value = "string"
}
mode = "string"
uri = "string"
Pour mltable, utilisez :
jobOutputType = "mltable"
assetName = "string"
assetVersion = "string"
autoDeleteSetting = {
condition = "string"
value = "string"
}
mode = "string"
uri = "string"
Pour triton_model, utilisez :
jobOutputType = "triton_model"
assetName = "string"
assetVersion = "string"
autoDeleteSetting = {
condition = "string"
value = "string"
}
mode = "string"
uri = "string"
Pour uri_file, utilisez :
jobOutputType = "uri_file"
assetName = "string"
assetVersion = "string"
autoDeleteSetting = {
condition = "string"
value = "string"
}
mode = "string"
uri = "string"
Pour uri_folder, utilisez :
jobOutputType = "uri_folder"
assetName = "string"
assetVersion = "string"
autoDeleteSetting = {
condition = "string"
value = "string"
}
mode = "string"
uri = "string"
Objets AutoMLVertical
Définissez la propriété taskType pour spécifier le type d’objet.
Pour Classification, utilisez :
taskType = "Classification"
cvSplitColumnNames = [
"string"
]
featurizationSettings = {
blockedTransformers = [
"string"
]
columnNameAndTypes = {
{customized property} = "string"
}
datasetLanguage = "string"
enableDnnFeaturization = bool
mode = "string"
transformerParams = {
{customized property} = [
{
fields = [
"string"
]
}
]
}
}
fixedParameters = {
booster = "string"
boostingType = "string"
growPolicy = "string"
learningRate = int
maxBin = int
maxDepth = int
maxLeaves = int
minDataInLeaf = int
minSplitGain = int
modelName = "string"
nEstimators = int
numLeaves = int
preprocessorName = "string"
regAlpha = int
regLambda = int
subsample = int
subsampleFreq = int
treeMethod = "string"
withMean = bool
withStd = bool
}
limitSettings = {
enableEarlyTermination = bool
exitScore = int
maxConcurrentTrials = int
maxCoresPerTrial = int
maxNodes = int
maxTrials = int
sweepConcurrentTrials = int
sweepTrials = int
timeout = "string"
trialTimeout = "string"
}
nCrossValidations = {
mode = "string"
// For remaining properties, see NCrossValidations objects
}
positiveLabel = "string"
primaryMetric = "string"
searchSpace = [
{
booster = "string"
boostingType = "string"
growPolicy = "string"
learningRate = "string"
maxBin = "string"
maxDepth = "string"
maxLeaves = "string"
minDataInLeaf = "string"
minSplitGain = "string"
modelName = "string"
nEstimators = "string"
numLeaves = "string"
preprocessorName = "string"
regAlpha = "string"
regLambda = "string"
subsample = "string"
subsampleFreq = "string"
treeMethod = "string"
withMean = "string"
withStd = "string"
}
]
sweepSettings = {
earlyTermination = {
delayEvaluation = int
evaluationInterval = int
policyType = "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm = "string"
}
testData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
testDataSize = int
trainingSettings = {
allowedTrainingAlgorithms = [
"string"
]
blockedTrainingAlgorithms = [
"string"
]
enableDnnTraining = bool
enableModelExplainability = bool
enableOnnxCompatibleModels = bool
enableStackEnsemble = bool
enableVoteEnsemble = bool
ensembleModelDownloadTimeout = "string"
stackEnsembleSettings = {
stackMetaLearnerTrainPercentage = int
stackMetaLearnerType = "string"
}
trainingMode = "string"
}
validationData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
validationDataSize = int
weightColumnName = "string"
Pour prévision, utilisez :
taskType = "Forecasting"
cvSplitColumnNames = [
"string"
]
featurizationSettings = {
blockedTransformers = [
"string"
]
columnNameAndTypes = {
{customized property} = "string"
}
datasetLanguage = "string"
enableDnnFeaturization = bool
mode = "string"
transformerParams = {
{customized property} = [
{
fields = [
"string"
]
}
]
}
}
fixedParameters = {
booster = "string"
boostingType = "string"
growPolicy = "string"
learningRate = int
maxBin = int
maxDepth = int
maxLeaves = int
minDataInLeaf = int
minSplitGain = int
modelName = "string"
nEstimators = int
numLeaves = int
preprocessorName = "string"
regAlpha = int
regLambda = int
subsample = int
subsampleFreq = int
treeMethod = "string"
withMean = bool
withStd = bool
}
forecastingSettings = {
countryOrRegionForHolidays = "string"
cvStepSize = int
featureLags = "string"
featuresUnknownAtForecastTime = [
"string"
]
forecastHorizon = {
mode = "string"
// For remaining properties, see ForecastHorizon objects
}
frequency = "string"
seasonality = {
mode = "string"
// For remaining properties, see Seasonality objects
}
shortSeriesHandlingConfig = "string"
targetAggregateFunction = "string"
targetLags = {
mode = "string"
// For remaining properties, see TargetLags objects
}
targetRollingWindowSize = {
mode = "string"
// For remaining properties, see TargetRollingWindowSize objects
}
timeColumnName = "string"
timeSeriesIdColumnNames = [
"string"
]
useStl = "string"
}
limitSettings = {
enableEarlyTermination = bool
exitScore = int
maxConcurrentTrials = int
maxCoresPerTrial = int
maxNodes = int
maxTrials = int
sweepConcurrentTrials = int
sweepTrials = int
timeout = "string"
trialTimeout = "string"
}
nCrossValidations = {
mode = "string"
// For remaining properties, see NCrossValidations objects
}
primaryMetric = "string"
searchSpace = [
{
booster = "string"
boostingType = "string"
growPolicy = "string"
learningRate = "string"
maxBin = "string"
maxDepth = "string"
maxLeaves = "string"
minDataInLeaf = "string"
minSplitGain = "string"
modelName = "string"
nEstimators = "string"
numLeaves = "string"
preprocessorName = "string"
regAlpha = "string"
regLambda = "string"
subsample = "string"
subsampleFreq = "string"
treeMethod = "string"
withMean = "string"
withStd = "string"
}
]
sweepSettings = {
earlyTermination = {
delayEvaluation = int
evaluationInterval = int
policyType = "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm = "string"
}
testData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
testDataSize = int
trainingSettings = {
allowedTrainingAlgorithms = [
"string"
]
blockedTrainingAlgorithms = [
"string"
]
enableDnnTraining = bool
enableModelExplainability = bool
enableOnnxCompatibleModels = bool
enableStackEnsemble = bool
enableVoteEnsemble = bool
ensembleModelDownloadTimeout = "string"
stackEnsembleSettings = {
stackMetaLearnerTrainPercentage = int
stackMetaLearnerType = "string"
}
trainingMode = "string"
}
validationData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
validationDataSize = int
weightColumnName = "string"
Pour ImageClassification, utilisez :
taskType = "ImageClassification"
limitSettings = {
maxConcurrentTrials = int
maxTrials = int
timeout = "string"
}
modelSettings = {
advancedSettings = "string"
amsGradient = bool
augmentations = "string"
beta1 = int
beta2 = int
checkpointFrequency = int
checkpointModel = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
checkpointRunId = "string"
distributed = bool
earlyStopping = bool
earlyStoppingDelay = int
earlyStoppingPatience = int
enableOnnxNormalization = bool
evaluationFrequency = int
gradientAccumulationStep = int
layersToFreeze = int
learningRate = int
learningRateScheduler = "string"
modelName = "string"
momentum = int
nesterov = bool
numberOfEpochs = int
numberOfWorkers = int
optimizer = "string"
randomSeed = int
stepLRGamma = int
stepLRStepSize = int
trainingBatchSize = int
trainingCropSize = int
validationBatchSize = int
validationCropSize = int
validationResizeSize = int
warmupCosineLRCycles = int
warmupCosineLRWarmupEpochs = int
weightDecay = int
weightedLoss = int
}
primaryMetric = "string"
searchSpace = [
{
amsGradient = "string"
augmentations = "string"
beta1 = "string"
beta2 = "string"
distributed = "string"
earlyStopping = "string"
earlyStoppingDelay = "string"
earlyStoppingPatience = "string"
enableOnnxNormalization = "string"
evaluationFrequency = "string"
gradientAccumulationStep = "string"
layersToFreeze = "string"
learningRate = "string"
learningRateScheduler = "string"
modelName = "string"
momentum = "string"
nesterov = "string"
numberOfEpochs = "string"
numberOfWorkers = "string"
optimizer = "string"
randomSeed = "string"
stepLRGamma = "string"
stepLRStepSize = "string"
trainingBatchSize = "string"
trainingCropSize = "string"
validationBatchSize = "string"
validationCropSize = "string"
validationResizeSize = "string"
warmupCosineLRCycles = "string"
warmupCosineLRWarmupEpochs = "string"
weightDecay = "string"
weightedLoss = "string"
}
]
sweepSettings = {
earlyTermination = {
delayEvaluation = int
evaluationInterval = int
policyType = "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm = "string"
}
validationData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
validationDataSize = int
Pour ImageClassificationMultilabel, utilisez :
taskType = "ImageClassificationMultilabel"
limitSettings = {
maxConcurrentTrials = int
maxTrials = int
timeout = "string"
}
modelSettings = {
advancedSettings = "string"
amsGradient = bool
augmentations = "string"
beta1 = int
beta2 = int
checkpointFrequency = int
checkpointModel = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
checkpointRunId = "string"
distributed = bool
earlyStopping = bool
earlyStoppingDelay = int
earlyStoppingPatience = int
enableOnnxNormalization = bool
evaluationFrequency = int
gradientAccumulationStep = int
layersToFreeze = int
learningRate = int
learningRateScheduler = "string"
modelName = "string"
momentum = int
nesterov = bool
numberOfEpochs = int
numberOfWorkers = int
optimizer = "string"
randomSeed = int
stepLRGamma = int
stepLRStepSize = int
trainingBatchSize = int
trainingCropSize = int
validationBatchSize = int
validationCropSize = int
validationResizeSize = int
warmupCosineLRCycles = int
warmupCosineLRWarmupEpochs = int
weightDecay = int
weightedLoss = int
}
primaryMetric = "string"
searchSpace = [
{
amsGradient = "string"
augmentations = "string"
beta1 = "string"
beta2 = "string"
distributed = "string"
earlyStopping = "string"
earlyStoppingDelay = "string"
earlyStoppingPatience = "string"
enableOnnxNormalization = "string"
evaluationFrequency = "string"
gradientAccumulationStep = "string"
layersToFreeze = "string"
learningRate = "string"
learningRateScheduler = "string"
modelName = "string"
momentum = "string"
nesterov = "string"
numberOfEpochs = "string"
numberOfWorkers = "string"
optimizer = "string"
randomSeed = "string"
stepLRGamma = "string"
stepLRStepSize = "string"
trainingBatchSize = "string"
trainingCropSize = "string"
validationBatchSize = "string"
validationCropSize = "string"
validationResizeSize = "string"
warmupCosineLRCycles = "string"
warmupCosineLRWarmupEpochs = "string"
weightDecay = "string"
weightedLoss = "string"
}
]
sweepSettings = {
earlyTermination = {
delayEvaluation = int
evaluationInterval = int
policyType = "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm = "string"
}
validationData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
validationDataSize = int
Pour ImageInstanceSegmentation, utilisez :
taskType = "ImageInstanceSegmentation"
limitSettings = {
maxConcurrentTrials = int
maxTrials = int
timeout = "string"
}
modelSettings = {
advancedSettings = "string"
amsGradient = bool
augmentations = "string"
beta1 = int
beta2 = int
boxDetectionsPerImage = int
boxScoreThreshold = int
checkpointFrequency = int
checkpointModel = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
checkpointRunId = "string"
distributed = bool
earlyStopping = bool
earlyStoppingDelay = int
earlyStoppingPatience = int
enableOnnxNormalization = bool
evaluationFrequency = int
gradientAccumulationStep = int
imageSize = int
layersToFreeze = int
learningRate = int
learningRateScheduler = "string"
logTrainingMetrics = "string"
logValidationLoss = "string"
maxSize = int
minSize = int
modelName = "string"
modelSize = "string"
momentum = int
multiScale = bool
nesterov = bool
nmsIouThreshold = int
numberOfEpochs = int
numberOfWorkers = int
optimizer = "string"
randomSeed = int
stepLRGamma = int
stepLRStepSize = int
tileGridSize = "string"
tileOverlapRatio = int
tilePredictionsNmsThreshold = int
trainingBatchSize = int
validationBatchSize = int
validationIouThreshold = int
validationMetricType = "string"
warmupCosineLRCycles = int
warmupCosineLRWarmupEpochs = int
weightDecay = int
}
primaryMetric = "MeanAveragePrecision"
searchSpace = [
{
amsGradient = "string"
augmentations = "string"
beta1 = "string"
beta2 = "string"
boxDetectionsPerImage = "string"
boxScoreThreshold = "string"
distributed = "string"
earlyStopping = "string"
earlyStoppingDelay = "string"
earlyStoppingPatience = "string"
enableOnnxNormalization = "string"
evaluationFrequency = "string"
gradientAccumulationStep = "string"
imageSize = "string"
layersToFreeze = "string"
learningRate = "string"
learningRateScheduler = "string"
maxSize = "string"
minSize = "string"
modelName = "string"
modelSize = "string"
momentum = "string"
multiScale = "string"
nesterov = "string"
nmsIouThreshold = "string"
numberOfEpochs = "string"
numberOfWorkers = "string"
optimizer = "string"
randomSeed = "string"
stepLRGamma = "string"
stepLRStepSize = "string"
tileGridSize = "string"
tileOverlapRatio = "string"
tilePredictionsNmsThreshold = "string"
trainingBatchSize = "string"
validationBatchSize = "string"
validationIouThreshold = "string"
validationMetricType = "string"
warmupCosineLRCycles = "string"
warmupCosineLRWarmupEpochs = "string"
weightDecay = "string"
}
]
sweepSettings = {
earlyTermination = {
delayEvaluation = int
evaluationInterval = int
policyType = "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm = "string"
}
validationData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
validationDataSize = int
Pour ImageObjectDetection, utilisez :
taskType = "ImageObjectDetection"
limitSettings = {
maxConcurrentTrials = int
maxTrials = int
timeout = "string"
}
modelSettings = {
advancedSettings = "string"
amsGradient = bool
augmentations = "string"
beta1 = int
beta2 = int
boxDetectionsPerImage = int
boxScoreThreshold = int
checkpointFrequency = int
checkpointModel = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
checkpointRunId = "string"
distributed = bool
earlyStopping = bool
earlyStoppingDelay = int
earlyStoppingPatience = int
enableOnnxNormalization = bool
evaluationFrequency = int
gradientAccumulationStep = int
imageSize = int
layersToFreeze = int
learningRate = int
learningRateScheduler = "string"
logTrainingMetrics = "string"
logValidationLoss = "string"
maxSize = int
minSize = int
modelName = "string"
modelSize = "string"
momentum = int
multiScale = bool
nesterov = bool
nmsIouThreshold = int
numberOfEpochs = int
numberOfWorkers = int
optimizer = "string"
randomSeed = int
stepLRGamma = int
stepLRStepSize = int
tileGridSize = "string"
tileOverlapRatio = int
tilePredictionsNmsThreshold = int
trainingBatchSize = int
validationBatchSize = int
validationIouThreshold = int
validationMetricType = "string"
warmupCosineLRCycles = int
warmupCosineLRWarmupEpochs = int
weightDecay = int
}
primaryMetric = "MeanAveragePrecision"
searchSpace = [
{
amsGradient = "string"
augmentations = "string"
beta1 = "string"
beta2 = "string"
boxDetectionsPerImage = "string"
boxScoreThreshold = "string"
distributed = "string"
earlyStopping = "string"
earlyStoppingDelay = "string"
earlyStoppingPatience = "string"
enableOnnxNormalization = "string"
evaluationFrequency = "string"
gradientAccumulationStep = "string"
imageSize = "string"
layersToFreeze = "string"
learningRate = "string"
learningRateScheduler = "string"
maxSize = "string"
minSize = "string"
modelName = "string"
modelSize = "string"
momentum = "string"
multiScale = "string"
nesterov = "string"
nmsIouThreshold = "string"
numberOfEpochs = "string"
numberOfWorkers = "string"
optimizer = "string"
randomSeed = "string"
stepLRGamma = "string"
stepLRStepSize = "string"
tileGridSize = "string"
tileOverlapRatio = "string"
tilePredictionsNmsThreshold = "string"
trainingBatchSize = "string"
validationBatchSize = "string"
validationIouThreshold = "string"
validationMetricType = "string"
warmupCosineLRCycles = "string"
warmupCosineLRWarmupEpochs = "string"
weightDecay = "string"
}
]
sweepSettings = {
earlyTermination = {
delayEvaluation = int
evaluationInterval = int
policyType = "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm = "string"
}
validationData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
validationDataSize = int
Pour Régression, utilisez :
taskType = "Regression"
cvSplitColumnNames = [
"string"
]
featurizationSettings = {
blockedTransformers = [
"string"
]
columnNameAndTypes = {
{customized property} = "string"
}
datasetLanguage = "string"
enableDnnFeaturization = bool
mode = "string"
transformerParams = {
{customized property} = [
{
fields = [
"string"
]
}
]
}
}
fixedParameters = {
booster = "string"
boostingType = "string"
growPolicy = "string"
learningRate = int
maxBin = int
maxDepth = int
maxLeaves = int
minDataInLeaf = int
minSplitGain = int
modelName = "string"
nEstimators = int
numLeaves = int
preprocessorName = "string"
regAlpha = int
regLambda = int
subsample = int
subsampleFreq = int
treeMethod = "string"
withMean = bool
withStd = bool
}
limitSettings = {
enableEarlyTermination = bool
exitScore = int
maxConcurrentTrials = int
maxCoresPerTrial = int
maxNodes = int
maxTrials = int
sweepConcurrentTrials = int
sweepTrials = int
timeout = "string"
trialTimeout = "string"
}
nCrossValidations = {
mode = "string"
// For remaining properties, see NCrossValidations objects
}
primaryMetric = "string"
searchSpace = [
{
booster = "string"
boostingType = "string"
growPolicy = "string"
learningRate = "string"
maxBin = "string"
maxDepth = "string"
maxLeaves = "string"
minDataInLeaf = "string"
minSplitGain = "string"
modelName = "string"
nEstimators = "string"
numLeaves = "string"
preprocessorName = "string"
regAlpha = "string"
regLambda = "string"
subsample = "string"
subsampleFreq = "string"
treeMethod = "string"
withMean = "string"
withStd = "string"
}
]
sweepSettings = {
earlyTermination = {
delayEvaluation = int
evaluationInterval = int
policyType = "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm = "string"
}
testData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
testDataSize = int
trainingSettings = {
allowedTrainingAlgorithms = [
"string"
]
blockedTrainingAlgorithms = [
"string"
]
enableDnnTraining = bool
enableModelExplainability = bool
enableOnnxCompatibleModels = bool
enableStackEnsemble = bool
enableVoteEnsemble = bool
ensembleModelDownloadTimeout = "string"
stackEnsembleSettings = {
stackMetaLearnerTrainPercentage = int
stackMetaLearnerType = "string"
}
trainingMode = "string"
}
validationData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
validationDataSize = int
weightColumnName = "string"
Pour TextClassification, utilisez :
taskType = "TextClassification"
featurizationSettings = {
datasetLanguage = "string"
}
fixedParameters = {
gradientAccumulationSteps = int
learningRate = int
learningRateScheduler = "string"
modelName = "string"
numberOfEpochs = int
trainingBatchSize = int
validationBatchSize = int
warmupRatio = int
weightDecay = int
}
limitSettings = {
maxConcurrentTrials = int
maxNodes = int
maxTrials = int
timeout = "string"
trialTimeout = "string"
}
primaryMetric = "string"
searchSpace = [
{
gradientAccumulationSteps = "string"
learningRate = "string"
learningRateScheduler = "string"
modelName = "string"
numberOfEpochs = "string"
trainingBatchSize = "string"
validationBatchSize = "string"
warmupRatio = "string"
weightDecay = "string"
}
]
sweepSettings = {
earlyTermination = {
delayEvaluation = int
evaluationInterval = int
policyType = "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm = "string"
}
validationData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
Pour TextClassificationMultilabel, utilisez :
taskType = "TextClassificationMultilabel"
featurizationSettings = {
datasetLanguage = "string"
}
fixedParameters = {
gradientAccumulationSteps = int
learningRate = int
learningRateScheduler = "string"
modelName = "string"
numberOfEpochs = int
trainingBatchSize = int
validationBatchSize = int
warmupRatio = int
weightDecay = int
}
limitSettings = {
maxConcurrentTrials = int
maxNodes = int
maxTrials = int
timeout = "string"
trialTimeout = "string"
}
searchSpace = [
{
gradientAccumulationSteps = "string"
learningRate = "string"
learningRateScheduler = "string"
modelName = "string"
numberOfEpochs = "string"
trainingBatchSize = "string"
validationBatchSize = "string"
warmupRatio = "string"
weightDecay = "string"
}
]
sweepSettings = {
earlyTermination = {
delayEvaluation = int
evaluationInterval = int
policyType = "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm = "string"
}
validationData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
Pour TextNER, utilisez :
taskType = "TextNER"
featurizationSettings = {
datasetLanguage = "string"
}
fixedParameters = {
gradientAccumulationSteps = int
learningRate = int
learningRateScheduler = "string"
modelName = "string"
numberOfEpochs = int
trainingBatchSize = int
validationBatchSize = int
warmupRatio = int
weightDecay = int
}
limitSettings = {
maxConcurrentTrials = int
maxNodes = int
maxTrials = int
timeout = "string"
trialTimeout = "string"
}
searchSpace = [
{
gradientAccumulationSteps = "string"
learningRate = "string"
learningRateScheduler = "string"
modelName = "string"
numberOfEpochs = "string"
trainingBatchSize = "string"
validationBatchSize = "string"
warmupRatio = "string"
weightDecay = "string"
}
]
sweepSettings = {
earlyTermination = {
delayEvaluation = int
evaluationInterval = int
policyType = "string"
// For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
}
samplingAlgorithm = "string"
}
validationData = {
description = "string"
jobInputType = "string"
mode = "string"
uri = "string"
}
Objets NCrossValidations
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
mode = "Auto"
Pour Personnalisé, utilisez :
mode = "Custom"
value = int
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 ForecastHorizon
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
mode = "Auto"
Pour Personnalisé, utilisez :
mode = "Custom"
value = int
Objets saisonniers
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
mode = "Auto"
Pour Personnalisé, utilisez :
mode = "Custom"
value = int
Objets TargetLags
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
mode = "Auto"
Pour Personnalisé, utilisez :
mode = "Custom"
values = [
int
]
Objets TargetRollingWindowSize
Définissez la propriété mode pour spécifier le type d’objet.
Pour Auto, utilisez :
mode = "Auto"
Pour Personnalisé, utilisez :
mode = "Custom"
value = int
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 Ray, utilisez :
distributionType = "Ray"
address = "string"
dashboardPort = int
headNodeAdditionalArgs = "string"
includeDashboard = bool
port = int
workerNodeAdditionalArgs = "string"
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 LabelingJobMediaProperties
Définissez la propriété mediaType pour spécifier le type d’objet.
Pour Image, utilisez :
mediaType = "Image"
annotationType = "string"
Pour Texte, utilisez :
mediaType = "Text"
annotationType = "string"
Objets MLAssistConfiguration
Définissez la propriété mlAssist pour spécifier le type d’objet.
Pour Désactivé, utilisez :
mlAssist = "Disabled"
Pour Activé, utilisez :
mlAssist = "Enabled"
inferencingComputeBinding = "string"
trainingComputeBinding = "string"
Objets SparkJobEntry
Définissez la propriété sparkJobEntryType pour spécifier le type d’objet.
Pour SparkJobPythonEntry, utilisez :
sparkJobEntryType = "SparkJobPythonEntry"
file = "string"
Pour SparkJobScalaEntry, utilisez :
sparkJobEntryType = "SparkJobScalaEntry"
className = "string"
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"
logbase = "string"
rule = "string"
seed = int
Objets MonitoringAlertNotificationSettingsBase
Définissez la propriété alertNotificationType pour spécifier le type d’objet.
Pour AzureMonitor, utilisez :
alertNotificationType = "AzureMonitor"
Pour Email, utilisez :
alertNotificationType = "Email"
emailNotificationSetting = {
emailOn = [
"string"
]
emails = [
"string"
]
webhooks = {
{customized property} = {
eventType = "string"
webhookType = "string"
// For remaining properties, see Webhook objects
}
}
}
Objets MonitorComputeConfigurationBase
Définissez la propriété computeType pour spécifier le type d’objet.
Pour ServerlessSpark, utilisez :
computeType = "ServerlessSpark"
computeIdentity = {
computeIdentityType = "string"
// For remaining properties, see MonitorComputeIdentityBase objects
}
instanceType = "string"
runtimeVersion = "string"
Objets MonitorComputeIdentityBase
Définissez la propriété computeIdentityType pour spécifier le type d’objet.
Pour AmlToken, utilisez :
computeIdentityType = "AmlToken"
Pour ManagedIdentity, utilisez :
computeIdentityType = "ManagedIdentity"
identity {
type = "string"
identity_ids = []
}
Objets MonitoringSignalBase
Définissez la propriété signalType pour spécifier le type d’objet.
Pour Personnalisé, utilisez :
signalType = "Custom"
componentId = "string"
inputAssets = {
{customized property} = {
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
}
inputs = {
{customized property} = {
description = "string"
jobInputType = "string"
// For remaining properties, see JobInput objects
}
}
metricThresholds = [
{
metric = "string"
threshold = {
value = int
}
}
]
workspaceConnection = {
environmentVariables = {
{customized property} = "string"
}
secrets = {
{customized property} = "string"
}
}
Pour DataDrift, utilisez :
signalType = "DataDrift"
dataSegment = {
feature = "string"
values = [
"string"
]
}
featureDataTypeOverride = {
{customized property} = "string"
}
features = {
filterType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringFeatureFilterBase objects
}
metricThresholds = [
{
threshold = {
value = int
}
dataType = "string"
// For remaining properties, see DataDriftMetricThresholdBase objects
}
]
productionData = {
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
referenceData = {
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour DataQuality, utilisez :
signalType = "DataQuality"
featureDataTypeOverride = {
{customized property} = "string"
}
features = {
filterType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringFeatureFilterBase objects
}
metricThresholds = [
{
threshold = {
value = int
}
dataType = "string"
// For remaining properties, see DataQualityMetricThresholdBase objects
}
]
productionData = {
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
referenceData = {
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour FeatureAttributionDrift, utilisez :
signalType = "FeatureAttributionDrift"
metricThreshold = {
metric = "NormalizedDiscountedCumulativeGain"
threshold = {
value = int
}
}
productionData = [
{
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
]
referenceData = {
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour GenerationSafetyQuality, utilisez :
signalType = "GenerationSafetyQuality"
metricThresholds = [
{
metric = "string"
threshold = {
value = int
}
}
]
productionData = [
{
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
]
samplingRate = int
workspaceConnectionId = "string"
Pour GenerationTokenStatistics, utilisez :
signalType = "GenerationTokenStatistics"
metricThresholds = [
{
metric = "string"
threshold = {
value = int
}
}
]
productionData = {
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
samplingRate = int
Pour ModelPerformance, utilisez :
signalType = "ModelPerformance"
dataSegment = {
feature = "string"
values = [
"string"
]
}
metricThreshold = {
threshold = {
value = int
}
modelType = "string"
// For remaining properties, see ModelPerformanceMetricThresholdBase objects
}
productionData = [
{
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
]
referenceData = {
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Pour PredictionDrift, utilisez :
signalType = "PredictionDrift"
metricThresholds = [
{
threshold = {
value = int
}
dataType = "string"
// For remaining properties, see PredictionDriftMetricThresholdBase objects
}
]
modelType = "string"
productionData = {
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
referenceData = {
columns = {
{customized property} = "string"
}
dataContext = "string"
jobInputType = "string"
uri = "string"
inputDataType = "string"
// For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
}
Objets MonitoringInputDataBase
Définissez la propriété inputDataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Résolu, utilisez :
inputDataType = "Fixed"
Pour Statique, utilisez :
inputDataType = "Static"
preprocessingComponentId = "string"
windowEnd = "string"
windowStart = "string"
Pour La fin, utilisez :
inputDataType = "Trailing"
preprocessingComponentId = "string"
windowOffset = "string"
windowSize = "string"
Objets MonitoringFeatureFilterBase
Définissez la propriété filterType pour spécifier le type d’objet.
Pour AllFeatures, utilisez :
filterType = "AllFeatures"
Pour FeatureSubset, utilisez :
filterType = "FeatureSubset"
features = [
"string"
]
Pour TopNByAttribution, utilisez :
filterType = "TopNByAttribution"
top = int
Objets DataDriftMetricThresholdBase
Définissez la propriété dataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Categorical, utilisez :
dataType = "Categorical"
metric = "string"
Pour Numérique, utilisez :
dataType = "Numerical"
metric = "string"
Objets DataQualityMetricThresholdBase
Définissez la propriété dataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Categorical, utilisez :
dataType = "Categorical"
metric = "string"
Pour Numérique, utilisez :
dataType = "Numerical"
metric = "string"
Objets ModelPerformanceMetricThresholdBase
Définissez la propriété modelType pour spécifier le type d’objet.
Pour Classification, utilisez :
modelType = "Classification"
metric = "string"
Pour Régression, utilisez :
modelType = "Regression"
metric = "string"
Objets PredictionDriftMetricThresholdBase
Définissez la propriété dataType pour spécifier le type d’objet.
Pour Categorical, utilisez :
dataType = "Categorical"
metric = "string"
Pour Numérique, utilisez :
dataType = "Numerical"
metric = "string"
Objets DataImportSource
Définissez la propriété sourceType pour spécifier le type d’objet.
Pour la base de données, utilisez :
sourceType = "database"
query = "string"
storedProcedure = "string"
storedProcedureParams = [
{
{customized property} = "string"
}
]
tableName = "string"
Pour file_system, utilisez :
sourceType = "file_system"
path = "string"
Objets TriggerBase
Définissez la propriété triggerType pour spécifier le type d’objet.
Pour Cron, utilisez :
triggerType = "Cron"
expression = "string"
Pour Périodicité, utilisez :
triggerType = "Recurrence"
frequency = "string"
interval = int
schedule = {
hours = [
int
]
minutes = [
int
]
monthDays = [
int
]
weekDays = [
"string"
]
}
Valeurs de propriétés
espaces de travail/planifications
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| type | Type de ressource | « Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules@2023-06-01-preview » |
| name | Nom de la ressource | string (obligatoire) |
| parent_id | ID de la ressource qui est le parent de cette ressource. | ID pour la ressource de type : espaces de travail |
| properties | [Obligatoire] Attributs supplémentaires de l’entité. | ScheduleProperties (obligatoire) |
ScheduleProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| action | [Obligatoire] Spécifie l’action de la planification | ScheduleActionBase (obligatoire) |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| displayName | Nom d’affichage de la planification. | string |
| isEnabled | La planification est-elle activée ? | bool |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
| déclencheur | [Obligatoire] Spécifie les détails du déclencheur | TriggerBase (obligatoire) |
ScheduleActionBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | Définir le type d’objet | CreateJob CreateMonitor ImportData InvokeBatchEndpoint (obligatoire) |
JobScheduleAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | « CreateJob » (obligatoire) |
| jobDefinition | [Obligatoire] Définit les détails de la définition de l’action de planification. | JobBaseProperties (obligatoire) |
JobBaseProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| componentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant. | string |
| computeId | ID de ressource ARM de la ressource de calcul. | string |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| displayName | Nom d’affichage du travail. | string |
| experimentName | Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». | string |
| identité | Configuration de l’identité. S’il est défini, il doit s’agir d’AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou null. La valeur par défaut est AmlToken si null. |
IdentityConfiguration |
| isArchived | La ressource est-elle archivée ? | bool |
| notificationSetting | Paramètre de notification pour le travail | NotificationSetting |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| secretsConfiguration | Configuration des secrets à rendre disponibles pendant l’exécution. | JobBaseSecretsConfiguration |
| services | Liste des points de travail. Pour les travaux locaux, un point de terminaison de travail aura une valeur de point de terminaison FileStreamObject. |
JobBaseServices |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
| jobType | Définir le type d’objet | AutoML Commande Étiquetage Pipeline Spark Balayage (obligatoire) |
IdentityConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | Définir le type d’objet | AMLToken Managé UserIdentity (obligatoire) |
AmlToken
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. | « AMLToken » (obligatoire) |
ManagedIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. | « Managé » (obligatoire) |
| clientId | Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID client. Pour l’affectation par le système, ne définissez pas ce champ. | string Contraintes : Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| objectId | Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID d’objet. Pour l’affectation par le système, ne définissez pas ce champ. | string Contraintes : Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| resourceId | Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par l’ID de ressource ARM. Pour l’affectation par le système, ne définissez pas ce champ. | string |
UserIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| identityType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité. | « UserIdentity » (obligatoire) |
NotificationSetting
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| emailOn | Envoyer une notification par e-mail à l’utilisateur sur le type de notification spécifié | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : « JobCancelled » « JobCompleted » « Échec du travail » |
| emails | Il s’agit de la liste des destinataires de l’e-mail qui a une limitation de 499 caractères au total concat avec séparateur de virgules | string[] |
| webhooks | Envoyer un rappel de webhook à un service. La clé est un nom fourni par l’utilisateur pour le webhook. | NotificationSettingWebhooks |
NotificationSettingWebhooks
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | Webhook |
webhook
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| eventType | Envoyer un rappel sur un événement de notification spécifié | string |
| webhookType | Définir le type d’objet | AzureDevOps (obligatoire) |
AzureDevOpsWebhook
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| webhookType | [Obligatoire] Spécifie le type de service à envoyer un rappel | « AzureDevOps » (obligatoire) |
ResourceBaseProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string | |
| {propriété personnalisée} | string |
JobBaseSecretsConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | SecretConfiguration | |
| {propriété personnalisée} | SecretConfiguration |
SecretConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| URI | URI secret. Exemple d’URI : https://myvault.vault.azure.net/secrets/mysecretname/secretversion |
string |
| workspaceSecretName | Nom du secret dans le coffre de clés de l’espace de travail. | string |
JobBaseServices
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobService | |
| {propriété personnalisée} | JobService |
JobService
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| endpoint | URL du point de terminaison. | string |
| jobServiceType | Type de point de terminaison. | string |
| nœuds | Nœuds sur ant ant souhaitent démarrer le service. Si Nœuds n’est pas défini ou défini sur null, le service est démarré uniquement sur le nœud leader. |
Nœuds |
| port | Port pour le point de terminaison défini par l’utilisateur. | int |
| properties | Propriétés supplémentaires à définir sur le point de terminaison. | JobServiceProperties |
Nœuds
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| nodesValueType | Définir le type d’objet | Tout (obligatoire) |
AllNodes
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| nodesValueType | [Obligatoire] Type de la valeur Nœuds | « All » (obligatoire) |
JobServiceProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
AutoMLJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « AutoML » (obligatoire) |
| environmentId | ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. Il s’agit d’une valeur facultative à fournir, si elle n’est pas fournie, AutoML utilise par défaut la version de l’environnement autoML organisé de production lors de l’exécution du travail. |
string |
| environmentVariables | Variables d’environnement incluses dans le travail. | AutoMLJobEnvironmentVariables |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | AutoMLJobOutputs |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | JobResourceConfiguration |
| taskDetails | [Obligatoire] Cela représente un scénario qui peut être l’un des tables/NLP/image | AutoMLVertical (obligatoire) |
AutoMLJobEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
AutoMLJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
JobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de la sortie. | string |
| jobOutputType | Définir le type d’objet | custom_model mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (obligatoire) |
CustomModelJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « custom_model » (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | « Direct » « ReadWriteMount » « Charger » |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
AutoDeleteSetting
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| condition | Quand case activée si une ressource a expiré | « CreatedGreaterThan » « LastAccessedGreaterThan » |
| value | Valeur de la condition d’expiration. | string |
MLFlowModelJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « mlflow_model » (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | « Direct » « ReadWriteMount » « Charger » |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
MLTableJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « mltable » (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | « Direct » « ReadWriteMount » « Charger » |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
TritonModelJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « triton_model » (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | « Direct » « ReadWriteMount » « Charger » |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
UriFileJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « uri_file » (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | « Direct » « ReadWriteMount » « Charger » |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
UriFolderJobOutput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobOutputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « uri_folder » (obligatoire) |
| assetName | Nom de la ressource de sortie. | string |
| assetVersion | Version de la ressource de sortie. | string |
| autoDeleteSetting | Paramètre de suppression automatique de la ressource de données de sortie. | AutoDeleteSetting |
| mode | Mode de remise des ressources de sortie. | « Direct » « ReadWriteMount » « Charger » |
| URI | URI de ressource de sortie. | string |
QueueSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobTier | Contrôle le niveau du travail de calcul | "Basic" « Null » « Premium » « Spot » « Standard » |
| priority | Contrôle la priorité du travail sur un calcul. | int |
JobResourceConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dockerArgs | Arguments supplémentaires à transmettre à la commande run de Docker. Cela remplacerait tous les paramètres qui ont déjà été définis par le système ou dans cette section. Ce paramètre est uniquement pris en charge pour les types de calcul Azure ML. | string |
| instanceCount | Nombre facultatif d’instances ou de nœuds utilisés par la cible de calcul. | int |
| instanceType | Type facultatif de machine virtuelle utilisé comme pris en charge par la cible de calcul. | string |
| locations | Emplacements où le travail peut s’exécuter. | string[] |
| maxInstanceCount | Nombre maximal autorisé facultatif d’instances ou de nœuds à utiliser par la cible de calcul. Pour une utilisation avec l’entraînement élastique, actuellement pris en charge par le type de distribution PyTorch uniquement. |
int |
| properties | Conteneur de propriétés supplémentaires. | ResourceConfigurationProperties |
| shmSize | Taille du bloc de mémoire partagée du conteneur Docker. Cela doit être au format (nombre)(unité) où le nombre doit être supérieur à 0 et l’unité peut être l’une des valeurs b(octets), k(kilo-octets), m(mégaoctets) ou g(gigaoctets). | string Contraintes : Modèle = \d+[bBkKmMgG] |
ResourceConfigurationProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | ||
| {propriété personnalisée} |
AutoMLVertical
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| logVerbosity | Détail du journal pour le travail. | « Critique » « Debug » « Erreur » « Info » « NotSet » « Warning » (Avertissement) |
| targetColumnName | Nom de la colonne cible : il s’agit de la colonne de valeurs de prédiction. Également appelé nom de colonne d’étiquette dans le contexte des tâches de classification. |
string |
| trainingData | [Obligatoire] Entrée de données d’entraînement. | MLTableJobInput (obligatoire) |
| taskType | Définir le type d’objet | Classification Prévisions ImageClassification ImageClassificationMultilabel ImageInstanceSegmentation ImageObjectDetection Régression TextClassification TextClassificationMultilabel TextNER (obligatoire) |
MLTableJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de l’entrée. | string |
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « custom_model » « littéral » « mlflow_model » « mltable » « triton_model » « uri_file » « uri_folder » (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | « Direct » « Télécharger » « EvalDownload » « EvalMount » « ReadOnlyMount » « ReadWriteMount » |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
classification ;
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | « Classification » (obligatoire) |
| cvSplitColumnNames | Colonnes à utiliser pour les données CVSplit. | string[] |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | TableVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | TableFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | TableVerticalLimitSettings |
| nCrossValidations | Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
NCrossValidations |
| positiveLabel | Étiquette positive pour le calcul des métriques binaires. | string |
| primaryMetric | Métrique principale pour la tâche. | « AUCWeighted » « Précision » « AveragePrecisionScoreWeighted » « NormMacroRecall » « PrecisionScoreWeighted » |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | TableParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | TableSweepSettings |
| testData | Entrée de données de test. | MLTableJobInput |
| testDataSize | Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| trainingSettings | Entrées pour la phase d’entraînement d’un travail AutoML. | ClassificationTrainingSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| weightColumnName | Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence. | string |
TableVerticalFeaturizationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| blockedTransformers | Ces transformateurs ne doivent pas être utilisés dans la caractérisation. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : « CatTargetEncoder » « CountVectorizer » « HashOneHotEncoder » « LabelEncoder » « NaiveBayes » « OneHotEncoder » « TextTargetEncoder » « TfIdf » « WoETargetEncoder » « WordEmbedding » |
| columnNameAndTypes | Dictionnaire du nom de la colonne et de son type (int, float, string, datetime, etc.). | TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes |
| datasetLanguage | Langue du jeu de données, utile pour les données de texte. | string |
| enableDnnFeaturization | Détermine s’il faut utiliser des caractérisations basées sur Dnn pour la caractérisation des données. | bool |
| mode | Mode de caractérisation : l’utilisateur peut conserver le mode « Auto » par défaut et AutoML s’occupe de la transformation nécessaire des données dans la phase de caractérisation. Si « Off » est sélectionné, aucune caractérisation n’est effectuée. Si « Personnalisé » est sélectionné, l’utilisateur peut spécifier des entrées supplémentaires pour personnaliser la façon dont la caractérisation est effectuée. |
« Auto » "Custom" « Désactivé » |
| transformerParams | L’utilisateur peut spécifier des transformateurs supplémentaires à utiliser, ainsi que les colonnes auxquelles il serait appliqué et les paramètres du constructeur de transformateur. | TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams |
TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | ColumnTransformer[] |
ColumnTransformer
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| fields | Champs auxquels appliquer la logique du transformateur. | string[] |
| parameters | Différentes propriétés à passer au transformateur. L’entrée attendue est un dictionnaire de paires clé/valeur au format JSON. |
TableFixedParameters
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Booster | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour XGBoost. | string |
| boostingType | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour LightGBM. | string |
| growPolicy | Spécifiez la stratégie de croissance, qui contrôle la façon dont les nouveaux nœuds sont ajoutés à l’arborescence. | string |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | int |
| maxBin | Spécifiez le Nombre maximal de compartiments discrets à compartimenter les fonctionnalités continues . | int |
| maxDepth | Spécifiez la profondeur maximale pour limiter explicitement la profondeur de l’arborescence. | int |
| maxLeaves | Spécifiez le nombre maximal de feuilles pour limiter explicitement les feuilles d’arborescence. | int |
| minDataInLeaf | Nombre minimal de données par feuille. | int |
| minSplitGain | Réduction minimale des pertes requise pour effectuer une partition supplémentaire sur un nœud feuille de l’arborescence. | int |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| nEstimators | Spécifiez le nombre d’arborescences (ou de rondes) dans un modèle. | int |
| numLeaves | Spécifiez le nombre de feuilles. | int |
| preprocessorName | Nom du préprocesseur à utiliser. | string |
| regAlpha | Terme de régularisation L1 sur les pondérations. | int |
| regLambda | Terme de régularisation L2 sur les pondérations. | int |
| subsample | Ratio de sous-échantillon de l’instance d’entraînement. | int |
| sous-échantillonFreq | Fréquence du sous-échantillon. | int |
| treeMethod | Spécifiez la méthode d’arborescence. | string |
| withMean | Si la valeur est true, centrez avant de mettre à l’échelle les données avec StandardScalar. | bool |
| withStd | Si la valeur est true, mettant à l’échelle les données avec la variance d’unité avec StandardScalar. | bool |
TableVerticalLimitSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| enableEarlyTermination | Activer l’arrêt anticipé détermine si AutoMLJob se termine tôt si le score n’a pas été amélioré au cours des 20 dernières itérations. | bool |
| exitScore | Score de sortie pour le travail AutoML. | int |
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’itérations simultanées. | int |
| maxCoresPerTrial | Nombre maximal de cœurs par itération. | int |
| maxNodes | Nombre maximal de nœuds à utiliser pour l’expérience. | int |
| maxTrials | Nombre d’itérations. | int |
| sweepConcurrentTrials | Nombre d’exécutions de balayage simultanées que l’utilisateur souhaite déclencher. | int |
| sweepTrials | Nombre d’exécutions de balayage que l’utilisateur souhaite déclencher. | int |
| timeout | Délai d’expiration du travail AutoML. | string |
| trialTimeout | Délai d’expiration de l’itération. | string |
NCrossValidations
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoNCrossValidations
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode pour déterminer les validations N-Cross. | « Auto » (obligatoire) |
CustomNCrossValidations
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode pour déterminer les validations N-Cross. | « Personnalisé » (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur des validations N-croisées. | int (obligatoire) |
TableParameterSubspace
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Booster | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour XGBoost. | string |
| boostingType | Spécifiez le type de boosting, par exemple gbdt pour LightGBM. | string |
| growPolicy | Spécifiez la stratégie de croissance, qui contrôle la façon dont les nouveaux nœuds sont ajoutés à l’arborescence. | string |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | string |
| maxBin | Spécifiez le Nombre maximal de compartiments discrets à compartimenter les fonctionnalités continues . | string |
| maxDepth | Spécifiez la profondeur maximale pour limiter explicitement la profondeur de l’arborescence. | string |
| maxLeaves | Spécifiez le nombre maximal de feuilles pour limiter explicitement les feuilles d’arborescence. | string |
| minDataInLeaf | Nombre minimal de données par feuille. | string |
| minSplitGain | Réduction minimale des pertes requise pour effectuer une partition supplémentaire sur un nœud feuille de l’arborescence. | string |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| nEstimators | Spécifiez le nombre d’arborescences (ou d’arrondis) dans un modèle. | string |
| numLeaves | Spécifiez le nombre de feuilles. | string |
| preprocessorName | Nom du préprocesseur à utiliser. | string |
| regAlpha | Terme de régularisation L1 sur les pondérations. | string |
| regLambda | Terme de régularisation L2 sur les pondérations. | string |
| subsample | Ratio de sous-échantillonnage des instance d’entraînement. | string |
| subsampleFreq | Fréquence du sous-échantillon | string |
| treeMethod | Spécifiez la méthode d’arborescence. | string |
| withMean | Si la valeur est true, centrez avant de mettre à l’échelle les données avec StandardScalar. | string |
| withStd | Si la valeur est true, la mise à l’échelle des données avec la variance d’unité avec StandardScalar. | string |
TableSweepSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| earlyTermination | Type de stratégie d’arrêt anticipé pour le travail de balayage. | EarlyTerminationPolicy |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Type d’algorithme d’échantillonnage. | « Bayésien » « Grid » « Random » (obligatoire) |
EarlyTerminationPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| delayEvaluation | Nombre d’intervalles par lesquels retarder la première évaluation. | int |
| evaluationInterval | Intervalle (nombre d’exécutions) entre les évaluations de stratégie. | int |
| policyType | Définir le type d’objet | Bandit MedianStopping TruncationSelection (obligatoire) |
BanditPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| policyType | [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie | « Bandit » (obligatoire) |
| slackAmount | Distance absolue autorisée par rapport à l’exécution la plus performante. | int |
| slackFactor | Ratio de la distance autorisée par rapport à l’exécution la plus performante. | int |
MedianStoppingPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| policyType | [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie | « MedianStopping » (obligatoire) |
TruncationSelectionPolicy
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| policyType | [Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie | « TruncationSelection » (obligatoire) |
| truncationPercentage | Pourcentage d’exécutions à annuler à chaque intervalle d’évaluation. | int |
ClassificationTrainingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| allowedTrainingAlgorithms | Modèles autorisés pour la tâche de classification. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : « BernoulliNaiveBayes » « DecisionTree » « ExtremeRandomTrees » « GradientBoosting » « KNN » « LightGBM » « LinearSVM » « LogisticRegression » « MultinomialNaiveBayes » « RandomForest » « SGD » « SVM » « XGBoostClassifier » |
| blockedTrainingAlgorithms | Modèles bloqués pour la tâche de classification. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : « BernoulliNaiveBayes » « DecisionTree » « ExtremeRandomTrees » « GradientBoosting » « KNN » « LightGBM » « LinearSVM » « LogisticRegression » « MultinomialNaiveBayes » « RandomForest » « SGD » « SVM » « XGBoostClassifier » |
| enableDnnTraining | Activer la recommandation des modèles DNN. | bool |
| enableModelExplainability | Indicateur pour activer l’explicabilité sur le meilleur modèle. | bool |
| enableOnnxCompatibleModels | Indicateur pour l’activation des modèles compatibles onnx. | bool |
| enableStackEnsemble | Activez l’exécution de l’ensemble de piles. | bool |
| enableVoteEnsemble | Activez l’exécution des ensembles de votes. | bool |
| ensembleModelDownloadTimeout | Pendant la génération de modèles VotingEnsemble et StackEnsemble, plusieurs modèles ajustés des exécutions enfants précédentes sont téléchargés. Si plus de temps est nécessaire, configurez ce paramètre avec une valeur supérieure à 300 secondes. |
string |
| stackEnsembleSettings | Paramètres d’ensemble de pile pour l’exécution de l’ensemble de piles. | StackEnsembleSettings |
| trainingMode | Mode TrainingMode : définir sur « auto » équivaut à le définir sur « non distribué » pour l’instant, mais à l’avenir peut entraîner une sélection en mode mixte ou en mode heuristique. La valeur par défaut est « auto ». Si « Distribué » est utilisé, seule la caractérisation distribuée est utilisée et des algorithmes distribués sont choisis. Si « Nondistributed », seuls les algorithmes non distribués sont choisis. |
« Auto » « Distribué » « Non distribué » |
StackEnsembleSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| stackMetaLearnerKWargs | Paramètres facultatifs à passer à l’initialiseur du méta-apprenant. | |
| stackMetaLearnerTrainPercentage | Spécifie la proportion du jeu d’entraînement (lors du choix du type d’entraînement et de validation) à réserver pour l’apprentissage du méta-apprenant. La valeur par défaut est 0,2. | int |
| stackMetaLearnerType | Le méta-apprenant est un modèle entraîné sur la sortie des modèles hétérogènes individuels. | « ElasticNet » « ElasticNetCV » « LightGBMClassifier » « LightGBMRegressor » « LinearRegression » « LogisticRegression » « LogisticRegressionCV » "None" |
Prévisions
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | « Prévision » (obligatoire) |
| cvSplitColumnNames | Colonnes à utiliser pour les données CVSplit. | string[] |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | TableVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | TableFixedParameters |
| forecastingSettings | Prévision des entrées spécifiques à la tâche. | ForecastingSettings |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | TableVerticalLimitSettings |
| nCrossValidations | Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
NCrossValidations |
| primaryMetric | Métrique principale pour la tâche de prévision. | « NormalizedMeanAbsoluteError » « NormalizedRootMeanSquaredError » « R2Score » « SpearmanCorrelation » |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | TableParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | TableSweepSettings |
| testData | Entrée de données de test. | MLTableJobInput |
| testDataSize | Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| trainingSettings | Entrées pour la phase d’apprentissage d’un travail AutoML. | ForecastingTrainingSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| weightColumnName | Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence. | string |
ForecastingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| countryOrRegionForHolidays | Pays ou région pour les jours fériés pour les tâches de prévision. Il doit s’agir des codes de pays/région à deux lettres au format ISO 3166, par exemple, « US » ou « GB ». |
string |
| cvStepSize | Nombre de périodes entre l’heure d’origine d’un pli cv et le pli suivant. For par exemple, si CVStepSize = 3 pour les données quotidiennes, l’heure d’origine de chaque pli seraà trois jours d’intervalle. |
int |
| featureLags | Indicateur permettant de générer des retards pour les fonctionnalités numériques avec « auto » ou null. | « Auto » "None" |
| featuresUnknownAtForecastTime | Colonnes de fonctionnalité disponibles pour l’entraînement, mais inconnues au moment de la prévision/inférence. Si features_unknown_at_forecast_time n’est pas défini, il est supposé que toutes les colonnes de caractéristiques du jeu de données sont connues au moment de l’inférence. |
string[] |
| forecastHorizon | Horizon maximal de prévision souhaité en unités de fréquence de série chronologique. | ForecastHorizon |
| frequency | Lors d'une prévision, ce paramètre représente la période pour laquelle la prévision est souhaitée, par exemple tous les jours, toutes les semaines, tous les ans, etc. La fréquence de prévision correspond à la fréquence du jeu de données par défaut. | string |
| Saisonnalité | Définissez le caractère saisonnier de la série chronologique sous la forme d’un entier multiple de la fréquence de la série. Si la saisonnalité est définie sur « auto », elle est déduite. |
Caractère saisonnier |
| shortSeriesHandlingConfig | Paramètre définissant la manière dont AutoML doit gérer les séries chronologiques courtes. | « Auto » « Drop » "None" « Pad » |
| targetAggregateFunction | Fonction à utiliser pour agréger la colonne cible de la série chronologique de façon à ce qu’elle soit conforme à une fréquence spécifiée par l’utilisateur. Si targetAggregateFunction est défini, c’est-à-dire pas « None », mais que le paramètre freq n’est pas défini, l’erreur est déclenchée. Les fonctions d’agrégation cibles possibles sont les suivantes : « sum », « max », « min » et « mean ». |
« Max » « Moyenne » « Min » "None" « Somme » |
| targetLags | Nombre de périodes passées à décaler par rapport à la colonne cible. | TargetLags |
| targetRollingWindowSize | Nombre de périodes passées utilisées pour créer une moyenne de fenêtres dynamiques de la colonne cible. | TargetRollingWindowSize |
| timeColumnName | Nom de la colonne de temps. Ce paramètre est obligatoire pendant la prévision pour spécifier la colonne datetime dans les données d’entrée utilisées afin de générer la série chronologique et de déduire sa fréquence. | string |
| timeSeriesIdColumnNames | Noms des colonnes utilisées pour regrouper une série chronologique. Permet de créer plusieurs séries. Si le grain n’est pas défini, le jeu de données est considéré être une série chronologique. Ce paramètre est utilisé avec les tâches de type prévision. |
string[] |
| useStl | Configurez la décomposition STL de la colonne cible de série chronologique. | "None" « Saison » « SeasonTrend » |
ForecastHorizon
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoForecastHorizon
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définissez le mode de sélection de valeur de l’horizon de prévision. | « Auto » (obligatoire) |
CustomForecastHorizon
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définissez le mode de sélection de valeur de l’horizon de prévision. | « Personnalisé » (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur de l’horizon de prévision. | int (obligatoire) |
Caractère saisonnier
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoSeasonality
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de saisonnalité. | « Auto » (obligatoire) |
CustomSeasonality
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de saisonnalité. | « Personnalisé » (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur de caractère saisonnier. | int (obligatoire) |
TargetLags
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoTargetLags
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définir le mode de décalage cible - Auto/Custom | « Auto » (obligatoire) |
CustomTargetLags
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Définir le mode de décalage cible - Auto/Custom | « Personnalisé » (obligatoire) |
| values | [Obligatoire] Définissez des valeurs de décalage cible. | int[] (obligatoire) |
TargetRollingWindowSize
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Définir le type d’objet | Automatique Personnalisé (obligatoire) |
AutoTargetRollingWindowSize
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de détection TargetRollingWindowSiz. | « Auto » (obligatoire) |
CustomTargetRollingWindowSize
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | [Obligatoire] Mode de détection TargetRollingWindowSiz. | « Personnalisé » (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur TargetRollingWindowSize. | int (obligatoire) |
ForecastingTrainingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| allowedTrainingAlgorithms | Modèles autorisés pour la tâche de prévision. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : « Arimax » « AutoArima » « Moyenne » « DecisionTree » « ElasticNet » « ExponentielSmoothing » « ExtremeRandomTrees » « GradientBoosting » « KNN » « LassoLars » « LightGBM » « Naïf » « Prophète » « RandomForest » « SGD » « SeasonalAverage » « SeasonalNaive » « TCNForecaster » « XGBoostRegressor » |
| blockedTrainingAlgorithms | Modèles bloqués pour la tâche de prévision. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : « Arimax » « AutoArima » « Moyenne » « DecisionTree » « ElasticNet » « ExponentielSmoothing » « ExtremeRandomTrees » « GradientBoosting » « KNN » « LassoLars » « LightGBM » « Naïf » « Prophète » « RandomForest » « SGD » « SeasonalAverage » « SeasonalNaive » « TCNForecaster » « XGBoostRegressor » |
| enableDnnTraining | Activez la recommandation des modèles DNN. | bool |
| enableModelExplainability | Indicateur pour activer l’explicabilité sur le meilleur modèle. | bool |
| enableOnnxCompatibleModels | Indicateur d’activation des modèles compatibles onnx. | bool |
| enableStackEnsemble | Activez l’exécution de l’ensemble de piles. | bool |
| enableVoteEnsemble | Activez l’exécution d’ensemble de votes. | bool |
| ensembleModelDownloadTimeout | Pendant la génération de modèles VotingEnsemble et StackEnsemble, plusieurs modèles ajustés des exécutions enfants précédentes sont téléchargés. Si plus de temps est nécessaire, configurez ce paramètre avec une valeur supérieure à 300 secondes. |
string |
| stackEnsembleSettings | Paramètres d’ensemble de pile pour l’exécution de l’ensemble de piles. | StackEnsembleSettings |
| trainingMode | Mode TrainingMode : définir sur « auto » équivaut à le définir sur « non distribué » pour l’instant, mais à l’avenir peut entraîner une sélection du mode mixte ou basé sur l’heuristique. La valeur par défaut est « auto ». Si « Distribué », seule la caractérisation distribuée est utilisée et les algorithmes distribués sont choisis. Si « Non distribué », seuls les algorithmes non distribués sont choisis. |
« Auto » « Distribué » « Non distribué » |
ImageClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | « ImageClassification » (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Limitez les paramètres du travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsClassification |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | « AUCWeighted » « Précision » « AveragePrecisionScoreWeighted » « NormMacroRecall » « PrecisionScoreWeighted » |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsClassification[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage de modèle et aux hyperparamètres. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
ImageLimitSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’itérations AutoML simultanées. | int |
| maxTrials | Nombre maximal d’itérations AutoML. | int |
| timeout | Délai d’expiration du travail AutoML. | string |
ImageModelSettingsClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| advancedSettings | Paramètres pour les scénarios avancés. | string |
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | bool |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| checkpointFrequency | Fréquence de stockage des points de contrôle du modèle. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| checkpointModel | Modèle de point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | MLFlowModelJobInput |
| checkpointRunId | ID d’une exécution précédente qui a un point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement distribué. | bool |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | bool |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales est suivi pour l’arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | bool |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie l’exécution d’un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, le passage de 2 comme valeur pour 'seresnext' signifie figer layer0 et layer1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
int |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « étape ». | "None" « Étape » « WarmupCosine » |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| momentum | Valeur de momentum lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | bool |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | int |
| optimizer | Type d’optimiseur. | « Adam » « Adamw » "None" « Sgd » |
| randomSeed | Valeur de départ aléatoire à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | int |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « étape ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| trainingCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationResizeSize | Taille d’image à laquelle redimensionner avant le rognage du jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle de cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques de préchauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| weightDecay | Valeur de la décroissance de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | int |
| weightedLoss | Perte pondérée. Les valeurs acceptées sont 0 pour aucune perte pondérée. 1 pour la perte de poids avec sqrt. (class_weights). 2 pour une perte de poids avec class_weights. Doit être 0 ou 1 ou 2. |
int |
MLFlowModelJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de l’entrée. | string |
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « custom_model » « littéral » « mlflow_model » « mltable » « triton_model » « uri_file » « uri_folder » (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | « Direct » « Télécharger » « EvalDownload » « EvalMount » « ReadOnlyMount » « ReadWriteMount » |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
ImageModelDistributionSettingsClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | string |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement du répartiteur. | string |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | string |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales est suivi pour l’arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | string |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie l’exécution d’un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, le passage de 2 comme valeur pour 'seresnext' signifie figer layer0 et layer1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « étape ». | string |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| momentum | Valeur de l’impulsion lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | string |
| optimizer | Type d’optimiseur. Doit être « sgd », « adam » ou « adamw ». | string |
| randomSeed | Graines aléatoires à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | string |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| trainingCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationCropSize | Taille de rognage d’image entrée dans le réseau neuronal pour le jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationResizeSize | Taille d’image à laquelle redimensionner avant le rognage du jeu de données de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques d’échauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| weightDecay | Valeur de la décomposition de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | string |
| weightedLoss | Perte pondérée. Les valeurs acceptées sont 0 pour aucune perte pondérée. 1 pour la perte pondérée avec sqrt. (class_weights). 2 pour une perte de poids avec class_weights. Doit être 0 ou 1 ou 2. |
string |
ImageSweepSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| earlyTermination | Type de stratégie de résiliation anticipée. | EarlyTerminationPolicy |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Type des algorithmes d’échantillonnage des hyperparamètres. | « Bayésien » « Grille » « Aléatoire » (obligatoire) |
ImageClassificationMultilabel
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | « ImageClassificationMultilabel » (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Paramètres de limite pour le travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsClassification |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | « AUCWeighted » « Précision » « AveragePrecisionScoreWeighted » « IOU » « NormMacroRecall » « PrecisionScoreWeighted » |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsClassification[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage de modèle et aux hyperparamètres. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
ImageInstanceSegmentation
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | « ImageInstanceSegmentation » (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Limitez les paramètres du travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsObjectDetection |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | « MeanAveragePrecision » |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage de modèle et aux hyperparamètres. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
ImageModelSettingsObjectDetection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| advancedSettings | Paramètres pour les scénarios avancés. | string |
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | bool |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| boxDetectionsPerImage | Nombre maximal de détections par image, pour toutes les classes. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| boxScoreThreshold | Pendant l’inférence, retourne uniquement les propositions dont le score de classification est supérieur à BoxScoreThreshold. Doit être un float dans la plage[0, 1]. |
int |
| checkpointFrequency | Fréquence de stockage des points de contrôle du modèle. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| checkpointModel | Modèle de point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | MLFlowModelJobInput |
| checkpointRunId | ID d’une exécution précédente qui a un point de contrôle préentraîné pour l’entraînement incrémentiel. | string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement distribué. | bool |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | bool |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales est suivi pour l’arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | bool |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie exécuter un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
int |
| imageSize | Taille d’image pour l’entraînement et la validation. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : La série d’entraînement peut entrer dans CUDA OOM si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, passer 2 comme valeur pour « seresnext » signifie gel des couches 0 et 1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
int |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « step ». | "None" « Étape » « WarmupCosine » |
| logTrainingMetrics | Activez les métriques d’apprentissage du calcul et de la journalisation. | "Disable" "Enable" |
| logValidationLoss | Activez l’informatique et la perte de validation de journalisation. | "Disable" "Enable" |
| Maxsize | Taille maximale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| minSize | Taille minimale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| modelSize | Taille du modèle. Doit être « small », « medium », « large » ou « xlarge ». Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille du modèle est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
« ExtraLarge » « Grande » « Moyen » "None" « Petit » |
| momentum | Valeur de l’impulsion lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| Multi-échelle | Activez l’image à plusieurs échelles en variant la taille de l’image de +/- 50 %. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la mémoire du GPU est insuffisante. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
bool |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | bool |
| nmsIouThreshold | Seuil d’IOU utilisé pendant l’inférence dans le post-traitement NMS. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | int |
| optimizer | Type d’optimiseur. | « Adam » « Adamw » "None" « Sgd » |
| randomSeed | Valeur de départ aléatoire à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | int |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « étape ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| tileGridSize | Taille de la grille à utiliser pour la mise en mosaïque de chaque image. Remarque : TileGridSize ne doit pas être Aucun pour activer la logique de détection d’objets de petite taille. Chaîne contenant deux entiers au format mxn. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| tileOverlapRatio | Ratio de chevauchement entre les mosaïques adjacentes dans chaque dimension. Doit être float dans la plage [0, 1). Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| tilePredictionsNmsThreshold | Seuil IOU à utiliser pour effectuer une suppression non maximale tout en fusionnant les prédictions des mosaïques et de l’image. Utilisé dans la validation/l’inférence. Doit être float dans la plage [0, 1]. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
int |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| validationIouThreshold | Seuil d’IOU à utiliser lors du calcul de la métrique de validation. Doit être float dans la plage [0, 1]. | int |
| validationMetricType | Méthode de calcul de métrique à utiliser pour les métriques de validation. | « Coco » « CocoVoc » "None" « Voc » |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle de cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | int |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques de préchauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | int |
| weightDecay | Valeur de la décroissance de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | int |
ImageModelDistributionSettingsObjectDetection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| amsGradient | Activez AMSGrad lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». | string |
| augmentations | Paramètres d’utilisation des augmentations. | string |
| bêta1 | Valeur de « beta1 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| bêta2 | Valeur de « beta2 » lorsque l’optimiseur est « adam » ou « adamw ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| boxDetectionsPerImage | Nombre maximal de détections par image, pour toutes les classes. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| boxScoreThreshold | Pendant l’inférence, retourne uniquement les propositions dont le score de classification est supérieur à BoxScoreThreshold. Doit être un float dans la plage[0, 1]. |
string |
| distributed | Indique s’il faut utiliser l’entraînement du répartiteur. | string |
| earlyStopping | Permet d’avoir une logique d’arrêt anticipé au cours de l’entraînement. | string |
| earlyStoppingDelay | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation à attendre avant l’amélioration des métriques principales est suivi pour l’arrêt précoce. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| earlyStoppingPatience | Nombre minimal d’époques ou d’évaluations de validation sans amélioration des métriques principales avant l’exécution est arrêtée. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| enableOnnxNormalization | Activez la normalisation lors de l’exportation du modèle ONNX. | string |
| evaluationFrequency | Fréquence d’évaluation du jeu de données de validation pour obtenir les scores de métrique. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| gradientAccumulationStep | L’accumulation de dégradés signifie exécuter un nombre configuré d’étapes « GradAccumulationStep » sans mise à jour des pondérations du modèle tout en accumulant les dégradés de ces étapes, puis en utilisant les gradients accumulés pour calculer les mises à jour de poids. Cette valeur doit être un entier positif. |
string |
| imageSize | Taille d’image pour l’entraînement et la validation. Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : La série d’entraînement peut entrer dans CUDA OOM si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| layersToFreeze | Nombre de couches à figer pour le modèle. Cette valeur doit être un entier positif. Pour instance, passer 2 comme valeur pour « seresnext » signifie gel des couches 0 et 1. Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge et des détails sur le gel des couches, veuillez Voir: https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| learningRate | Taux d’apprentissage initial. Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| learningRateScheduler | Type de planificateur du taux d’apprentissage. Doit être « warmup_cosine » ou « step ». | string |
| Maxsize | Taille maximale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| minSize | Taille minimale de l’image à remettre à l’échelle avant de l’alimenter à l’épine dorsale (backbone). Cette valeur doit être un entier positif. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille est trop grande. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| modelName | Nom du modèle à utiliser pour l’entraînement. Pour plus d’informations sur les modèles disponibles, consultez la documentation officielle : https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
string |
| modelSize | Taille du modèle. Doit être « small », « medium », « large » ou « xlarge ». Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la taille du modèle est trop grande. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| momentum | Valeur de l’impulsion lorsque l’optimiseur est « sgd ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| Multi-échelle | Activez l’image à plusieurs échelles en variant la taille de l’image de +/- 50 %. Remarque : L’exécution de l’entraînement peut aboutir à un manque de mémoire de CUDA si la mémoire du GPU est insuffisante. Remarque : ces paramètres sont uniquement pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| Nesterov | Activez nesterov lorsque l’optimiseur est « sgd ». | string |
| nmsIouThreshold | Seuil d’IOU utilisé pendant l’inférence dans le post-traitement NMS. Doit être float dans la plage [0, 1]. | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| numberOfWorkers | Nombre de workers du chargeur de données. Doit être un entier non négatif. | string |
| optimizer | Type d’optimiseur. Doit être « sgd », « adam » ou « adamw ». | string |
| randomSeed | Graines aléatoires à utiliser lors de l’utilisation de l’entraînement déterministe. | string |
| stepLRGamma | Valeur gamma lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| stepLRStepSize | Valeur de la taille de l’étape lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « step ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| tileGridSize | Taille de la grille à utiliser pour la mise en mosaïque de chaque image. Remarque : TileGridSize ne doit pas être Aucun pour activer la logique de détection des petits objets. Chaîne contenant deux entiers au format mxn. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| tileOverlapRatio | Ratio de chevauchement entre les mosaïques adjacentes dans chaque dimension. Doit être float dans la plage [0, 1). Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». |
string |
| tilePredictionsNmsThreshold | Seuil IOU à utiliser pour effectuer une suppression non maximale tout en fusionnant les prédictions des mosaïques et de l’image. Utilisé dans la validation/l’inférence. Doit être float dans la plage [0, 1]. Remarque : ces paramètres ne sont pas pris en charge pour l’algorithme « yolov5 ». NMS : suppression non maximale |
string |
| trainingBatchSize | Taille du lot d’entraînement. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationBatchSize | Taille du lot de validation. Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| validationIouThreshold | Seuil d’IOU à utiliser lors du calcul de la métrique de validation. Doit être float dans la plage [0, 1]. | string |
| validationMetricType | Méthode de calcul de métrique à utiliser pour les métriques de validation. Doit être « none », « coco », « voc » ou « coco_voc ». | string |
| warmupCosineLRCycles | Valeur du cycle cosinus lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Doit être un nombre à virgule flottante dans la plage [0, 1]. | string |
| warmupCosineLRWarmupEpochs | Valeur des époques d’échauffement lorsque le planificateur de taux d’apprentissage est « warmup_cosine ». Cette valeur doit être un entier positif. | string |
| weightDecay | Valeur de la décomposition de poids lorsque l’optimiseur est « sgd », « adam » ou « adamw ». Doit être un float dans la plage[0, 1]. | string |
ImageObjectDetection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | « ImageObjectDetection » (obligatoire) |
| limitSettings | [Obligatoire] Paramètres de limite pour le travail AutoML. | ImageLimitSettings (obligatoire) |
| modelSettings | Paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle. | ImageModelSettingsObjectDetection |
| primaryMetric | Métrique principale à optimiser pour cette tâche. | « MeanAveragePrecision » |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[] |
| sweepSettings | Paramètres associés au balayage du modèle et à l’hyperparamètre. | ImageSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
régression ;
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | « Régression » (obligatoire) |
| cvSplitColumnNames | Colonnes à utiliser pour les données CVSplit. | string[] |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | TableVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | TableFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | TableVerticalLimitSettings |
| nCrossValidations | Nombre de plis de validation croisée à appliquer sur le jeu de données d’entraînement lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
NCrossValidations |
| primaryMetric | Métrique principale pour la tâche de régression. | « NormalizedMeanAbsoluteError » « NormalizedRootMeanSquaredError » « R2Score » « SpearmanCorrelation » |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | TableParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | TableSweepSettings |
| testData | Entrée de données de test. | MLTableJobInput |
| testDataSize | Fraction du jeu de données de test qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| trainingSettings | Entrées pour la phase d’entraînement d’un travail AutoML. | RégressionTrainingSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
| validationDataSize | Fraction du jeu de données d’entraînement qui doit être mise de côté à des fins de validation. Valeurs comprises entre (0.0 , 1.0) Appliqué lorsque le jeu de données de validation n’est pas fourni. |
int |
| weightColumnName | Nom de la colonne de pondération d’échantillons. Le ML automatisé prend en charge une colonne pondérée en entrée. Les lignes des données sont alors pondérées en conséquence. | string |
RégressionTrainingSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| allowedTrainingAlgorithms | Modèles autorisés pour la tâche de régression. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : « DecisionTree » « ElasticNet » « ExtremeRandomTrees » « GradientBoosting » « KNN » « LassoLars » « LightGBM » « RandomForest » « SGD » « XGBoostRegressor » |
| blockedTrainingAlgorithms | Modèles bloqués pour la tâche de régression. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : « DecisionTree » « ElasticNet » « ExtremeRandomTrees » « GradientBoosting » « KNN » « LassoLars » « LightGBM » « RandomForest » « SGD » « XGBoostRegressor » |
| enableDnnTraining | Activez la recommandation des modèles DNN. | bool |
| enableModelExplainability | Indicateur pour activer l’explicabilité sur le meilleur modèle. | bool |
| enableOnnxCompatibleModels | Indicateur d’activation des modèles compatibles onnx. | bool |
| enableStackEnsemble | Activez l’exécution de l’ensemble de piles. | bool |
| enableVoteEnsemble | Activez l’exécution d’ensemble de votes. | bool |
| ensembleModelDownloadTimeout | Pendant la génération de modèles VotingEnsemble et StackEnsemble, plusieurs modèles ajustés des exécutions enfants précédentes sont téléchargés. Si plus de temps est nécessaire, configurez ce paramètre avec une valeur supérieure à 300 secondes. |
string |
| stackEnsembleSettings | Paramètres d’ensemble de pile pour l’exécution de l’ensemble de piles. | StackEnsembleSettings |
| trainingMode | Mode TrainingMode : définir sur « auto » équivaut à le définir sur « non distribué » pour l’instant, mais à l’avenir peut entraîner une sélection du mode mixte ou basé sur l’heuristique. La valeur par défaut est « auto ». Si « Distribué », seule la caractérisation distribuée est utilisée et les algorithmes distribués sont choisis. Si « Non distribué », seuls les algorithmes non distribués sont choisis. |
« Auto » « Distribué » « Non distribué » |
TextClassification
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | « TextClassification » (obligatoire) |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | NlpVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | NlpFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | NlpVerticalLimitSettings |
| primaryMetric | Métrique principale pour Text-Classification tâche. | « AUCWeighted » « Précision » « AveragePrecisionScoreWeighted » « NormMacroRecall » « PrecisionScoreWeighted » |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | NlpParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | NlpSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
NlpVerticalFeaturizationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| datasetLanguage | Langue du jeu de données, utile pour les données de texte. | string |
NlpFixedParameters
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| gradientAccumulationSteps | Nombre d’étapes à franchir pour accumuler des dégradés avant d’exécuter une passe vers l’arrière. | int |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | int |
| learningRateScheduler | Type de planification de taux d’apprentissage à utiliser pendant la procédure d’entraînement. | « Constante » « ConstantWithWarmup » « Cosinus » « CosineWithRestarts » « Linéaire » "None" « Polynomial » |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. | int |
| trainingBatchSize | Taille de lot de la procédure d’entraînement. | int |
| validationBatchSize | Taille de lot à utiliser pendant l’évaluation. | int |
| warmupRatio | Le ratio d’échauffement, utilisé avec LrSchedulerType. | int |
| weightDecay | Dégradation du poids pour la procédure d’entraînement. | int |
NlpVerticalLimitSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’itérations AutoML simultanées. | int |
| maxNodes | Nombre maximal de nœuds à utiliser pour l’expérience. | int |
| maxTrials | Nombre d’itérations AutoML. | int |
| timeout | Délai d’expiration du travail AutoML. | string |
| trialTimeout | Délai d’expiration pour les essais hd individuels. | string |
NlpParameterSubspace
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| gradientAccumulationSteps | Nombre d’étapes à franchir pour accumuler des dégradés avant d’exécuter une passe vers l’arrière. | string |
| learningRate | Taux d’apprentissage de la procédure d’entraînement. | string |
| learningRateScheduler | Type de planification de taux d’apprentissage à utiliser pendant la procédure d’entraînement. | string |
| modelName | Nom du modèle à entraîner. | string |
| numberOfEpochs | Nombre d’époques d’entraînement. | string |
| trainingBatchSize | Taille de lot de la procédure d’entraînement. | string |
| validationBatchSize | Taille de lot à utiliser pendant l’évaluation. | string |
| warmupRatio | Le ratio d’échauffement, utilisé avec LrSchedulerType. | string |
| weightDecay | Dégradation du poids pour la procédure d’entraînement. | string |
NlpSweepSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| earlyTermination | Type de stratégie d’arrêt anticipé pour le travail de balayage. | EarlyTerminationPolicy |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Type d’algorithme d’échantillonnage. | « Bayésien » « Grid » « Random » (obligatoire) |
TextClassificationMultilabel
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | « TextClassificationMultilabel » (obligatoire) |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | NlpVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | NlpFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | NlpVerticalLimitSettings |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | NlpParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | NlpSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
TextNer
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche pour AutoMLJob. | « TextNER » (obligatoire) |
| featurizationSettings | Entrées de caractérisation nécessaires pour le travail AutoML. | NlpVerticalFeaturizationSettings |
| fixedParameters | Paramètres de modèle/d’entraînement qui resteront constants tout au long de l’entraînement. | NlpFixedParameters |
| limitSettings | Contraintes d’exécution pour AutoMLJob. | NlpVerticalLimitSettings |
| searchSpace | Espace de recherche pour l’échantillonnage de différentes combinaisons de modèles et de leurs hyperparamètres. | NlpParameterSubspace[] |
| sweepSettings | Paramètres pour le balayage du modèle et le réglage des hyperparamètres. | NlpSweepSettings |
| validationData | Entrées de données de validation. | MLTableJobInput |
CommandJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « Command » (obligatoire) |
| autologgerSettings | Configuration de distribution du travail. S’il est défini, il doit s’agir de Mpi, Tensorflow, PyTorch ou null. | AutologgerSettings |
| codeId | ID de ressource ARM de la ressource de code. | string |
| command | [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. par exemple « python train.py » | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| distribution | Configuration de distribution du travail. S’il est défini, il doit s’agir de Mpi, Tensorflow, PyTorch, Ray ou null. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification Environment pour le travail. | chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| environmentVariables | Variables d’environnement incluses dans le travail. | CommandJobEnvironmentVariables |
| inputs | Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. | CommandJobInputs |
| limites | Limite du travail de commande. | CommandJobLimits |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | CommandJobOutputs |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | JobResourceConfiguration |
AutologgerSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlflowAutologger | [Obligatoire] Indique si le journal automatique mlflow est activé. | « Désactivé » « Enabled » (obligatoire) |
DistributionConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | Définir le type d’objet | Mpi PyTorch Ray TensorFlow (obligatoire) |
Mpi
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | « Mpi » (obligatoire) |
| processCountPerInstance | Nombre de processus par nœud MPI. | int |
PyTorch
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | « PyTorch » (obligatoire) |
| processCountPerInstance | Nombre de processus par nœud. | int |
Ray
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | « Ray » (obligatoire) |
| address | Adresse du nœud principal Ray. | string |
| dashboardPort | Port auquel lier le serveur de tableau de bord. | int |
| headNodeAdditionalArgs | Les arguments supplémentaires passés au rayon démarrent dans le nœud principal. | string |
| includeDashboard | Fournissez cet argument pour démarrer l’interface graphique graphique du tableau de bord Ray. | bool |
| port | Port du processus de rayons de tête. | int |
| workerNodeAdditionalArgs | Les arguments supplémentaires passés à ray démarrent dans le nœud worker. | string |
TensorFlow
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| distributionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution. | « TensorFlow » (obligatoire) |
| parameterServerCount | Nombre de tâches de serveur de paramètres. | int |
| workerCount | Nombre de workers. S’il n’est pas spécifié, est défini par défaut sur le nombre de instance. | int |
CommandJobEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
CommandJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
JobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| description | Description de l’entrée. | string |
| jobInputType | Définir le type d’objet | custom_model literal mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (obligatoire) |
CustomModelJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « custom_model » (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | « Direct » « Télécharger » « EvalDownload » « EvalMount » « ReadOnlyMount » « ReadWriteMount » |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
LiteralJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « literal » (obligatoire) |
| value | [Obligatoire] Valeur littérale de l’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
TritonModelJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « triton_model » (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | « Direct » « Télécharger » « EvalDownload » « EvalMount » « ReadOnlyMount » « ReadWriteMount » |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
UriFileJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « uri_file » (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | « Direct » « Télécharger » « EvalDownload » « EvalMount » « ReadOnlyMount » « ReadWriteMount » |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
UriFolderJobInput
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « uri_folder » (obligatoire) |
| mode | Mode de remise des ressources d’entrée. | « Direct » « Télécharger » « EvalDownload » « EvalMount » « ReadOnlyMount » « ReadWriteMount » |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
CommandJobLimits
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [Obligatoire] Type JobLimit. | « Command » « Balayage » (obligatoire) |
| timeout | 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. | string |
CommandJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
LabelingJobProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| componentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant. | string |
| computeId | ID de ressource ARM de la ressource de calcul. | string |
| dataConfiguration | Configuration des données utilisées dans le travail. | LabelingDataConfiguration |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| displayName | Nom d’affichage du travail. | string |
| experimentName | Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ». | string |
| identité | Configuration de l’identité. S’il est défini, il doit s’agir d’AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou null. La valeur par défaut est AmlToken si null. |
IdentityConfiguration |
| isArchived | La ressource est-elle archivée ? | bool |
| jobInstructions | Instructions d’étiquetage du travail. | LabelingJobInstructions |
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « AutoML » « Command » « Étiquetage » « Pipeline » « Spark » « Balayage » (obligatoire) |
| labelCategories | Étiqueter les catégories du travail. | ÉtiquetageJobLabelCategories |
| étiquetageJobMediaProperties | Propriétés spécifiques au type de média dans le travail. | ÉtiquetageJobMediaProperties |
| mlAssistConfiguration | Configuration de la fonctionnalité MLAssist dans le travail. | MLAssistConfiguration |
| notificationSetting | Paramètre de notification pour le travail | NotificationSetting |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| secretsConfiguration | Configuration des secrets à rendre disponibles pendant l’exécution. | JobBaseSecretsConfiguration |
| services | Liste des points de travail. Pour les travaux locaux, un point de terminaison de travail aura une valeur de point de terminaison FileStreamObject. |
JobBaseServices |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
ÉtiquetageDataConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataId | ID de ressource de la ressource de données pour effectuer l’étiquetage. | string |
| incrementalDataRefresh | Indique s’il faut activer l’actualisation incrémentielle des données. | « Désactivé » « Activé » |
LabelingJobInstructions
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| URI | Lien vers une page contenant des instructions détaillées d’étiquetage pour les étiqueteurs. | string |
ÉtiquetageJobLabelCategories
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | LabelCategory | |
| {propriété personnalisée} | LabelCategory |
LabelCategory
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Classes | Dictionnaire des classes d’étiquettes de cette catégorie. | LabelCategoryClasses |
| displayName | Nom d’affichage de la catégorie d’étiquette. | string |
| Multiselect | Indique s’il est autorisé à sélectionner plusieurs classes dans cette catégorie. | « Désactivé » « Activé » |
LabelCategoryClasses
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | LabelClass |
LabelClass
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| displayName | Nom d’affichage de la classe label. | string |
| Sous-classes | Dictionnaire des sous-classes de la classe label. | LabelClassSubclasses |
LabelClassSubclasses
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | LabelClass |
ÉtiquetageJobMediaProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mediaType | Définir le type d’objet | Image Texte (obligatoire) |
ÉtiquetageJobImageProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mediaType | [Obligatoire] Type de média du travail. | « Image » (obligatoire) |
| annotationType | Type d’annotation du travail d’étiquetage d’image. | « BoundingBox » « Classification » « InstanceSegmentation » |
LabelingJobTextProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mediaType | [Obligatoire] Type de média du travail. | « Text » (obligatoire) |
| annotationType | Type d’annotation du travail d’étiquetage de texte. | « Classification » « NamedEntityRecognition » |
MLAssistConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlAssist | Définir le type d’objet | Désactivé Activé (obligatoire) |
MLAssistConfigurationDisabled
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlAssist | [Obligatoire] Indique si la fonctionnalité MLAssist est activée. | « Désactivé » (obligatoire) |
MLAssistConfigurationEnabled
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mlAssist | [Obligatoire] Indique si la fonctionnalité MLAssist est activée. | « Activé » (obligatoire) |
| inferencingComputeBinding | [Obligatoire] Liaison de calcul AML utilisée dans l’inférence. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| trainingComputeBinding | [Obligatoire] Liaison de calcul AML utilisée dans l’entraînement. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
PipelineJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « Pipeline » (obligatoire) |
| inputs | Entrées pour le travail de pipeline. | PipelineJobInputs |
| jobs | Les travaux construisent le travail de pipeline. | PipelineJobJobs |
| outputs | Sorties pour le travail de pipeline | PipelineJobOutputs |
| paramètres | Paramètres de pipeline, pour des éléments tels que ContinueRunOnStepFailure, etc. | |
| sourceJobId | ID de ressource ARM du travail source. | string |
PipelineJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
PipelineJobJobs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} |
PipelineJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
SparkJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « Spark » (obligatoire) |
| archives | Archiver les fichiers utilisés dans le travail. | string[] |
| args | Arguments du travail. | string |
| codeId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la ressource de code. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| conf | Propriétés configurées par Spark. | SparkJobConf |
| entry | [Obligatoire] Entrée à exécuter au démarrage du travail. | SparkJobEntry (obligatoire) |
| environmentId | ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. | string |
| files | Fichiers utilisés dans le travail. | string[] |
| inputs | Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. | SparkJobInputs |
| jars | Fichiers jar utilisés dans le travail. | string[] |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | SparkJobOutputs |
| pyFiles | Fichiers Python utilisés dans le travail. | string[] |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | SparkResourceConfiguration |
SparkJobConf
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
SparkJobEntry
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sparkJobEntryType | Définir le type d’objet | SparkJobPythonEntry SparkJobScalaEntry (obligatoire) |
SparkJobPythonEntry
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sparkJobEntryType | [Obligatoire] Type du point d’entrée du travail. | « SparkJobPythonEntry » (obligatoire) |
| fichier | [Obligatoire] Chemin d’accès au fichier Python relatif pour le point d’entrée du travail. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
SparkJobScalaEntry
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sparkJobEntryType | [Obligatoire] Type du point d’entrée du travail. | « SparkJobScalaEntry » (obligatoire) |
| ClassName | [Obligatoire] Nom de la classe Scala utilisé comme point d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
SparkJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
SparkJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
SparkResourceConfiguration
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| instanceType | Type facultatif de machine virtuelle utilisé comme pris en charge par la cible de calcul. | string |
| runtimeVersion | Version du runtime Spark utilisée pour le travail. | string |
SweepJob
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « Balayage » (obligatoire) |
| earlyTermination | Les stratégies d’arrêt anticipé permettent d’annuler les exécutions peu performantes avant qu’elles ne se terminent | EarlyTerminationPolicy |
| inputs | Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. | SweepJobInputs |
| limites | Limite du travail de balayage. | SweepJobLimits |
| objective | [Obligatoire] Objectif d’optimisation. | Objectif (obligatoire) |
| outputs | Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. | SweepJobOutputs |
| queueSettings | Paramètres de file d’attente pour le travail | QueueSettings |
| samplingAlgorithm | [Obligatoire] Algorithme d’échantillonnage des hyperparamètres | SamplingAlgorithm (obligatoire) |
| searchSpace | [Obligatoire] Dictionnaire contenant chaque paramètre et sa distribution. La clé de dictionnaire est le nom du paramètre | |
| trial | [Obligatoire] Définition du composant d’essai. | TrialComponent (obligatoire) |
SweepJobInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
SweepJobLimits
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [Obligatoire] Type JobLimit. | « Command » « Balayage » (obligatoire) |
| maxConcurrentTrials | Nombre maximal d’essais simultanés du travail de balayage. | int |
| maxTotalTrials | Nombre maximal d’essais du travail de balayage. | int |
| timeout | 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. | string |
| trialTimeout | Valeur du délai d’expiration du travail de balayage d’essai. | string |
Objectif
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| goal | [Obligatoire] Définit les objectifs de métriques pris en charge pour le réglage des hyperparamètres | « Agrandir » « Réduire » (obligatoire) |
| primaryMetric | [Obligatoire] Nom de la métrique à optimiser. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
SweepJobOutputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobOutput |
SamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | Définir le type d’objet | Bayésien Grid Aléatoire (obligatoire) |
BayesianSamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration | « Bayésien » (obligatoire) |
GridSamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration | « Grid » (obligatoire) |
RandomSamplingAlgorithm
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration | « Random » (obligatoire) |
| logbase | Nombre positif facultatif ou e au format chaîne à utiliser comme base pour l’échantillonnage aléatoire basé sur le journal | string |
| rule | Type spécifique d’algorithme aléatoire | « Aléatoire » « Sobol » |
| seed | Entier facultatif à utiliser comme valeur initiale pour la génération de nombres aléatoires | int |
TrialComponent
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| codeId | ID de ressource ARM de la ressource de code. | string |
| command | [Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. par exemple « python train.py » | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| distribution | Configuration de distribution du travail. S’il est défini, il doit s’agir de Mpi, Tensorflow, PyTorch ou null. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| environmentVariables | Variables d’environnement incluses dans le travail. | TrialComponentEnvironmentVariables |
| les ressources | Configuration de la ressource de calcul pour le travail. | JobResourceConfiguration |
TrialComponentEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
CreateMonitorAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | « CreateMonitor » (obligatoire) |
| monitorDefinition | [Obligatoire] Définit le moniteur. | MonitorDefinition (obligatoire) |
MonitorDefinition
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationSetting | Paramètres de notification du moniteur. | MonitoringAlertNotificationSettingsBase |
| computeConfiguration | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la ressource de calcul sur laquelle exécuter le travail de surveillance. | MonitorComputeConfigurationBase (obligatoire) |
| monitoringTarget | ID de ressource ARM du modèle ou du déploiement ciblé par ce moniteur. | MonitoringTarget |
| signaux | [Obligatoire] Signaux à surveiller. | MonitorDefinitionSignals (obligatoire) |
MonitoringAlertNotificationSettingsBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationType | Définir le type d’objet | AzureMonitor Email (obligatoire) |
AzMonMonitoringAlertNotificationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « AzureMonitor » (obligatoire) |
EmailMonitoringAlertNotificationSettings
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| alertNotificationType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « Email » (obligatoire) |
| emailNotificationSetting | Configuration pour la notification. | NotificationSetting |
MonitorComputeConfigurationBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeType | Définir le type d’objet | ServerlessSpark (obligatoire) |
MonitorServerlessSparkCompute
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « ServerlessSpark » (obligatoire) |
| computeIdentity | [Obligatoire] Schéma d’identité utilisé par les travaux Spark s’exécutant sur Spark serverless. | MonitorComputeIdentityBase (obligatoire) |
| instanceType | [Obligatoire] Type instance exécutant le travail Spark. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| runtimeVersion | [Obligatoire] Version du runtime Spark. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
MonitorComputeIdentityBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeIdentityType | Définir le type d’objet | AmlToken ManagedIdentity (obligatoire) |
AmlTokenComputeIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeIdentityType | [Obligatoire] Surveiller l’énumération du type d’identité de calcul. | « AmlToken » (obligatoire) |
ManagedComputeIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| computeIdentityType | [Obligatoire] Surveiller l’énumération du type d’identité de calcul. | « ManagedIdentity » (obligatoire) |
| identité | Identité de service managée (identités affectées par le système et/ou par l’utilisateur) | ManagedServiceIdentity |
ManagedServiceIdentity
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| type | Type d’identité de service managé (où les types SystemAssigned et UserAssigned sont autorisés). | « SystemAssigned » « SystemAssigned,UserAssigned » « UserAssigned » (obligatoire) |
| identity_ids | Ensemble d’identités affectées par l’utilisateur associées à la ressource. Les clés de dictionnaire userAssignedIdentities sont des ID de ressource ARM au format : '/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{identityName}. Les valeurs du dictionnaire peuvent être des objets vides ({}) dans les requêtes. | Tableau d’ID d’identité utilisateur. |
UserAssignedIdentities
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | userAssignedIdentity |
userAssignedIdentity
Cet objet ne contient aucune propriété à définir pendant le déploiement. Toutes les propriétés sont ReadOnly.
MonitoringTarget
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| deploymentId | ID de ressource ARM du déploiement ciblé par ce moniteur. | string |
| modelId | ID de ressource ARM du modèle ciblé par ce moniteur. | string |
| taskType | [Obligatoire] Type de tâche Machine Learning du modèle. | « Classification » « QuestionAnswering » « Régression » (obligatoire) |
MonitorDefinitionSignals
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | MonitoringSignalBase |
MonitoringSignalBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| mode | Mode de notification actuel pour ce signal. | « Désactivé » « Activé » |
| properties | Dictionnaire de propriétés. Les propriétés peuvent être ajoutées, mais pas supprimées ou modifiées. | MonitoringSignalBaseProperties |
| signalType | Définir le type d’objet | Personnalisée DataDrift DataQuality FeatureAttributionDrift GenerationSafetyQuality GenerationTokenStatistics ModelPerformance PredictionDrift (obligatoire) |
MonitoringSignalBaseProperties
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
CustomMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « Personnalisé » (obligatoire) |
| componentId | [Obligatoire] ID de ressource ARM de la ressource de composant utilisée pour calculer les métriques personnalisées. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| inputAssets | Surveillance des ressources à prendre en entrée. La clé est le nom du port d’entrée du composant, la valeur est la ressource de données. | CustomMonitoringSignalInputAssets |
| inputs | Paramètres de composant supplémentaires à prendre en entrée. La clé est le nom du port d’entrée du littéral du composant, la valeur est la valeur du paramètre. | CustomMonitoringSignalInputs |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | CustomMetricThreshold[] (obligatoire) |
| workspaceConnection | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | MonitoringWorkspaceConnection (obligatoire) |
CustomMonitoringSignalInputAssets
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | MonitoringInputDataBase |
MonitoringInputDataBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| colonnes | Mappage des noms de colonnes à des utilisations spéciales. | MonitoringInputDataBaseColumns |
| Datacontext | Métadonnées de contexte de la source de données. | string |
| jobInputType | [Obligatoire] Spécifie le type de travail. | « custom_model » « littéral » « mlflow_model » « mltable » « triton_model » « uri_file » « uri_folder » (obligatoire) |
| URI | [Obligatoire] URI de ressource d’entrée. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| inputDataType | Définir le type d’objet | Fixe Statique Fin (obligatoire) |
MonitoringInputDataBaseColumns
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
FixedInputData
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| inputDataType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « Résolu » (obligatoire) |
StaticInputData
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| inputDataType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « Statique » (obligatoire) |
| preprocessingComponentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant utilisée pour prétraiter les données. | string |
| windowEnd | [Obligatoire] Date de fin de la fenêtre de données. | string (obligatoire) |
| windowStart | [Obligatoire] Date de début de la fenêtre de données. | string (obligatoire) |
TrailingInputData
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| inputDataType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « Fin » (obligatoire) |
| preprocessingComponentId | ID de ressource ARM de la ressource de composant utilisée pour prétraiter les données. | string |
| windowOffset | [Obligatoire] Décalage temporel entre la fin de la fenêtre de données et l’heure d’exécution actuelle du moniteur. | string (obligatoire) |
| windowSize | [Obligatoire] Taille de la fenêtre de données de fin. | string (obligatoire) |
CustomMonitoringSignalInputs
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | JobInput |
CustomMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Métrique définie par l’utilisateur à calculer. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
MonitoringThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| value | Valeur de seuil. Si la valeur est null, la valeur par défaut de l’ensemble dépend du type de métrique. | int |
MonitoringWorkspaceConnection
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| environmentVariables | Propriétés d’une connexion de service d’espace de travail à stocker en tant que variables d’environnement dans les travaux envoyés. La clé est le chemin de la propriété de connexion de l’espace de travail, le nom est la clé de variable d’environnement. |
MonitoringWorkspaceConnectionEnvironmentVariables |
| secrets | Propriétés d’une connexion de service d’espace de travail à stocker en tant que secrets dans les travaux envoyés. La clé est le chemin de la propriété de connexion de l’espace de travail, le nom est la clé secrète. |
MonitoringWorkspaceConnectionSecrets |
MonitoringWorkspaceConnectionEnvironmentVariables
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
MonitoringWorkspaceConnectionSecrets
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
DataDriftMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « DataDrift » (obligatoire) |
| dataSegment | Segment de données utilisé pour l’étendue d’un sous-ensemble de la population de données. | MonitoringDataSegment |
| featureDataTypeOverride | Dictionnaire qui mappe les noms de fonctionnalités à leurs types de données respectifs. | DataDriftMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride |
| features | Filtre de fonctionnalité qui identifie la fonctionnalité sur laquelle calculer la dérive. | MonitoringFeatureFilterBase |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | DataDriftMetricThresholdBase[] (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
MonitoringDataSegment
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| fonctionnalité | Fonctionnalité sur laquelle segmenter les données. | string |
| values | Filtre uniquement les valeurs spécifiées de la fonctionnalité segmentée donnée. | string[] |
DataDriftMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | « Catégorielle » « Numérique » |
MonitoringFeatureFilterBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | Définir le type d’objet | Toutes les fonctionnalités FeatureSubset TopNByAttribution (obligatoire) |
Toutes les fonctionnalités
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | [Obligatoire] Spécifie le filtre de fonctionnalité à exploiter lors de la sélection de fonctionnalités sur lesquelles calculer les métriques. | « AllFeatures » (obligatoire) |
FeatureSubset
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | [Obligatoire] Spécifie le filtre de fonctionnalité à exploiter lors de la sélection de fonctionnalités sur lesquelles calculer les métriques. | « FeatureSubset » (obligatoire) |
| features | [Obligatoire] Liste des fonctionnalités à inclure. | string[] (obligatoire) |
TopNFeaturesByAttribution
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| filterType | [Obligatoire] Spécifie le filtre de fonctionnalité à exploiter lors de la sélection de fonctionnalités sur lesquelles calculer les métriques. | « TopNByAttribution » (obligatoire) |
| top | Nombre de principales fonctionnalités à inclure. | int |
DataDriftMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| dataType | Définir le type d’objet | Par catégorie Numérique (obligatoire) |
CategoricalDataDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | « Catégorielle » (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de données catégorielle à calculer. | « JensenShannonDistance » « PearsonsChiSquaredTest » « PopulationStabilityIndex » (obligatoire) |
NumericalDataDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | « Numérique » (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de données numériques à calculer. | « JensenShannonDistance » « NormalizedWassersteinDistance » « PopulationStabilityIndex » « TwoSampleKolmogorovsmirnovTest » (obligatoire) |
DataQualityMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « DataQuality » (obligatoire) |
| featureDataTypeOverride | Dictionnaire qui mappe les noms de caractéristiques à leurs types de données respectifs. | DataQualityMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride |
| features | Caractéristiques sur laquelle calculer dérive. | MonitoringFeatureFilterBase |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | DataQualityMetricThresholdBase[] (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données produites par le service de production pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
DataQualityMonitoringSignalFeatureDataTypeOverride
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | « Catégorielle » « Numérique » |
DataQualityMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| dataType | Définir le type d’objet | Par catégorie Numérique (obligatoire) |
CategoricalDataQualityMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | « Catégorielle » (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de qualité des données catégorielles à calculer. | « DataTypeErrorRate » « NullValueRate » « OutOfBoundsRate » (obligatoire) |
NumericalDataQualityMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | « Numérique » (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de qualité des données numériques à calculer. | « DataTypeErrorRate » « NullValueRate » « OutOfBoundsRate » (obligatoire) |
FeatureAttributionDriftMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « FeatureAttributionDrift » (obligatoire) |
| metricThreshold | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | FeatureAttributionMetricThreshold (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase[] (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
FeatureAttributionMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Métrique d’attribution de fonctionnalité à calculer. | « NormalizedDiscountedCumulativeGain » (obligatoire) |
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
GenerationSafetyQualityMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « GenerationSafetyQuality » (obligatoire) |
| metricThresholds | [Obligatoire] Obtient ou définit les métriques à calculer et les seuils correspondants. | GenerationSafetyQualityMetricThreshold[] (obligatoire) |
| productionData | Obtient ou définit les données cibles pour le calcul des métriques. | MonitoringInputDataBase[] |
| samplingRate | [Obligatoire] Le taux d’échantillonnage des données cibles doit être supérieur à 0 et au plus 1. | int (obligatoire) |
| workspaceConnectionId | Obtient ou définit l’ID de connexion de l’espace de travail utilisé pour se connecter au point de terminaison de génération de contenu. | string |
GenerationSafetyQualityMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Obtient ou définit la métrique d’attribution de fonctionnalité à calculer. | « AcceptableCoherenceScorePerInstance » « AcceptableFluencyScorePerInstance » « AcceptableGroundednessScorePerInstance » « AcceptableRelevanceScorePerInstance » « AcceptableSimilarityScorePerInstance » « AggregatedCoherencePassRate » « AggregatedFluencyPassRate » « AggregatedGroundednessPassRate » « AggregatedRelevancePassRate » « AggregatedSimilarityPassRate » (obligatoire) |
| threshold | Obtient ou définit la valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. |
MonitoringThreshold |
GenerationTokenStatisticsSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « GenerationTokenStatistics » (obligatoire) |
| metricThresholds | [Obligatoire] Obtient ou définit les métriques à calculer et les seuils correspondants. | GenerationTokenStatisticsMetricThreshold[] (obligatoire) |
| productionData | Obtient ou définit les données cibles pour le calcul des métriques. | MonitoringInputDataBase |
| samplingRate | [Obligatoire] Le taux d’échantillonnage des données cibles doit être supérieur à 0 et au plus 1. | int (obligatoire) |
GenerationTokenStatisticsMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| Métrique | [Obligatoire] Obtient ou définit la métrique d’attribution de fonctionnalité à calculer. | « TotalTokenCount » « TotalTokenCountPerGroup » (obligatoire) |
| threshold | Obtient ou définit la valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. |
MonitoringThreshold |
ModelPerformanceSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « ModelPerformance » (obligatoire) |
| dataSegment | Segment de données. | MonitoringDataSegment |
| metricThreshold | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | ModelPerformanceMetricThresholdBase (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données produites par le service de production pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase[] (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
ModelPerformanceMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| modelType | Définir le type d’objet | Classification Régression (obligatoire) |
ClassificationModelPerformanceMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| modelType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | « Classification » (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Performances du modèle de classification à calculer. | « Précision » « Précision » « Rappel » (obligatoire) |
RegressionModelPerformanceMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| modelType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | « Régression » (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de performances du modèle de régression à calculer. | « MeanAbsoluteError » « MeanSquaredError » « RootMeanSquaredError » (obligatoire) |
PredictionDriftMonitoringSignal
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| signalType | [Obligatoire] Spécifie le type de signal à surveiller. | « PredictionDrift » (obligatoire) |
| metricThresholds | [Obligatoire] Liste des métriques à calculer et des seuils associés. | PredictionDriftMetricThresholdBase[] (obligatoire) |
| modelType | [Obligatoire] Type du modèle surveillé. | « Classification » « Régression » (obligatoire) |
| productionData | [Obligatoire] Données pour lesquelles la dérive sera calculée. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
| referenceData | [Obligatoire] Données par rapport à laquelle calculer la dérive. | MonitoringInputDataBase (obligatoire) |
PredictionDriftMetricThresholdBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| threshold | Valeur de seuil. Si la valeur est null, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée. | MonitoringThreshold |
| dataType | Définir le type d’objet | Par catégorie Numérique (obligatoire) |
CategoricalPredictionDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | « Catégorielle » (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de prédiction catégorielle à calculer. | « JensenShannonDistance » « PearsonsChiSquaredTest » « PopulationStabilityIndex » (obligatoire) |
NumericalPredictionDriftMetricThreshold
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données du seuil de métrique. | « Numérique » (obligatoire) |
| Métrique | [Obligatoire] Métrique de dérive de prédiction numérique à calculer. | « JensenShannonDistance » « NormalizedWassersteinDistance » « PopulationStabilityIndex » « TwoSampleKolmogorovsmirnovTest » (obligatoire) |
ImportDataAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | « ImportData » (obligatoire) |
| dataImportDefinition | [Obligatoire] Définit les détails de la définition de l’action de planification. | DataImport (obligatoire) |
DataImport
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| assetName | Nom de la ressource pour le travail d’importation de données à créer | string |
| autoDeleteSetting | Spécifie le paramètre de cycle de vie de la ressource de données managées. | AutoDeleteSetting |
| dataType | [Obligatoire] Spécifie le type de données. | « mltable » « uri_file » « uri_folder » (obligatoire) |
| dataUri | [Obligatoire] URI des données. Exemple : https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2202330 |
string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
| description | Texte de description de la ressource. | string |
| intellectualProperty | Détails de la propriété intellectuelle. Utilisé si les données sont une propriété intellectuelle. | IntellectualProperty |
| isAnonymous | Si la version du nom est générée par le système (inscription anonyme). Pour les types où Stage est défini, lorsque Stage est fourni, il est utilisé pour remplir IsAnonymous | bool |
| isArchived | La ressource est-elle archivée ? Pour les types où Stage est défini, quand Stage est fourni, il est utilisé pour remplir IsArchived | bool |
| properties | Dictionnaire de propriétés de ressource. | ResourceBaseProperties |
| source | Données sources de la ressource à partir de laquelle importer | DataImportSource |
| phase | Étape du cycle de vie des données affecté à cette ressource de données | string |
| tags | Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour. | object |
IntellectualProperty
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| protectionLevel | Niveau de protection de la propriété intellectuelle. | « Toutes » "None" |
| publisher | [Obligatoire] Éditeur de la propriété intellectuelle. Doit être identique au nom de l’éditeur du Registre. | string (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
DataImportSource
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| connection | Connexion d’espace de travail pour le stockage source d’importation de données | string |
| sourceType | Définir le type d’objet | database file_system (obligatoire) |
DatabaseSource
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sourceType | [Obligatoire] Spécifie le type de données. | « database » (obligatoire) |
| query | Instruction SQL Query pour la source de base de données d’importation de données | string |
| storedProcedure | SQL StoredProcedure sur la source de base de données d’importation de données | string |
| storedProcedureParams | Paramètres SQL StoredProcedure | DatabaseSourceStoredProcedureParamsItem[] |
| tableName | Nom de la table sur la source de base de données d’importation de données | string |
DatabaseSourceStoredProcedureParamsItem
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| {propriété personnalisée} | string |
FileSystemSource
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| sourceType | [Obligatoire] Spécifie le type de données. | « file_system » (obligatoire) |
| path | Chemin d’accès à la source FileSystem d’importation de données | string |
EndpointScheduleAction
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| actionType | [Obligatoire] Spécifie le type d’action de la planification | « InvokeBatchEndpoint » (obligatoire) |
| endpointInvocationDefinition | [Obligatoire] Définit les détails de la définition de l’action de planification. {see href="TBD » /} |
TriggerBase
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| endTime | Spécifie l’heure de fin de la planification dans ISO 8601, mais sans décalage UTC. Consultez https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601.Le format recommenté serait « 2022-06-01T00 :00 :01 » Si elle n’est pas présente, la planification s’exécute indéfiniment |
string |
| startTime | Spécifie l’heure de début de la planification au format ISO 8601, mais sans décalage UTC. | string |
| timeZone | Spécifie le fuseau horaire dans lequel la planification s’exécute. TimeZone doit suivre le format de fuseau horaire Windows. Reportez-vous à : https://docs.microsoft.com/windows-hardware/manufacture/desktop/default-time-zones /> |
string |
| triggerType | Définir le type d’objet | Cron Périodicité (obligatoire) |
CronTrigger
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| triggerType | [Obligatoire] | « Cron » (obligatoire) |
| expression | [Obligatoire] Spécifie l’expression cron de la planification. L’expression doit suivre le format NCronTab. |
chaîne (obligatoire) Contraintes : Longueur minimale = 1 Modèle = [a-zA-Z0-9_] |
RecurrenceTrigger
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| endTime | Spécifie l’heure de fin de la planification dans ISO 8601, mais sans décalage UTC. Consultez https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601.Le format recommenté serait « 2022-06-01T00 :00 :01 » Si elle n’est pas présente, la planification s’exécute indéfiniment |
string |
| frequency | [Obligatoire] Fréquence de déclenchement de la planification. | « Jour » « Heure » « Minute » « Mois » « Semaine » (obligatoire) |
| interval | [Obligatoire] Spécifie l’intervalle de planification conjointement avec la fréquence | int (obligatoire) |
| schedule | Planification de périodicité. | Périodicitéschedule |
| startTime | Spécifie l’heure de début de la planification au format ISO 8601, mais sans décalage UTC. | string |
| timeZone | Spécifie le fuseau horaire dans lequel la planification s’exécute. TimeZone doit suivre le format de fuseau horaire Windows. Consultez : https://docs.microsoft.com/windows-hardware/manufacture/desktop/default-time-zones |
string |
| triggerType | [Obligatoire] | « Cron » « Périodicité » (obligatoire) |
Périodicitéschedule
| Nom | Description | Valeur |
|---|---|---|
| heures | [Obligatoire] Liste des heures pour la planification. | int[] (obligatoire) |
| minutes | [Obligatoire] Liste des minutes pour la planification. | int[] (obligatoire) |
| monthDays | Liste des jours de mois pour la planification | int[] |
| weekDays | Liste des jours pour la planification. | Tableau de chaînes contenant l’un des éléments suivants : « Friday » Lundi Samedi « Sunday » « Thursday » « Tuesday » « Wednesday » |
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