Microsoft. MachineLearningServices workspaces/services 2020-09-01-preview

• Legújabb
• 2021-04-01
• 2021-01-01
• 2020-09-01-preview
• 2020-05-15-preview
• 2020-05-01-preview

Bicep-erőforrásdefiníció

A munkaterületek/szolgáltatások erőforrástípusa a következőre helyezhető üzembe:

• Erőforráscsoportok – Lásd : Erőforráscsoport üzembehelyezési parancsai

Az egyes API-verziók módosított tulajdonságainak listáját a változásnaplóban találja.

Erőforrás formátuma

Microsoft létrehozásához. MachineLearningServices/workspaces/services erőforrás, adja hozzá a következő Bicep-et a sablonhoz.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2020-09-01-preview' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  parent: resourceSymbolicName
  description: 'string'
  environmentImageRequest: {
    assets: [
      {
        id: 'string'
        mimeType: 'string'
        unpack: bool
        url: 'string'
      }
    ]
    driverProgram: 'string'
    environment: {
      docker: {
        baseDockerfile: 'string'
        baseImage: 'string'
        baseImageRegistry: {
          address: 'string'
          password: 'string'
          username: 'string'
        }
      }
      environmentVariables: {}
      inferencingStackVersion: 'string'
      name: 'string'
      python: {
        baseCondaEnvironment: 'string'
        condaDependencies: any()
        interpreterPath: 'string'
        userManagedDependencies: bool
      }
      r: {
        bioConductorPackages: [
          'string'
        ]
        cranPackages: [
          {
            name: 'string'
            repository: 'string'
          }
        ]
        customUrlPackages: [
          'string'
        ]
        gitHubPackages: [
          {
            authToken: 'string'
            repository: 'string'
          }
        ]
        rscriptPath: 'string'
        rVersion: 'string'
        snapshotDate: 'string'
        userManaged: bool
      }
      spark: {
        packages: [
          {
            artifact: 'string'
            group: 'string'
            version: 'string'
          }
        ]
        precachePackages: bool
        repositories: [
          'string'
        ]
      }
      version: 'string'
    }
    environmentReference: {
      name: 'string'
      version: 'string'
    }
    modelIds: [
      'string'
    ]
    models: [
      {
        createdTime: 'string'
        datasets: [
          {
            id: 'string'
            name: 'string'
          }
        ]
        derivedModelIds: [
          'string'
        ]
        description: 'string'
        experimentName: 'string'
        framework: 'string'
        frameworkVersion: 'string'
        id: 'string'
        kvTags: {}
        mimeType: 'string'
        modifiedTime: 'string'
        name: 'string'
        parentModelId: 'string'
        properties: {}
        resourceRequirements: {
          cpu: int
          fpga: int
          gpu: int
          memoryInGB: int
        }
        runId: 'string'
        sampleInputData: 'string'
        sampleOutputData: 'string'
        unpack: bool
        url: 'string'
        version: int
      }
    ]
  }
  keys: {
    primaryKey: 'string'
    secondaryKey: 'string'
  }
  kvTags: {}
  properties: {}
  computeType: 'string'
  // For remaining properties, see workspaces/services objects
}

munkaterületek/szolgáltatások objektumai

Állítsa be a computeType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

ACI esetén használja a következőt:

  computeType: 'ACI'
  appInsightsEnabled: bool
  authEnabled: bool
  cname: 'string'
  containerResourceRequirements: {
    cpu: int
    fpga: int
    gpu: int
    memoryInGB: int
  }
  dataCollection: {
    eventHubEnabled: bool
    storageEnabled: bool
  }
  dnsNameLabel: 'string'
  encryptionProperties: {
    keyName: 'string'
    keyVersion: 'string'
    vaultBaseUrl: 'string'
  }
  sslCertificate: 'string'
  sslEnabled: bool
  sslKey: 'string'
  vnetConfiguration: {
    subnetName: 'string'
    vnetName: 'string'
  }

AKS esetén használja a következőt:

  computeType: 'AKS'
  aadAuthEnabled: bool
  appInsightsEnabled: bool
  authEnabled: bool
  autoScaler: {
    autoscaleEnabled: bool
    maxReplicas: int
    minReplicas: int
    refreshPeriodInSeconds: int
    targetUtilization: int
  }
  computeName: 'string'
  containerResourceRequirements: {
    cpu: int
    fpga: int
    gpu: int
    memoryInGB: int
  }
  dataCollection: {
    eventHubEnabled: bool
    storageEnabled: bool
  }
  isDefault: bool
  livenessProbeRequirements: {
    failureThreshold: int
    initialDelaySeconds: int
    periodSeconds: int
    successThreshold: int
    timeoutSeconds: int
  }
  maxConcurrentRequestsPerContainer: int
  maxQueueWaitMs: int
  namespace: 'string'
  numReplicas: int
  scoringTimeoutMs: int
  trafficPercentile: int
  type: 'string'

Tulajdonságértékek

munkaterületek/szolgáltatások

Név	Leírás	Érték
name	Az erőforrás neve Megtudhatja, hogyan állíthatja be a gyermekerőforrások nevét és típusát a Bicepben.	sztring (kötelező)
location	Az Azure-hely/-régió neve.	sztring
Szülő	A Bicepben megadhatja egy gyermekerőforrás szülőerőforrását. Ezt a tulajdonságot csak akkor kell hozzáadnia, ha a gyermekerőforrás a szülőerőforráson kívül van deklarálva. További információ: Gyermekerőforrás a szülőerőforráson kívül.	Szimbolikus név típusú erőforráshoz: munkaterületek
leírás	A szolgáltatás leírása.	sztring
environmentImageRequest	A következtetéshez szükséges környezet, modellek és eszközök.	CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest
keys	A hitelesítési kulcsok.	CreateServiceRequestKeys
kvTags	A szolgáltatáscímke szótára. A címkék módosíthatók.	object
properties	A szolgáltatástulajdonságok szótára. A tulajdonságok nem módosíthatók.	object
computeType	Az objektum típusának beállítása	Aci AKS (kötelező)

ACIServiceCreateRequest

Név	Leírás	Érték
computeType	A szolgáltatás számítási környezetének típusa.	"ACI" (kötelező)
appInsightsEnabled	Azt jelzi, hogy az Application Insights engedélyezve van-e.	logikai
authEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e a hitelesítés a szolgáltatásban.	logikai
Cname	A szolgáltatás CName neve.	sztring
containerResourceRequirements	A tárolóerőforrás-követelmények.	ContainerResourceRequirements
dataCollection	A megadott adatgyűjtési beállítások részletei.	ACIServiceCreateRequestDataCollection
dnsNameLabel	A szolgáltatás DNS-címkéje.	sztring
encryptionProperties	A titkosítás tulajdonságai.	ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate	A nyilvános SSL-tanúsítvány PEM formátumban, ha az SSL engedélyezve van.	sztring
sslEnabled	Azt jelzi, hogy az SSL engedélyezve van-e.	logikai
sslKey	A tanúsítvány nyilvános SSL-kulcsa PEM formátumban.	sztring
vnetConfiguration	A virtuális hálózat konfigurációja.	ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ContainerResourceRequirements

Név	Leírás	Érték
Cpu	A tároló processzormagjainak száma.	int
Fpga	A tárolónak kitett FPGA PCIE-eszközök száma. A 2 többszörösének kell lennie.	int
Gpu	A tárolóban lévő GPU-magok száma.	int
memoryInGB	A tárolóban található memória mennyisége GB-ban.	int

ACIServiceCreateRequestDataCollection

Név	Leírás	Érték
eventHubEnabled	Lehetőség az Event Hub engedélyezésére/letiltására.	logikai
storageEnabled	Lehetőség a tárolás engedélyezésére/letiltására.	logikai

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

Név	Leírás	Érték
Kulcsnév	Titkosítási kulcs neve	sztring (kötelező)
keyVersion	Titkosítási kulcs verziója	sztring (kötelező)
vaultBaseUrl	tároló alap URL-címe	sztring (kötelező)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

Név	Leírás	Érték
subnetName	A virtuális hálózati alhálózat neve.	sztring
vnetName	A virtuális hálózat neve.	sztring

AKSServiceCreateRequest

Név	Leírás	Érték
computeType	A szolgáltatás számítási környezetének típusa.	"AKS" (kötelező)
aadAuthEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e az AAD-hitelesítés.	logikai
appInsightsEnabled	Azt jelzi, hogy az Application Insights engedélyezve van-e.	logikai
authEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e a hitelesítés.	logikai
automatikus skálázás	Az automatikus skálázás tulajdonságai.	AKSServiceCreateRequestAutoScaler
computeName	A számítási erőforrás neve.	sztring
containerResourceRequirements	A tárolóerőforrás-követelmények.	ContainerResourceRequirements
dataCollection	A megadott adatgyűjtési beállítások részletei.	AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault	Ez az alapértelmezett változat.	logikai
livenessProbeRequirements	Az élőképesség-mintavételre vonatkozó követelmények.	AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer	Az egyidejű kérések tárolónkénti maximális száma.	int
maxQueueWaitMs	A kérések várakozási ideje (ezredmásodpercben). Ezt követően a szolgáltatás az 503-at adja vissza (a szolgáltatás nem érhető el)	int
névtér	A szolgáltatás Kubernetes-névtere.	sztring
numReplicas	A fürt replikáinak száma.	int
scoringTimeoutMs	A pontozási időtúllépés ezredmásodpercben.	int
trafficPercentile	A forgalomvariáns által kapott mennyiség.	int
típus	A változat típusa.	"Vezérlés" "Kezelés"

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

Név	Leírás	Érték
automatikus skálázásEnabled	Lehetőség az automatikus skálázás engedélyezésére/letiltására.	logikai
maxReplicas	A fürt replikáinak maximális száma.	int
minReplicas	A leskálázandó replikák minimális száma.	int
refreshPeriodInSeconds	Az automatikus skálázási frissítések közötti várakozási idő.	int
targetUtilization	A fürt skálázásának meghatározásához használandó célkihasználtság százalékos aránya.	int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

Név	Leírás	Érték
eventHubEnabled	Lehetőség az Event Hub engedélyezésére/letiltására.	logikai
storageEnabled	Lehetőség a tárolás engedélyezésére/letiltására.	logikai

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

Név	Leírás	Érték
failureThreshold	Azoknak a hibáknak a száma, amelyek engedélyezve lesznek, mielőtt nem kifogástalan állapotot ad vissza.	int
initialDelaySeconds	Az első mintavétel előtti késleltetés másodpercben.	int
periodSeconds	A mintavételek közötti időtartam másodpercben.	int
successThreshold	A sikeres mintavételek száma, mielőtt kifogástalan állapotot ad vissza.	int
timeoutSeconds	A mintavétel időtúllépése másodpercben.	int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

Név	Leírás	Érték
kapcsolatobjektumok	Az eszközök listája.	ImageAsset[]
driverProgram	Az illesztőfájl neve.	sztring
környezet	Az AZURE ML-környezet részletei.	EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference	Az AZURE ML-környezet egyedi azonosító részletei.	EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds	A modellazonosítók listája.	sztring[]
Modellek	A modellek listája.	Modell[]

ImageAsset

Név	Leírás	Érték
id	Az eszköz azonosítója.	sztring
mimeType	A mime típusa.	sztring
Kicsomagolni	Azt jelzi, hogy az eszköz ki van-e csomagolva.	logikai
url	Az eszköz URL-címe.	sztring

EnvironmentImageRequestEnvironment

Név	Leírás	Érték
docker	Docker-tároló definíciója.	ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables	A környezetben definiálandó környezeti változók definíciója.	object
inferencingStackVersion	A rendszerképhez hozzáadott következtetési verem verziója. Ha el szeretné kerülni a következtetési verem hozzáadását, ne állítsa be ezt az értéket. Érvényes értékek: "legújabb".	sztring
name	A környezet neve.	sztring
python	Python-környezet beállításai.	ModelEnvironmentDefinitionPython
r	R-környezet beállításai.	ModelEnvironmentDefinitionR
spark	Spark-környezet konfigurációja.	ModelEnvironmentDefinitionSpark
version	A környezeti verzió.	sztring

ModelEnvironmentDefinitionDocker

Név	Leírás	Érték
baseDockerfile	Docker-alapú futtatásokhoz használt alap Docker-fájl. Kölcsönösen kizárjuk a BaseImage-et.	sztring
baseImage	A Docker-alapú futtatásokhoz használt alaprendszerkép. Kölcsönösen kizárja a BaseDockerfile-t.	sztring
baseImageRegistry	Az alaprendszerképet tartalmazó lemezképregisztrációs adatbázis.	ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

Név	Leírás	Érték
address		sztring
jelszó		sztring
username		sztring

ModelEnvironmentDefinitionPython

Név	Leírás	Érték
baseCondaEnvironment		sztring
condaDependencies	Conda-függőségeket tartalmazó JObject.	A Bicep esetében használhatja az any() függvényt.
interpretPath	A python-értelmező elérési útja, amelyet akkor kell használni, ha nincs szükség környezeti buildre. A megadott elérési út a felhasználói szkript meghívásához lesz használva.	sztring
userManagedDependencies	Az Igaz azt jelenti, hogy az AzureML újra felhasznál egy meglévő Python-környezetet; A hamis azt jelenti, hogy az AzureML létrehoz egy Python-környezetet a Conda függőségi specifikációja alapján.	logikai

ModelEnvironmentDefinitionR

Név	Leírás	Érték
bioConductorPackages	A Bioconductor csomagjai.	sztring[]
cranPackages	A használni kívánt CRAN-csomagok.	RCranPackage[]
customUrlPackages	Az egyéni URL-címekről származó csomagok.	sztring[]
gitHubPackages	A csomagok közvetlenül a GitHubról származnak.	RGitHubPackage[]
rscriptPath	Az Rscript elérési útja, amelyet akkor kell használni, ha nincs szükség környezeti buildre. A megadott elérési út a felhasználói szkript meghívásához lesz használva.	sztring
rVersion	A telepíteni kívánt R-verzió	sztring
snapshotDate	Az MRAN-pillanatkép YYYY-MM-DD formátumban való használatának dátuma, pl. "2019-04-17"	sztring
userManaged	Azt jelzi, hogy a környezetet a felhasználó vagy az AzureML kezeli-e.	logikai

RCranPackage

Név	Leírás	Érték
name	A csomag neve.	sztring
repository	Az adattár neve.	sztring

RGitHubPackage

Név	Leírás	Érték
authToken	Személyes hozzáférési jogkivonat privát adattárból való telepítéshez	sztring
repository	Adattár címe felhasználónév/adattár[/subdir][@ref,#pull] formátumban.	sztring

ModelEnvironmentDefinitionSpark

Név	Leírás	Érték
Csomagok	A használni kívánt Spark-csomagok.	SparkMavenPackage[]
precachePackages	Előre ki kell-e csomagolni a csomagokat.	logikai
Tárolók	A Spark-adattárak listája.	sztring[]

SparkMavenPackage

Név	Leírás	Érték
Tárgy		sztring
csoport		sztring
version		sztring

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

Név	Leírás	Érték
name	A környezet neve.	sztring
version	A környezet verziója.	sztring

Modellezés

Név	Leírás	Érték
createdTime	A modell létrehozásának ideje (UTC).	sztring
adathalmazok	A modellhez társított adathalmazok listája.	DatasetReference[]
származtatottmodell-azonosítók	Ebből a modellből származtatott modellek	sztring[]
leírás	A Modell leírása szöveg.	sztring
experimentName	Annak a kísérletnek a neve, amelyben a modell létre lett hozva.	sztring
keretrendszer	A Modell keretrendszer.	sztring
frameworkVersion	A Modell-keretrendszer verziója.	sztring
id	A modell azonosítója.	sztring
kvTags	A Modellcímke szótár. Az elemek módosíthatók.	object
mimeType	A modell tartalmának MIME-típusa. A MIME típussal kapcsolatos további részletekért nyissa meg a https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml	sztring (kötelező)
modifiedTime	A modell utolsó módosításának időpontja (UTC).	sztring
name	A Modell neve.	sztring (kötelező)
parentModelId	A szülőmodell azonosítója.	sztring
properties	A Modell tulajdonságszótár. A tulajdonságok nem módosíthatók.	object
resourceRequirements	A modell erőforrás-követelményei	ContainerResourceRequirements
runId	A modellt létrehozó futtató azonosító.	sztring
sampleInputData	Minta bemeneti adatok a modellhez. Hivatkozás a munkaterületen lévő adathalmazra aml://dataset/{datasetId} formátumban	sztring
sampleOutputData	Minta kimeneti adatok a modellhez. Hivatkozás a munkaterületen lévő adathalmazra aml://dataset/{datasetId} formátumban	sztring
Kicsomagolni	Azt jelzi, hogy ki kell-e csomagolnunk a modellt a Docker-rendszerkép létrehozása során.	logikai
url	A modell URL-címe. Általában SAS URL-cím.	sztring (kötelező)
version	A Modellkezelési szolgáltatás által hozzárendelt modellverzió.	int

Adathalmazreferencia

Név	Leírás	Érték
id	Az adathalmaz-referencia azonosítója.	sztring
name	Az adathalmaz-hivatkozás neve.	sztring

CreateServiceRequestKeys

Név	Leírás	Érték
primaryKey	Az elsődleges kulcs.	sztring
secondaryKey	A másodlagos kulcs.	sztring

Gyorssablonok

Az alábbi rövid útmutatósablonok üzembe helyezik ezt az erőforrástípust.

Sablon	Description
Azure Machine Learning Service létrehozása	Ez a sablon létrehoz egy Azure Machine Learning-szolgáltatást.
Azure Machine Learning Service (AKS) létrehozása	Ez a sablon létrehoz egy Azure Machine Learning-szolgáltatást.

ARM-sablon erőforrás-definíciója

A munkaterületek/szolgáltatások erőforrástípusa a következőre helyezhető üzembe:

• Erőforráscsoportok – Lásd : Erőforráscsoport üzembehelyezési parancsai

Az egyes API-verziók módosított tulajdonságainak listáját a változásnaplóban találja.

Erőforrás formátuma

Microsoft létrehozásához. MachineLearningServices/workspaces/services erőforrás, adja hozzá a következő JSON-t a sablonhoz.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services",
  "apiVersion": "2020-09-01-preview",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "description": "string",
  "environmentImageRequest": {
    "assets": [
      {
        "id": "string",
        "mimeType": "string",
        "unpack": "bool",
        "url": "string"
      }
    ],
    "driverProgram": "string",
    "environment": {
      "docker": {
        "baseDockerfile": "string",
        "baseImage": "string",
        "baseImageRegistry": {
          "address": "string",
          "password": "string",
          "username": "string"
        }
      },
      "environmentVariables": {},
      "inferencingStackVersion": "string",
      "name": "string",
      "python": {
        "baseCondaEnvironment": "string",
        "condaDependencies": {},
        "interpreterPath": "string",
        "userManagedDependencies": "bool"
      },
      "r": {
        "bioConductorPackages": [ "string" ],
        "cranPackages": [
          {
            "name": "string",
            "repository": "string"
          }
        ],
        "customUrlPackages": [ "string" ],
        "gitHubPackages": [
          {
            "authToken": "string",
            "repository": "string"
          }
        ],
        "rscriptPath": "string",
        "rVersion": "string",
        "snapshotDate": "string",
        "userManaged": "bool"
      },
      "spark": {
        "packages": [
          {
            "artifact": "string",
            "group": "string",
            "version": "string"
          }
        ],
        "precachePackages": "bool",
        "repositories": [ "string" ]
      },
      "version": "string"
    },
    "environmentReference": {
      "name": "string",
      "version": "string"
    },
    "modelIds": [ "string" ],
    "models": [
      {
        "createdTime": "string",
        "datasets": [
          {
            "id": "string",
            "name": "string"
          }
        ],
        "derivedModelIds": [ "string" ],
        "description": "string",
        "experimentName": "string",
        "framework": "string",
        "frameworkVersion": "string",
        "id": "string",
        "kvTags": {},
        "mimeType": "string",
        "modifiedTime": "string",
        "name": "string",
        "parentModelId": "string",
        "properties": {},
        "resourceRequirements": {
          "cpu": "int",
          "fpga": "int",
          "gpu": "int",
          "memoryInGB": "int"
        },
        "runId": "string",
        "sampleInputData": "string",
        "sampleOutputData": "string",
        "unpack": "bool",
        "url": "string",
        "version": "int"
      }
    ]
  },
  "keys": {
    "primaryKey": "string",
    "secondaryKey": "string"
  },
  "kvTags": {},
  "properties": {},
  "computeType": "string"
  // For remaining properties, see workspaces/services objects
}

munkaterületek/szolgáltatások objektumai

Állítsa be a computeType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

ACI esetén használja a következőt:

  "computeType": "ACI",
  "appInsightsEnabled": "bool",
  "authEnabled": "bool",
  "cname": "string",
  "containerResourceRequirements": {
    "cpu": "int",
    "fpga": "int",
    "gpu": "int",
    "memoryInGB": "int"
  },
  "dataCollection": {
    "eventHubEnabled": "bool",
    "storageEnabled": "bool"
  },
  "dnsNameLabel": "string",
  "encryptionProperties": {
    "keyName": "string",
    "keyVersion": "string",
    "vaultBaseUrl": "string"
  },
  "sslCertificate": "string",
  "sslEnabled": "bool",
  "sslKey": "string",
  "vnetConfiguration": {
    "subnetName": "string",
    "vnetName": "string"
  }

AKS esetén használja a következőt:

  "computeType": "AKS",
  "aadAuthEnabled": "bool",
  "appInsightsEnabled": "bool",
  "authEnabled": "bool",
  "autoScaler": {
    "autoscaleEnabled": "bool",
    "maxReplicas": "int",
    "minReplicas": "int",
    "refreshPeriodInSeconds": "int",
    "targetUtilization": "int"
  },
  "computeName": "string",
  "containerResourceRequirements": {
    "cpu": "int",
    "fpga": "int",
    "gpu": "int",
    "memoryInGB": "int"
  },
  "dataCollection": {
    "eventHubEnabled": "bool",
    "storageEnabled": "bool"
  },
  "isDefault": "bool",
  "livenessProbeRequirements": {
    "failureThreshold": "int",
    "initialDelaySeconds": "int",
    "periodSeconds": "int",
    "successThreshold": "int",
    "timeoutSeconds": "int"
  },
  "maxConcurrentRequestsPerContainer": "int",
  "maxQueueWaitMs": "int",
  "namespace": "string",
  "numReplicas": "int",
  "scoringTimeoutMs": "int",
  "trafficPercentile": "int",
  "type": "string"

Tulajdonságértékek

munkaterületek/szolgáltatások

Név	Leírás	Érték
típus	Az erőforrás típusa	'Microsoft. MachineLearningServices/workspaces/services'
apiVersion	Az erőforrás API-verziója	'2020-09-01-preview"
name	Az erőforrás neve Megtudhatja, hogyan állíthatja be a gyermekerőforrások nevét és típusát JSON ARM-sablonokban.	sztring (kötelező)
location	Az Azure-hely/-régió neve.	sztring
leírás	A szolgáltatás leírása.	sztring
environmentImageRequest	A következtetéshez szükséges környezet, modellek és eszközök.	CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest
keys	A hitelesítési kulcsok.	CreateServiceRequestKeys
kvTags	A szolgáltatáscímke szótára. A címkék módosíthatók.	object
properties	A szolgáltatástulajdonságok szótára. A tulajdonságok nem módosíthatók.	object
computeType	Az objektum típusának beállítása	Aci AKS (kötelező)

ACIServiceCreateRequest

Név	Leírás	Érték
computeType	A szolgáltatás számítási környezetének típusa.	"ACI" (kötelező)
appInsightsEnabled	Azt jelzi, hogy az Application Insights engedélyezve van-e.	logikai
authEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e a hitelesítés a szolgáltatásban.	logikai
Cname	A szolgáltatás CName neve.	sztring
containerResourceRequirements	A tárolóerőforrás-követelmények.	ContainerResourceRequirements
dataCollection	A megadott adatgyűjtési beállítások részletei.	ACIServiceCreateRequestDataCollection
dnsNameLabel	A szolgáltatás DNS-címkéje.	sztring
encryptionProperties	A titkosítás tulajdonságai.	ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate	A nyilvános SSL-tanúsítvány PEM formátumban, ha az SSL engedélyezve van.	sztring
sslEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e az SSL.	logikai
sslKey	A tanúsítvány nyilvános SSL-kulcsa PEM formátumban.	sztring
vnetConfiguration	A virtuális hálózat konfigurációja.	ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ContainerResourceRequirements

Név	Leírás	Érték
Cpu	A tároló processzormagjainak száma.	int
Fpga	A tárolónak kitett FPGA PCIE-eszközök száma. A 2 többszörösének kell lennie.	int
Gpu	A tárolóban lévő GPU-magok száma.	int
memoryInGB	A tárolóban található memória mennyisége GB-ban.	int

ACIServiceCreateRequestDataCollection

Név	Leírás	Érték
eventHubEnabled	Lehetőség az Event Hub engedélyezésére/letiltására.	logikai
storageEnabled	Lehetőség a tárolás engedélyezésére/letiltására.	logikai

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

Név	Leírás	Érték
Kulcsnév	Titkosítási kulcs neve	sztring (kötelező)
keyVersion	Titkosítási kulcs verziója	sztring (kötelező)
vaultBaseUrl	tároló alap URL-címe	sztring (kötelező)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

Név	Leírás	Érték
subnetName	A virtuális hálózati alhálózat neve.	sztring
vnetName	A virtuális hálózat neve.	sztring

AKSServiceCreateRequest

Név	Leírás	Érték
computeType	A szolgáltatás számítási környezetének típusa.	"AKS" (kötelező)
aadAuthEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e az AAD-hitelesítés.	logikai
appInsightsEnabled	Azt jelzi, hogy az Application Insights engedélyezve van-e.	logikai
authEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e a hitelesítés.	logikai
automatikus skálázás	Az automatikus skálázás tulajdonságai.	AKSServiceCreateRequestAutoScaler
computeName	A számítási erőforrás neve.	sztring
containerResourceRequirements	A tárolóerőforrás-követelmények.	ContainerResourceRequirements
dataCollection	A megadott adatgyűjtési beállítások részletei.	AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault	Ez az alapértelmezett változat.	logikai
livenessProbeRequirements	Az élőképesség-mintavételre vonatkozó követelmények.	AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer	Az egyidejű kérések tárolónkénti maximális száma.	int
maxQueueWaitMs	A kérések várakozási ideje (ezredmásodpercben). Ezt követően a szolgáltatás az 503-at adja vissza (a szolgáltatás nem érhető el)	int
névtér	A szolgáltatás Kubernetes-névtere.	sztring
numReplicas	A fürt replikáinak száma.	int
scoringTimeoutMs	A pontozási időtúllépés ezredmásodpercben.	int
trafficPercentile	A forgalomvariáns által kapott mennyiség.	int
típus	A változat típusa.	"Vezérlés" "Kezelés"

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

Név	Leírás	Érték
automatikus skálázásEnabled	Lehetőség az automatikus skálázás engedélyezésére/letiltására.	logikai
maxReplicas	A fürt replikáinak maximális száma.	int
minReplicas	A leskálázandó replikák minimális száma.	int
refreshPeriodInSeconds	Az automatikus skálázási frissítések közötti várakozási idő.	int
targetUtilization	A fürt skálázásának meghatározásához használandó célkihasználtság százalékos aránya.	int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

Név	Leírás	Érték
eventHubEnabled	Lehetőség az Event Hub engedélyezésére/letiltására.	logikai
storageEnabled	Lehetőség a tárolás engedélyezésére/letiltására.	logikai

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

Név	Leírás	Érték
failureThreshold	Azoknak a hibáknak a száma, amelyek engedélyezve lesznek, mielőtt nem kifogástalan állapotot ad vissza.	int
initialDelaySeconds	Az első mintavétel előtti késleltetés másodpercben.	int
periodSeconds	A mintavételek közötti időtartam másodpercben.	int
successThreshold	A sikeres mintavételek száma, mielőtt kifogástalan állapotot ad vissza.	int
timeoutSeconds	A mintavétel időtúllépése másodpercben.	int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

Név	Leírás	Érték
kapcsolatobjektumok	Az eszközök listája.	ImageAsset[]
driverProgram	Az illesztőfájl neve.	sztring
környezet	Az AZURE ML-környezet részletei.	EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference	Az AZURE ML-környezet egyedi azonosító részletei.	EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds	A modellazonosítók listája.	sztring[]
Modellek	A modellek listája.	Modell[]

ImageAsset

Név	Leírás	Érték
id	Az eszköz azonosítója.	sztring
mimeType	A mime típusa.	sztring
Kicsomagolni	Azt jelzi, hogy az eszköz ki van-e csomagolva.	logikai
url	Az eszköz URL-címe.	sztring

EnvironmentImageRequestEnvironment

Név	Leírás	Érték
docker	Docker-tároló definíciója.	ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables	A környezetben definiálandó környezeti változók definíciója.	object
inferencingStackVersion	A rendszerképhez hozzáadott következtetési verem verziója. Ha el szeretné kerülni a következtetési verem hozzáadását, ne állítsa be ezt az értéket. Érvényes értékek: "legújabb".	sztring
name	A környezet neve.	sztring
python	Python-környezet beállításai.	ModelEnvironmentDefinitionPython
r	R-környezet beállításai.	ModelEnvironmentDefinitionR
spark	Spark-környezet konfigurációja.	ModelEnvironmentDefinitionSpark
version	A környezeti verzió.	sztring

ModelEnvironmentDefinitionDocker

Név	Leírás	Érték
baseDockerfile	Docker-alapú futtatásokhoz használt alap Docker-fájl. Kölcsönösen kizárjuk a BaseImage-et.	sztring
baseImage	A Docker-alapú futtatásokhoz használt alaprendszerkép. Kölcsönösen kizárja a BaseDockerfile-t.	sztring
baseImageRegistry	Az alaprendszerképet tartalmazó lemezképregisztrációs adatbázis.	ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

Név	Leírás	Érték
address		sztring
jelszó		sztring
username		sztring

ModelEnvironmentDefinitionPython

Név	Leírás	Érték
baseCondaEnvironment		sztring
condaDependencies	Conda-függőségeket tartalmazó JObject.
interpretPath	A python-értelmező elérési útja, amelyet akkor kell használni, ha nincs szükség környezeti buildre. A megadott elérési út a felhasználói szkript meghívásához lesz használva.	sztring
userManagedDependencies	Az Igaz azt jelenti, hogy az AzureML újra felhasznál egy meglévő Python-környezetet; A hamis azt jelenti, hogy az AzureML létrehoz egy Python-környezetet a Conda függőségi specifikációja alapján.	logikai

ModelEnvironmentDefinitionR

Név	Leírás	Érték
bioConductorPackages	A Bioconductor csomagjai.	sztring[]
cranPackages	A használni kívánt CRAN-csomagok.	RCranPackage[]
customUrlPackages	Az egyéni URL-címekről származó csomagok.	sztring[]
gitHubPackages	A csomagok közvetlenül a GitHubról származnak.	RGitHubPackage[]
rscriptPath	Az Rscript elérési útja, amelyet akkor kell használni, ha nincs szükség környezeti buildre. A megadott elérési út a felhasználói szkript meghívásához lesz használva.	sztring
rVersion	A telepíteni kívánt R-verzió	sztring
snapshotDate	Az MRAN-pillanatkép YYYY-MM-DD formátumban való használatának dátuma, pl. "2019-04-17"	sztring
userManaged	Azt jelzi, hogy a környezetet a felhasználó vagy az AzureML kezeli-e.	logikai

RCranPackage

Név	Leírás	Érték
name	A csomag neve.	sztring
repository	Az adattár neve.	sztring

RGitHubPackage

Név	Leírás	Érték
authToken	Személyes hozzáférési jogkivonat privát adattárból való telepítéshez	sztring
repository	Adattár címe felhasználónév/adattár[/subdir][@ref,#pull] formátumban.	sztring

ModelEnvironmentDefinitionSpark

Név	Leírás	Érték
Csomagok	A használni kívánt Spark-csomagok.	SparkMavenPackage[]
precachePackages	A csomagok előzetes telepítése.	logikai
Tárolók	A Spark-adattárak listája.	sztring[]

SparkMavenPackage

Név	Leírás	Érték
Tárgy		sztring
csoport		sztring
version		sztring

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

Név	Leírás	Érték
name	A környezet neve.	sztring
version	A környezet verziója.	sztring

Modellezés

Név	Leírás	Érték
createdTime	A modell létrehozásának időpontja (UTC).	sztring
adathalmazok	A modellhez társított adathalmazok listája.	DatasetReference[]
származtatottmodell-azonosítók	Ebből a modellből származtatott modellek	sztring[]
leírás	A Modell leírása szöveg.	sztring
experimentName	Annak a kísérletnek a neve, amelyben a modell létre lett hozva.	sztring
keretrendszer	A Modell keretrendszer.	sztring
frameworkVersion	A Modell keretrendszer verziója.	sztring
id	A modell azonosítója.	sztring
kvTags	A Modellcímke szótár. Az elemek nem módosíthatók.	object
mimeType	A modell tartalmának MIME-típusa. A MIME típussal kapcsolatos további részletekért nyissa meg a https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml	sztring (kötelező)
modifiedTime	A modell utolsó módosítási időpontja (UTC).	sztring
name	A Modell neve.	sztring (kötelező)
parentModelId	A szülőmodell azonosítója.	sztring
properties	A Modell tulajdonság szótára. A tulajdonságok nem módosíthatók.	object
resourceRequirements	A modell erőforráskövetelményei	ContainerResourceRequirements
runId	A modellt létrehozó futtató azonosító.	sztring
sampleInputData	Minta bemeneti adatok a modellhez. Hivatkozás a munkaterületen lévő adathalmazra aml://dataset/{datasetId} formátumban	sztring
sampleOutputData	Minta kimeneti adatok a modellhez. Hivatkozás a munkaterületen lévő adathalmazra aml://dataset/{datasetId} formátumban	sztring
Kicsomagolni	Azt jelzi, hogy ki kell-e csomagolnunk a modellt a Docker-rendszerkép létrehozása során.	logikai
url	A modell URL-címe. Általában SAS URL-cím.	sztring (kötelező)
version	A Modellkezelési szolgáltatás által hozzárendelt modellverzió.	int

DatasetReference

Név	Leírás	Érték
id	Az adathalmaz-referencia azonosítója.	sztring
name	Az adathalmaz-referencia neve.	sztring

CreateServiceRequestKeys

Név	Leírás	Érték
primaryKey	Az elsődleges kulcs.	sztring
secondaryKey	A másodlagos kulcs.	sztring

Gyorssablonok

Az alábbi rövid útmutatósablonok ezt az erőforrástípust helyezik üzembe.

Sablon	Description
Azure Machine Learning-szolgáltatás létrehozása	Ez a sablon létrehoz egy Azure Machine Learning-szolgáltatást.
Azure Machine Learning Service (AKS) létrehozása	Ez a sablon létrehoz egy Azure Machine Learning-szolgáltatást.

Terraform (AzAPI-szolgáltató) erőforrásdefiníció

A munkaterületek/szolgáltatások erőforrástípusa üzembe helyezhető a következőre:

• Erőforráscsoportok

Az egyes API-verziók módosított tulajdonságainak listáját a változásnaplóban találja.

Erőforrás formátuma

Microsoft létrehozása. MachineLearningServices/workspaces/services erőforrás, adja hozzá a következő Terraformot a sablonhoz.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2020-09-01-preview"
  name = "string"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  body = jsonencode({
    description = "string"
    environmentImageRequest = {
      assets = [
        {
          id = "string"
          mimeType = "string"
          unpack = bool
          url = "string"
        }
      ]
      driverProgram = "string"
      environment = {
        docker = {
          baseDockerfile = "string"
          baseImage = "string"
          baseImageRegistry = {
            address = "string"
            password = "string"
            username = "string"
          }
        }
        environmentVariables = {}
        inferencingStackVersion = "string"
        name = "string"
        python = {
          baseCondaEnvironment = "string"
          interpreterPath = "string"
          userManagedDependencies = bool
        }
        r = {
          bioConductorPackages = [
            "string"
          ]
          cranPackages = [
            {
              name = "string"
              repository = "string"
            }
          ]
          customUrlPackages = [
            "string"
          ]
          gitHubPackages = [
            {
              authToken = "string"
              repository = "string"
            }
          ]
          rscriptPath = "string"
          rVersion = "string"
          snapshotDate = "string"
          userManaged = bool
        }
        spark = {
          packages = [
            {
              artifact = "string"
              group = "string"
              version = "string"
            }
          ]
          precachePackages = bool
          repositories = [
            "string"
          ]
        }
        version = "string"
      }
      environmentReference = {
        name = "string"
        version = "string"
      }
      modelIds = [
        "string"
      ]
      models = [
        {
          createdTime = "string"
          datasets = [
            {
              id = "string"
              name = "string"
            }
          ]
          derivedModelIds = [
            "string"
          ]
          description = "string"
          experimentName = "string"
          framework = "string"
          frameworkVersion = "string"
          id = "string"
          kvTags = {}
          mimeType = "string"
          modifiedTime = "string"
          name = "string"
          parentModelId = "string"
          properties = {}
          resourceRequirements = {
            cpu = int
            fpga = int
            gpu = int
            memoryInGB = int
          }
          runId = "string"
          sampleInputData = "string"
          sampleOutputData = "string"
          unpack = bool
          url = "string"
          version = int
        }
      ]
    }
    keys = {
      primaryKey = "string"
      secondaryKey = "string"
    }
    kvTags = {}
    body = jsonencode({
    properties = {}
    computeType = "string"
    // For remaining properties, see workspaces/services objects
  })
}

munkaterületek/szolgáltatások objektumai

Állítsa be a computeType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

ACI esetén használja a következőt:

  computeType = "ACI"
  appInsightsEnabled = bool
  authEnabled = bool
  cname = "string"
  containerResourceRequirements = {
    cpu = int
    fpga = int
    gpu = int
    memoryInGB = int
  }
  dataCollection = {
    eventHubEnabled = bool
    storageEnabled = bool
  }
  dnsNameLabel = "string"
  encryptionProperties = {
    keyName = "string"
    keyVersion = "string"
    vaultBaseUrl = "string"
  }
  sslCertificate = "string"
  sslEnabled = bool
  sslKey = "string"
  vnetConfiguration = {
    subnetName = "string"
    vnetName = "string"
  }

Az AKS-hez használja a következőt:

  computeType = "AKS"
  aadAuthEnabled = bool
  appInsightsEnabled = bool
  authEnabled = bool
  autoScaler = {
    autoscaleEnabled = bool
    maxReplicas = int
    minReplicas = int
    refreshPeriodInSeconds = int
    targetUtilization = int
  }
  computeName = "string"
  containerResourceRequirements = {
    cpu = int
    fpga = int
    gpu = int
    memoryInGB = int
  }
  dataCollection = {
    eventHubEnabled = bool
    storageEnabled = bool
  }
  isDefault = bool
  livenessProbeRequirements = {
    failureThreshold = int
    initialDelaySeconds = int
    periodSeconds = int
    successThreshold = int
    timeoutSeconds = int
  }
  maxConcurrentRequestsPerContainer = int
  maxQueueWaitMs = int
  namespace = "string"
  numReplicas = int
  scoringTimeoutMs = int
  trafficPercentile = int
  type = "string"

Tulajdonságértékek

munkaterületek/szolgáltatások

Név	Leírás	Érték
típus	Az erőforrás típusa	"Microsoft. MachineLearningServices/workspaces/services@2020-09-01-preview"
name	Az erőforrás neve	sztring (kötelező)
location	Az Azure helyének/régiójának neve.	sztring
parent_id	Az erőforrás szülőjének azonosítója.	Típusú erőforrás azonosítója: munkaterületek
leírás	A szolgáltatás leírása.	sztring
environmentImageRequest	A következtetéshez szükséges környezet, modellek és eszközök.	CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest
keys	A hitelesítési kulcsok.	CreateServiceRequestKeys
kvTags	A szolgáltatáscímke szótára. A címkék nem módosíthatók.	object
properties	A szolgáltatás tulajdonságainak szótára. A tulajdonságok nem módosíthatók.	object
computeType	Az objektumtípus beállítása	Aci AKS (kötelező)

ACIServiceCreateRequest

Név	Leírás	Érték
computeType	A szolgáltatás számítási környezetének típusa.	"ACI" (kötelező)
appInsightsEnabled	Azt jelzi, hogy az Application Insights engedélyezve van-e.	logikai
authEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e a hitelesítés a szolgáltatásban.	logikai
Cname	A szolgáltatás CName neve.	sztring
containerResourceRequirements	A tárolóerőforrás-követelmények.	ContainerResourceRequirements
dataCollection	A megadott adatgyűjtési beállítások részletei.	ACIServiceCreateRequestDataCollection
dnsNameLabel	A szolgáltatás DNS-címkéje.	sztring
encryptionProperties	A titkosítás tulajdonságai.	ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate	A nyilvános SSL-tanúsítvány PEM formátumban, ha az SSL engedélyezve van.	sztring
sslEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e az SSL.	logikai
sslKey	A tanúsítvány nyilvános SSL-kulcsa PEM formátumban.	sztring
vnetConfiguration	A virtuális hálózat konfigurációja.	ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ContainerResourceRequirements

Név	Leírás	Érték
Cpu	A tároló processzormagjainak száma.	int
Fpga	A tárolónak kitett FPGA PCIE-eszközök száma. A 2 többszörösének kell lennie.	int
Gpu	A tárolóban lévő GPU-magok száma.	int
memoryInGB	A tárolóban található memória mennyisége GB-ban.	int

ACIServiceCreateRequestDataCollection

Név	Leírás	Érték
eventHubEnabled	Lehetőség az Event Hub engedélyezésére/letiltására.	logikai
storageEnabled	Lehetőség a tárolás engedélyezésére/letiltására.	logikai

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

Név	Leírás	Érték
Kulcsnév	Titkosítási kulcs neve	sztring (kötelező)
keyVersion	Titkosítási kulcs verziója	sztring (kötelező)
vaultBaseUrl	tároló alap URL-címe	sztring (kötelező)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

Név	Leírás	Érték
subnetName	A virtuális hálózat alhálózatának neve.	sztring
vnetName	A virtuális hálózat neve.	sztring

AKSServiceCreateRequest

Név	Leírás	Érték
computeType	A szolgáltatás számítási környezetének típusa.	"AKS" (kötelező)
aadAuthEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e az AAD-hitelesítés.	logikai
appInsightsEnabled	Azt jelzi, hogy az Application Insights engedélyezve van-e.	logikai
authEnabled	Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e a hitelesítés.	logikai
autoScaler	Az automatikus skálázás tulajdonságai.	AKSServiceCreateRequestAutoScaler
computeName	A számítási erőforrás neve.	sztring
containerResourceRequirements	A tárolóerőforrás-követelmények.	ContainerResourceRequirements
dataCollection	A megadott adatgyűjtési beállítások részletei.	AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault	Ez az alapértelmezett változat.	logikai
livenessProbeRequirements	Az élettartam mintavételi követelményei.	AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer	Az egyidejű kérések tárolónkénti maximális száma.	int
maxQueueWaitMs	A kérések várakozási ideje (ezredmásodpercben). Ezután a szolgáltatás 503-at ad vissza (a szolgáltatás nem érhető el)	int
névtér	A szolgáltatás Kubernetes-névtere.	sztring
numReplicas	A fürt replikáinak száma.	int
scoringTimeoutMs	A pontozási időtúllépés ezredmásodpercben.	int
trafficPercentile	A beérkező forgalomvariáns mennyisége.	int
típus	A változat típusa.	"Vezérlés" "Kezelés"

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

Név	Leírás	Érték
autoscaleEnabled	Az automatikus skálázás engedélyezésére/letiltására vonatkozó lehetőség.	logikai
maxReplicas	A fürt replikáinak maximális száma.	int
minReplicas	A leskálázandó replikák minimális száma.	int
refreshPeriodInSeconds	Az automatikus skálázási frissítések közötti várakozási idő másodpercben.	int
targetUtilization	A cél kihasználtságának százalékos aránya annak meghatározásához, hogy skálázza-e a fürtöt.	int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

Név	Leírás	Érték
eventHubEnabled	Lehetőség az Event Hub engedélyezésére/letiltására.	logikai
storageEnabled	Lehetőség a tárolás engedélyezésére/letiltására.	logikai

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

Név	Leírás	Érték
failureThreshold	Azoknak a hibáknak a száma, amelyek engedélyezve lesznek, mielőtt nem kifogástalan állapotot ad vissza.	int
initialDelaySeconds	Az első mintavétel előtti késleltetés másodpercben.	int
periodSeconds	A mintavételek közötti időtartam másodpercben.	int
successThreshold	A sikeres mintavételek száma, mielőtt kifogástalan állapotot ad vissza.	int
timeoutSeconds	A mintavétel időtúllépése másodpercben.	int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

Név	Leírás	Érték
kapcsolatobjektumok	Az eszközök listája.	ImageAsset[]
driverProgram	Az illesztőfájl neve.	sztring
környezet	Az AZURE ML-környezet részletei.	EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference	Az AZURE ML-környezet egyedi azonosító részletei.	EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds	A modellazonosítók listája.	sztring[]
Modellek	A modellek listája.	Modell[]

ImageAsset

Név	Leírás	Érték
id	Az eszköz azonosítója.	sztring
mimeType	A mime típusa.	sztring
Kicsomagolni	Azt jelzi, hogy az eszköz ki van-e csomagolva.	logikai
url	Az eszköz URL-címe.	sztring

EnvironmentImageRequestEnvironment

Név	Leírás	Érték
docker	Docker-tároló definíciója.	ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables	A környezetben definiálandó környezeti változók definíciója.	object
inferencingStackVersion	A rendszerképhez hozzáadott következtetési verem verziója. Ha el szeretné kerülni a következtetési verem hozzáadását, ne állítsa be ezt az értéket. Érvényes értékek: "legújabb".	sztring
name	A környezet neve.	sztring
python	Python-környezet beállításai.	ModelEnvironmentDefinitionPython
r	R-környezet beállításai.	ModelEnvironmentDefinitionR
spark	Spark-környezet konfigurációja.	ModelEnvironmentDefinitionSpark
version	A környezeti verzió.	sztring

ModelEnvironmentDefinitionDocker

Név	Leírás	Érték
baseDockerfile	A Docker-alapú futtatásokhoz használt alap dockerfile. Kölcsönösen kizárjuk a BaseImage-et.	sztring
baseImage	A Docker-alapú futtatásokhoz használt alaprendszerkép. Kölcsönösen kizárja a BaseDockerfile-t.	sztring
baseImageRegistry	Az alaprendszerképet tartalmazó rendszerképregisztrációs adatbázis.	ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

Név	Leírás	Érték
address		sztring
jelszó		sztring
username		sztring

ModelEnvironmentDefinitionPython

Név	Leírás	Érték
baseCondaEnvironment		sztring
condaDependencies	Conda-függőségeket tartalmazó JObject.
interpretPath	A python-értelmező elérési útja, amelyet akkor kell használni, ha nincs szükség környezeti buildre. A megadott elérési út a felhasználói szkript meghívásához használatos.	sztring
userManagedDependencies	Az Igaz érték azt jelenti, hogy az AzureML újra felhasznál egy meglévő Python-környezetet; A false (hamis) azt jelenti, hogy az AzureML a Conda függőségi specifikációja alapján létrehoz egy Python-környezetet.	logikai

ModelEnvironmentDefinitionR

Név	Leírás	Érték
bioConductorPackages	A biovezető csomagjai.	sztring[]
cranPackages	A használni kívánt CRAN-csomagok.	RCranPackage[]
customUrlPackages	Az egyéni URL-címekről származó csomagok.	sztring[]
gitHubPackages	A csomagok közvetlenül a GitHubról.	RGitHubPackage[]
rscriptPath	Az Rscript elérési útja, amelyet akkor kell használni, ha nincs szükség környezeti buildre. A megadott elérési út a felhasználói szkript meghívásához használatos.	sztring
rVersion	A telepíteni kívánt R-verzió	sztring
snapshotDate	YYYY-MM-DD formátumban használandó MRAN-pillanatkép dátuma, pl. "2019-04-17"	sztring
userManaged	Azt jelzi, hogy a környezetet a felhasználó vagy az AzureML kezeli-e.	logikai

RCranPackage

Név	Leírás	Érték
name	A csomag neve.	sztring
repository	Az adattár neve.	sztring

RGitHubPackage

Név	Leírás	Érték
authToken	Személyes hozzáférési jogkivonat privát adattárból való telepítéshez	sztring
repository	Adattár címe felhasználónév/adattár[/subdir][@ref,#pull] formátumban.	sztring

ModelEnvironmentDefinitionSpark

Név	Leírás	Érték
Csomagok	A használni kívánt Spark-csomagok.	SparkMavenPackage[]
precachePackages	Előre ki kell-e csomagolni a csomagokat.	logikai
Tárolók	A Spark-adattárak listája.	sztring[]

SparkMavenPackage

Név	Leírás	Érték
Tárgy		sztring
csoport		sztring
version		sztring

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

Név	Leírás	Érték
name	A környezet neve.	sztring
version	A környezet verziója.	sztring

Modellezés

Név	Leírás	Érték
createdTime	A modell létrehozásának ideje (UTC).	sztring
adathalmazok	A modellhez társított adathalmazok listája.	DatasetReference[]
származtatottmodell-azonosítók	Ebből a modellből származtatott modellek	sztring[]
leírás	A Modell leírása szöveg.	sztring
experimentName	Annak a kísérletnek a neve, amelyben a modell létre lett hozva.	sztring
keretrendszer	A Modell keretrendszer.	sztring
frameworkVersion	A Modell-keretrendszer verziója.	sztring
id	A modell azonosítója.	sztring
kvTags	A Modellcímke szótár. Az elemek módosíthatók.	object
mimeType	A modell tartalmának MIME-típusa. A MIME típussal kapcsolatos további részletekért nyissa meg a https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml	sztring (kötelező)
modifiedTime	A modell utolsó módosításának időpontja (UTC).	sztring
name	A Modell neve.	sztring (kötelező)
parentModelId	A szülőmodell azonosítója.	sztring
properties	A Modell tulajdonságszótár. A tulajdonságok nem módosíthatók.	object
resourceRequirements	A modell erőforrás-követelményei	ContainerResourceRequirements
runId	A modellt létrehozó futtató azonosító.	sztring
sampleInputData	Minta bemeneti adatok a modellhez. Hivatkozás a munkaterületen lévő adathalmazra aml://dataset/{datasetId} formátumban	sztring
sampleOutputData	Minta kimeneti adatok a modellhez. Hivatkozás a munkaterületen lévő adathalmazra aml://dataset/{datasetId} formátumban	sztring
Kicsomagolni	Azt jelzi, hogy ki kell-e csomagolnunk a modellt a Docker-rendszerkép létrehozása során.	logikai
url	A modell URL-címe. Általában SAS URL-cím.	sztring (kötelező)
version	A Modellkezelési szolgáltatás által hozzárendelt modellverzió.	int

Adathalmazreferencia

Név	Leírás	Érték
id	Az adathalmaz-referencia azonosítója.	sztring
name	Az adathalmaz-hivatkozás neve.	sztring

CreateServiceRequestKeys

Név	Leírás	Érték
primaryKey	Az elsődleges kulcs.	sztring
secondaryKey	A másodlagos kulcs.	sztring