Microsoft.MachineLearningServices-munkaterületek/feladatok 2022-05-01

Cikk
01/13/2024

Bicep-erőforrásdefiníció

A munkaterületek/feladatok erőforrástípusa üzembe helyezhető olyan műveletekkel, amelyek a következőket célják:

Erőforráscsoportok – Lásd : erőforráscsoport üzembehelyezési parancsai

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

Erőforrás formátuma

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

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

JobBaseProperties objektumok

Állítsa be a jobType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

A parancshoz használja a következőt:

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

A Pipeline esetében használja a következőt:

  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()

Takarításhoz használja a következőt:

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

IdentityConfiguration-objektumok

Állítsa be az identityType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

Az AMLToken esetében használja a következőt:

  identityType: 'AMLToken'

Felügyelt esetén használja a következőt:

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

A UserIdentity esetében használja a következőt:

  identityType: 'UserIdentity'

DistributionConfiguration-objektumok

Állítsa be a distributionType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

Mpi esetén használja a következőt:

  distributionType: 'Mpi'
  processCountPerInstance: int

PyTorch esetén használja a következőt:

  distributionType: 'PyTorch'
  processCountPerInstance: int

A TensorFlow esetében használja a következőt:

  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int

JobInput-objektumok

Állítsa be a jobInputType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

A custom_model használja a következőt:

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

A literálhoz használja a következőt:

  jobInputType: 'literal'
  value: 'string'

A mlflow_model a következőt használja:

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

Mltable esetén használja a következőt:

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

A triton_model a következőt használja:

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

A uri_file a következőt használja:

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

A uri_folder a következőt használja:

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

JobOutput-objektumok

Állítsa be a jobOutputType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

A custom_model használja a következőt:

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

A mlflow_model a következőt használja:

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

Mltable esetén használja a következőt:

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

A triton_model a következőt használja:

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

A uri_file a következőt használja:

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

A uri_folder a következőt használja:

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

EarlyTerminationPolicy objektumok

Állítsa be a policyType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

Bandit esetén használja a következőt:

  policyType: 'Bandit'
  slackAmount: int
  slackFactor: int

MediánStopping esetén használja a következőt:

  policyType: 'MedianStopping'

A CsonkolásSelection esetében használja a következőt:

  policyType: 'TruncationSelection'
  truncationPercentage: int

SamplingAlgorithm objektumok

Állítsa be a samplingAlgorithmType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

Bayesian esetén használja a következőt:

  samplingAlgorithmType: 'Bayesian'

A Grid esetében használja a következőt:

  samplingAlgorithmType: 'Grid'

Véletlenszerű esetén használja a következőt:

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

Tulajdonságértékek

munkaterületek/feladatok

Név	Leírás	Érték
name	Az erőforrás neve Megtudhatja, hogyan állíthatja be a gyermekerőforrások nevét és típusát a Bicepben.	sztring (kötelező)
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.	A típus erőforrásának szimbolikus neve: munkaterületek
properties	[Kötelező] Az entitás további attribútumai.	JobBaseProperties (kötelező)

JobBaseProperties

Név	Leírás	Érték
computeId	A számítási erőforrás ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring
leírás	Az eszköz leírásának szövege.	sztring
displayName	A feladat nevének megjelenítése.	sztring
experimentName	Annak a kísérletnek a neve, amelyhez a feladat tartozik. Ha nincs beállítva, a feladat az "Alapértelmezett" kísérletbe kerül.	sztring
identity	Identitáskonfiguráció. Ha be van állítva, ennek az AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity vagy null értéknek kell lennie. Az alapértelmezett érték az AmlToken, ha null.	IdentityConfiguration
isArchived	Archiválva van az eszköz?	logikai
properties	Az eszköztulajdonság szótára.	ResourceBaseProperties
services	A JobEndpoints listája. Helyi feladatok esetén a feladatvégpont végpontértéke FileStreamObject lesz.	JobBaseServices
tags	Címkeszótár. A címkék hozzáadhatók, eltávolíthatók és frissíthetők.	object
jobType	Az objektum típusának beállítása	Parancs Folyamat Takarítás (kötelező)

IdentityConfiguration

Név	Leírás	Érték
identityType	Az objektum típusának beállítása	AMLToken Felügyelt UserIdentity (kötelező)

AmlToken

Név	Leírás	Érték
identityType	[Kötelező] Meghatározza az identitás-keretrendszer típusát.	"AMLToken" (kötelező)

Felügyelt identitás

Név	Leírás	Érték
identityType	[Kötelező] Meghatározza az identitás-keretrendszer típusát.	"Felügyelt" (kötelező)
ügyfél-azonosító	Felhasználó által hozzárendelt identitást határoz meg ügyfél-azonosító alapján. A rendszer által hozzárendelt mezők esetében ne állítsa be ezt a mezőt.	sztring Korlátok: Minimális hossz = 36 Maximális hossz = 36 Minta = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	Felhasználó által hozzárendelt identitást határoz meg objektumazonosító alapján. A rendszer által hozzárendelt mezők esetében ne állítsa be ezt a mezőt.	sztring Korlátok: Minimális hossz = 36 Maximális hossz = 36 Minta = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	Felhasználó által hozzárendelt identitást ad meg ARM-erőforrás-azonosító alapján. A rendszer által hozzárendelt mezők esetében ne állítsa be ezt a mezőt.	sztring

Felhasználói azonosító

Név	Leírás	Érték
identityType	[Kötelező] Meghatározza az identitás-keretrendszer típusát.	"UserIdentity" (kötelező)

ResourceBaseProperties

Név	Leírás	Érték
{customized property}		sztring
{customized property}		sztring
{customized property}		sztring
{customized property}		sztring
{customized property}		sztring
{customized property}		sztring
{customized property}		sztring
{customized property}		sztring
{customized property}		sztring
{customized property}		sztring
{customized property}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring

JobBaseServices

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobService

JobService

Név	Leírás	Érték
endpoint	Végpont URL-címe.	sztring
jobServiceType	Végpont típusa.	sztring
port	Végpont portja.	int
properties	További beállítások a végponton.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		sztring

CommandJob

Név	Leírás	Érték
jobType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"Parancs" (kötelező)
codeId	A kódeszköz ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring
command	[Kötelező] A feladat indításakor végrehajtandó parancs. például: "python train.py"	sztring (kötelező) Korlátok: Minimális hossz = 1 Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
Eloszlás	A feladat terjesztési konfigurációja. Ha be van állítva, ennek az Mpi, Tensorflow, PyTorch vagy null értéknek kell lennie.	DistributionConfiguration
environmentId	[Kötelező] A feladat környezeti specifikációjának ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	A feladatban szereplő környezeti változók.	CommandJobEnvironmentVariables
Bemenetek	A feladatban használt bemeneti adatkötések leképezése.	CommandJobInputs
Határok	Parancsfeladat korlátja.	CommandJobLimits
Kimenetek	A feladatban használt kimeneti adatkötések leképezése.	CommandJobOutputs
resources	Számítási erőforrás konfigurálása a feladathoz.	ResourceConfiguration

DistributionConfiguration

Név	Leírás	Érték
distributionType	Az objektumtípus beállítása	Mpi PyTorch TensorFlow (kötelező)

Mpi

Név	Leírás	Érték
distributionType	[Kötelező] A terjesztési keretrendszer típusát határozza meg.	"Mpi" (kötelező)
processCountPerInstance	Folyamatok száma MPI-csomópontonként.	int

PyTorch

Név	Leírás	Érték
distributionType	[Kötelező] A terjesztési keretrendszer típusát határozza meg.	"PyTorch" (kötelező)
processCountPerInstance	Folyamatok száma csomópontonként.	int

TensorFlow

Név	Leírás	Érték
distributionType	[Kötelező] A terjesztési keretrendszer típusát határozza meg.	"TensorFlow" (kötelező)
parameterServerCount	Paraméterkiszolgálói feladatok száma.	int
workerCount	Feldolgozók száma. Ha nincs megadva, az alapértelmezés szerint a példányszám lesz.	int

CommandJobEnvironmentVariables

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		sztring

CommandJobInputs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobInput

JobInput

Név	Leírás	Érték
leírás	A bemenet leírása.	sztring
jobInputType	Az objektumtípus beállítása	custom_model Szó mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (kötelező)

CustomModelJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"custom_model" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

LiteralJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"literál" (kötelező)
érték	[Kötelező] A bemenet literális értéke.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

MLFlowModelJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mlflow_model" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

MLTableJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mltable" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti adategység URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

TritonModelJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"triton_model" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti adategység URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFileJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_file" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti adategység URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFolderJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_folder" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti adategység URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

CommandJobLimits

Név	Leírás	Érték
jobLimitsType	[Kötelező] JobLimit típus.	"Parancs" "Takarítás" (kötelező)
timeout	A maximális futtatási időtartam ISO 8601 formátumban, amely után a feladat megszakad. Csak a másodperc pontosságú időtartamot támogatja.	sztring

CommandJobOutputs

Név	Leírás	Érték
{customized property}		JobOutput

JobOutput

Név	Leírás	Érték
leírás	A kimenet leírása.	sztring
jobOutputType	Az objektum típusának beállítása	custom_model mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (kötelező)

CustomModelJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"custom_model" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

MLFlowModelJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mlflow_model" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

MLTableJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mltable" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

TritonModelJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"triton_model" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

UriFileJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_file" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

UriFolderJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_folder" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

ResourceConfiguration

Név	Leírás	Érték
instanceCount	A számítási cél által használt példányok vagy csomópontok opcionális száma.	int
instanceType	A számítási cél által támogatott virtuális gép választható típusa.	sztring
properties	További tulajdonságok táska.	ResourceConfigurationProperties

ResourceConfigurationProperties

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		A Bicep esetében használhatja az any() függvényt.

PipelineJob

Név	Leírás	Érték
jobType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"Folyamat" (kötelező)
Bemenetek	A folyamatfeladat bemenetei.	PipelineJobInputs
Munkahelyek	A feladatok létrehoznak egy folyamatfeladatot.	PipelineJobJobs
Kimenetek	A folyamatfeladat kimenetei	PipelineJobOutputs
beállítások	Folyamatbeállítások, például ContinueRunOnStepFailure stb.	A Bicep esetében használhatja az any() függvényt.

PipelineJobInputs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobInput

PipelineJobJobs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		A Bicep esetében használhatja az any() függvényt.

PipelineJobOutputs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobOutput

Takarítási feladat

Név	Leírás	Érték
jobType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"Takarítás" (kötelező)
earlyTermination	A korai megszüntetési szabályzatok lehetővé teszik a gyenge teljesítményű futtatások megszakítását, mielőtt befejeződnének	EarlyTerminationPolicy
Bemenetek	A feladatban használt bemeneti adatkötések leképezése.	SweepJobInputs
Határok	Takarítási feladat korlátja.	SweepJobLimits
Célkitűzés	[Kötelező] Optimalizálási cél.	Célkitűzés (kötelező)
Kimenetek	A feladatban használt kimeneti adatkötések leképezése.	SweepJobOutputs
samplingAlgorithm	[Kötelező] A hiperparaméter-mintavételezési algoritmus	SamplingAlgorithm (kötelező)
searchSpace	[Kötelező] Az egyes paramétereket és azok eloszlását tartalmazó szótár. A szótárkulcs a paraméter neve	A Bicep esetében használhatja az any() függvényt. (kötelező)
trial	[Kötelező] Próbaverziós összetevő definíciója.	TrialComponent (kötelező)

EarlyTerminationPolicy

Név	Leírás	Érték
delayEvaluation	Az első kiértékelés késleltetéséhez tartozó intervallumok száma.	int
evaluationInterval	A szabályzatértékelések közötti intervallum (futtatások száma).	int
policyType	Az objektumtípus beállítása	Bandit MediánStopping CsonkolásSelection (kötelező)

BanditPolicy

Név	Leírás	Érték
policyType	[Kötelező] Szabályzatkonfiguráció neve	"Bandit" (kötelező)
slackAmount	A legjobban teljesítő futtatástól megengedett abszolút távolság.	int
slackFactor	Az engedélyezett távolság aránya a legjobban teljesítő futtatástól.	int

MedianStoppingPolicy

Név	Leírás	Érték
policyType	[Kötelező] Szabályzatkonfiguráció neve	"MedianStopping" (kötelező)

CsonkításSelectionPolicy

Név	Leírás	Érték
policyType	[Kötelező] Szabályzatkonfiguráció neve	"CsonkításSelection" (kötelező)
truncationPercentage	Az egyes kiértékelési időközökben megszakítandó futtatások százalékos aránya.	int

SweepJobInputs

Név	Leírás	Érték
{customized property}		JobInput

SweepJobLimits

Név	Leírás	Érték
jobLimitsType	[Kötelező] JobLimit típus.	"Parancs" "Takarítás" (kötelező)
maxConcurrentTrials	Takarítási feladat maximális egyidejű próbaverziói.	int
maxTotalTrials	Takarítási feladat maximális teljes próbaverziója.	int
timeout	A maximális futtatási időtartam ISO 8601 formátumban, amely után a feladat megszakad. Csak a másodperc pontosságú időtartamot támogatja.	sztring
trialTimeout	Takarítási feladat próbaverziója időtúllépési értéke.	sztring

Cél

Név	Leírás	Érték
goal	[Kötelező] A hiperparaméterek finomhangolásához támogatott metrikacélok meghatározása	"Teljes méret" "Kis méret" (kötelező)
primaryMetric	[Kötelező] Az optimalizálni kívánt metrika neve.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobOutputs

Név	Leírás	Érték
{customized property}		JobOutput

SamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	Az objektum típusának beállítása	Bayes Rács Véletlenszerű (kötelező)

BayesianSamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	[Kötelező] A hiperparaméter-értékek generálásához használt algoritmus, valamint a konfigurációs tulajdonságok	"Bayesian" (kötelező)

GridSamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	[Kötelező] A hiperparaméter-értékek generálásához használt algoritmus, valamint a konfigurációs tulajdonságok	"Rács" (kötelező)

RandomSamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	[Kötelező] A hiperparaméter-értékek generálásához használt algoritmus, valamint a konfigurációs tulajdonságok	"Véletlenszerű" (kötelező)
Szabály	A véletlenszerű algoritmus adott típusa	"Véletlenszerű" "Sobol"
Vetőmag	Egy nem kötelező egész szám, amelyet véletlenszerű számgeneráláshoz használnak magként	int

TrialComponent

Név	Leírás	Érték
codeId	A kódobjektum ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring
command	[Kötelező] A feladat indításakor végrehajtandó parancs. például: "python train.py"	sztring (kötelező) Korlátok: Minimális hossz = 1 Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
Eloszlás	A feladat terjesztési konfigurációja. Ha be van állítva, ennek mpi, Tensorflow, PyTorch vagy null értéknek kell lennie.	DistributionConfiguration
environmentId	[Kötelező] A feladat környezeti specifikációjának ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	A feladatban szereplő környezeti változók.	TrialComponentEnvironmentVariables
resources	Számítási erőforrás konfigurációja a feladathoz.	ResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

Név	Leírás	Érték
{customized property}		sztring

Gyorssablonok

Az alábbi rövid útmutatósablonok üzembe helyezik ezt az erőforrástípust.

Sablon	Description
Azure Machine Learning AutoML-besorolási feladat létrehozása	Ez a sablon létrehoz egy Azure Machine Learning AutoML-besorolási feladatot, amely a legjobb modellt keresi annak előrejelzéséhez, hogy az ügyfél előfizet-e egy pénzügyi intézménynél kötött futamidős betétre.
Azure Machine Learning-parancsfeladat létrehozása	Ez a sablon létrehoz egy Azure Machine Learning Command-feladatot egy alapszintű hello_world szkripttel
Azure Machine Learning Sweep-feladat létrehozása	Ez a sablon létrehoz egy Azure Machine Learning Sweep-feladatot a hiperparaméterek finomhangolásához.

ARM-sablon erőforrás-definíciója

A munkaterületek/feladatok erőforrástípusa olyan műveletekkel helyezhető üzembe, amelyek a következőket célják:

Erőforráscsoportok – Lásd : Erőforráscsoport üzembehelyezési parancsai

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

Erőforrás formátuma

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

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

JobBaseProperties objektumok

Állítsa be a jobType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

A Parancshoz használja a következőt:

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

Folyamat esetén használja a következőt:

  "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": {}

Takarításhoz használja a következőt:

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

IdentityConfiguration-objektumok

Állítsa be az identityType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

AMLToken esetén használja a következőt:

  "identityType": "AMLToken"

Felügyelt esetén használja a következőt:

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

A UserIdentity esetében használja a következőt:

  "identityType": "UserIdentity"

DistributionConfiguration objektumok

Állítsa be a distributionType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

Mpi esetén használja a következőt:

  "distributionType": "Mpi",
  "processCountPerInstance": "int"

PyTorch esetén használja a következőt:

  "distributionType": "PyTorch",
  "processCountPerInstance": "int"

A TensorFlow esetében használja a következőt:

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

JobInput objektumok

Állítsa be a jobInputType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

A custom_model a következőt használja:

  "jobInputType": "custom_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

A literálhoz használja a következőt:

  "jobInputType": "literal",
  "value": "string"

A mlflow_model a következőt használja:

  "jobInputType": "mlflow_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

Mltable esetén használja a következőt:

  "jobInputType": "mltable",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

A triton_model a következőt használja:

  "jobInputType": "triton_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

A uri_file a következőt használja:

  "jobInputType": "uri_file",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

A uri_folder a következőt használja:

  "jobInputType": "uri_folder",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

JobOutput-objektumok

Állítsa be a jobOutputType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

A custom_model a következőt használja:

  "jobOutputType": "custom_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

A mlflow_model a következőt használja:

  "jobOutputType": "mlflow_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

Mltable esetén használja a következőt:

  "jobOutputType": "mltable",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

A triton_model a következőt használja:

  "jobOutputType": "triton_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

A uri_file a következőt használja:

  "jobOutputType": "uri_file",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

A uri_folder a következőt használja:

  "jobOutputType": "uri_folder",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

EarlyTerminationPolicy objektumok

Állítsa be a policyType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

A Bandit esetében használja a következőt:

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

A MedianStopping esetében használja a következőt:

  "policyType": "MedianStopping"

A TruncationSelection esetében használja a következőt:

  "policyType": "TruncationSelection",
  "truncationPercentage": "int"

SamplingAlgorithm objektumok

Állítsa be a samplingAlgorithmType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

Bayesian esetén használja a következőt:

  "samplingAlgorithmType": "Bayesian"

A Grid esetében használja a következőt:

  "samplingAlgorithmType": "Grid"

Véletlenszerű esetén használja a következőt:

  "samplingAlgorithmType": "Random",
  "rule": "string",
  "seed": "int"

Tulajdonságértékek

munkaterületek/feladatok

Név	Leírás	Érték
típus	Az erőforrás típusa	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs"
apiVersion	Az erőforrás API-verziója	'2022-05-01'
name	Az erőforrás neve Megtudhatja, hogyan állíthatja be a gyermekerőforrások nevét és típusát A JSON ARM-sablonokban.	sztring (kötelező)
properties	[Kötelező] Az entitás további attribútumai.	JobBaseProperties (kötelező)

JobBaseProperties

Név	Leírás	Érték
computeId	A számítási erőforrás ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring
leírás	Az eszköz leírásának szövege.	sztring
displayName	A feladat nevének megjelenítése.	sztring
experimentName	Annak a kísérletnek a neve, amelyhez a feladat tartozik. Ha nincs beállítva, a feladat az "Alapértelmezett" kísérletbe kerül.	sztring
identity	Identitáskonfiguráció. Ha be van állítva, ennek az AmlToken, a ManagedIdentity, a UserIdentity vagy a null értéknek kell lennie. Alapértelmezés szerint AmlToken, ha null.	IdentityConfiguration
isArchived	Archiválva van az eszköz?	logikai
properties	Az eszköztulajdonság szótára.	ResourceBaseProperties
services	A JobEndpoints listája. Helyi feladatok esetén a feladatvégpont végpontértéke FileStreamObject lesz.	JobBaseServices
tags	Címkeszótár. A címkék hozzáadhatók, eltávolíthatók és frissíthetők.	object
jobType	Az objektumtípus beállítása	Parancs Folyamat Takarítás (kötelező)

IdentityConfiguration

Név	Leírás	Érték
identityType	Az objektumtípus beállítása	AMLToken Felügyelt UserIdentity (kötelező)

AmlToken

Név	Leírás	Érték
identityType	[Kötelező] Meghatározza az identitás-keretrendszer típusát.	"AMLToken" (kötelező)

Felügyelt identitás

Név	Leírás	Érték
identityType	[Kötelező] Meghatározza az identitás-keretrendszer típusát.	"Felügyelt" (kötelező)
ügyfél-azonosító	Felhasználó által hozzárendelt identitást ad meg ügyfélazonosító alapján. A rendszer által hozzárendelt mezőben ne állítsa be ezt a mezőt.	sztring Korlátok: Minimális hossz = 36 Maximális hossz = 36 Minta = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	Felhasználó által hozzárendelt identitást ad meg objektumazonosító alapján. A rendszer által hozzárendelt mezőben ne állítsa be ezt a mezőt.	sztring Korlátok: Minimális hossz = 36 Maximális hossz = 36 Minta = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	Felhasználó által hozzárendelt identitást ad meg ARM-erőforrás-azonosító alapján. A rendszer által hozzárendelt mezőben ne állítsa be ezt a mezőt.	sztring

Felhasználói azonosító

Név	Leírás	Érték
identityType	[Kötelező] Meghatározza az identitás-keretrendszer típusát.	"UserIdentity" (kötelező)

ResourceBaseProperties

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring

JobBaseServices

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobService

JobService

Név	Leírás	Érték
endpoint	Végpont URL-címe.	sztring
jobServiceType	Végpont típusa.	sztring
port	Végpont portja.	int
properties	További beállítások a végponton.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		sztring

CommandJob

Név	Leírás	Érték
jobType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"Parancs" (kötelező)
codeId	A kódeszköz ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring
command	[Kötelező] A feladat indításakor végrehajtandó parancs. például: "python train.py"	sztring (kötelező) Korlátok: Minimális hossz = 1 Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
Eloszlás	A feladat terjesztési konfigurációja. Ha be van állítva, ennek az Mpi, Tensorflow, PyTorch vagy null értéknek kell lennie.	DistributionConfiguration
environmentId	[Kötelező] A feladat környezeti specifikációjának ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	A feladatban szereplő környezeti változók.	CommandJobEnvironmentVariables
Bemenetek	A feladatban használt bemeneti adatkötések leképezése.	CommandJobInputs
Határok	Parancsfeladat korlátja.	CommandJobLimits
Kimenetek	A feladatban használt kimeneti adatkötések leképezése.	CommandJobOutputs
resources	Számítási erőforrás konfigurációja a feladathoz.	ResourceConfiguration

DistributionConfiguration

Név	Leírás	Érték
distributionType	Az objektum típusának beállítása	Mpi PyTorch TensorFlow (kötelező)

Mpi

Név	Leírás	Érték
distributionType	[Kötelező] A terjesztési keretrendszer típusát határozza meg.	"Mpi" (kötelező)
processCountPerInstance	Folyamatok száma MPI-csomópontonként.	int

PyTorch

Név	Leírás	Érték
distributionType	[Kötelező] A terjesztési keretrendszer típusát határozza meg.	"PyTorch" (kötelező)
processCountPerInstance	Folyamatok száma csomópontonként.	int

TensorFlow

Név	Leírás	Érték
distributionType	[Kötelező] A terjesztési keretrendszer típusát határozza meg.	"TensorFlow" (kötelező)
parameterServerCount	A paraméterkiszolgálói feladatok száma.	int
workerCount	Feldolgozók száma. Ha nincs megadva, alapértelmezés szerint a példányok száma lesz.	int

CommandJobEnvironmentVariables

Név	Leírás	Érték
{customized property}		sztring

CommandJobInputs

Név	Leírás	Érték
{customized property}		JobInput

JobInput

Név	Leírás	Érték
leírás	A bemenet leírása.	sztring
jobInputType	Az objektum típusának beállítása	custom_model Szó mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (kötelező)

CustomModelJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"custom_model" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti adategység URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

LiteralJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"literál" (kötelező)
érték	[Kötelező] A bemenet literális értéke.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

MLFlowModelJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mlflow_model" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

MLTableJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mltable" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

TritonModelJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"triton_model" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFileJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_file" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFolderJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_folder" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

CommandJobLimits

Név	Leírás	Érték
jobLimitsType	[Kötelező] JobLimit típus.	"Parancs" "Takarítás" (kötelező)
timeout	A maximális futtatási időtartam ISO 8601 formátumban, amely után a feladat megszakad. Csak az időtartamot támogatja olyan pontossággal, mint a Másodperc.	sztring

CommandJobOutputs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobOutput

JobOutput

Név	Leírás	Érték
leírás	A kimenet leírása.	sztring
jobOutputType	Az objektumtípus beállítása	custom_model mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (kötelező)

CustomModelJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"custom_model" (kötelező)
mód	Kimeneti eszközkézbesítési mód.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

MLFlowModelJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mlflow_model" (kötelező)
mód	Kimeneti eszközkézbesítési mód.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

MLTableJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mltable" (kötelező)
mód	Kimeneti eszközkézbesítési mód.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

TritonModelJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"triton_model" (kötelező)
mód	Kimeneti eszközkézbesítési mód.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

UriFileJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_file" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

UriFolderJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_folder" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

ResourceConfiguration

Név	Leírás	Érték
instanceCount	A számítási cél által használt példányok vagy csomópontok opcionális száma.	int
instanceType	A számítási cél által támogatott virtuális gép választható típusa.	sztring
properties	További tulajdonságok táska.	ResourceConfigurationProperties

ResourceConfigurationProperties

Név	Leírás	Érték
{customized property}

PipelineJob

Név	Leírás	Érték
jobType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"Folyamat" (kötelező)
Bemenetek	A folyamatfeladat bemenetei.	PipelineJobInputs
Munkahelyek	A feladatok létrehoznak egy folyamatfeladatot.	PipelineJobJobs
Kimenetek	A folyamatfeladat kimenetei	PipelineJobOutputs
beállítások	Folyamatbeállítások, például ContinueRunOnStepFailure stb.

PipelineJobInputs

Név	Leírás	Érték
{customized property}		JobInput

PipelineJobJobs

Név	Leírás	Érték
{customized property}

PipelineJobOutputs

Név	Leírás	Érték
{customized property}		JobOutput

Takarítási feladat

Név	Leírás	Érték
jobType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"Takarítás" (kötelező)
earlyTermination	A korai megszüntetési szabályzatok lehetővé teszik a gyenge teljesítményű futtatások megszakítását, mielőtt befejeződnének	EarlyTerminationPolicy
Bemenetek	A feladatban használt bemeneti adatkötések leképezése.	SweepJobInputs
Határok	Takarítási feladatok korlátja.	SweepJobLimits
Célkitűzés	[Kötelező] Optimalizálási célkitűzés.	Célkitűzés (kötelező)
Kimenetek	A feladatban használt kimeneti adatkötések leképezése.	SweepJobOutputs
samplingAlgorithm	[Kötelező] A hiperparaméter-mintavételezési algoritmus	SamplingAlgorithm (kötelező)
searchSpace	[Kötelező] Az egyes paramétereket és azok eloszlását tartalmazó szótár. A szótárkulcs a paraméter neve
trial	[Kötelező] Próbaverziós összetevő definíciója.	TrialComponent (kötelező)

EarlyTerminationPolicy

Név	Leírás	Érték
delayEvaluation	Azoknak az intervallumoknak a száma, amelyekkel késleltetni szeretné az első értékelést.	int
evaluationInterval	A szabályzatértékelések közötti időköz (futtatások száma).	int
policyType	Az objektum típusának beállítása	Bandit MedianStopping CsonkításSelection (kötelező)

BanditPolicy

Név	Leírás	Érték
policyType	[Kötelező] Szabályzatkonfiguráció neve	"Bandit" (kötelező)
slackAmount	A legjobban teljesítő futtatástól megengedett abszolút távolság.	int
slackFactor	Az engedélyezett távolság aránya a legjobban teljesítő futtatástól.	int

MedianStoppingPolicy

Név	Leírás	Érték
policyType	[Kötelező] Szabályzatkonfiguráció neve	"MedianStopping" (kötelező)

CsonkításSelectionPolicy

Név	Leírás	Érték
policyType	[Kötelező] Szabályzatkonfiguráció neve	"CsonkításSelection" (kötelező)
truncationPercentage	Az egyes kiértékelési időközökben megszakítandó futtatások százalékos aránya.	int

SweepJobInputs

Név	Leírás	Érték
{customized property}		JobInput

SweepJobLimits

Név	Leírás	Érték
jobLimitsType	[Kötelező] JobLimit típus.	"Parancs" "Takarítás" (kötelező)
maxConcurrentTrials	Takarítási feladat maximális egyidejű próbaverziói.	int
maxTotalTrials	Takarítási feladat maximális teljes próbaverziója.	int
timeout	A maximális futtatási időtartam ISO 8601 formátumban, amely után a feladat megszakad. Csak a másodperc pontosságú időtartamot támogatja.	sztring
trialTimeout	Takarítási feladat próbaverziója időtúllépési értéke.	sztring

Cél

Név	Leírás	Érték
goal	[Kötelező] A hiperparaméterek finomhangolásához támogatott metrikacélok meghatározása	"Teljes méret" "Kis méret" (kötelező)
primaryMetric	[Kötelező] Az optimalizálni kívánt metrika neve.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobOutputs

Név	Leírás	Érték
{customized property}		JobOutput

SamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	Az objektum típusának beállítása	Bayes Rács Véletlenszerű (kötelező)

BayesianSamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	[Kötelező] A hiperparaméter-értékek generálásához használt algoritmus, valamint a konfigurációs tulajdonságok	"Bayesian" (kötelező)

GridSamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	[Kötelező] A hiperparaméter-értékek generálásához használt algoritmus, valamint a konfigurációs tulajdonságok	"Rács" (kötelező)

RandomSamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	[Kötelező] A hiperparaméter-értékek generálásához használt algoritmus, valamint a konfigurációs tulajdonságok	"Véletlenszerű" (kötelező)
Szabály	A véletlenszerű algoritmus adott típusa	"Véletlenszerű" "Sobol"
Vetőmag	Egy nem kötelező egész szám, amelyet véletlenszerű számgeneráláshoz használnak magként	int

TrialComponent

Név	Leírás	Érték
codeId	A kódobjektum ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring
command	[Kötelező] A feladat indításakor végrehajtandó parancs. például: "python train.py"	sztring (kötelező) Korlátok: Minimális hossz = 1 Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
Eloszlás	A feladat terjesztési konfigurációja. Ha be van állítva, ennek mpi, Tensorflow, PyTorch vagy null értéknek kell lennie.	DistributionConfiguration
environmentId	[Kötelező] A feladat környezeti specifikációjának ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	A feladatban szereplő környezeti változók.	TrialComponentEnvironmentVariables
resources	Számítási erőforrás konfigurációja a feladathoz.	ResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

Név	Leírás	Érték
{customized property}		sztring

Gyorssablonok

Az alábbi rövid útmutatósablonok üzembe helyezik ezt az erőforrástípust.

Sablon	Description
Azure Machine Learning AutoML-besorolási feladat létrehozása	Ez a sablon létrehoz egy Azure Machine Learning AutoML-besorolási feladatot, amely a legjobb modellt keresi annak előrejelzéséhez, hogy az ügyfél előfizet-e egy pénzügyi intézménynél kötött futamidős betétre.
Azure Machine Learning-parancsfeladat létrehozása	Ez a sablon létrehoz egy Azure Machine Learning Command-feladatot egy alapszintű hello_world szkripttel
Azure Machine Learning Sweep-feladat létrehozása	Ez a sablon létrehoz egy Azure Machine Learning Sweep-feladatot a hiperparaméterek finomhangolásához.

Terraform -erőforrásdefiníció (AzAPI-szolgáltató)

A munkaterületek/feladatok erőforrástípusa olyan műveletekkel helyezhető üzembe, amelyek a következőket célják:

Erőforráscsoportok

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

Erőforrás formátuma

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs erőforrás létrehozásához adja hozzá a következő Terraformot a sablonhoz.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01"
  name = "string"
  parent_id = "string"
  body = jsonencode({
    properties = {
      computeId = "string"
      description = "string"
      displayName = "string"
      experimentName = "string"
      identity = {
        identityType = "string"
        // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
      }
      isArchived = bool
      properties = {
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
      }
      services = {
        {customized property} = {
          endpoint = "string"
          jobServiceType = "string"
          port = int
          properties = {
            {customized property} = "string"
          }
        }
      }
      tags = {
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
      }
      jobType = "string"
      // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
    }
  })
}

JobBaseProperties objektumok

Állítsa be a jobType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

A parancshoz használja a következőt:

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

A Pipeline esetében használja a következőt:

  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
    }
  }

Takarításhoz használja a következőt:

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

IdentityConfiguration-objektumok

Állítsa be az identityType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

Az AMLToken esetében használja a következőt:

  identityType = "AMLToken"

Felügyelt esetén használja a következőt:

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

A UserIdentity esetében használja a következőt:

  identityType = "UserIdentity"

DistributionConfiguration-objektumok

Állítsa be a distributionType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

Mpi esetén használja a következőt:

  distributionType = "Mpi"
  processCountPerInstance = int

PyTorch esetén használja a következőt:

  distributionType = "PyTorch"
  processCountPerInstance = int

A TensorFlow esetében használja a következőt:

  distributionType = "TensorFlow"
  parameterServerCount = int
  workerCount = int

JobInput-objektumok

Állítsa be a jobInputType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

A custom_model használja a következőt:

  jobInputType = "custom_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

A literálhoz használja a következőt:

  jobInputType = "literal"
  value = "string"

A mlflow_model a következőt használja:

  jobInputType = "mlflow_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

Mltable esetén használja a következőt:

  jobInputType = "mltable"
  mode = "string"
  uri = "string"

A triton_model a következőt használja:

  jobInputType = "triton_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

A uri_file a következőt használja:

  jobInputType = "uri_file"
  mode = "string"
  uri = "string"

A uri_folder a következőt használja:

  jobInputType = "uri_folder"
  mode = "string"
  uri = "string"

JobOutput-objektumok

Állítsa be a jobOutputType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

A custom_model használja a következőt:

  jobOutputType = "custom_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

A mlflow_model a következőt használja:

  jobOutputType = "mlflow_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

Mltable esetén használja a következőt:

  jobOutputType = "mltable"
  mode = "string"
  uri = "string"

A triton_model a következőt használja:

  jobOutputType = "triton_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

A uri_file a következőt használja:

  jobOutputType = "uri_file"
  mode = "string"
  uri = "string"

A uri_folder a következőt használja:

  jobOutputType = "uri_folder"
  mode = "string"
  uri = "string"

EarlyTerminationPolicy objektumok

Állítsa be a policyType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

Bandit esetén használja a következőt:

  policyType = "Bandit"
  slackAmount = int
  slackFactor = int

MediánStopping esetén használja a következőt:

  policyType = "MedianStopping"

A CsonkolásSelection esetében használja a következőt:

  policyType = "TruncationSelection"
  truncationPercentage = int

SamplingAlgorithm objektumok

Állítsa be a samplingAlgorithmType tulajdonságot az objektum típusának megadásához.

Bayesian esetén használja a következőt:

  samplingAlgorithmType = "Bayesian"

A Grid esetében használja a következőt:

  samplingAlgorithmType = "Grid"

Véletlenszerű esetén használja a következőt:

  samplingAlgorithmType = "Random"
  rule = "string"
  seed = int

Tulajdonságértékek

munkaterületek/feladatok

Név	Leírás	Érték
típus	Az erőforrás típusa	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01"
name	Az erőforrás neve	sztring (kötelező)
parent_id	Az erőforrás szülőjének azonosítója.	Típusú erőforrás azonosítója: munkaterületek
properties	[Kötelező] Az entitás további attribútumai.	JobBaseProperties (kötelező)

JobBaseProperties

Név	Leírás	Érték
computeId	A számítási erőforrás ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring
leírás	Az eszköz leírásának szövege.	sztring
displayName	A feladat nevének megjelenítése.	sztring
experimentName	Annak a kísérletnek a neve, amelyhez a feladat tartozik. Ha nincs beállítva, a feladat az "Alapértelmezett" kísérletbe kerül.	sztring
identity	Identitáskonfiguráció. Ha be van állítva, ennek az AmlToken, a ManagedIdentity, a UserIdentity vagy a null értéknek kell lennie. Alapértelmezés szerint AmlToken, ha null.	IdentityConfiguration
isArchived	Archiválva van az eszköz?	logikai
properties	Az eszköztulajdonság szótára.	ResourceBaseProperties
services	A JobEndpoints listája. Helyi feladatok esetén a feladatvégpont végpontértéke FileStreamObject lesz.	JobBaseServices
tags	Címkeszótár. A címkék hozzáadhatók, eltávolíthatók és frissíthetők.	object
jobType	Az objektumtípus beállítása	Parancs Folyamat Takarítás (kötelező)

IdentityConfiguration

Név	Leírás	Érték
identityType	Az objektumtípus beállítása	AMLToken Felügyelt UserIdentity (kötelező)

AmlToken

Név	Leírás	Érték
identityType	[Kötelező] Meghatározza az identitás-keretrendszer típusát.	"AMLToken" (kötelező)

Felügyelt identitás

Név	Leírás	Érték
identityType	[Kötelező] Meghatározza az identitás-keretrendszer típusát.	"Felügyelt" (kötelező)
ügyfél-azonosító	Felhasználó által hozzárendelt identitást ad meg ügyfélazonosító alapján. A rendszer által hozzárendelt mezőben ne állítsa be ezt a mezőt.	sztring Korlátok: Minimális hossz = 36 Maximális hossz = 36 Minta = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	Felhasználó által hozzárendelt identitást ad meg objektumazonosító alapján. A rendszer által hozzárendelt mezőben ne állítsa be ezt a mezőt.	sztring Korlátok: Minimális hossz = 36 Maximális hossz = 36 Minta = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	Felhasználó által hozzárendelt identitást ad meg ARM-erőforrás-azonosító alapján. A rendszer által hozzárendelt mezőben ne állítsa be ezt a mezőt.	sztring

Felhasználói azonosító

Név	Leírás	Érték
identityType	[Kötelező] Meghatározza az identitás-keretrendszer típusát.	"UserIdentity" (kötelező)

ResourceBaseProperties

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring
{testreszabott tulajdonság}		sztring

JobBaseServices

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobService

JobService

Név	Leírás	Érték
endpoint	Végpont URL-címe.	sztring
jobServiceType	Végpont típusa.	sztring
port	Végpont portja.	int
properties	További beállítások a végponton.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Név	Leírás	Érték
{customized property}		sztring

CommandJob

Név	Leírás	Érték
jobType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"Parancs" (kötelező)
codeId	A kódobjektum ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring
command	[Kötelező] A feladat indításakor végrehajtandó parancs. például: "python train.py"	sztring (kötelező) Korlátok: Minimális hossz = 1 Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
Eloszlás	A feladat terjesztési konfigurációja. Ha be van állítva, ennek mpi, Tensorflow, PyTorch vagy null értéknek kell lennie.	DistributionConfiguration
environmentId	[Kötelező] A feladat környezeti specifikációjának ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	A feladatban szereplő környezeti változók.	CommandJobEnvironmentVariables
Bemenetek	A feladatban használt bemeneti adatkötések leképezése.	CommandJobInputs
Határok	Parancsfeladat korlátja.	CommandJobLimits
Kimenetek	A feladatban használt kimeneti adatkötések leképezése.	CommandJobOutputs
resources	Számítási erőforrás konfigurációja a feladathoz.	ResourceConfiguration

DistributionConfiguration

Név	Leírás	Érték
distributionType	Az objektum típusának beállítása	Mpi PyTorch TensorFlow (kötelező)

Mpi

Név	Leírás	Érték
distributionType	[Kötelező] A terjesztési keretrendszer típusát határozza meg.	"Mpi" (kötelező)
processCountPerInstance	Folyamatok száma MPI-csomópontonként.	int

PyTorch

Név	Leírás	Érték
distributionType	[Kötelező] A terjesztési keretrendszer típusát határozza meg.	"PyTorch" (kötelező)
processCountPerInstance	Folyamatok száma csomópontonként.	int

TensorFlow

Név	Leírás	Érték
distributionType	[Kötelező] A terjesztési keretrendszer típusát határozza meg.	"TensorFlow" (kötelező)
parameterServerCount	A paraméterkiszolgálói feladatok száma.	int
workerCount	Feldolgozók száma. Ha nincs megadva, alapértelmezés szerint a példányok száma lesz.	int

CommandJobEnvironmentVariables

Név	Leírás	Érték
{customized property}		sztring

CommandJobInputs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobInput

JobInput

Név	Leírás	Érték
leírás	A bemenet leírása.	sztring
jobInputType	Az objektumtípus beállítása	custom_model Szó mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (kötelező)

CustomModelJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"custom_model" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

LiteralJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"literál" (kötelező)
érték	[Kötelező] A bemenet literális értéke.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

MLFlowModelJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mlflow_model" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

MLTableJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mltable" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

TritonModelJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"triton_model" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFileJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_file" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFolderJobInput

Név	Leírás	Érték
jobInputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_folder" (kötelező)
mód	Bemeneti eszköz kézbesítési módja.	"Közvetlen" "Letöltés" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Uri	[Kötelező] Bemeneti eszköz URI-ja.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

CommandJobLimits

Név	Leírás	Érték
jobLimitsType	[Kötelező] JobLimit típus.	"Parancs" "Takarítás" (kötelező)
timeout	A maximális futtatási időtartam ISO 8601 formátumban, amely után a feladat megszakad. Csak az időtartamot támogatja olyan pontossággal, mint a Másodperc.	sztring

CommandJobOutputs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobOutput

JobOutput

Név	Leírás	Érték
leírás	A kimenet leírása.	sztring
jobOutputType	Az objektumtípus beállítása	custom_model mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (kötelező)

CustomModelJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"custom_model" (kötelező)
mód	Kimeneti eszközkézbesítési mód.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

MLFlowModelJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mlflow_model" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

MLTableJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"mltable" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

TritonModelJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"triton_model" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

UriFileJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_file" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

UriFolderJobOutput

Név	Leírás	Érték
jobOutputType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"uri_folder" (kötelező)
mód	Kimeneti eszköz kézbesítési módja.	"ReadWriteMount" "Feltöltés"
Uri	Kimeneti eszköz URI-ja.	sztring

ResourceConfiguration

Név	Leírás	Érték
instanceCount	A számítási cél által használt példányok vagy csomópontok opcionális száma.	int
instanceType	A számítási cél által támogatott virtuális gép választható típusa.	sztring
properties	További tulajdonságok táska.	ResourceConfigurationProperties

ResourceConfigurationProperties

Név	Leírás	Érték
{customized property}

PipelineJob

Név	Leírás	Érték
jobType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"Folyamat" (kötelező)
Bemenetek	A folyamatfeladat bemenetei.	PipelineJobInputs
Munkahelyek	A feladatok létrehoznak egy folyamatfeladatot.	PipelineJobJobs
Kimenetek	A folyamatfeladat kimenetei	PipelineJobOutputs
beállítások	Folyamatbeállítások, például ContinueRunOnStepFailure stb.

PipelineJobInputs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobInput

PipelineJobJobs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}

PipelineJobOutputs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobOutput

Takarítási feladat

Név	Leírás	Érték
jobType	[Kötelező] Meghatározza a feladat típusát.	"Takarítás" (kötelező)
earlyTermination	A korai megszüntetési szabályzatok lehetővé teszik a gyenge teljesítményű futtatások megszakítását, mielőtt befejeződnének	EarlyTerminationPolicy
Bemenetek	A feladatban használt bemeneti adatkötések leképezése.	SweepJobInputs
Határok	Takarítási feladat korlátja.	SweepJobLimits
Célkitűzés	[Kötelező] Optimalizálási cél.	Célkitűzés (kötelező)
Kimenetek	A feladatban használt kimeneti adatkötések leképezése.	SweepJobOutputs
samplingAlgorithm	[Kötelező] A hiperparaméter-mintavételezési algoritmus	SamplingAlgorithm (kötelező)
searchSpace	[Kötelező] Az egyes paramétereket és azok eloszlását tartalmazó szótár. A szótárkulcs a paraméter neve
trial	[Kötelező] Próbaverziós összetevő definíciója.	TrialComponent (kötelező)

EarlyTerminationPolicy

Név	Leírás	Érték
delayEvaluation	Az első kiértékelés késleltetéséhez tartozó intervallumok száma.	int
evaluationInterval	A szabályzatértékelések közötti intervallum (futtatások száma).	int
policyType	Az objektumtípus beállítása	Bandit MediánStopping CsonkolásSelection (kötelező)

BanditPolicy

Név	Leírás	Érték
policyType	[Kötelező] Szabályzatkonfiguráció neve	"Bandit" (kötelező)
slackAmount	A legjobban teljesítő futtatástól megengedett abszolút távolság.	int
slackFactor	Az engedélyezett távolság aránya a legjobban teljesítő futtatástól.	int

MediánStoppingPolicy

Név	Leírás	Érték
policyType	[Kötelező] Szabályzatkonfiguráció neve	"MediánStopping" (kötelező)

CsonkolásSelectionPolicy

Név	Leírás	Érték
policyType	[Kötelező] Szabályzatkonfiguráció neve	"CsonkolásSelection" (kötelező)
csonkolásPercentage	Az egyes kiértékelési időközökben megszakítandó futtatások százalékos aránya.	int

SweepJobInputs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobInput

SweepJobLimits

Név	Leírás	Érték
jobLimitsType	[Kötelező] JobLimit típus.	"Parancs" "Takarítás" (kötelező)
maxConcurrentTrials	Takarítási feladat – egyidejű próbaverziók maximális kihasználása.	int
maxTotalTrials	Takarítási feladat maximális teljes próbaidőszaka.	int
timeout	A maximális futtatási időtartam ISO 8601 formátumban, amely után a feladat megszakad. Csak az időtartamot támogatja olyan pontossággal, mint a Másodperc.	sztring
trialTimeout	Takarítási feladat próbaverziója időtúllépési értéke.	sztring

Cél

Név	Leírás	Érték
goal	[Kötelező] A hiperparaméter-finomhangolás támogatott metrikacéljait határozza meg	"Teljes méret" "Kis méret" (kötelező)
primaryMetric	[Kötelező] Az optimalizálni kívánt metrika neve.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobOutputs

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		JobOutput

SamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	Az objektumtípus beállítása	Bayes Rács Véletlenszerű (kötelező)

BayesianSamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	[Kötelező] A hiperparaméter-értékek generálásához használt algoritmus, valamint a konfigurációs tulajdonságok	"Bayesian" (kötelező)

GridSamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	[Kötelező] A hiperparaméter-értékek generálásához használt algoritmus, valamint a konfigurációs tulajdonságok	"Rács" (kötelező)

RandomSamplingAlgorithm

Név	Leírás	Érték
samplingAlgorithmType	[Kötelező] A hiperparaméter-értékek generálásához használt algoritmus, valamint a konfigurációs tulajdonságok	"Véletlenszerű" (kötelező)
Szabály	A véletlenszerű algoritmus adott típusa	"Véletlenszerű" "Sobol"
Vetőmag	Nem kötelező egész szám, amelyet a véletlenszerű számlétrehozás magjaként használhat	int

TrialComponent

Név	Leírás	Érték
codeId	A kódeszköz ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring
command	[Kötelező] A feladat indításakor végrehajtandó parancs. például: "python train.py"	sztring (kötelező) Korlátok: Minimális hossz = 1 Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
Eloszlás	A feladat terjesztési konfigurációja. Ha be van állítva, ennek az Mpi, Tensorflow, PyTorch vagy null értéknek kell lennie.	DistributionConfiguration
environmentId	[Kötelező] A feladat környezeti specifikációjának ARM-erőforrás-azonosítója.	sztring (kötelező) Korlátok: Minta = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	A feladatban szereplő környezeti változók.	TrialComponentEnvironmentVariables
resources	Számítási erőforrás konfigurálása a feladathoz.	ResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

Név	Leírás	Érték
{testreszabott tulajdonság}		sztring

Share via

Microsoft.MachineLearningServices-munkaterületek/feladatok 2022-05-01

Bicep-erőforrásdefiníció

Erőforrás formátuma

JobBaseProperties objektumok

IdentityConfiguration-objektumok

DistributionConfiguration-objektumok

JobInput-objektumok

JobOutput-objektumok

EarlyTerminationPolicy objektumok

SamplingAlgorithm objektumok

Tulajdonságértékek

munkaterületek/feladatok

JobBaseProperties

IdentityConfiguration

AmlToken

Felügyelt identitás

Felhasználói azonosító

ResourceBaseProperties

JobBaseServices

JobService

JobServiceProperties

CommandJob

DistributionConfiguration

Mpi

PyTorch

TensorFlow

CommandJobEnvironmentVariables

CommandJobInputs

JobInput

CustomModelJobInput

LiteralJobInput

MLFlowModelJobInput

MLTableJobInput

TritonModelJobInput

UriFileJobInput

UriFolderJobInput

CommandJobLimits

CommandJobOutputs

JobOutput

CustomModelJobOutput

MLFlowModelJobOutput

MLTableJobOutput

TritonModelJobOutput

UriFileJobOutput

UriFolderJobOutput

ResourceConfiguration

ResourceConfigurationProperties

PipelineJob

PipelineJobInputs

PipelineJobJobs

PipelineJobOutputs

Takarítási feladat

EarlyTerminationPolicy

BanditPolicy

MedianStoppingPolicy

CsonkításSelectionPolicy

SweepJobInputs

SweepJobLimits

Cél

SweepJobOutputs

SamplingAlgorithm

BayesianSamplingAlgorithm

GridSamplingAlgorithm

RandomSamplingAlgorithm

TrialComponent

TrialComponentEnvironmentVariables

Gyorssablonok

ARM-sablon erőforrás-definíciója

Erőforrás formátuma

JobBaseProperties objektumok

IdentityConfiguration-objektumok

DistributionConfiguration objektumok

JobInput objektumok

JobOutput-objektumok

EarlyTerminationPolicy objektumok

SamplingAlgorithm objektumok

Tulajdonságértékek

munkaterületek/feladatok

JobBaseProperties