Menjadwalkan pekerjaan alur pembelajaran mesin

BERLAKU UNTUK:Ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)Python SDK azure-ai-ml v2 (saat ini)

Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari cara menjadwalkan alur secara terprogram untuk dijalankan di Azure dan menggunakan antarmuka pengguna jadwal untuk melakukan hal yang sama. Anda dapat membuat jadwal berdasarkan waktu yang berlalu. Jadwal berbasis waktu dapat digunakan untuk menangani tugas rutin, seperti melatih ulang model atau melakukan prediksi batch secara rutin untuk menjaganya mengikuti perkembangan. Setelah mempelajari cara membuat jadwal, Anda akan mempelajari cara mengambil, memperbarui, dan menonaktifkannya melalui CLI, SDK, dan UI studio.

Tip

Jika Anda perlu menjadwalkan pekerjaan menggunakan orkestrator eksternal, seperti Azure Data Factory atau Microsoft Fabric, pertimbangkan untuk menyebarkan pekerjaan alur Anda di bawah Titik Akhir Batch. Pelajari selengkapnya tentang cara menyebarkan pekerjaan di bawah titik akhir batch, dan cara menggunakan titik akhir batch dari Microsoft Fabric.

Prasyarat

• Anda harus memiliki langganan Azure untuk menggunakan Azure Machine Learning. Jika Anda tidak memiliki langganan Azure, buat akun gratis sebelum Anda memulai. Coba versi gratis atau berbayar Azure Machine Learning sekarang.

Azure CLI

• Instal Azure CLI dan ekstensi ml. Ikuti langkah-langkah penginstalan di Memasang, menyiapkan, dan menggunakan CLI (v2).

• Buat ruang kerja Azure Machine Learning jika Anda belum memilikinya. Untuk pembuatan ruang kerja, lihat Memasang, menyiapkan, dan menggunakan CLI (v2).

Python SDK

• Buat ruang kerja Azure Machine Learning jika Anda belum memilikinya.
• SDK Azure Machine Learning v2 untuk Python.

antarmuka pengguna studio

• Ruang kerja Azure Machine Learning. Lihat Membuat sumber daya ruang kerja.
• Memahami alur Azure Pembelajaran Mesin. Lihat apa itu alur pembelajaran mesin, dan cara membuat pekerjaan alur di CLI v2 atau SDK v2.

Menjadwalkan pekerjaan alur

Untuk menjalankan pekerjaan alur secara berulang, Anda harus membuat jadwal. Schedule mengaitkan pekerjaan, dan pemicu. Pemicu dapat berupa cron yang menggunakan ekspresi cron untuk menjelaskan waktu tunggu antara eksekusi atau recurrence yang menentukan penggunaan frekuensi untuk memicu pekerjaan. Dalam setiap kasus, Anda perlu menentukan pekerjaan alur terlebih dahulu. Pekerjaan alur dapat berupa pekerjaan alur yang ada atau pekerjaan alur yang ditentukan sebaris. Lihat Membuat pekerjaan alur di CLI dan Membuat pekerjaan alur di SDK.

Anda dapat menjadwalkan yaml pekerjaan alur di pekerjaan alur lokal atau yang sudah ada di ruang kerja.

Membuat jadwal

Membuat jadwal berbasis waktu dengan pola pengulangan

Azure CLI

BERLAKU UNTUK:ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/schedule.schema.json
name: simple_recurrence_job_schedule
display_name: Simple recurrence job schedule
description: a simple hourly recurrence job schedule

trigger:
  type: recurrence
  frequency: day #can be minute, hour, day, week, month
  interval: 1 #every day
  schedule:
    hours: [4,5,10,11,12]
    minutes: [0,30]
  start_time: "2022-07-10T10:00:00" # optional - default will be schedule creation time
  time_zone: "Pacific Standard Time" # optional - default will be UTC

create_job: ./simple-pipeline-job.yml
# create_job: azureml:simple-pipeline-job

trigger berisi properti berikut:

• (Diperlukan)type menentukan jenis jadwal adalah recurrence. Ini juga dapat berupa cron, lihat detail di bagian berikutnya.

Daftar berlanjut di bawah ini.

Python SDK

BERLAKU UNTUK: Python SDK azure-ai-ml v2 (saat ini)

schedule_name = "simple_sdk_create_schedule_recurrence"

schedule_start_time = datetime.utcnow()
recurrence_trigger = RecurrenceTrigger(
    frequency="day",
    interval=1,
    schedule=RecurrencePattern(hours=10, minutes=[0, 1]),
    start_time=schedule_start_time,
    time_zone=TimeZone.UTC,
)

job_schedule = JobSchedule(
    name=schedule_name, trigger=recurrence_trigger, create_job=pipeline_job
)

RecurrenceTrigger berisi properti berikut:

• (Diperlukan) Untuk memberikan pengalaman pengodean yang lebih baik, kami menggunakan RecurrenceTrigger untuk jadwal pengulangan.

Daftar berlanjut di bawah ini.

antarmuka pengguna studio

Catatan

Saat ini, jadwal Azure Pembelajaran Mesin (v2) hanya mendukung pekerjaan alur.

Fungsi UI hanya untuk jadwal Azure Pembelajaran Mesin (v2), yang berarti jadwal v1 yang dibuat berdasarkan alur yang diterbitkan atau titik akhir alur tidak didukung di UI - TIDAK akan terdaftar atau diakses di UI. Namun, Anda dapat membuat jadwal v2 untuk pekerjaan alur v1 Anda menggunakan SDK/CLI v2, atau UI.

Ketika Anda memiliki pekerjaan alur dengan performa dan output yang memuaskan, Anda dapat menyiapkan jadwal untuk secara otomatis memicu pekerjaan ini secara teratur.

1. Di halaman detail pekerjaan alur, pilih Jadwalkan ->Buat jadwal baru untuk membuka wizard pembuatan jadwal.

   

2. Pengaturan Dasar wizard pembuatan jadwal berisi properti berikut ini.

   

   • Nama: pengidentifikasi unik jadwal dalam ruang kerja.
   • Deskripsi: deskripsi jadwal.
   • Pemicu: menentukan pola pengulangan jadwal, termasuk properti berikut.
     • Zona waktu: zona waktu berdasarkan untuk menghitung waktu pemicu, secara default adalah (UTC) Waktu Universal Terkoordinasi.
     • Pengulangan atau ekspresi Cron: pilih pengulangan untuk menentukan pola berulang. Di bawah Pengulangan, Anda dapat menentukan frekuensi pengulangan sebagai menit, per jam, harian, mingguan, dan bulanan.
     • Mulai: menentukan tanggal dari kapan jadwal menjadi aktif. Secara default, ini adalah tanggal Anda membuat jadwal ini.
     • Akhir: menentukan tanggal setelah jadwal menjadi tidak aktif. Secara default tidak ada, yang berarti jadwal akan selalu aktif sampai Anda menonaktifkannya secara manual.
     • Tag: tag jadwal.

   Setelah mengonfigurasi pengaturan dasar, Anda dapat langsung memilih Tinjau + Buat, dan jadwal akan secara otomatis mengirimkan pekerjaan sesuai dengan pola pengulangan yang Anda tentukan.

Catatan

Properti berikut yang perlu ditentukan berlaku untuk CLI dan SDK.

• (Diperlukan)frequency menentukan unit waktu yang menjelaskan seberapa sering jadwal aktif. Dapat berupa minute, hour, day, week, month.

• (Diperlukan)interval menentukan seberapa sering jadwal diaktifkan berdasarkan frekuensi, yang merupakan jumlah unit waktu untuk menunggu hingga jadwal aktif kembali.

• (Opsional) schedule mendefinisikan pola pengulangan, yang berisi hours, minutes, dan weekdays.

  • Ketika frequency adalah day, pola dapat menentukan hours dan minutes.
  • Ketika frequency adalah week dan month, pola dapat menentukan hours, minutes, dan weekdays.
  • hours harus berupa bilangan bulat atau daftar, dari 0 hingga 23.
  • minutes harus berupa bilangan bulat atau daftar, dari 0 hingga 59.
  • weekdays dapat berupa string atau daftar dari monday hingga sunday.
  • Apabila schedule dihilangkan, pekerjaan akan dipicu menurut logika start_time, frequency, dan interval.

• (Opsional) start_time menjelaskan tanggal dan waktu mulai dengan zona waktu. Apabila start_time dihilangkan, start_time akan sama dengan waktu pekerjaan dibuat. Apabila waktu mulai sudah lewat, pekerjaan pertama akan berjalan pada waktu eksekusi yang dihitung berikutnya.

• (Opsional) end_time menjelaskan tanggal dan waktu selesai dengan zona waktu. Apabila end_time dihilangkan, jadwal akan terus memicu pekerjaan hingga jadwal dinonaktifkan secara manual.

• (Opsional) time_zone menentukan zona waktu pengulangan. Apabila dihilangkan, secara default adalah UTC. Untuk mempelajari selengkapnya tentang nilai zona waktu, lihat lampiran untuk nilai zona waktu.

Membuat jadwal berbasis waktu dengan ekspresi cron

Azure CLI

BERLAKU UNTUK:ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/schedule.schema.json
name: simple_cron_job_schedule
display_name: Simple cron job schedule
description: a simple hourly cron job schedule

trigger:
  type: cron
  expression: "0 * * * *"
  start_time: "2022-07-10T10:00:00" # optional - default will be schedule creation time
  time_zone: "Pacific Standard Time" # optional - default will be UTC

# create_job: azureml:simple-pipeline-job
create_job: ./simple-pipeline-job.yml

Bagian trigger menentukan detail jadwal dan berisi properti berikut:

• (Diperlukan)type menentukan jenis jadwal adalah cron.

Daftar berlanjut di bawah ini.

Python SDK

BERLAKU UNTUK: Python SDK azure-ai-ml v2 (saat ini)

schedule_name = "simple_sdk_create_schedule_cron"

schedule_start_time = datetime.utcnow()
cron_trigger = CronTrigger(
    expression="15 10 * * *",
    start_time=schedule_start_time,  # start time
    time_zone="Eastern Standard Time",  # time zone of expression
)

job_schedule = JobSchedule(
    name=schedule_name, trigger=cron_trigger, create_job=pipeline_job
)

Bagian CronTrigger menentukan detail jadwal dan berisi properti berikut:

• (Diperlukan) Untuk memberikan pengalaman pengodean yang lebih baik, kami menggunakan CronTrigger untuk jadwal pengulangan.

Daftar berlanjut di bawah ini.

antarmuka pengguna studio

Ketika Anda memiliki pekerjaan alur dengan performa dan output yang memuaskan, Anda dapat menyiapkan jadwal untuk secara otomatis memicu pekerjaan ini secara teratur.

1. Di halaman detail pekerjaan alur, pilih Jadwalkan ->Buat jadwal baru untuk membuka wizard pembuatan jadwal.

2. Pengaturan Dasar wizard pembuatan jadwal berisi properti berikut ini.

   • Nama: pengidentifikasi unik jadwal dalam ruang kerja.
   • Deskripsi: deskripsi jadwal.
   • Pemicu: menentukan pola pengulangan jadwal, termasuk properti berikut.
     • Zona waktu: zona waktu berdasarkan untuk menghitung waktu pemicu, secara default adalah (UTC) Waktu Universal Terkoordinasi.
     • Pengulangan atau ekspresi Cron: pilih ekspresi cron untuk menentukan pola berulang. Ekspresi Cron memungkinkan Anda menentukan pola pengulangan yang lebih fleksibel dan disesuaikan.
     • Mulai: menentukan tanggal dari kapan jadwal menjadi aktif. Secara default, ini adalah tanggal Anda membuat jadwal ini.
     • Akhir: menentukan tanggal setelah jadwal menjadi tidak aktif. Secara default tidak ada, yang berarti jadwal akan selalu aktif sampai Anda menonaktifkannya secara manual.
     • Tag: tag jadwal.

   Setelah mengonfigurasi pengaturan dasar, Anda dapat langsung memilih Tinjau + Buat, dan jadwal akan secara otomatis mengirimkan pekerjaan sesuai dengan pola pengulangan yang Anda tentukan.

• (Diperlukan)expression menggunakan ekspresi crontab standar untuk mengekspresikan jadwal berulang. Ekspresi tunggal terdiri dari lima bidang yang dibatasi spasi:

  MINUTES HOURS DAYS MONTHS DAYS-OF-WEEK

  • Wildcard tunggal (*), yang mencakup semua nilai untuk bidang tersebut. Sehingga * dalam hari berarti semua hari dalam satu bulan (yang bervariasi dengan bulan dan tahun).

  • expression: "15 16 * * 1" dalam sampel di atas artinya pukul 16:15 setiap hari Senin.

  • Tabel di bawah ini mencantumkan nilai yang valid untuk setiap bidang:

    Bidang	Rentang	Komentar
    MINUTES	0-59	-
    HOURS	0-23	-
    DAYS	-	Tidak didukung. Nilai akan diabaikan dan diperlakukan sebagai *.
    MONTHS	-	Tidak didukung. Nilai akan diabaikan dan diperlakukan sebagai *.
    DAYS-OF-WEEK	0-6	Nol (0) berarti Minggu. Nama hari juga diterima.

  • Untuk mempelajari selengkapnya cara menggunakan ekspresi crontab, lihat Wiki Ekspresi Crontab di GitHub.

  Penting

  DAYS dan MONTH tidak didukung. Apabila Anda meneruskan nilai, nilai tersebut akan diabaikan dan diperlakukan sebagai *.

• (Opsional) start_time menentukan tanggal dan waktu mulai dengan zona waktu jadwal. start_time: "2022-05-10T10:15:00-04:00" artinya jadwal dimulai dari pukul 10:15:00 pada 10-05-2022 dalam zona waktu UTC-4. Apabila start_time dihilangkan, start_time akan sama dengan waktu pembuatan jadwal. Apabila waktu mulai sudah lewat, pekerjaan pertama akan berjalan pada waktu eksekusi yang dihitung berikutnya.

• (Opsional) end_time menjelaskan tanggal dan waktu selesai dengan zona waktu. Apabila end_time dihilangkan, jadwal akan terus memicu pekerjaan hingga jadwal dinonaktifkan secara manual.

• (Opsional) time_zone menentukan zona waktu ekspresi. Apabila dihilangkan, secara default adalah UTC. Lihat lampiran untuk nilai zona waktu.

Batasan:

• Saat ini jadwal Azure Pembelajaran Mesin v2 tidak mendukung pemicu berbasis peristiwa.
• Anda dapat menentukan pola pengulangan kompleks yang berisi beberapa tanda waktu pemicu menggunakan Azure Pembelajaran Mesin SDK/CLI v2, sementara UI hanya menampilkan pola kompleks dan tidak mendukung pengeditan.
• Jika Anda menetapkan pengulangan sebagai hari ke-31 setiap bulan, dalam bulan dengan kurang dari 31 hari, jadwal tidak akan memicu pekerjaan.

Mengubah pengaturan runtime saat menentukan jadwal

Saat menentukan jadwal menggunakan pekerjaan yang ada, Anda dapat mengubah pengaturan runtime pekerjaan. Dengan menggunakan pendekatan ini, Anda dapat menentukan multi-jadwal menggunakan pekerjaan yang sama dengan input yang berbeda.

Azure CLI

BERLAKU UNTUK:ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/schedule.schema.json
name: cron_with_settings_job_schedule
display_name: Simple cron job schedule
description: a simple hourly cron job schedule

trigger:
  type: cron
  expression: "0 * * * *"
  start_time: "2022-07-10T10:00:00" # optional - default will be schedule creation time
  time_zone: "Pacific Standard Time" # optional - default will be UTC

create_job: 
  type: pipeline
  job: ./simple-pipeline-job.yml
  # job: azureml:simple-pipeline-job
  # runtime settings
  settings:
    #default_compute: azureml:cpu-cluster
    continue_on_step_failure: true
  inputs:
    hello_string_top_level_input: ${{name}} 
  tags: 
    schedule: cron_with_settings_schedule

Python SDK

BERLAKU UNTUK: Python SDK azure-ai-ml v2 (saat ini)

# set run time settings
pipeline_job = pipeline_with_components_from_yaml(
    training_input=Input(type="uri_folder", path=parent_dir + "/data/"),
    test_input=Input(type="uri_folder", path=parent_dir + "/data/"),
    training_max_epochs=20,
    training_learning_rate=1.8,
    learning_rate_schedule="time-based",
)

# set pipeline level compute
pipeline_job.settings.default_compute = "cpu-cluster"

antarmuka pengguna studio

1. Terkadang Anda mungkin ingin pekerjaan yang dipicu oleh jadwal memiliki konfigurasi yang berbeda dari pekerjaan pengujian. Di Pengaturan tingkat lanjut dalam wizard pembuatan jadwal, Anda dapat mengubah input/output pekerjaan, dan menjalankan pengaturan waktu, berdasarkan pekerjaan saat ini.

   Dalam input &output Pekerjaan yang substep, Anda dapat memodifikasi input dan output untuk pekerjaan di masa mendatang yang dipicu oleh jadwal. Anda mungkin ingin pekerjaan dipicu oleh jadwal yang berjalan dengan nilai parameter dinamis. Saat ini Anda dapat menggunakan ekspresi MAKRO berikut untuk input pekerjaan dan jalur output.

   Ekspresi	Deskripsi
   ${{name}}	nama pekerjaan
   ${{creation_context.trigger_time}}	memicu waktu pekerjaan

   

   Dalam pengaturan runtime Pekerjaan yang substep, Anda dapat memodifikasi komputasi dan pengaturan run time lainnya untuk pekerjaan yang dipicu oleh jadwal.

   

2. Pilih Tinjau + Buat untuk meninjau pengaturan jadwal yang telah Anda konfigurasi.

   

3. Pilih Tinjau + Buat untuk menyelesaikan pembuatan. Akan ada pemberitahuan ketika pembuatan selesai.

Properti berikut dapat diubah saat menentukan jadwal:

Properti	Deskripsi
pengaturan	Kamus pengaturan yang akan digunakan saat menjalankan pekerjaan alur.
input	Kamus input yang akan digunakan saat menjalankan pekerjaan alur.
output	Kamus input yang akan digunakan saat menjalankan pekerjaan alur.
experiment_name	Nama eksperimen dari pekerjaan yang dipicu.

Catatan

Pengguna UI Studio hanya dapat mengubah pengaturan input, output, dan runtime saat membuat jadwal. experiment_name hanya dapat diubah menggunakan CLI atau SDK.

Ekspresi yang didukung dalam jadwal

Saat menentukan jadwal, kami mendukung ekspresi berikut yang akan diselesaikan ke nilai nyata selama runtime pekerjaan.

Ekspresi	Deskripsi	Properti yang didukung
${{creation_context.trigger_time}}	Waktu ketika jadwal dipicu.	Input jenis string dari pekerjaan alur
${{name}}	Nama pekerjaan.	outputs.path pekerjaan alur

Mengelola jadwal

Membuat jadwal

Azure CLI

BERLAKU UNTUK:ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)

Setelah membuat yaml jadwal, Anda dapat menggunakan perintah berikut untuk membuat jadwal melalui CLI.

# This action will create related resources for a schedule. It will take dozens of seconds to complete.
az ml schedule create --file cron-schedule.yml --no-wait

Python SDK

BERLAKU UNTUK: Python SDK azure-ai-ml v2 (saat ini)

job_schedule = ml_client.schedules.begin_create_or_update(
    schedule=job_schedule
).result()
print(job_schedule)

antarmuka pengguna studio

Lihat Membuat jadwal berbasis waktu dengan pola pengulangan atau Membuat jadwal berbasis waktu dengan ekspresi cron.

Mencantumkan jadwal di ruang kerja

Azure CLI

BERLAKU UNTUK:ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)

az ml schedule list

Python SDK

BERLAKU UNTUK: Python SDK azure-ai-ml v2 (saat ini)

schedules = ml_client.schedules.list()
[s.name for s in schedules]

antarmuka pengguna studio

Di portal studio, di bawah Ekstensi pekerjaan pilih tab Semua jadwal , tempat Anda dapat menemukan semua jadwal pekerjaan yang dibuat oleh SDK/CLI/UI dalam satu daftar. Dalam daftar jadwal, Anda dapat memiliki gambaran umum semua jadwal di ruang kerja ini.

Periksa detail jadwal

Azure CLI

BERLAKU UNTUK:ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)

az ml schedule show -n simple_cron_job_schedule

Python SDK

BERLAKU UNTUK: Python SDK azure-ai-ml v2 (saat ini)

created_schedule = ml_client.schedules.get(name=schedule_name)
[created_schedule.name]

antarmuka pengguna studio

Anda dapat memilih nama jadwal untuk menampilkan halaman detail jadwal. Halaman detail jadwal berisi tab berikut:

• Gambaran umum: informasi dasar jadwal ini.

  

• Definisi pekerjaan: menentukan pekerjaan yang dipicu oleh jadwal ini.

  

• Riwayat pekerjaan: daftar semua pekerjaan yang dipicu oleh jadwal ini.

Memperbarui jadwal

Azure CLI

BERLAKU UNTUK:ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)

az ml schedule update -n simple_cron_job_schedule  --set description="new description" --no-wait

Catatan

Jika Anda ingin memperbarui lebih dari sekadar tag/deskripsi, disarankan untuk menggunakan az ml schedule create --file update_schedule.yml

Python SDK

BERLAKU UNTUK: Python SDK azure-ai-ml v2 (saat ini)

job_schedule = ml_client.schedules.begin_create_or_update(
    schedule=job_schedule
).result()
print(job_schedule)

antarmuka pengguna studio

Memperbarui alur versi baru ke jadwal yang sudah ada

Setelah Anda menyiapkan jadwal untuk melakukan pelatihan ulang atau inferensi batch pada produksi secara teratur, Anda mungkin masih bekerja pada penyetelan halus atau mengoptimalkan model.

Saat Anda memiliki pekerjaan alur versi baru dengan performa yang dioptimalkan, Anda dapat memperbarui alur versi baru ke jadwal yang ada.

1. Di halaman detail pekerjaan alur versi baru, pilih Jadwalkan ->Perbarui ke jadwal yang sudah ada.

   

2. Pilih jadwal yang sudah ada dari tabel.

   

Penting

Pastikan Anda memilih jadwal yang benar yang ingin Anda perbarui. Setelah Anda selesai memperbarui, jadwal akan memicu pekerjaan yang berbeda.

3. Anda juga dapat memodifikasi input/output pekerjaan, dan pengaturan run time untuk pekerjaan mendatang yang dipicu oleh jadwal.

4. Pilih Tinjau + Perbarui untuk menyelesaikan proses pembaruan. Akan ada pemberitahuan ketika pembaruan selesai.

5. Setelah pembaruan selesai, di halaman detail jadwal, Anda dapat melihat definisi pekerjaan baru.

Memperbarui di halaman detail jadwal

Di halaman detail jadwal, Anda dapat memilih Perbarui pengaturan untuk memperbarui pengaturan dasar dan pengaturan tingkat lanjut (termasuk input/output pekerjaan dan pengaturan runtime) dari jadwal.

Menonaktifkan jadwal

Azure CLI

BERLAKU UNTUK:ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)

az ml schedule disable -n simple_cron_job_schedule --no-wait

Python SDK

job_schedule = ml_client.schedules.begin_disable(name=schedule_name).result()
job_schedule.is_enabled

antarmuka pengguna studio

Pada halaman detail jadwal, Anda dapat menonaktifkan jadwal saat ini. Anda juga dapat menonaktifkan jadwal dari tab Semua jadwal .

Mengaktifkan jadwal

Azure CLI

BERLAKU UNTUK:ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)

az ml schedule enable -n simple_cron_job_schedule --no-wait

Python SDK

BERLAKU UNTUK: Python SDK azure-ai-ml v2 (saat ini)

# Update trigger expression
job_schedule.trigger.expression = "10 10 * * 1"
job_schedule = ml_client.schedules.begin_create_or_update(
    schedule=job_schedule
).result()
print(job_schedule)

antarmuka pengguna studio

Pada halaman detail jadwal, Anda dapat mengaktifkan jadwal saat ini. Anda juga dapat mengaktifkan jadwal dari tab Semua jadwal .

Kueri memicu pekerjaan dari jadwal

Semua nama tampilan pekerjaan yang dipicu oleh jadwal akan memiliki nama tampilan sebagai <schedule_name>-YYYYMMDDThhmmssZ. Misalnya, apabila jadwal dengan nama jadwal bernama dibuat dengan eksekusi terjadwal setiap 12 jam mulai pukul 06.00 pada 1 Jan 2021, maka nama tampilan pekerjaan yang dibuat adalah sebagai berikut:

• named-schedule-20210101T060000Z
• named-schedule-20210101T180000Z
• named-schedule-20210102T060000Z
• named-schedule-20210102T180000Z, dan seterusnya

Anda juga dapat menerapkan kueri JMESPath Azure CLI untuk mengkueri pekerjaan yang dipicu oleh nama jadwal.

# query triggered jobs from schedule, please replace the simple_cron_job_schedule to your schedule name
az ml job list --query "[?contains(display_name,'simple_cron_schedule')]"

Catatan

Untuk cara yang lebih sederhana untuk menemukan semua pekerjaan yang dipicu oleh jadwal, lihat Riwayat pekerjaan pada halaman detail jadwal menggunakan antarmuka pengguna studio.

---

Menghapus jadwal

Penting

Jadwal harus dinonaktifkan agar dapat dihapus. Hapus adalah tindakan yang tidak dapat dipulihkan. Setelah jadwal dihapus, Anda tidak pernah dapat mengakses atau memulihkannya.

Azure CLI

BERLAKU UNTUK:ekstensi ml Azure CLI v2 (saat ini)

az ml schedule delete -n simple_cron_job_schedule

Python SDK

BERLAKU UNTUK: Python SDK azure-ai-ml v2 (saat ini)

# Only disabled schedules can be deleted
ml_client.schedules.begin_disable(name=schedule_name).result()
ml_client.schedules.begin_delete(name=schedule_name).result()

antarmuka pengguna studio

Anda dapat menghapus jadwal dari halaman detail jadwal atau tab semua jadwal.

Dukungan RBAC (Kontrol akses berbasis peran)

Karena jadwal biasanya digunakan untuk produksi, untuk mengurangi dampak misoperasi, admin ruang kerja mungkin ingin membatasi akses untuk membuat dan mengelola jadwal dalam ruang kerja.

Saat ini ada tiga aturan tindakan yang terkait dengan jadwal dan Anda dapat mengonfigurasi di portal Azure. Anda dapat mempelajari detail selengkapnya tentang cara mengelola akses ke ruang kerja Azure Pembelajaran Mesin.

Tindakan	Deskripsi	Aturan
Read	Mendapatkan dan mencantumkan jadwal di ruang kerja Pembelajaran Mesin	Microsoft.Machine Pembelajaran Services/workspaces/schedules/read
Write	Membuat, memperbarui, menonaktifkan, dan mengaktifkan jadwal di ruang kerja Pembelajaran Mesin	Microsoft.Machine Pembelajaran Services/workspaces/schedules/write
Hapus	Menghapus jadwal di ruang kerja Pembelajaran Mesin	Microsoft.Machine Pembelajaran Services/workspaces/schedules/delete

Pertimbangan biaya

• Jadwal ditagih berdasarkan jumlah jadwal, setiap jadwal akan membuat aplikasi logika yang menghosting Azure Pembelajaran Mesin subs atas nama (HOBO) pengguna.
• Biaya aplikasi logika akan berubah kembali ke langganan Azure pengguna, dan Anda dapat menemukan biaya sumber daya HOBO ditagih menggunakan meteran yang sama yang dikeluarkan oleh RP asli. Mereka ditampilkan di bawah sumber daya host (ruang kerja).

Tanya jawab umum

• Mengapa jadwal saya yang dibuat oleh SDK tidak tercantum di UI?

  UI jadwal adalah untuk jadwal v2. Oleh karena itu, jadwal v1 Anda tidak akan terdaftar atau diakses melalui UI.

  Namun, jadwal v2 juga mendukung pekerjaan alur v1. Anda tidak perlu menerbitkan alur terlebih dahulu, dan Anda dapat langsung menyiapkan jadwal untuk pekerjaan alur.

• Mengapa jadwal saya tidak memicu pekerjaan pada saat saya mengatur sebelumnya?

  • Secara default jadwal akan menggunakan zona waktu UTC untuk menghitung waktu pemicu. Anda dapat menentukan zona waktu dalam wizard pembuatan, atau memperbarui zona waktu di halaman detail jadwal.
  • Jika Anda menetapkan pengulangan sebagai hari ke-31 setiap bulan, dalam bulan dengan kurang dari 31 hari, jadwal tidak akan memicu pekerjaan.
  • Jika Anda menggunakan ekspresi cron, MONTH tidak didukung. Jika Anda meneruskan nilai, nilai tersebut akan diabaikan dan diperlakukan sebagai *. Ini adalah keterbatasan yang diketahui.

• Apakah jadwal berbasis peristiwa didukung?

  • Tidak, jadwal V2 tidak mendukung jadwal berbasis peristiwa.

Langkah berikutnya

• Pelajari selengkapnya skema YAML jadwal CLI (v2).
• Pelajari cara membuat pekerjaan alur di CLI v2.
• Pelajari cara membuat pekerjaan alur di SDK v2.
• Pelajari selengkapnya sintaksis YAML inti CLI (v2).
• Pelajari selengkapnya mengenai Alur.
• Pelajari selengkapnya mengenai Komponen.