Schema YAML dell'ambiente dell'interfaccia della riga di comando (v2)

SI APPLICA A:Estensione ML dell'interfaccia della riga di comando di Azure v2 (corrente)

Lo schema JSON di origine è disponibile in https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json.

Nota

La sintassi YAML descritta in dettaglio in questo documento si basa sullo schema JSON per la versione più recente dell'estensione dell'interfaccia della riga di comando di Machine Learning v2. Il funzionamento di questa sintassi è garantito solo con la versione più recente dell'estensione dell'interfaccia della riga di comando di Machine Learning v2. È possibile trovare gli schemi per le versioni di estensione precedenti in https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Sintassi YAML

Chiave	Type	Descrizione	Valori consentiti	Valore predefinito
$schema	string	Schema YAML. Se si usa l'estensione Azure Machine Learning per Visual Studio Code per creare il file YAML, l'inclusione di $schema nella parte superiore del file consente di richiamare i completamenti dello schema e delle risorse.
name	string	Obbligatorio. Nome dell'ambiente.
version	string	Versione dell'ambiente. Se omesso, Azure Machine Learning genera automaticamente una versione.
description	string	Descrizione dell'ambiente.
tags	oggetto	Dizionario dei tag per l'ambiente.
image	string	Immagine Docker da usare per l'ambiente. Uno di image o build è obbligatorio.
conda_file	stringa o oggetto	File di configurazione YAML conda standard delle dipendenze per un ambiente conda. Vedere https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#creating-an-environment-file-manually. Se specificato, image deve essere specificato anche . Azure Machine Learning creerà l'ambiente conda sopra l'immagine Docker fornita.
build	oggetto	Configurazione del contesto di compilazione Docker da usare per l'ambiente. Uno di image o build è obbligatorio.
build.path	string	Percorso locale della directory da usare come contesto di compilazione.
build.dockerfile_path	string	Percorso relativo del Dockerfile all'interno del contesto di compilazione.		Dockerfile
os_type	string	Tipo di sistema operativo.	linux, windows	linux
inference_config	oggetto	Configurazioni del contenitore di inferenza. Applicabile solo se l'ambiente viene usato per compilare un contenitore di gestione per le distribuzioni online. Vedere Attributi della inference_config chiave.

Attributi della inference_config chiave

Chiave	Type	Descrizione
liveness_route	oggetto	Route di attività per il contenitore di gestione.
liveness_route.path	string	Percorso a cui instradare le richieste di attività.
liveness_route.port	integer	Porta a cui instradare le richieste di attività.
readiness_route	oggetto	Route di idoneità per il contenitore di gestione.
readiness_route.path	string	Percorso a cui instradare le richieste di idoneità.
readiness_route.port	integer	Porta a cui instradare le richieste di idoneità.
scoring_route	oggetto	Route di assegnazione dei punteggi per il contenitore di gestione.
scoring_route.path	string	Percorso a cui instradare le richieste di assegnazione dei punteggi.
scoring_route.port	integer	Porta a cui instradare le richieste di assegnazione dei punteggi.

Osservazioni:

Il az ml environment comando può essere usato per la gestione degli ambienti di Azure Machine Learning.

Esempi

Gli esempi sono disponibili nel repository GitHub di esempi. Di seguito sono riportati alcuni esempi.

YAML: contesto di compilazione Docker locale

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-context-example
build:
  path: docker-contexts/python-and-pip

YAML: immagine Docker

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-example
image: pytorch/pytorch:latest
description: Environment created from a Docker image.

YAML: immagine Docker più file conda

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-plus-conda-example
image: mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04
conda_file: conda-yamls/pydata.yml
description: Environment created from a Docker image plus Conda environment.

Passaggi successivi

• Installare e usare l'interfaccia della riga di comando (v2)