Microsoft.MachineLearningServices ワークスペース/サービス

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Bicep リソース定義

ワークスペース/サービス リソースの種類は、次を対象とする操作と共にデプロイできます。

• リソース グループの - リソース グループのデプロイ コマンド 参照

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services リソースを作成するには、次の Bicep をテンプレートに追加します。

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2021-04-01' = {
  description: 'string'
  environmentImageRequest: {
    assets: [
      {
        id: 'string'
        mimeType: 'string'
        unpack: bool
        url: 'string'
      }
    ]
    driverProgram: 'string'
    environment: {
      docker: {
        baseDockerfile: 'string'
        baseImage: 'string'
        baseImageRegistry: {
          address: 'string'
          password: 'string'
          username: 'string'
        }
      }
      environmentVariables: {
        {customized property}: 'string'
      }
      inferencingStackVersion: 'string'
      name: 'string'
      python: {
        baseCondaEnvironment: 'string'
        condaDependencies: any(...)
        interpreterPath: 'string'
        userManagedDependencies: bool
      }
      r: {
        bioConductorPackages: [
          'string'
        ]
        cranPackages: [
          {
            name: 'string'
            repository: 'string'
          }
        ]
        customUrlPackages: [
          'string'
        ]
        gitHubPackages: [
          {
            authToken: 'string'
            repository: 'string'
          }
        ]
        rscriptPath: 'string'
        rVersion: 'string'
        snapshotDate: 'string'
        userManaged: bool
      }
      spark: {
        packages: [
          {
            artifact: 'string'
            group: 'string'
            version: 'string'
          }
        ]
        precachePackages: bool
        repositories: [
          'string'
        ]
      }
      version: 'string'
    }
    environmentReference: {
      name: 'string'
      version: 'string'
    }
    modelIds: [
      'string'
    ]
    models: [
      {
        createdTime: 'string'
        datasets: [
          {
            id: 'string'
            name: 'string'
          }
        ]
        derivedModelIds: [
          'string'
        ]
        description: 'string'
        experimentName: 'string'
        framework: 'string'
        frameworkVersion: 'string'
        id: 'string'
        kvTags: {
          {customized property}: 'string'
        }
        mimeType: 'string'
        modifiedTime: 'string'
        name: 'string'
        parentModelId: 'string'
        properties: {
          {customized property}: 'string'
        }
        resourceRequirements: {
          cpu: int
          cpuLimit: int
          fpga: int
          gpu: int
          memoryInGB: int
          memoryInGBLimit: int
        }
        runId: 'string'
        sampleInputData: 'string'
        sampleOutputData: 'string'
        unpack: bool
        url: 'string'
        version: int
      }
    ]
  }
  keys: {
    primaryKey: 'string'
    secondaryKey: 'string'
  }
  kvTags: {
    {customized property}: 'string'
  }
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    {customized property}: 'string'
  }
  computeType: 'string'
  // For remaining properties, see Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services objects
}

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services オブジェクト

computeType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

ACIの場合は、次を使用します。

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

AKSの場合は、次を使用します。

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

プロパティ値

Microsoft.MachineLearningServices/ワークスペース/サービス

名前	形容	価値
コンピュートタイプ	ACIServiceCreateRequest型の場合は 'ACI' に設定します。 AKSServiceCreateRequest型の場合は 'AKS' に設定します。	「ACI」 'AKS' (必須)
形容	サービスの説明。	糸
environmentImageRequest (環境イメージリクエスト)	推論に必要な環境、モデル、資産。	CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest の
キー	認証キー。	CreateServiceRequestKeys の
kvタグ	サービス タグ ディクショナリ。 タグは変更可能です。	CreateServiceRequestKvTags の
場所	Azure の場所/リージョンの名前。	糸
名前	リソース名	string (必須)
親	Bicep では、子リソースの親リソースを指定できます。 このプロパティを追加する必要があるのは、子リソースが親リソースの外部で宣言されている場合のみです。 詳細については、「親リソースの外部 子リソース」を参照してください。	種類のリソースのシンボリック名: ワークスペース
プロパティ	サービス プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	CreateServiceRequestProperties の

ACIServiceCreateRequest

名前	形容	価値
appInsightsEnabled (英語)	Application Insights が有効かどうか。	ブール (bool)
認証可能	サービスで認証が有効になっているかどうか。	ブール (bool)
cname (シーネーム)	サービスの CName。	糸
コンピュートタイプ	サービスのコンピューティング環境の種類。	'ACI' (必須)
コンテナリソース要件	コンテナー リソースの要件。	コンテナリソース要件
データコレクション	指定されたデータ収集オプションの詳細。	ACIServiceCreateRequestDataCollection の
dnsNameラベル	サービスの Dns ラベル。	糸
暗号化プロパティ	暗号化プロパティ。	ACIServiceCreateRequest暗号化プロパティ
ssl証明書	SSL が有効になっている場合に使用する PEM 形式のパブリック SSL 証明書。	糸
sslEnabled	SSL が有効かどうか。	ブール (bool)
sslキー	証明書の PEM 形式の公開 SSL キー。	糸
vnet設定	仮想ネットワークの構成。	ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ACIServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled (イベントハブ有効)	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)
ストレージ有効	ストレージを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)

ACIServiceCreateRequest暗号化プロパティ

名前	形容	価値
キー名	暗号化キー名	string (必須)
キーバージョン	暗号化キーのバージョン	string (必須)
vaultBaseUrl	コンテナーのベース URL	string (必須)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

名前	形容	価値
サブネット名	仮想ネットワーク サブネットの名前。	糸
vnetName (英語)	仮想ネットワークの名前。	糸

AKSServiceCreateRequest

名前	形容	価値
aadAuthEnabled(アード認証有効)	AAD 認証が有効かどうか。	ブール (bool)
appInsightsEnabled (英語)	Application Insights が有効かどうか。	ブール (bool)
認証可能	認証が有効かどうか。	ブール (bool)
オートスケーラー	自動スケーラーのプロパティ。	AKSServiceCreateRequestAutoScaler の
computeName (コンピュート	コンピューティング リソースの名前。	糸
コンピュートタイプ	サービスのコンピューティング環境の種類。	'AKS' (必須)
コンテナリソース要件	コンテナー リソースの要件。	コンテナリソース要件
データコレクション	指定されたデータ収集オプションの詳細。	AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault (デフォルト)	これが既定のバリアントです。	ブール (bool)
livenessProbeの要件	ライブネス プローブの要件。	AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer	コンテナーあたりの同時要求の最大数。	整数 (int)
マックスキューウェイトMs	要求がキューで待機する最大時間 (ミリ秒)。 この時間が経過すると、サービスは 503 (サービス利用不可) を返します	整数 (int)
名前空間	サービスの Kubernetes 名前空間。	糸
レプリカ数	クラスター上のレプリカの数。	整数 (int)
スコアリングタイムアウトMS	スコアリング タイムアウト (ミリ秒単位)。	整数 (int)
トラフィックパーセンタイル	受信するトラフィックバリアントの量。	整数 (int)
種類	バリアントの型。	「コントロール」 「治療」

AKSServiceCreateRequestオートスケーラー

名前	形容	価値
自動スケール対応	自動スケーリングを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)
マックスレプリカ	クラスター内のレプリカの最大数。	整数 (int)
minレプリカ	スケールダウンするレプリカの最小数。	整数 (int)
refreshPeriodInSeconds (英語)	自動スケールの更新の間に待機する秒数。	整数 (int)
ターゲット使用率	クラスターをスケーリングするかどうかを決定するために使用するターゲット使用率の割合。	整数 (int)

AKSServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled (イベントハブ有効)	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)
ストレージ有効	ストレージを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

名前	形容	価値
failureThreshold(失敗しきい値)	異常な状態を返す前に許可するエラーの数。	整数 (int)
initialDelaySeconds (初期遅延秒)	最初のプローブの前の遅延 (秒単位)。	整数 (int)
period秒	プローブ間の時間の長さ (秒単位)。	整数 (int)
successThreshold(成功のしきい値)	正常な状態を返す前の成功したプローブの数。	整数 (int)
タイムアウト秒	プローブのタイムアウト (秒単位)。	整数 (int)

コンテナリソース要件

名前	形容	価値
CPUの	コンテナーで使用される CPU コアの最小量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)
cpuリミット	コンテナーで使用できる CPU コアの最大量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)
FPGAの	コンテナーに公開されている FPGA PCIE デバイスの数。 2 の倍数である必要があります。	整数 (int)
GPU	コンテナー内の GPU コアの数。	整数 (int)
メモリ(GB)	コンテナーで使用されるメモリの最小量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)
memoryInGBリミット	コンテナーで使用できるメモリの最大量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest を作成します

名前	形容	価値
財産	資産の一覧。	画像アセット[]
ドライバープログラム	ドライバー ファイルの名前。	糸
環境	AZURE ML 環境の詳細。	環境ImageRequestEnvironment
環境リファレンス	AZURE ML 環境の一意の識別の詳細。	EnvironmentImageRequestEnvironmentReference (環境イメージリクエスト環境参照)
モデルID	モデル ID の一覧。	文字列[]
モデル	モデルの一覧。	モデル[]

CreateServiceRequestKeys (サービスリクエストキーの作成)

名前	形容	価値
プライマリキー	主キー。	糸
セカンダリキー	セカンダリ キー。	糸

CreateServiceRequestKvTags

名前	形容	価値

CreateServiceRequestProperties の

名前	形容	価値

データセット参照

名前	形容	価値
身分証明書	データセット参照の ID。	糸
名前	データセット参照の名前。	糸

環境ImageRequestEnvironment

名前	形容	価値
港湾労働者	Docker コンテナーの定義。	モデル環境定義Docker
環境変数	環境内で定義される環境変数の定義。	ModelEnvironmentDefinitionEnvironment変数
推論StackVersion	イメージに追加された推論スタック のバージョン。 推論スタックを追加しないようにするには、この値を設定しないでください。 有効な値: "latest"。	糸
名前	環境の名前。	糸
ニシキヘビ	Python 環境の設定。	モデル環境定義Python
r	R 環境の設定。	モデル環境定義R
火花	Spark 環境の構成。	モデル環境定義Spark
バージョン	環境のバージョン。	糸

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference (環境イメージリクエスト環境参照)

名前	形容	価値
名前	環境の名前。	糸
バージョン	環境のバージョン。	糸

イメージアセット

名前	形容	価値
身分証明書	資産 ID。	糸
mimeType（マイムタイプ）	mime の種類。	糸
解凍	アセットがアンパックされるかどうか。	ブール (bool)
URL	資産の URL。	糸

モデル

名前	形容	価値
createdTime(クリcreatedTime)	モデルの作成時刻 (UTC)。	糸
データセット	モデルに関連付けられているデータセットの一覧。	データセット参照[]
派生モデルID	このモデルから派生したモデル	文字列[]
形容	モデルの説明テキスト。	糸
実験名	このモデルが作成された実験の名前。	糸
フレームワーク	モデル フレームワーク。	糸
フレームワークバージョン	モデル フレームワークのバージョン。	糸
身分証明書	モデル ID。	糸
kvタグ	モデル タグ ディクショナリ。 項目は変更可能です。	モデルKvタグ
mimeType（マイムタイプ）	モデル コンテンツの MIME の種類。 MIME の種類の詳細については、https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml を開いてください	string (必須)
modifiedTime(変更時刻)	モデルの最終変更時刻 (UTC)。	糸
名前	モデル名。	string (必須)
parentModelId(親モデルID)	親モデル ID。	糸
プロパティ	Model プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	モデルプロパティ
リソース要件	モデルのリソース要件	コンテナリソース要件
ランイド	このモデルを作成した RunId。	糸
sampleInputData	モデルの入力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
サンプル出力データ	モデルの出力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
解凍	Docker イメージの作成時にモデルをアンパックする必要があるかどうかを示します。	ブール (bool)
URL	モデルの URL。 通常は SAS URL です。	string (必須)
バージョン	モデル管理サービスによって割り当てられたモデル バージョン。	整数 (int)

ModelDockerSectionBaseImageRegistryの

名前	形容	価値
住所		糸
パスワード		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
ユーザー名		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。

モデル環境定義Docker

名前	形容	価値
ベースDockerfile	Docker ベースの実行に使用される基本 Dockerfile。 BaseImage と相互に排他的です。	糸
ベースイメージ	Docker ベースの実行に使用される基本イメージ。 BaseDockerfile と相互に排他的です。	糸
baseImageRegistryの	基本イメージを含むイメージ レジストリ。	ModelDockerSectionBaseImageRegistryの

ModelEnvironmentDefinitionEnvironment変数

名前	形容	価値

モデル環境定義Python

名前	形容	価値
baseConda環境		糸
conda依存関係	Conda の依存関係を含む JObject。	任意
インタープリターパス	環境のビルドが必要ない場合に使用する Python インタープリター パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
ユーザー管理依存関係	True は、AzureML が既存の Python 環境を再利用することを意味します。False は、AzureML が Conda 依存関係の仕様に基づいて Python 環境を作成することを意味します。	ブール (bool)

モデル環境定義R

名前	形容	価値
バイオコンダクターパッケージ	バイオコンダクタからのパッケージ。	文字列[]
クランパッケージ	使用する CRAN パッケージ。	RCranPackage[]
customUrlPackagesの	カスタム URL からのパッケージ。	文字列[]
gitHubパッケージ	GitHub から直接パッケージ。	RGitHubパッケージ[]
rscriptPath (英語)	環境のビルドが必要ない場合に使用する Rscript パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
rバージョン	インストールする R のバージョン	糸
スナップショット日付	YYYY-MM-DD 形式で使用する MRAN スナップショットの日付 (例: "2019-04-17" )	糸
ユーザー管理	環境がユーザーによって管理されているか、AzureML によって管理されているかを示します。	ブール (bool)

モデル環境定義Spark

名前	形容	価値
パッケージ	使用する Spark パッケージ。	SparkMavenパッケージ[]
precachePackagesの	パッケージを事前キャッシュするかどうか。	ブール (bool)
リポジトリ	Spark リポジトリの一覧。	文字列[]

モデルKvタグ

名前	形容	価値

モデルプロパティ

名前	形容	価値

RCranパッケージ

名前	形容	価値
名前	パッケージ名。	糸
リポジトリ	リポジトリ名。	糸

RGitHubパッケージ

名前	形容	価値
認証トークン	プライベート リポジトリからインストールする個人用アクセス トークン	糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
リポジトリ	ユーザー名/リポジトリ[/subdir][@ref|#pull] 形式のリポジトリ アドレス。	糸

SparkMavenパッケージ

名前	形容	価値
アーティファクト		糸
群		糸
バージョン		糸

ARM テンプレート リソース定義

ワークスペース/サービス リソースの種類は、次を対象とする操作と共にデプロイできます。

• リソース グループの - リソース グループのデプロイ コマンド 参照

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services リソースを作成するには、次の JSON をテンプレートに追加します。

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

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services オブジェクト

computeType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

ACIの場合は、次を使用します。

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

AKSの場合は、次を使用します。

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

プロパティ値

Microsoft.MachineLearningServices/ワークスペース/サービス

名前	形容	価値
apiVersion (英語)	API のバージョン	'2021-04-01'
コンピュートタイプ	ACIServiceCreateRequest型の場合は 'ACI' に設定します。 AKSServiceCreateRequest型の場合は 'AKS' に設定します。	「ACI」 'AKS' (必須)
形容	サービスの説明。	糸
environmentImageRequest (環境イメージリクエスト)	推論に必要な環境、モデル、資産。	CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest の
キー	認証キー。	CreateServiceRequestKeys の
kvタグ	サービス タグ ディクショナリ。 タグは変更可能です。	CreateServiceRequestKvTags の
場所	Azure の場所/リージョンの名前。	糸
名前	リソース名	string (必須)
プロパティ	サービス プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	CreateServiceRequestProperties の
種類	リソースの種類	「Microsoft.MachineLearningServices/ワークスペース/サービス」

ACIServiceCreateRequest

名前	形容	価値
appInsightsEnabled (英語)	Application Insights が有効かどうか。	ブール (bool)
認証可能	サービスで認証が有効になっているかどうか。	ブール (bool)
cname (シーネーム)	サービスの CName。	糸
コンピュートタイプ	サービスのコンピューティング環境の種類。	'ACI' (必須)
コンテナリソース要件	コンテナー リソースの要件。	コンテナリソース要件
データコレクション	指定されたデータ収集オプションの詳細。	ACIServiceCreateRequestDataCollection の
dnsNameラベル	サービスの Dns ラベル。	糸
暗号化プロパティ	暗号化プロパティ。	ACIServiceCreateRequest暗号化プロパティ
ssl証明書	SSL が有効になっている場合に使用する PEM 形式のパブリック SSL 証明書。	糸
sslEnabled	SSL が有効かどうか。	ブール (bool)
sslキー	証明書の PEM 形式の公開 SSL キー。	糸
vnet設定	仮想ネットワークの構成。	ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ACIServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled (イベントハブ有効)	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)
ストレージ有効	ストレージを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)

ACIServiceCreateRequest暗号化プロパティ

名前	形容	価値
キー名	暗号化キー名	string (必須)
キーバージョン	暗号化キーのバージョン	string (必須)
vaultBaseUrl	コンテナーのベース URL	string (必須)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

名前	形容	価値
サブネット名	仮想ネットワーク サブネットの名前。	糸
vnetName (英語)	仮想ネットワークの名前。	糸

AKSServiceCreateRequest

名前	形容	価値
aadAuthEnabled(アード認証有効)	AAD 認証が有効かどうか。	ブール (bool)
appInsightsEnabled (英語)	Application Insights が有効かどうか。	ブール (bool)
認証可能	認証が有効かどうか。	ブール (bool)
オートスケーラー	自動スケーラーのプロパティ。	AKSServiceCreateRequestAutoScaler の
computeName (コンピュート	コンピューティング リソースの名前。	糸
コンピュートタイプ	サービスのコンピューティング環境の種類。	'AKS' (必須)
コンテナリソース要件	コンテナー リソースの要件。	コンテナリソース要件
データコレクション	指定されたデータ収集オプションの詳細。	AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault (デフォルト)	これが既定のバリアントです。	ブール (bool)
livenessProbeの要件	ライブネス プローブの要件。	AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer	コンテナーあたりの同時要求の最大数。	整数 (int)
マックスキューウェイトMs	要求がキューで待機する最大時間 (ミリ秒)。 この時間が経過すると、サービスは 503 (サービス利用不可) を返します	整数 (int)
名前空間	サービスの Kubernetes 名前空間。	糸
レプリカ数	クラスター上のレプリカの数。	整数 (int)
スコアリングタイムアウトMS	スコアリング タイムアウト (ミリ秒単位)。	整数 (int)
トラフィックパーセンタイル	受信するトラフィックバリアントの量。	整数 (int)
種類	バリアントの型。	「コントロール」 「治療」

AKSServiceCreateRequestオートスケーラー

名前	形容	価値
自動スケール対応	自動スケーリングを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)
マックスレプリカ	クラスター内のレプリカの最大数。	整数 (int)
minレプリカ	スケールダウンするレプリカの最小数。	整数 (int)
refreshPeriodInSeconds (英語)	自動スケールの更新の間に待機する秒数。	整数 (int)
ターゲット使用率	クラスターをスケーリングするかどうかを決定するために使用するターゲット使用率の割合。	整数 (int)

AKSServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled (イベントハブ有効)	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)
ストレージ有効	ストレージを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

名前	形容	価値
failureThreshold(失敗しきい値)	異常な状態を返す前に許可するエラーの数。	整数 (int)
initialDelaySeconds (初期遅延秒)	最初のプローブの前の遅延 (秒単位)。	整数 (int)
period秒	プローブ間の時間の長さ (秒単位)。	整数 (int)
successThreshold(成功のしきい値)	正常な状態を返す前の成功したプローブの数。	整数 (int)
タイムアウト秒	プローブのタイムアウト (秒単位)。	整数 (int)

コンテナリソース要件

名前	形容	価値
CPUの	コンテナーで使用される CPU コアの最小量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)
cpuリミット	コンテナーで使用できる CPU コアの最大量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)
FPGAの	コンテナーに公開されている FPGA PCIE デバイスの数。 2 の倍数である必要があります。	整数 (int)
GPU	コンテナー内の GPU コアの数。	整数 (int)
メモリ(GB)	コンテナーで使用されるメモリの最小量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)
memoryInGBリミット	コンテナーで使用できるメモリの最大量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest を作成します

名前	形容	価値
財産	資産の一覧。	画像アセット[]
ドライバープログラム	ドライバー ファイルの名前。	糸
環境	AZURE ML 環境の詳細。	環境ImageRequestEnvironment
環境リファレンス	AZURE ML 環境の一意の識別の詳細。	EnvironmentImageRequestEnvironmentReference (環境イメージリクエスト環境参照)
モデルID	モデル ID の一覧。	文字列[]
モデル	モデルの一覧。	モデル[]

CreateServiceRequestKeys (サービスリクエストキーの作成)

名前	形容	価値
プライマリキー	主キー。	糸
セカンダリキー	セカンダリ キー。	糸

CreateServiceRequestKvTags

名前	形容	価値

CreateServiceRequestProperties の

名前	形容	価値

データセット参照

名前	形容	価値
身分証明書	データセット参照の ID。	糸
名前	データセット参照の名前。	糸

環境ImageRequestEnvironment

名前	形容	価値
港湾労働者	Docker コンテナーの定義。	モデル環境定義Docker
環境変数	環境内で定義される環境変数の定義。	ModelEnvironmentDefinitionEnvironment変数
推論StackVersion	イメージに追加された推論スタック のバージョン。 推論スタックを追加しないようにするには、この値を設定しないでください。 有効な値: "latest"。	糸
名前	環境の名前。	糸
ニシキヘビ	Python 環境の設定。	モデル環境定義Python
r	R 環境の設定。	モデル環境定義R
火花	Spark 環境の構成。	モデル環境定義Spark
バージョン	環境のバージョン。	糸

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference (環境イメージリクエスト環境参照)

名前	形容	価値
名前	環境の名前。	糸
バージョン	環境のバージョン。	糸

イメージアセット

名前	形容	価値
身分証明書	資産 ID。	糸
mimeType（マイムタイプ）	mime の種類。	糸
解凍	アセットがアンパックされるかどうか。	ブール (bool)
URL	資産の URL。	糸

モデル

名前	形容	価値
createdTime(クリcreatedTime)	モデルの作成時刻 (UTC)。	糸
データセット	モデルに関連付けられているデータセットの一覧。	データセット参照[]
派生モデルID	このモデルから派生したモデル	文字列[]
形容	モデルの説明テキスト。	糸
実験名	このモデルが作成された実験の名前。	糸
フレームワーク	モデル フレームワーク。	糸
フレームワークバージョン	モデル フレームワークのバージョン。	糸
身分証明書	モデル ID。	糸
kvタグ	モデル タグ ディクショナリ。 項目は変更可能です。	モデルKvタグ
mimeType（マイムタイプ）	モデル コンテンツの MIME の種類。 MIME の種類の詳細については、https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml を開いてください	string (必須)
modifiedTime(変更時刻)	モデルの最終変更時刻 (UTC)。	糸
名前	モデル名。	string (必須)
parentModelId(親モデルID)	親モデル ID。	糸
プロパティ	Model プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	モデルプロパティ
リソース要件	モデルのリソース要件	コンテナリソース要件
ランイド	このモデルを作成した RunId。	糸
sampleInputData	モデルの入力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
サンプル出力データ	モデルの出力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
解凍	Docker イメージの作成時にモデルをアンパックする必要があるかどうかを示します。	ブール (bool)
URL	モデルの URL。 通常は SAS URL です。	string (必須)
バージョン	モデル管理サービスによって割り当てられたモデル バージョン。	整数 (int)

ModelDockerSectionBaseImageRegistryの

名前	形容	価値
住所		糸
パスワード		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
ユーザー名		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。

モデル環境定義Docker

名前	形容	価値
ベースDockerfile	Docker ベースの実行に使用される基本 Dockerfile。 BaseImage と相互に排他的です。	糸
ベースイメージ	Docker ベースの実行に使用される基本イメージ。 BaseDockerfile と相互に排他的です。	糸
baseImageRegistryの	基本イメージを含むイメージ レジストリ。	ModelDockerSectionBaseImageRegistryの

ModelEnvironmentDefinitionEnvironment変数

名前	形容	価値

モデル環境定義Python

名前	形容	価値
baseConda環境		糸
conda依存関係	Conda の依存関係を含む JObject。	任意
インタープリターパス	環境のビルドが必要ない場合に使用する Python インタープリター パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
ユーザー管理依存関係	True は、AzureML が既存の Python 環境を再利用することを意味します。False は、AzureML が Conda 依存関係の仕様に基づいて Python 環境を作成することを意味します。	ブール (bool)

モデル環境定義R

名前	形容	価値
バイオコンダクターパッケージ	バイオコンダクタからのパッケージ。	文字列[]
クランパッケージ	使用する CRAN パッケージ。	RCranPackage[]
customUrlPackagesの	カスタム URL からのパッケージ。	文字列[]
gitHubパッケージ	GitHub から直接パッケージ。	RGitHubパッケージ[]
rscriptPath (英語)	環境のビルドが必要ない場合に使用する Rscript パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
rバージョン	インストールする R のバージョン	糸
スナップショット日付	YYYY-MM-DD 形式で使用する MRAN スナップショットの日付 (例: "2019-04-17" )	糸
ユーザー管理	環境がユーザーによって管理されているか、AzureML によって管理されているかを示します。	ブール (bool)

モデル環境定義Spark

名前	形容	価値
パッケージ	使用する Spark パッケージ。	SparkMavenパッケージ[]
precachePackagesの	パッケージを事前キャッシュするかどうか。	ブール (bool)
リポジトリ	Spark リポジトリの一覧。	文字列[]

モデルKvタグ

名前	形容	価値

モデルプロパティ

名前	形容	価値

RCranパッケージ

名前	形容	価値
名前	パッケージ名。	糸
リポジトリ	リポジトリ名。	糸

RGitHubパッケージ

名前	形容	価値
認証トークン	プライベート リポジトリからインストールする個人用アクセス トークン	糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
リポジトリ	ユーザー名/リポジトリ[/subdir][@ref|#pull] 形式のリポジトリ アドレス。	糸

SparkMavenパッケージ

名前	形容	価値
アーティファクト		糸
群		糸
バージョン		糸

使用例

Azure クイックスタート テンプレート

このリソースの種類 デプロイする Azure クイック スタート テンプレート 次に示します。

テンプレート	形容
Azure Machine Learning Service を作成する Azure にデプロイする	このテンプレートでは、Azure Machine Learning サービスが作成されます。
Azure Machine Learning Service (AKS) を作成する Azure にデプロイする	このテンプレートでは、Azure Machine Learning サービスが作成されます。

Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義

ワークスペース/サービス リソースの種類は、次を対象とする操作と共にデプロイできます。

• リソース グループの

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services リソースを作成するには、次の Terraform をテンプレートに追加します。

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

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services オブジェクト

computeType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

ACIの場合は、次を使用します。

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

AKSの場合は、次を使用します。

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

プロパティ値

Microsoft.MachineLearningServices/ワークスペース/サービス

名前	形容	価値
コンピュートタイプ	ACIServiceCreateRequest型の場合は 'ACI' に設定します。 AKSServiceCreateRequest型の場合は 'AKS' に設定します。	「ACI」 'AKS' (必須)
形容	サービスの説明。	糸
environmentImageRequest (環境イメージリクエスト)	推論に必要な環境、モデル、資産。	CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest の
キー	認証キー。	CreateServiceRequestKeys の
kvタグ	サービス タグ ディクショナリ。 タグは変更可能です。	CreateServiceRequestKvTags の
場所	Azure の場所/リージョンの名前。	糸
名前	リソース名	string (必須)
parent_id	このリソースの親であるリソースの ID。	種類のリソースの ID: ワークスペース
プロパティ	サービス プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	CreateServiceRequestProperties の
種類	リソースの種類	"Microsoft.MachineLearningServices/ワークスペース/services@2021-04-01"

ACIServiceCreateRequest

名前	形容	価値
appInsightsEnabled (英語)	Application Insights が有効かどうか。	ブール (bool)
認証可能	サービスで認証が有効になっているかどうか。	ブール (bool)
cname (シーネーム)	サービスの CName。	糸
コンピュートタイプ	サービスのコンピューティング環境の種類。	'ACI' (必須)
コンテナリソース要件	コンテナー リソースの要件。	コンテナリソース要件
データコレクション	指定されたデータ収集オプションの詳細。	ACIServiceCreateRequestDataCollection の
dnsNameラベル	サービスの Dns ラベル。	糸
暗号化プロパティ	暗号化プロパティ。	ACIServiceCreateRequest暗号化プロパティ
ssl証明書	SSL が有効になっている場合に使用する PEM 形式のパブリック SSL 証明書。	糸
sslEnabled	SSL が有効かどうか。	ブール (bool)
sslキー	証明書の PEM 形式の公開 SSL キー。	糸
vnet設定	仮想ネットワークの構成。	ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ACIServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled (イベントハブ有効)	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)
ストレージ有効	ストレージを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)

ACIServiceCreateRequest暗号化プロパティ

名前	形容	価値
キー名	暗号化キー名	string (必須)
キーバージョン	暗号化キーのバージョン	string (必須)
vaultBaseUrl	コンテナーのベース URL	string (必須)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

名前	形容	価値
サブネット名	仮想ネットワーク サブネットの名前。	糸
vnetName (英語)	仮想ネットワークの名前。	糸

AKSServiceCreateRequest

名前	形容	価値
aadAuthEnabled(アード認証有効)	AAD 認証が有効かどうか。	ブール (bool)
appInsightsEnabled (英語)	Application Insights が有効かどうか。	ブール (bool)
認証可能	認証が有効かどうか。	ブール (bool)
オートスケーラー	自動スケーラーのプロパティ。	AKSServiceCreateRequestAutoScaler の
computeName (コンピュート	コンピューティング リソースの名前。	糸
コンピュートタイプ	サービスのコンピューティング環境の種類。	'AKS' (必須)
コンテナリソース要件	コンテナー リソースの要件。	コンテナリソース要件
データコレクション	指定されたデータ収集オプションの詳細。	AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault (デフォルト)	これが既定のバリアントです。	ブール (bool)
livenessProbeの要件	ライブネス プローブの要件。	AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer	コンテナーあたりの同時要求の最大数。	整数 (int)
マックスキューウェイトMs	要求がキューで待機する最大時間 (ミリ秒)。 この時間が経過すると、サービスは 503 (サービス利用不可) を返します	整数 (int)
名前空間	サービスの Kubernetes 名前空間。	糸
レプリカ数	クラスター上のレプリカの数。	整数 (int)
スコアリングタイムアウトMS	スコアリング タイムアウト (ミリ秒単位)。	整数 (int)
トラフィックパーセンタイル	受信するトラフィックバリアントの量。	整数 (int)
種類	バリアントの型。	「コントロール」 「治療」

AKSServiceCreateRequestオートスケーラー

名前	形容	価値
自動スケール対応	自動スケーリングを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)
マックスレプリカ	クラスター内のレプリカの最大数。	整数 (int)
minレプリカ	スケールダウンするレプリカの最小数。	整数 (int)
refreshPeriodInSeconds (英語)	自動スケールの更新の間に待機する秒数。	整数 (int)
ターゲット使用率	クラスターをスケーリングするかどうかを決定するために使用するターゲット使用率の割合。	整数 (int)

AKSServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled (イベントハブ有効)	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)
ストレージ有効	ストレージを有効または無効にするオプション。	ブール (bool)

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

名前	形容	価値
failureThreshold(失敗しきい値)	異常な状態を返す前に許可するエラーの数。	整数 (int)
initialDelaySeconds (初期遅延秒)	最初のプローブの前の遅延 (秒単位)。	整数 (int)
period秒	プローブ間の時間の長さ (秒単位)。	整数 (int)
successThreshold(成功のしきい値)	正常な状態を返す前の成功したプローブの数。	整数 (int)
タイムアウト秒	プローブのタイムアウト (秒単位)。	整数 (int)

コンテナリソース要件

名前	形容	価値
CPUの	コンテナーで使用される CPU コアの最小量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)
cpuリミット	コンテナーで使用できる CPU コアの最大量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)
FPGAの	コンテナーに公開されている FPGA PCIE デバイスの数。 2 の倍数である必要があります。	整数 (int)
GPU	コンテナー内の GPU コアの数。	整数 (int)
メモリ(GB)	コンテナーで使用されるメモリの最小量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)
memoryInGBリミット	コンテナーで使用できるメモリの最大量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	整数 (int)

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest を作成します

名前	形容	価値
財産	資産の一覧。	画像アセット[]
ドライバープログラム	ドライバー ファイルの名前。	糸
環境	AZURE ML 環境の詳細。	環境ImageRequestEnvironment
環境リファレンス	AZURE ML 環境の一意の識別の詳細。	EnvironmentImageRequestEnvironmentReference (環境イメージリクエスト環境参照)
モデルID	モデル ID の一覧。	文字列[]
モデル	モデルの一覧。	モデル[]

CreateServiceRequestKeys (サービスリクエストキーの作成)

名前	形容	価値
プライマリキー	主キー。	糸
セカンダリキー	セカンダリ キー。	糸

CreateServiceRequestKvTags

名前	形容	価値

CreateServiceRequestProperties の

名前	形容	価値

データセット参照

名前	形容	価値
身分証明書	データセット参照の ID。	糸
名前	データセット参照の名前。	糸

環境ImageRequestEnvironment

名前	形容	価値
港湾労働者	Docker コンテナーの定義。	モデル環境定義Docker
環境変数	環境内で定義される環境変数の定義。	ModelEnvironmentDefinitionEnvironment変数
推論StackVersion	イメージに追加された推論スタック のバージョン。 推論スタックを追加しないようにするには、この値を設定しないでください。 有効な値: "latest"。	糸
名前	環境の名前。	糸
ニシキヘビ	Python 環境の設定。	モデル環境定義Python
r	R 環境の設定。	モデル環境定義R
火花	Spark 環境の構成。	モデル環境定義Spark
バージョン	環境のバージョン。	糸

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference (環境イメージリクエスト環境参照)

名前	形容	価値
名前	環境の名前。	糸
バージョン	環境のバージョン。	糸

イメージアセット

名前	形容	価値
身分証明書	資産 ID。	糸
mimeType（マイムタイプ）	mime の種類。	糸
解凍	アセットがアンパックされるかどうか。	ブール (bool)
URL	資産の URL。	糸

モデル

名前	形容	価値
createdTime(クリcreatedTime)	モデルの作成時刻 (UTC)。	糸
データセット	モデルに関連付けられているデータセットの一覧。	データセット参照[]
派生モデルID	このモデルから派生したモデル	文字列[]
形容	モデルの説明テキスト。	糸
実験名	このモデルが作成された実験の名前。	糸
フレームワーク	モデル フレームワーク。	糸
フレームワークバージョン	モデル フレームワークのバージョン。	糸
身分証明書	モデル ID。	糸
kvタグ	モデル タグ ディクショナリ。 項目は変更可能です。	モデルKvタグ
mimeType（マイムタイプ）	モデル コンテンツの MIME の種類。 MIME の種類の詳細については、https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml を開いてください	string (必須)
modifiedTime(変更時刻)	モデルの最終変更時刻 (UTC)。	糸
名前	モデル名。	string (必須)
parentModelId(親モデルID)	親モデル ID。	糸
プロパティ	Model プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	モデルプロパティ
リソース要件	モデルのリソース要件	コンテナリソース要件
ランイド	このモデルを作成した RunId。	糸
sampleInputData	モデルの入力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
サンプル出力データ	モデルの出力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
解凍	Docker イメージの作成時にモデルをアンパックする必要があるかどうかを示します。	ブール (bool)
URL	モデルの URL。 通常は SAS URL です。	string (必須)
バージョン	モデル管理サービスによって割り当てられたモデル バージョン。	整数 (int)

ModelDockerSectionBaseImageRegistryの

名前	形容	価値
住所		糸
パスワード		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
ユーザー名		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。

モデル環境定義Docker

名前	形容	価値
ベースDockerfile	Docker ベースの実行に使用される基本 Dockerfile。 BaseImage と相互に排他的です。	糸
ベースイメージ	Docker ベースの実行に使用される基本イメージ。 BaseDockerfile と相互に排他的です。	糸
baseImageRegistryの	基本イメージを含むイメージ レジストリ。	ModelDockerSectionBaseImageRegistryの

ModelEnvironmentDefinitionEnvironment変数

名前	形容	価値

モデル環境定義Python

名前	形容	価値
baseConda環境		糸
conda依存関係	Conda の依存関係を含む JObject。	任意
インタープリターパス	環境のビルドが必要ない場合に使用する Python インタープリター パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
ユーザー管理依存関係	True は、AzureML が既存の Python 環境を再利用することを意味します。False は、AzureML が Conda 依存関係の仕様に基づいて Python 環境を作成することを意味します。	ブール (bool)

モデル環境定義R

名前	形容	価値
バイオコンダクターパッケージ	バイオコンダクタからのパッケージ。	文字列[]
クランパッケージ	使用する CRAN パッケージ。	RCranPackage[]
customUrlPackagesの	カスタム URL からのパッケージ。	文字列[]
gitHubパッケージ	GitHub から直接パッケージ。	RGitHubパッケージ[]
rscriptPath (英語)	環境のビルドが必要ない場合に使用する Rscript パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
rバージョン	インストールする R のバージョン	糸
スナップショット日付	YYYY-MM-DD 形式で使用する MRAN スナップショットの日付 (例: "2019-04-17" )	糸
ユーザー管理	環境がユーザーによって管理されているか、AzureML によって管理されているかを示します。	ブール (bool)

モデル環境定義Spark

名前	形容	価値
パッケージ	使用する Spark パッケージ。	SparkMavenパッケージ[]
precachePackagesの	パッケージを事前キャッシュするかどうか。	ブール (bool)
リポジトリ	Spark リポジトリの一覧。	文字列[]

モデルKvタグ

名前	形容	価値

モデルプロパティ

名前	形容	価値

RCranパッケージ

名前	形容	価値
名前	パッケージ名。	糸
リポジトリ	リポジトリ名。	糸

RGitHubパッケージ

名前	形容	価値
認証トークン	プライベート リポジトリからインストールする個人用アクセス トークン	糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
リポジトリ	ユーザー名/リポジトリ[/subdir][@ref|#pull] 形式のリポジトリ アドレス。	糸

SparkMavenパッケージ

名前	形容	価値
アーティファクト		糸
群		糸
バージョン		糸