entities パッケージ

  • リファレンス

Azure Machine Learning SDKv2 のエンティティと SDK オブジェクトが含まれています。

主な領域としては、コンピューティング 先の管理、ワークスペースとジョブの作成/管理、モデルの送信/アクセス、実行、出力/ログ記録などが含まれます。

クラス

AccessKeyConfiguration

アクセス キーの資格情報。
AccountKeyConfiguration

Azure Machine Learning SDKv2 のエンティティと SDK オブジェクトが含まれています。

主な領域としては、コンピューティング 先の管理、ワークスペースとジョブの作成/管理、モデルの送信/アクセス、実行、出力/ログ記録などが含まれます。
AlertNotification

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

ジョブを監視するためのアラート通知の構成
AmlCompute

AzureML コンピューティング リソース。
AmlComputeNodeInfo

AmlCompute に関連するコンピューティング ノード情報。
AmlComputeSshSettings

AML コンピューティング 先にアクセスするための SSH 設定。

AmlComputeSshSettings オブジェクトの構成。


   from azure.ai.ml.entities import AmlComputeSshSettings

   ssh_settings = AmlComputeSshSettings(
       admin_username="azureuser",
       ssh_key_value="ssh-rsa ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ administrator@MININT-2023",
       admin_password="password123",
   )
AmlTokenConfiguration

AzureML トークン ID の構成。
ApiKeyConfiguration

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

API キーの資格情報。
Asset

資産の基本クラス。

このクラスは直接インスタンス化しないでください。 代わりに、サブクラスの 1 つを使用します。
AssignedUserConfiguration

別のユーザーに代わってコンピューティング リソースを作成するための設定。
AutoPauseSettings

Synapse Spark コンピューティングの自動一時停止設定。
AutoScaleSettings

Synapse Spark コンピューティングの自動スケール設定。
AzureBlobDatastore

Azure ML ワークスペースにリンクされている Azure BLOB ストレージ。
AzureDataLakeGen1Datastore

Azure ML ワークスペースにリンクされている Azure Data Lake (Gen 1 データストアとも呼ばれる)。
AzureDataLakeGen2Datastore

Azure ML ワークスペースにリンクされている Azure Data Lake Gen 2。
AzureFileDatastore

Azure ML ワークスペースにリンクされている Azure ファイル共有。
AzureMLBatchInferencingServer

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

Azure ML バッチ推論の構成。
AzureMLOnlineInferencingServer

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

Azure ML オンライン推論の構成。
BaseEnvironment

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

基本環境の種類。

Azure に送信するには、必要なすべてのパラメーターを設定する必要があります。
BaselineDataRange

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
BatchDeployment

バッチ エンドポイント デプロイ エンティティ。
BatchEndpoint

バッチ エンドポイント エンティティ。
BatchJob

バッチ デプロイ/エンドポイント呼び出しで作成されたバッチ ジョブ。

このクラスは、直接インスタンス化しないでください。 代わりに、バッチデプロイ/エンドポイント呼び出しとジョブ一覧の戻り値の種類として使用されます。
BatchRetrySettings

バッチデプロイの再試行設定。
BuildContext

環境の Docker ビルド コンテキスト。
CategoricalDriftMetrics

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
CertificateConfiguration

Azure Machine Learning SDKv2 のエンティティと SDK オブジェクトが含まれています。

主な領域としては、コンピューティング 先の管理、ワークスペースとジョブの作成/管理、モデルの送信/アクセス、実行、出力/ログ記録などが含まれます。
Choice

選択肢の配布構成。
CodeConfiguration

スコアリング ジョブのコード構成。
Command

コマンド コンポーネントのバージョンの使用に使用されるコマンド ノードの基本クラス。

このクラスを直接インスタンス化しないでください。 代わりに、builder 関数 command() を使用して作成する必要があります。
CommandComponent

コマンド コンポーネントのバージョン。コマンド コンポーネントまたはジョブを定義するために使用されます。
CommandJob

コマンド ジョブ。
CommandJobLimits

コマンド ジョブの制限。
Component

コンポーネントバージョンの基本クラス。コンポーネントの定義に使用されます。 直接インスタンス化することはできません。
Compute

コンピューティング リソースの基本クラス。

このクラスは直接インスタンス化しないでください。 代わりに、サブクラスの 1 つを使用します。
ComputeConfiguration

コンピューティング リソースの構成
ComputeInstance

Compute Instance リソース。
ComputeInstanceSshSettings

コンピューティング ノードに SSH 接続するための管理者ユーザー アカウントの資格情報。

コンピューティング リソース で ssh_public_access_enabled が true に設定されている場合にのみ構成できます。
ComputeRuntime

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

Spark コンピューティング ランタイムの構成。
ComputeSchedules

コンピューティング スケジュール。
ComputeStartStopSchedule

コンピューティングの開始または停止のシナリオのスケジュール。
ContainerRegistryCredential

特定のワークスペースに関連付けられている ACR のキー。
CronTrigger

ジョブ スケジュールの Cron トリガー。
CustomApplications

カスタム サービス アプリケーションの構成を指定します。
CustomInferencingServer

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

カスタム推論構成。
CustomMonitoringMetricThreshold

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

特徴属性ドリフト メトリックのしきい値
CustomMonitoringSignal

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

カスタム監視シグナル。
CustomerManagedKey

Azure Machine Learning SDKv2 のエンティティと SDK オブジェクトが含まれています。

主な領域としては、コンピューティング 先の管理、ワークスペースとジョブの作成/管理、モデルの送信/アクセス、実行、出力/ログ記録などが含まれます。
Data

トレーニングとスコアリングのためのデータ。
DataCollector

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

データ キャプチャのデプロイ エンティティ。
DataColumn

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

データフレーム列:p aram 名: 列名 :type name: str, required :p aram type: Column data type :type: str, one of [string, integer, long, float, double, binary, datetime, boolean] or ~azure.ai.ml.entities.DataColumnType, optional
DataDriftMetricThreshold

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

データ ドリフト メトリックのしきい値
DataDriftSignal

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

データ ドリフト信号。

:p aram metric_thresholds:計算するメトリックとその関連するしきい値の一覧
DataImport

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

データ インポート ジョブを作成するデータ資産。
DataQualityMetricThreshold

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

データ品質メトリックのしきい値
DataQualityMetricsCategorical

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
DataQualityMetricsNumerical

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
DataQualitySignal

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

データ品質シグナル
DataSegment

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

監視用のデータ セグメント。
Datastore

Azure ML ワークスペースのデータストア、抽象クラス。
DefaultScaleSettings

既定のスケール設定。
Deployment

エンドポイント デプロイの基本クラス。

エンドポイント デプロイの基本クラス。

Endpoint Deployment 基本クラスのコンストラクター。
DeploymentCollection

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

コレクション エンティティ
DiagnoseRequestProperties

DiagnoseRequestProperties。
DiagnoseResponseResult

DiagnoseResponseResult。
DiagnoseResponseResultValue

DiagnoseResponseResultValue。
DiagnoseResult

診断の結果。
DiagnoseWorkspaceParameters

ワークスペースを診断するためのパラメーター。
Endpoint

エンドポイントの基本クラス。

エンドポイントの基本クラス。

Endpoint 基底クラスのコンストラクター。
EndpointAuthKeys

エンドポイント認証のキー。

エンドポイント認証のキーのコンストラクター。
EndpointAuthToken

エンドポイント認証トークン。

エンドポイント認証トークンの Constuctor。
EndpointConnection

Azure Machine Learning SDKv2 のエンティティと SDK オブジェクトが含まれています。

主な領域としては、コンピューティング 先の管理、ワークスペースとジョブの作成/管理、モデルの送信/アクセス、実行、出力/ログ記録などが含まれます。
EndpointsSettings

カスタム アプリケーションのエンドポイント構成を指定します。
Environment

トレーニング用の環境。
FADProductionData

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

Feature Attribution Production Data

:キーワード (keyword) pre_processing_component: データの前処理に使用されるコンポーネント リソースの ARM (Azure Resource Manager) リソース ID。
Feature

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
FeatureAttributionDriftMetricThreshold

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

特徴属性ドリフト メトリックのしきい値
FeatureAttributionDriftSignal

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

特徴帰属ドリフト信号
FeatureSet

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
FeatureSetBackfillMetadata

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
FeatureSetBackfillRequest

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
FeatureSetMaterializationMetadata

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
FeatureSetSpecification

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
FeatureStore

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

FeatureStore。
FeatureStoreEntity

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
FeatureStoreSettings

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
FixedInputData

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
FqdnDestination

FQDN 送信規則を表すクラス。
GenerationSafetyQualityMonitoringMetricThreshold

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

生成安全品質メトリックしきい値
GenerationSafetyQualitySignal

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

生成安全品質監視信号。
IdentityConfiguration

コンピューティング、エンドポイント、およびレジストリ リソースの ID プロパティを表すために使用される ID 構成。
ImageMetadata

コンピューティング インスタンスのオペレーティング システム イメージに関するメタデータ。
ImageSettings

カスタム アプリケーションのイメージ構成を指定します。
ImportDataSchedule

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

ImportDataSchedule オブジェクト。
InputPort

Azure Machine Learning SDKv2 のエンティティと SDK オブジェクトが含まれています。

主な領域としては、コンピューティング 先の管理、ワークスペースとジョブの作成/管理、モデルの送信/アクセス、実行、出力/ログ記録などが含まれます。
IntellectualProperty

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

知的財産設定の定義。
IsolationMode

ワークスペースマネージド ネットワークの IsolationMode。
Job

ジョブの基本クラス。

このクラスを直接インスタンス化しないでください。 代わりに、サブクラスの 1 つを使用します。
JobResourceConfiguration

ジョブ リソース構成クラス。ResourceConfiguration から継承および拡張された機能。
JobSchedule

ジョブ スケジュールを管理するためのクラス。
JobService

下位互換性のための基本的なジョブ サービス構成。

このクラスは直接使用するものではありません。 代わりに、ジョブの種類に固有のサブクラスのいずれかを使用します。
JupyterLabJobService

JupyterLab ジョブ サービスの構成。
KubernetesCompute

Kubernetes コンピューティング リソース。
KubernetesOnlineDeployment

Kubernetes Online エンドポイントデプロイ エンティティ。

Kubernetes Online エンドポイントデプロイ エンティティ。

Kubernetes Online エンドポイント デプロイ エンティティのコンストラクター。
KubernetesOnlineEndpoint

K8s Online エンドポイント エンティティ。

K8s Online エンドポイント エンティティ。

K8s Online エンドポイント エンティティのコンストラクター。
LlmData

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

LLM 要求応答データ
LogNormal

LogNormal ディストリビューションの構成。
LogUniform

LogUniform ディストリビューションの構成。
ManagedIdentityConfiguration

マネージド ID 資格情報の構成。
ManagedNetwork

Azure Machine Learning SDKv2 のエンティティと SDK オブジェクトが含まれています。

主な領域としては、コンピューティング 先の管理、ワークスペースとジョブの作成/管理、モデルの送信/アクセス、実行、出力/ログ記録などが含まれます。
ManagedNetworkProvisionStatus

ManagedNetworkProvisionStatus。
ManagedOnlineDeployment

Managed Online エンドポイントのデプロイ エンティティ。

Managed Online エンドポイントのデプロイ エンティティ。

Managed Online エンドポイントデプロイ エンティティのコンストラクター。
ManagedOnlineEndpoint

Managed Online エンドポイント エンティティ。

Managed Online エンドポイント エンティティ。

Managed Online エンドポイント エンティティのコンストラクター。
MaterializationComputeResource

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

具体化コンピューティング リソース
MaterializationSettings

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

具体化設定を定義します。
MaterializationStore

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

MaterializationStore。 :p aram 型: ストアの種類。 :type type: str :p aram target: store target. :type target: str
Model

トレーニングとスコアリングのモデル。
ModelBatchDeployment

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

ジョブ定義エンティティ。
ModelBatchDeploymentSettings

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

Model Batch Deployment Settings エンティティ。
ModelConfiguration

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

ModelConfiguration。
ModelPackage

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

モデル パッケージ。
ModelPackageInput

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

モデル パッケージの入力。
MonitorDefinition

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

モニターの定義
MonitorFeatureFilter

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

機能フィルターの監視
MonitorInputData

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

入力データを監視します。
MonitorSchedule

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

スケジュールを監視します。
MonitoringTarget

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

監視ターゲット。
NetworkSettings

コンピューティング リソースのネットワーク設定。
NoneCredentialConfiguration

[なし] 資格情報の構成。
Normal

正規分布の構成。
NotebookAccessKeys

特定のワークスペースに関連付けられているノートブック リソースのキー。
Notification

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

通知の構成。
NumericalDriftMetrics

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
OneLakeArtifact

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

OneLake ワークスペースをバックアップする OneLake 成果物 (データ ソース)。
OneLakeDatastore

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

Azure ML ワークスペースにリンクされている OneLake データストア。
OnlineDeployment

オンライン エンドポイント デプロイ エンティティ。

オンライン エンドポイント デプロイ エンティティ。

オンライン エンドポイント デプロイ エンティティのコンストラクター
OnlineEndpoint

オンライン エンドポイント エンティティ。

オンライン エンドポイント エンティティ。

オンライン エンドポイント エンティティのコンストラクター。
OnlineRequestSettings

Request Settings エンティティ。
OnlineScaleSettings

オンライン展開のスケール設定。
OutboundRule

送信規則の基本クラスを直接インスタンス化することはできません。
PackageInputPathId

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

リソース ID で指定されたパッケージ入力パス。
PackageInputPathUrl

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

URL で指定されたパッケージ入力パス。
PackageInputPathVersion

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

リソース名とバージョンで指定されたパッケージ入力パス。
Parallel

並列ノードの基底クラス。並列コンポーネントのバージョンの使用に使用されます。

このクラスを直接インスタンス化しないでください。 代わりに、ビルダー関数から parallel を作成する必要があります。
ParallelComponent

並列コンポーネントのバージョン。並列コンポーネントを定義するために使用されます。
ParallelTask

並列タスク。
ParameterizedCommand

コマンド コンポーネントのバージョン。コマンドと、コマンド コンポーネントまたはジョブのサポート パラメーターが含まれています。

このクラスは直接インスタンス化しないでください。 代わりに、子クラス ~azure.ai.ml.entities.CommandComponent を使用してください。
PatTokenConfiguration

個人用アクセス トークンの資格情報。
Pipeline

パイプライン コンポーネントのバージョンの使用に使用されるパイプライン ノードの基本クラス。 このクラスを直接インスタンス化しないでください。 代わりに、デコレーターを使用 @pipeline してパイプライン ノードを作成する必要があります。
PipelineComponent

パイプライン コンポーネント。現在、azure.ai.ml.dsl.pipeline にコンポーネントを格納するために使用されます。
PipelineComponentBatchDeployment

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

ジョブ定義エンティティ。
PipelineJob

パイプライン ジョブ。

このクラスを直接インスタンス化しないでください。 代わりに、 @pipeline デコレーターを使用して PipelineJob を作成する必要があります。

] :p aram コンピューティング: ビルドされたパイプラインのコンピューティング先名。 既定値は None :type compute: str :p aram tags: Tag dictionary です。 タグは追加、削除、更新できます。 既定値は None :type tags: dict[str, str] :p aram kwargs: 追加の構成パラメーターのディクショナリです。 既定値は None :type kwargs: dict です
PipelineJobSettings

PipelineJob の設定には、default_datastore、default_compute、continue_on_step_failure、force_rerunが含まれます。
PredictionDriftMetricThreshold

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

予測ドリフト メトリックのしきい値
PredictionDriftSignal

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

予測ドリフト信号。
PrivateEndpoint

Azure Machine Learning SDKv2 のエンティティと SDK オブジェクトが含まれています。

主な領域としては、コンピューティング 先の管理、ワークスペースとジョブの作成/管理、モデルの送信/アクセス、実行、出力/ログ記録などが含まれます。
PrivateEndpointDestination

プライベート エンドポイントの送信規則を表すクラス。
ProbeSettings

エンドポイントをプローブする方法に関する設定。
ProductionData

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

Production Data :p aram input_data: ドリフトが計算されるデータ :type Input: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: :type MonitorDatasetContext: ~azure.ai.ml.constants._monitoring :p aram pre_processing_component: :type pre_processing_component: string :p aram data_window_size: :type data_window_size: string
QLogNormal

QLogNormal ディストリビューションの構成。
QLogUniform

QLogUniform ディストリビューションの構成。
QNormal

QNormal ディストリビューションの構成。
QUniform

QUniform ディストリビューションの構成。
QueueSettings

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

パイプライン ジョブのキュー設定。
Randint

Randint 配布の構成。
RecurrencePattern

ジョブ スケジュールの繰り返しパターン。
RecurrenceTrigger

ジョブ スケジュールの繰り返しトリガー。
ReferenceData

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

参照データ :p aram input_data: ドリフトが計算されるデータ:type Input: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: :type MonitorDatasetContext: ~azure.ai.ml.constants._monitoring :p aram pre_processing_component: :type pre_processing_component: string :p aram target_column_name: :type target_column_name: string :p aram data_window: :type data_window_size: BaselineDataRange
Registry

Azure ML レジストリ。
RegistryRegionDetails

レジストリが含まれる各リージョンの詳細。
RequestLogging

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

ログのデプロイ エンティティを要求します。
Resource

エンティティ クラスの基底クラス。

Resource は、リソースを作成するためのベースとして機能する抽象オブジェクトです。 これには、すべてのリソースに共通のプロパティとメソッドが含まれています。

このクラスは直接インスタンス化しないでください。 代わりに、サブクラスの 1 つを使用します。
ResourceConfiguration

ジョブのリソース構成。

このクラスは直接インスタンス化しないでください。 代わりに、そのサブクラスを使用します。
ResourceRequirementsSettings

コンテナーのリソース要件の設定。
ResourceSettings

コンテナーのリソース設定。

このクラスでは、Kubernetes リソースユニット形式を使用します。 詳細については、「https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/」を参照してください。
RetrySettings

Parallel RetrySettings。
Route

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

ルート。
SasTokenConfiguration

Azure Machine Learning SDKv2 のエンティティと SDK オブジェクトが含まれています。

主な領域としては、コンピューティング 先の管理、ワークスペースとジョブの作成/管理、モデルの送信/アクセス、実行、出力/ログ記録などが含まれます。
Schedule

スケジュールの作成と管理に使用される Schedule オブジェクト。

このクラスは直接インスタンス化しないでください。 代わりに、 サブクラスを使用してください。
ScriptReference

スクリプト リファレンス。
ServerlessSparkCompute

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
ServiceInstance

サービス インスタンスの結果。
ServicePrincipalConfiguration

サービス プリンシパルの資格情報の構成。
ServiceTagDestination

サービス タグの送信規則を表すクラス。
SetupScripts

カスタマイズされたセットアップ スクリプト。
Spark

Spark ノードの基本クラス。Spark コンポーネントのバージョンの使用に使用されます。

このクラスを直接インスタンス化しないでください。 代わりに、ビルダー関数 spark から作成する必要があります。

] :p aram 出力: ジョブで使用される出力データ ソースへの出力名のマッピング。 :type outputs: Dict[str, Union[str, ~azure.ai.ml.Output]] :p aram args: ジョブの引数。 :type args: str :p aram compute: ジョブが実行されるコンピューティング リソース。 :type compute: str :p aram resources: ジョブのコンピューティング リソース構成。 :type resources: Union[Dict, ~azure.ai.ml.entities.SparkResourceConfiguration] :p aram entry: ファイルまたはクラス エントリ ポイント。 :type entry: Dict[str, str] :p aram py_files: Python アプリの PYTHONPATH に配置する .zip、.egg、または .py ファイルの一覧。 :type py_files: List[str] :p aram jars: のリスト。ドライバーと Executor クラスパスに含める JAR ファイル。 :type jars: List[str] :p aram files: 各 Executor の作業ディレクトリに配置されるファイルの一覧。 :type files: List[str] :p aram archives: 各 Executor の作業ディレクトリに抽出されるアーカイブのリスト。 :type archives: List[str]
SparkComponent

Spark コンポーネントのバージョン。Spark コンポーネントまたはジョブを定義するために使用されます。
SparkJob

スタンドアロンの Spark ジョブ。
SparkJobEntry

Spark ジョブのエントリ。
SparkJobEntryType

Spark ジョブ エントリの種類。 Python ファイル エントリまたは Scala クラス エントリが考えられます。
SparkResourceConfiguration

Spark コンポーネントまたはジョブのコンピューティング リソース構成。
SshJobService

SSH ジョブ サービスの構成。
StaticInputData

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
Sweep

スイープ ノードの基底クラス。

このクラスは直接インスタンス化しないでください。 代わりに、ビルダー関数スイープを使用して作成する必要があります。
SynapseSparkCompute

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

SynapseSpark コンピューティング リソース。
SystemCreatedAcrAccount

Azure ML ACR アカウント。
SystemCreatedStorageAccount

Azure Machine Learning SDKv2 のエンティティと SDK オブジェクトが含まれています。

主な領域としては、コンピューティング 先の管理、ワークスペースとジョブの作成/管理、モデルの送信/アクセス、実行、出力/ログ記録などが含まれます。
SystemData

リソースの作成と最新の変更に関連するメタデータ。
TargetUtilizationScaleSettings

自動スケール設定。
TensorBoardJobService

TensorBoard ジョブ サービスの構成。
TrailingInputData

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
TritonInferencingServer

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

Azure ML のトリトン推論の構成。
Uniform

均一な配布構成。
UnsupportedCompute

サポートされていないコンピューティング リソース。

SDK で完全にサポートされていないリソースのコンピューティング プロパティを表示する場合にのみ使用されます。
Usage

AzureML リソースの使用状況。
UsageName

使用名。
UserIdentityConfiguration

ユーザー ID の構成。
UsernamePasswordConfiguration

ユーザー名とパスワードの資格情報。
ValidationResult

ジョブ/資産の検証の結果を表します。

このクラスは、クライアント & サーバー側の両方から診断を整理して解析してから公開するために使用されます。 結果は不変です。
VirtualMachineCompute

仮想マシン コンピューティング リソース。
VirtualMachineSshSettings

仮想マシンの SSH 設定。
VmSize

仮想マシンのサイズ。
VolumeSettings

カスタム アプリケーションのバインド マウント設定を指定します。
VsCodeJobService

VS Code ジョブ サービスの構成。
Workspace

Azure ML ワークスペース。
WorkspaceConnection

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

Azure ML ワークスペース接続を使用すると、外部リソースに接続して操作するために必要な認証と構成情報を安全に格納できます。
WorkspaceHub

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

WorkspaceHub。
WorkspaceHubConfig

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

WorkspaceHubConfig。
WorkspaceKeys

ワークスペース キー。

:type container_registry_credentials:ContainerRegistryCredential :p aram notebook_access_keys: 特定のワークスペースに関連付けられているノートブック リソースのキー :type notebook_access_keys:NotebookAccessKeys

列挙型

ComputePowerAction

[必須]コンピューティング電源アクション。
CreatedByType

リソースを作成した ID の種類。
DataColumnType

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
MaterializationType

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。
UsageUnit

使用状況測定の単位を記述する列挙型。