Azure Machine Learning SDK 및 CLI v2의 식

Azure Machine Learning SDK 및 CLI v2를 사용하면 작업이나 구성 요소를 작성할 때 값을 알 수 없는 경우 을 사용할 수 있습니다. 작업을 제출하거나 구성 요소를 호출하면 식이 평가되고 값이 대체됩니다.

식의 형식은 ${{ <expression> }}입니다. 일부 식은 작업이나 구성 요소를 제출할 때 클라이언트에서 평가됩니다. 다른 식은 서버(작업 또는 구성 요소가 실행되는 컴퓨팅)에서 평가됩니다.

클라이언트 식

참고 항목

식을 평가하는 "클라이언트"는 작업이 제출되거나 구성 요소가 실행되는 위치입니다. 예를 들어, 로컬 컴퓨터이나 컴퓨팅 인스턴스가 있습니다.

설명 범위
${{inputs.<input_name>}} 입력 데이터 자산 또는 모델에 대한 참조입니다. 모든 직업에 적용됩니다.
${{outputs.<output_name>}} 출력 데이터 자산 또는 모델에 대한 참조입니다. 모든 직업에 적용됩니다.
${{search_space.<hyperparameter>}} 스윕 작업에 사용할 하이퍼 매개 변수를 참조하세요. 각 시도의 하이퍼 매개 변수 값은 search_space를 기반으로 선택됩니다. 스윕 작업만 가능합니다.
${{parent.inputs.<input_name>}} 파이프라인의 자식 작업(파이프라인 단계)의 입력을 최상위 부모 파이프라인 작업의 입력에 바인딩합니다. 파이프라인 작업에만 해당됩니다.
${{parent.outputs.<output_name>}} 파이프라인의 자식 작업(파이프라인 단계)의 출력을 최상위 부모 파이프라인 작업의 출력에 바인딩합니다. 파이프라인 작업에만 해당됩니다.
${{parent.jobs.<step-name>.inputs.<input-name>}} 파이프라인의 다른 단계 입력에 바인딩됩니다. 파이프라인 작업에만 해당됩니다.
${{parent.jobs.<step-name>.outputs.<output-name>}} 파이프라인의 다른 단계 출력에 바인딩합니다. 파이프라인 작업에만 해당됩니다.

서버 식

Important

다음 식은 클라이언트 측이 아닌 서버 측에서 확인됩니다. 작업 만들기 시간과 작업 제출 시간이 다른 예약된 작업의 경우 작업이 제출되면 식이 해결됩니다. 이러한 식은 서버 쪽에서 확인되므로 예약된 작업이 만들어졌을 때 작업 영역의 상태가 아닌 작업 영역의 현재 상태를 사용합니다. 예를 들어, 예약된 작업을 만든 후 작업 영역의 기본 데이터 저장소를 변경하면 ${{default_datastore}} 식은 예약된 작업이 만들어질 때의 기본 데이터 저장소가 아닌 새 기본 데이터 저장소로 확인됩니다.

설명 범위
${{default_datastore}} 파이프라인 기본 데이터 저장소가 구성된 경우 파이프라인 기본 데이터 저장소 이름으로 확인됩니다. 그렇지 않으면 작업 영역 기본 데이터 저장소 이름으로 확인됩니다.

파이프라인 기본 데이터 저장소는 pipeline_job.settings.default_datastore를 사용하여 제어할 수 있습니다.
모든 직업에 적용됩니다.

파이프라인 작업에는 구성 가능한 파이프라인 기본 데이터 저장소가 있습니다.
${{name}} 작업 이름입니다. 파이프라인의 경우 파이프라인 작업 이름이 아닌 단계 작업 이름입니다. 모든 직업에 적용 가능
${{output_name}} 작업 출력 이름 모든 직업에 적용 가능

예를 들어, azureml://datastores/${{default_datastore}}/paths/${{name}}/${{output_name}}이 출력 경로로 사용되면 런타임 시 azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/<job-name>/model_path의 경로로 확인됩니다.

다음 단계

이러한 식에 대한 자세한 내용은 다음 문서와 예를 참조하세요.