적용 대상:
Azure CLI ml 확장 v2(현재)
참고 항목
이 문서에 자세히 설명된 YAML 구문은 최신 버전의 ML CLI v2 확장에 대한 JSON 스키마를 기반으로 합니다. 이 구문은 최신 버전의 ML CLI v2 확장에서만 작동하도록 보장됩니다. https://azuremlschemasprod.azureedge.net/에서 이전 확장 버전에 대한 스키마를 찾을 수 있습니다.
YAML 구문
| 키 | 형식 | 설명 | 허용된 값 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
$schema |
문자열 | YAML 스키마입니다. Azure Machine Learning Visual Studio Code 확장을 사용하여 YAML 파일을 작성하는 경우 파일 맨 위에 $schema을(를) 포함하여 스키마 및 리소스 완성을 호출합니다. |
||
name |
문자열 | 필수입니다. 연결 이름입니다. | ||
description |
문자열 | 연결에 관한 설명입니다. | ||
tags |
개체 | 연결 태그 사전입니다. | ||
type |
문자열 | 필수입니다. 연결 유형입니다. | python_feed |
python_feed |
is_shared |
부울 값 | 허브의 다른 프로젝트에서 연결이 공유되면 true이고 그렇지 않으면 false입니다. |
true |
|
target |
문자열 | 엔드포인트의 URL입니다. | ||
credentials |
개체 | 스토리지 계정에 액세스하기 위한 자격 증명 기반 인증입니다.
개인 액세스 토큰 또는 사용자 이름 및 암호를 사용할 수 있습니다. 공용 Python 피드를 사용할 때는 credentials를 지정하지 않습니다. |
||
credentials.type |
문자열 | 사용할 인증 형식입니다. |
pat, username_password |
|
credentials.pat |
문자열 | 인증에 사용할 개인용 액세스 토큰입니다. | ||
credentials.username |
문자열 | 인증에 사용할 사용자 이름입니다. | ||
credentials.password |
문자열 | 인증에 사용할 암호입니다. |
설명
az ml connection 명령을 사용하여 Azure Machine Learning 및 Microsoft Foundry 연결을 모두 관리할 수 있습니다.
예제
이러한 예제는 YAML 파일 형식이며 CLI에서 사용됩니다. 예들 들어 az ml connection create -f <file-name>.yaml입니다.
YAML: 개인용 액세스 토큰
#Connection.yml
name: test_ws_conn_python_pat
type: python_feed
target: https://test-feed.com
credentials:
type: pat
pat: dummy_pat
YAML: 사용자 이름 및 암호
name: test_ws_conn_python_user_pass
type: python_feed
target: https://test-feed.com
credentials:
type: username_password
username: john
password: pass
YAML: 자격 증명 없음
name: test_ws_conn_python_no_cred
type: python_feed
target: https://test-feed.com3