Microsoft.MachineLearningServices 작업 영역/일정 2023-06-01-preview

2025-05-09

Bicep 리소스 정의

작업 영역/일정 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.

리소스 그룹 - 리소스 그룹 배포 명령 참조

각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그참조하세요.

리소스 형식

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 Bicep을 추가합니다.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules@2023-06-01-preview' = {
  parent: resourceSymbolicName
  name: 'string'
  properties: {
    action: {
      actionType: 'string'
      // For remaining properties, see ScheduleActionBase objects
    }
    description: 'string'
    displayName: 'string'
    isEnabled: bool
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    tags: {
      {customized property}: 'string'
    }
    trigger: {
      endTime: 'string'
      startTime: 'string'
      timeZone: 'string'
      triggerType: 'string'
      // For remaining properties, see TriggerBase objects
    }
  }
}

TriggerBase 개체

triggerType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

Cron의 경우 다음을 사용합니다.

{
  expression: 'string'
  triggerType: 'Cron'
}

되풀이의 경우 다음을 사용합니다.

{
  frequency: 'string'
  interval: int
  schedule: {
    hours: [
      int
    ]
    minutes: [
      int
    ]
    monthDays: [
      int
    ]
    weekDays: [
      'string'
    ]
  }
  triggerType: 'Recurrence'
}

SamplingAlgorithm 개체

sampleAlgorithmType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

Bayesian의 경우 다음을 사용합니다.

{
  samplingAlgorithmType: 'Bayesian'
}

Grid의 경우 다음을 사용합니다.

{
  samplingAlgorithmType: 'Grid'
}

임의의 경우 다음을 사용합니다.

{
  logbase: 'string'
  rule: 'string'
  samplingAlgorithmType: 'Random'
  seed: int
}

MLAssistConfiguration 개체

개체의 형식을 지정하려면 mlAssist 속성을 설정합니다.

사용 안 함의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mlAssist: 'Disabled'
}

사용하려면 다음을 사용합니다.

{
  inferencingComputeBinding: 'string'
  mlAssist: 'Enabled'
  trainingComputeBinding: 'string'
}

MonitoringSignalBase 개체

signalType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

사용자 지정의 경우 다음을 사용합니다.

{
  componentId: 'string'
  inputAssets: {
    {customized property}: {
      columns: {
        {customized property}: 'string'
      }
      dataContext: 'string'
      jobInputType: 'string'
      uri: 'string'
      inputDataType: 'string'
      // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
    }
  }
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  metricThresholds: [
    {
      metric: 'string'
      threshold: {
        value: int
      }
    }
  ]
  signalType: 'Custom'
  workspaceConnection: {
    environmentVariables: {
      {customized property}: 'string'
    }
    secrets: {
      {customized property}: 'string'
    }
  }
}

DataDrift의 경우 다음을 사용합니다.

{
  dataSegment: {
    feature: 'string'
    values: [
      'string'
    ]
  }
  featureDataTypeOverride: {
    {customized property}: 'string'
  }
  features: {
    filterType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringFeatureFilterBase objects
  }
  metricThresholds: [
    {
      threshold: {
        value: int
      }
      dataType: 'string'
      // For remaining properties, see DataDriftMetricThresholdBase objects
    }
  ]
  productionData: {
    columns: {
      {customized property}: 'string'
    }
    dataContext: 'string'
    jobInputType: 'string'
    uri: 'string'
    inputDataType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
  }
  referenceData: {
    columns: {
      {customized property}: 'string'
    }
    dataContext: 'string'
    jobInputType: 'string'
    uri: 'string'
    inputDataType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
  }
  signalType: 'DataDrift'
}

DataQuality의 경우 다음을 사용합니다.

{
  featureDataTypeOverride: {
    {customized property}: 'string'
  }
  features: {
    filterType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringFeatureFilterBase objects
  }
  metricThresholds: [
    {
      threshold: {
        value: int
      }
      dataType: 'string'
      // For remaining properties, see DataQualityMetricThresholdBase objects
    }
  ]
  productionData: {
    columns: {
      {customized property}: 'string'
    }
    dataContext: 'string'
    jobInputType: 'string'
    uri: 'string'
    inputDataType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
  }
  referenceData: {
    columns: {
      {customized property}: 'string'
    }
    dataContext: 'string'
    jobInputType: 'string'
    uri: 'string'
    inputDataType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
  }
  signalType: 'DataQuality'
}

FeatureAttributionDrift의 경우 다음을 사용합니다.

{
  metricThreshold: {
    metric: 'string'
    threshold: {
      value: int
    }
  }
  productionData: [
    {
      columns: {
        {customized property}: 'string'
      }
      dataContext: 'string'
      jobInputType: 'string'
      uri: 'string'
      inputDataType: 'string'
      // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
    }
  ]
  referenceData: {
    columns: {
      {customized property}: 'string'
    }
    dataContext: 'string'
    jobInputType: 'string'
    uri: 'string'
    inputDataType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
  }
  signalType: 'FeatureAttributionDrift'
}

GenerationSafetyQuality의 경우 다음을 사용합니다.

{
  metricThresholds: [
    {
      metric: 'string'
      threshold: {
        value: int
      }
    }
  ]
  productionData: [
    {
      columns: {
        {customized property}: 'string'
      }
      dataContext: 'string'
      jobInputType: 'string'
      uri: 'string'
      inputDataType: 'string'
      // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
    }
  ]
  samplingRate: int
  signalType: 'GenerationSafetyQuality'
  workspaceConnectionId: 'string'
}

GenerationTokenStatistics의 경우 다음을 사용합니다.

{
  metricThresholds: [
    {
      metric: 'string'
      threshold: {
        value: int
      }
    }
  ]
  productionData: {
    columns: {
      {customized property}: 'string'
    }
    dataContext: 'string'
    jobInputType: 'string'
    uri: 'string'
    inputDataType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
  }
  samplingRate: int
  signalType: 'GenerationTokenStatistics'
}

ModelPerformance의 경우 다음을 사용합니다.

{
  dataSegment: {
    feature: 'string'
    values: [
      'string'
    ]
  }
  metricThreshold: {
    threshold: {
      value: int
    }
    modelType: 'string'
    // For remaining properties, see ModelPerformanceMetricThresholdBase objects
  }
  productionData: [
    {
      columns: {
        {customized property}: 'string'
      }
      dataContext: 'string'
      jobInputType: 'string'
      uri: 'string'
      inputDataType: 'string'
      // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
    }
  ]
  referenceData: {
    columns: {
      {customized property}: 'string'
    }
    dataContext: 'string'
    jobInputType: 'string'
    uri: 'string'
    inputDataType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
  }
  signalType: 'ModelPerformance'
}

PredictionDrift의 경우 다음을 사용합니다.

{
  metricThresholds: [
    {
      threshold: {
        value: int
      }
      dataType: 'string'
      // For remaining properties, see PredictionDriftMetricThresholdBase objects
    }
  ]
  modelType: 'string'
  productionData: {
    columns: {
      {customized property}: 'string'
    }
    dataContext: 'string'
    jobInputType: 'string'
    uri: 'string'
    inputDataType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
  }
  referenceData: {
    columns: {
      {customized property}: 'string'
    }
    dataContext: 'string'
    jobInputType: 'string'
    uri: 'string'
    inputDataType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitoringInputDataBase objects
  }
  signalType: 'PredictionDrift'
}

웹후크 개체

webhookType 속성을 설정하여 개체의 형식을 지정합니다.

AzureDevOps의 경우 다음을 사용합니다.

{
  webhookType: 'AzureDevOps'
}

EarlyTerminationPolicy 개체

policyType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

산적의 경우 다음을 사용합니다.

{
  policyType: 'Bandit'
  slackAmount: int
  slackFactor: int
}

MedianStopping의 경우 다음을 사용합니다.

{
  policyType: 'MedianStopping'
}

TruncationSelection의 경우 다음을 사용합니다.

{
  policyType: 'TruncationSelection'
  truncationPercentage: int
}

DataDriftMetricThresholdBase 개체

개체의 형식을 지정하도록 dataType 속성을 설정합니다.

범주의 경우 다음을 사용합니다.

{
  dataType: 'Categorical'
  metric: 'string'
}

숫자의 경우 다음을 사용합니다.

{
  dataType: 'Numerical'
  metric: 'string'
}

NCrossValidations 개체

모드 속성을 설정하여 개체의 형식을 지정합니다.

자동의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mode: 'Auto'
}

사용자 지정의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mode: 'Custom'
  value: int
}

AutoMLVertical 개체

taskType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

분류의 경우 다음을 사용합니다.

{
  cvSplitColumnNames: [
    'string'
  ]
  featurizationSettings: {
    blockedTransformers: [
      'string'
    ]
    columnNameAndTypes: {
      {customized property}: 'string'
    }
    datasetLanguage: 'string'
    enableDnnFeaturization: bool
    mode: 'string'
    transformerParams: {
      {customized property}: [
        {
          fields: [
            'string'
          ]
          parameters: any(...)
        }
      ]
    }
  }
  fixedParameters: {
    booster: 'string'
    boostingType: 'string'
    growPolicy: 'string'
    learningRate: int
    maxBin: int
    maxDepth: int
    maxLeaves: int
    minDataInLeaf: int
    minSplitGain: int
    modelName: 'string'
    nEstimators: int
    numLeaves: int
    preprocessorName: 'string'
    regAlpha: int
    regLambda: int
    subsample: int
    subsampleFreq: int
    treeMethod: 'string'
    withMean: bool
    withStd: bool
  }
  limitSettings: {
    enableEarlyTermination: bool
    exitScore: int
    maxConcurrentTrials: int
    maxCoresPerTrial: int
    maxNodes: int
    maxTrials: int
    sweepConcurrentTrials: int
    sweepTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  nCrossValidations: {
    mode: 'string'
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  }
  positiveLabel: 'string'
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      booster: 'string'
      boostingType: 'string'
      growPolicy: 'string'
      learningRate: 'string'
      maxBin: 'string'
      maxDepth: 'string'
      maxLeaves: 'string'
      minDataInLeaf: 'string'
      minSplitGain: 'string'
      modelName: 'string'
      nEstimators: 'string'
      numLeaves: 'string'
      preprocessorName: 'string'
      regAlpha: 'string'
      regLambda: 'string'
      subsample: 'string'
      subsampleFreq: 'string'
      treeMethod: 'string'
      withMean: 'string'
      withStd: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  taskType: 'Classification'
  testData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  testDataSize: int
  trainingSettings: {
    allowedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    blockedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    enableDnnTraining: bool
    enableModelExplainability: bool
    enableOnnxCompatibleModels: bool
    enableStackEnsemble: bool
    enableVoteEnsemble: bool
    ensembleModelDownloadTimeout: 'string'
    stackEnsembleSettings: {
      stackMetaLearnerKWargs: any(...)
      stackMetaLearnerTrainPercentage: int
      stackMetaLearnerType: 'string'
    }
    trainingMode: 'string'
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int
  weightColumnName: 'string'
}

예측의 경우 다음을 사용합니다.

{
  cvSplitColumnNames: [
    'string'
  ]
  featurizationSettings: {
    blockedTransformers: [
      'string'
    ]
    columnNameAndTypes: {
      {customized property}: 'string'
    }
    datasetLanguage: 'string'
    enableDnnFeaturization: bool
    mode: 'string'
    transformerParams: {
      {customized property}: [
        {
          fields: [
            'string'
          ]
          parameters: any(...)
        }
      ]
    }
  }
  fixedParameters: {
    booster: 'string'
    boostingType: 'string'
    growPolicy: 'string'
    learningRate: int
    maxBin: int
    maxDepth: int
    maxLeaves: int
    minDataInLeaf: int
    minSplitGain: int
    modelName: 'string'
    nEstimators: int
    numLeaves: int
    preprocessorName: 'string'
    regAlpha: int
    regLambda: int
    subsample: int
    subsampleFreq: int
    treeMethod: 'string'
    withMean: bool
    withStd: bool
  }
  forecastingSettings: {
    countryOrRegionForHolidays: 'string'
    cvStepSize: int
    featureLags: 'string'
    featuresUnknownAtForecastTime: [
      'string'
    ]
    forecastHorizon: {
      mode: 'string'
      // For remaining properties, see ForecastHorizon objects
    }
    frequency: 'string'
    seasonality: {
      mode: 'string'
      // For remaining properties, see Seasonality objects
    }
    shortSeriesHandlingConfig: 'string'
    targetAggregateFunction: 'string'
    targetLags: {
      mode: 'string'
      // For remaining properties, see TargetLags objects
    }
    targetRollingWindowSize: {
      mode: 'string'
      // For remaining properties, see TargetRollingWindowSize objects
    }
    timeColumnName: 'string'
    timeSeriesIdColumnNames: [
      'string'
    ]
    useStl: 'string'
  }
  limitSettings: {
    enableEarlyTermination: bool
    exitScore: int
    maxConcurrentTrials: int
    maxCoresPerTrial: int
    maxNodes: int
    maxTrials: int
    sweepConcurrentTrials: int
    sweepTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  nCrossValidations: {
    mode: 'string'
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      booster: 'string'
      boostingType: 'string'
      growPolicy: 'string'
      learningRate: 'string'
      maxBin: 'string'
      maxDepth: 'string'
      maxLeaves: 'string'
      minDataInLeaf: 'string'
      minSplitGain: 'string'
      modelName: 'string'
      nEstimators: 'string'
      numLeaves: 'string'
      preprocessorName: 'string'
      regAlpha: 'string'
      regLambda: 'string'
      subsample: 'string'
      subsampleFreq: 'string'
      treeMethod: 'string'
      withMean: 'string'
      withStd: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  taskType: 'Forecasting'
  testData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  testDataSize: int
  trainingSettings: {
    allowedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    blockedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    enableDnnTraining: bool
    enableModelExplainability: bool
    enableOnnxCompatibleModels: bool
    enableStackEnsemble: bool
    enableVoteEnsemble: bool
    ensembleModelDownloadTimeout: 'string'
    stackEnsembleSettings: {
      stackMetaLearnerKWargs: any(...)
      stackMetaLearnerTrainPercentage: int
      stackMetaLearnerType: 'string'
    }
    trainingMode: 'string'
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int
  weightColumnName: 'string'
}

ImageClassification의 경우 다음을 사용합니다.

{
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
  }
  modelSettings: {
    advancedSettings: 'string'
    amsGradient: bool
    augmentations: 'string'
    beta1: int
    beta2: int
    checkpointFrequency: int
    checkpointModel: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      mode: 'string'
      uri: 'string'
    }
    checkpointRunId: 'string'
    distributed: bool
    earlyStopping: bool
    earlyStoppingDelay: int
    earlyStoppingPatience: int
    enableOnnxNormalization: bool
    evaluationFrequency: int
    gradientAccumulationStep: int
    layersToFreeze: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    modelName: 'string'
    momentum: int
    nesterov: bool
    numberOfEpochs: int
    numberOfWorkers: int
    optimizer: 'string'
    randomSeed: int
    stepLRGamma: int
    stepLRStepSize: int
    trainingBatchSize: int
    trainingCropSize: int
    validationBatchSize: int
    validationCropSize: int
    validationResizeSize: int
    warmupCosineLRCycles: int
    warmupCosineLRWarmupEpochs: int
    weightDecay: int
    weightedLoss: int
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      amsGradient: 'string'
      augmentations: 'string'
      beta1: 'string'
      beta2: 'string'
      distributed: 'string'
      earlyStopping: 'string'
      earlyStoppingDelay: 'string'
      earlyStoppingPatience: 'string'
      enableOnnxNormalization: 'string'
      evaluationFrequency: 'string'
      gradientAccumulationStep: 'string'
      layersToFreeze: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      modelName: 'string'
      momentum: 'string'
      nesterov: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      numberOfWorkers: 'string'
      optimizer: 'string'
      randomSeed: 'string'
      stepLRGamma: 'string'
      stepLRStepSize: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      trainingCropSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      validationCropSize: 'string'
      validationResizeSize: 'string'
      warmupCosineLRCycles: 'string'
      warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
      weightDecay: 'string'
      weightedLoss: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  taskType: 'ImageClassification'
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int
}

ImageClassificationMultilabel의 경우 다음을 사용합니다.

{
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
  }
  modelSettings: {
    advancedSettings: 'string'
    amsGradient: bool
    augmentations: 'string'
    beta1: int
    beta2: int
    checkpointFrequency: int
    checkpointModel: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      mode: 'string'
      uri: 'string'
    }
    checkpointRunId: 'string'
    distributed: bool
    earlyStopping: bool
    earlyStoppingDelay: int
    earlyStoppingPatience: int
    enableOnnxNormalization: bool
    evaluationFrequency: int
    gradientAccumulationStep: int
    layersToFreeze: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    modelName: 'string'
    momentum: int
    nesterov: bool
    numberOfEpochs: int
    numberOfWorkers: int
    optimizer: 'string'
    randomSeed: int
    stepLRGamma: int
    stepLRStepSize: int
    trainingBatchSize: int
    trainingCropSize: int
    validationBatchSize: int
    validationCropSize: int
    validationResizeSize: int
    warmupCosineLRCycles: int
    warmupCosineLRWarmupEpochs: int
    weightDecay: int
    weightedLoss: int
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      amsGradient: 'string'
      augmentations: 'string'
      beta1: 'string'
      beta2: 'string'
      distributed: 'string'
      earlyStopping: 'string'
      earlyStoppingDelay: 'string'
      earlyStoppingPatience: 'string'
      enableOnnxNormalization: 'string'
      evaluationFrequency: 'string'
      gradientAccumulationStep: 'string'
      layersToFreeze: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      modelName: 'string'
      momentum: 'string'
      nesterov: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      numberOfWorkers: 'string'
      optimizer: 'string'
      randomSeed: 'string'
      stepLRGamma: 'string'
      stepLRStepSize: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      trainingCropSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      validationCropSize: 'string'
      validationResizeSize: 'string'
      warmupCosineLRCycles: 'string'
      warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
      weightDecay: 'string'
      weightedLoss: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  taskType: 'ImageClassificationMultilabel'
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int
}

ImageInstanceSegmentation의 경우 다음을 사용합니다.

{
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
  }
  modelSettings: {
    advancedSettings: 'string'
    amsGradient: bool
    augmentations: 'string'
    beta1: int
    beta2: int
    boxDetectionsPerImage: int
    boxScoreThreshold: int
    checkpointFrequency: int
    checkpointModel: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      mode: 'string'
      uri: 'string'
    }
    checkpointRunId: 'string'
    distributed: bool
    earlyStopping: bool
    earlyStoppingDelay: int
    earlyStoppingPatience: int
    enableOnnxNormalization: bool
    evaluationFrequency: int
    gradientAccumulationStep: int
    imageSize: int
    layersToFreeze: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    logTrainingMetrics: 'string'
    logValidationLoss: 'string'
    maxSize: int
    minSize: int
    modelName: 'string'
    modelSize: 'string'
    momentum: int
    multiScale: bool
    nesterov: bool
    nmsIouThreshold: int
    numberOfEpochs: int
    numberOfWorkers: int
    optimizer: 'string'
    randomSeed: int
    stepLRGamma: int
    stepLRStepSize: int
    tileGridSize: 'string'
    tileOverlapRatio: int
    tilePredictionsNmsThreshold: int
    trainingBatchSize: int
    validationBatchSize: int
    validationIouThreshold: int
    validationMetricType: 'string'
    warmupCosineLRCycles: int
    warmupCosineLRWarmupEpochs: int
    weightDecay: int
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      amsGradient: 'string'
      augmentations: 'string'
      beta1: 'string'
      beta2: 'string'
      boxDetectionsPerImage: 'string'
      boxScoreThreshold: 'string'
      distributed: 'string'
      earlyStopping: 'string'
      earlyStoppingDelay: 'string'
      earlyStoppingPatience: 'string'
      enableOnnxNormalization: 'string'
      evaluationFrequency: 'string'
      gradientAccumulationStep: 'string'
      imageSize: 'string'
      layersToFreeze: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      maxSize: 'string'
      minSize: 'string'
      modelName: 'string'
      modelSize: 'string'
      momentum: 'string'
      multiScale: 'string'
      nesterov: 'string'
      nmsIouThreshold: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      numberOfWorkers: 'string'
      optimizer: 'string'
      randomSeed: 'string'
      stepLRGamma: 'string'
      stepLRStepSize: 'string'
      tileGridSize: 'string'
      tileOverlapRatio: 'string'
      tilePredictionsNmsThreshold: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      validationIouThreshold: 'string'
      validationMetricType: 'string'
      warmupCosineLRCycles: 'string'
      warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
      weightDecay: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  taskType: 'ImageInstanceSegmentation'
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int
}

ImageObjectDetection의 경우 다음을 사용합니다.

{
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
  }
  modelSettings: {
    advancedSettings: 'string'
    amsGradient: bool
    augmentations: 'string'
    beta1: int
    beta2: int
    boxDetectionsPerImage: int
    boxScoreThreshold: int
    checkpointFrequency: int
    checkpointModel: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      mode: 'string'
      uri: 'string'
    }
    checkpointRunId: 'string'
    distributed: bool
    earlyStopping: bool
    earlyStoppingDelay: int
    earlyStoppingPatience: int
    enableOnnxNormalization: bool
    evaluationFrequency: int
    gradientAccumulationStep: int
    imageSize: int
    layersToFreeze: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    logTrainingMetrics: 'string'
    logValidationLoss: 'string'
    maxSize: int
    minSize: int
    modelName: 'string'
    modelSize: 'string'
    momentum: int
    multiScale: bool
    nesterov: bool
    nmsIouThreshold: int
    numberOfEpochs: int
    numberOfWorkers: int
    optimizer: 'string'
    randomSeed: int
    stepLRGamma: int
    stepLRStepSize: int
    tileGridSize: 'string'
    tileOverlapRatio: int
    tilePredictionsNmsThreshold: int
    trainingBatchSize: int
    validationBatchSize: int
    validationIouThreshold: int
    validationMetricType: 'string'
    warmupCosineLRCycles: int
    warmupCosineLRWarmupEpochs: int
    weightDecay: int
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      amsGradient: 'string'
      augmentations: 'string'
      beta1: 'string'
      beta2: 'string'
      boxDetectionsPerImage: 'string'
      boxScoreThreshold: 'string'
      distributed: 'string'
      earlyStopping: 'string'
      earlyStoppingDelay: 'string'
      earlyStoppingPatience: 'string'
      enableOnnxNormalization: 'string'
      evaluationFrequency: 'string'
      gradientAccumulationStep: 'string'
      imageSize: 'string'
      layersToFreeze: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      maxSize: 'string'
      minSize: 'string'
      modelName: 'string'
      modelSize: 'string'
      momentum: 'string'
      multiScale: 'string'
      nesterov: 'string'
      nmsIouThreshold: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      numberOfWorkers: 'string'
      optimizer: 'string'
      randomSeed: 'string'
      stepLRGamma: 'string'
      stepLRStepSize: 'string'
      tileGridSize: 'string'
      tileOverlapRatio: 'string'
      tilePredictionsNmsThreshold: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      validationIouThreshold: 'string'
      validationMetricType: 'string'
      warmupCosineLRCycles: 'string'
      warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
      weightDecay: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  taskType: 'ImageObjectDetection'
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int
}

회귀의 경우 다음을 사용합니다.

{
  cvSplitColumnNames: [
    'string'
  ]
  featurizationSettings: {
    blockedTransformers: [
      'string'
    ]
    columnNameAndTypes: {
      {customized property}: 'string'
    }
    datasetLanguage: 'string'
    enableDnnFeaturization: bool
    mode: 'string'
    transformerParams: {
      {customized property}: [
        {
          fields: [
            'string'
          ]
          parameters: any(...)
        }
      ]
    }
  }
  fixedParameters: {
    booster: 'string'
    boostingType: 'string'
    growPolicy: 'string'
    learningRate: int
    maxBin: int
    maxDepth: int
    maxLeaves: int
    minDataInLeaf: int
    minSplitGain: int
    modelName: 'string'
    nEstimators: int
    numLeaves: int
    preprocessorName: 'string'
    regAlpha: int
    regLambda: int
    subsample: int
    subsampleFreq: int
    treeMethod: 'string'
    withMean: bool
    withStd: bool
  }
  limitSettings: {
    enableEarlyTermination: bool
    exitScore: int
    maxConcurrentTrials: int
    maxCoresPerTrial: int
    maxNodes: int
    maxTrials: int
    sweepConcurrentTrials: int
    sweepTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  nCrossValidations: {
    mode: 'string'
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      booster: 'string'
      boostingType: 'string'
      growPolicy: 'string'
      learningRate: 'string'
      maxBin: 'string'
      maxDepth: 'string'
      maxLeaves: 'string'
      minDataInLeaf: 'string'
      minSplitGain: 'string'
      modelName: 'string'
      nEstimators: 'string'
      numLeaves: 'string'
      preprocessorName: 'string'
      regAlpha: 'string'
      regLambda: 'string'
      subsample: 'string'
      subsampleFreq: 'string'
      treeMethod: 'string'
      withMean: 'string'
      withStd: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  taskType: 'Regression'
  testData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  testDataSize: int
  trainingSettings: {
    allowedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    blockedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    enableDnnTraining: bool
    enableModelExplainability: bool
    enableOnnxCompatibleModels: bool
    enableStackEnsemble: bool
    enableVoteEnsemble: bool
    ensembleModelDownloadTimeout: 'string'
    stackEnsembleSettings: {
      stackMetaLearnerKWargs: any(...)
      stackMetaLearnerTrainPercentage: int
      stackMetaLearnerType: 'string'
    }
    trainingMode: 'string'
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int
  weightColumnName: 'string'
}

TextClassification의 경우 다음을 사용합니다.

{
  featurizationSettings: {
    datasetLanguage: 'string'
  }
  fixedParameters: {
    gradientAccumulationSteps: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    modelName: 'string'
    numberOfEpochs: int
    trainingBatchSize: int
    validationBatchSize: int
    warmupRatio: int
    weightDecay: int
  }
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxNodes: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      gradientAccumulationSteps: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      modelName: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      warmupRatio: 'string'
      weightDecay: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  taskType: 'TextClassification'
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
}

TextClassificationMultilabel의 경우 다음을 사용합니다.

{
  featurizationSettings: {
    datasetLanguage: 'string'
  }
  fixedParameters: {
    gradientAccumulationSteps: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    modelName: 'string'
    numberOfEpochs: int
    trainingBatchSize: int
    validationBatchSize: int
    warmupRatio: int
    weightDecay: int
  }
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxNodes: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  searchSpace: [
    {
      gradientAccumulationSteps: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      modelName: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      warmupRatio: 'string'
      weightDecay: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  taskType: 'TextClassificationMultilabel'
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
}

TextNER의 경우 다음을 사용합니다.

{
  featurizationSettings: {
    datasetLanguage: 'string'
  }
  fixedParameters: {
    gradientAccumulationSteps: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    modelName: 'string'
    numberOfEpochs: int
    trainingBatchSize: int
    validationBatchSize: int
    warmupRatio: int
    weightDecay: int
  }
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxNodes: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  searchSpace: [
    {
      gradientAccumulationSteps: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      modelName: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      warmupRatio: 'string'
      weightDecay: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  taskType: 'TextNER'
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
}

MonitoringInputDataBase 개체

inputDataType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

수정된 경우 다음을 사용합니다.

{
  inputDataType: 'Fixed'
}

정적경우 다음을 사용합니다.

{
  inputDataType: 'Static'
  preprocessingComponentId: 'string'
  windowEnd: 'string'
  windowStart: 'string'
}

Trailing의 경우 다음을 사용합니다.

{
  inputDataType: 'Trailing'
  preprocessingComponentId: 'string'
  windowOffset: 'string'
  windowSize: 'string'
}

MonitorComputeIdentityBase 개체

computeIdentityType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

AmlToken의 경우 다음을 사용합니다.

{
  computeIdentityType: 'AmlToken'
}

ManagedIdentity의 경우 다음을 사용합니다.

{
  computeIdentityType: 'ManagedIdentity'
  identity: {
    type: 'string'
    userAssignedIdentities: {
      {customized property}: {}
    }
  }
}

JobBaseProperties 개체

jobType 속성을 설정하여 개체의 형식을 지정합니다.

AutoML의 경우 다음을 사용합니다.

{
  environmentId: 'string'
  environmentVariables: {
    {customized property}: 'string'
  }
  jobType: 'AutoML'
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  queueSettings: {
    jobTier: 'string'
    priority: int
  }
  resources: {
    dockerArgs: 'string'
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    locations: [
      'string'
    ]
    maxInstanceCount: int
    properties: {
      {customized property}: any(...)
    }
    shmSize: 'string'
  }
  taskDetails: {
    logVerbosity: 'string'
    targetColumnName: 'string'
    trainingData: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      mode: 'string'
      uri: 'string'
    }
    taskType: 'string'
    // For remaining properties, see AutoMLVertical objects
  }
}

명령의 경우 다음을 사용합니다.

{
  autologgerSettings: {
    mlflowAutologger: 'string'
  }
  codeId: 'string'
  command: 'string'
  distribution: {
    distributionType: 'string'
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId: 'string'
  environmentVariables: {
    {customized property}: 'string'
  }
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobType: 'Command'
  limits: {
    jobLimitsType: 'string'
    timeout: 'string'
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  queueSettings: {
    jobTier: 'string'
    priority: int
  }
  resources: {
    dockerArgs: 'string'
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    locations: [
      'string'
    ]
    maxInstanceCount: int
    properties: {
      {customized property}: any(...)
    }
    shmSize: 'string'
  }
}

레이블 지정의 경우 다음을 사용합니다.

{
  dataConfiguration: {
    dataId: 'string'
    incrementalDataRefresh: 'string'
  }
  jobInstructions: {
    uri: 'string'
  }
  jobType: 'Labeling'
  labelCategories: {
    {customized property}: {
      classes: {
        {customized property}: {
          displayName: 'string'
          subclasses: {
            {customized property}: ...
          }
        }
      }
      displayName: 'string'
      multiSelect: 'string'
    }
  }
  labelingJobMediaProperties: {
    mediaType: 'string'
    // For remaining properties, see LabelingJobMediaProperties objects
  }
  mlAssistConfiguration: {
    mlAssist: 'string'
    // For remaining properties, see MLAssistConfiguration objects
  }
}

파이프라인의 경우 다음을 사용합니다.

{
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobs: {
    {customized property}: any(...)
  }
  jobType: 'Pipeline'
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  settings: any(...)
  sourceJobId: 'string'
}

Spark의 경우 다음을 사용합니다.

{
  archives: [
    'string'
  ]
  args: 'string'
  codeId: 'string'
  conf: {
    {customized property}: 'string'
  }
  entry: {
    sparkJobEntryType: 'string'
    // For remaining properties, see SparkJobEntry objects
  }
  environmentId: 'string'
  files: [
    'string'
  ]
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jars: [
    'string'
  ]
  jobType: 'Spark'
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  pyFiles: [
    'string'
  ]
  queueSettings: {
    jobTier: 'string'
    priority: int
  }
  resources: {
    instanceType: 'string'
    runtimeVersion: 'string'
  }
}

스윕의 경우 다음을 사용합니다.

{
  earlyTermination: {
    delayEvaluation: int
    evaluationInterval: int
    policyType: 'string'
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobType: 'Sweep'
  limits: {
    jobLimitsType: 'string'
    maxConcurrentTrials: int
    maxTotalTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  objective: {
    goal: 'string'
    primaryMetric: 'string'
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  queueSettings: {
    jobTier: 'string'
    priority: int
  }
  samplingAlgorithm: {
    samplingAlgorithmType: 'string'
    // For remaining properties, see SamplingAlgorithm objects
  }
  searchSpace: any(...)
  trial: {
    codeId: 'string'
    command: 'string'
    distribution: {
      distributionType: 'string'
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId: 'string'
    environmentVariables: {
      {customized property}: 'string'
    }
    resources: {
      dockerArgs: 'string'
      instanceCount: int
      instanceType: 'string'
      locations: [
        'string'
      ]
      maxInstanceCount: int
      properties: {
        {customized property}: any(...)
      }
      shmSize: 'string'
    }
  }
}

DataImportSource 개체

sourceType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

데이터베이스의 경우 다음을 사용합니다.

{
  query: 'string'
  sourceType: 'database'
  storedProcedure: 'string'
  storedProcedureParams: [
    {
      {customized property}: 'string'
    }
  ]
  tableName: 'string'
}

file_system 경우 다음을 사용합니다.

{
  path: 'string'
  sourceType: 'file_system'
}

MonitoringAlertNotificationSettingsBase 개체

alertNotificationType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

AzureMonitor의 경우 다음을 사용합니다.

{
  alertNotificationType: 'AzureMonitor'
}

이메일의 경우 다음을 사용합니다.

{
  alertNotificationType: 'Email'
  emailNotificationSetting: {
    emailOn: [
      'string'
    ]
    emails: [
      'string'
    ]
    webhooks: {
      {customized property}: {
        eventType: 'string'
        webhookType: 'string'
        // For remaining properties, see Webhook objects
      }
    }
  }
}

DistributionConfiguration 개체

distributionType 속성을 설정하여 개체의 형식을 지정합니다.

Mpi의 경우 다음을 사용합니다.

{
  distributionType: 'Mpi'
  processCountPerInstance: int
}

PyTorch의 경우 다음을 사용합니다.

{
  distributionType: 'PyTorch'
  processCountPerInstance: int
}

Ray의 경우 다음을 사용합니다.

{
  address: 'string'
  dashboardPort: int
  distributionType: 'Ray'
  headNodeAdditionalArgs: 'string'
  includeDashboard: bool
  port: int
  workerNodeAdditionalArgs: 'string'
}

TensorFlow의 경우 다음을 사용합니다.

{
  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int
}

TargetLags 개체

모드 속성을 설정하여 개체의 형식을 지정합니다.

자동의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mode: 'Auto'
}

사용자 지정의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mode: 'Custom'
  values: [
    int
  ]
}

JobInput 개체

jobInputType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

custom_model 경우 다음을 사용합니다.

{
  jobInputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

리터럴의 경우 다음을 사용합니다.

{
  jobInputType: 'literal'
  value: 'string'
}

mlflow_model 경우 다음을 사용합니다.

{
  jobInputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

mltable의 경우 다음을 사용합니다.

{
  jobInputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

triton_model 경우 다음을 사용합니다.

{
  jobInputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

uri_file 경우 다음을 사용합니다.

{
  jobInputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

uri_folder 경우 다음을 사용합니다.

{
  jobInputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

IdentityConfiguration 개체

identityType 속성을 설정하여 개체의 형식을 지정합니다.

AMLToken의 경우 다음을 사용합니다.

{
  identityType: 'AMLToken'
}

관리되는경우 다음을 사용합니다.

{
  clientId: 'string'
  identityType: 'Managed'
  objectId: 'string'
  resourceId: 'string'
}

UserIdentity의 경우 다음을 사용합니다.

{
  identityType: 'UserIdentity'
}

LabelingJobMediaProperties 개체

mediaType 속성을 설정하여 개체의 형식을 지정합니다.

이미지의 경우 다음을 사용합니다.

{
  annotationType: 'string'
  mediaType: 'Image'
}

텍스트의 경우 다음을 사용합니다.

{
  annotationType: 'string'
  mediaType: 'Text'
}

MonitorComputeConfigurationBase 개체

computeType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

ServerlessSpark의 경우 다음을 사용합니다.

{
  computeIdentity: {
    computeIdentityType: 'string'
    // For remaining properties, see MonitorComputeIdentityBase objects
  }
  computeType: 'ServerlessSpark'
  instanceType: 'string'
  runtimeVersion: 'string'
}

TargetRollingWindowSize 개체

모드 속성을 설정하여 개체의 형식을 지정합니다.

자동의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mode: 'Auto'
}

사용자 지정의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mode: 'Custom'
  value: int
}

SparkJobEntry 개체

sparkJobEntryType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

SparkJobPythonEntry의 경우 다음을 사용합니다.

{
  file: 'string'
  sparkJobEntryType: 'SparkJobPythonEntry'
}

SparkJobScalaEntry의 경우 다음을 사용합니다.

{
  className: 'string'
  sparkJobEntryType: 'SparkJobScalaEntry'
}

ModelPerformanceMetricThresholdBase 개체

modelType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

분류의 경우 다음을 사용합니다.

{
  metric: 'string'
  modelType: 'Classification'
}

회귀의 경우 다음을 사용합니다.

{
  metric: 'string'
  modelType: 'Regression'
}

PredictionDriftMetricThresholdBase 개체

개체의 형식을 지정하도록 dataType 속성을 설정합니다.

범주의 경우 다음을 사용합니다.

{
  dataType: 'Categorical'
  metric: 'string'
}

숫자의 경우 다음을 사용합니다.

{
  dataType: 'Numerical'
  metric: 'string'
}

JobOutput 개체

jobOutputType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

custom_model 경우 다음을 사용합니다.

{
  assetName: 'string'
  assetVersion: 'string'
  autoDeleteSetting: {
    condition: 'string'
    value: 'string'
  }
  jobOutputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

mlflow_model 경우 다음을 사용합니다.

{
  assetName: 'string'
  assetVersion: 'string'
  autoDeleteSetting: {
    condition: 'string'
    value: 'string'
  }
  jobOutputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

mltable의 경우 다음을 사용합니다.

{
  assetName: 'string'
  assetVersion: 'string'
  autoDeleteSetting: {
    condition: 'string'
    value: 'string'
  }
  jobOutputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

triton_model 경우 다음을 사용합니다.

{
  assetName: 'string'
  assetVersion: 'string'
  autoDeleteSetting: {
    condition: 'string'
    value: 'string'
  }
  jobOutputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

uri_file 경우 다음을 사용합니다.

{
  assetName: 'string'
  assetVersion: 'string'
  autoDeleteSetting: {
    condition: 'string'
    value: 'string'
  }
  jobOutputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

uri_folder 경우 다음을 사용합니다.

{
  assetName: 'string'
  assetVersion: 'string'
  autoDeleteSetting: {
    condition: 'string'
    value: 'string'
  }
  jobOutputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

MonitoringFeatureFilterBase 개체

filterType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

AllFeatures의 경우 다음을 사용합니다.

{
  filterType: 'AllFeatures'
}

FeatureSubset의 경우 다음을 사용합니다.

{
  features: [
    'string'
  ]
  filterType: 'FeatureSubset'
}

TopNByAttribution의 경우 다음을 사용합니다.

{
  filterType: 'TopNByAttribution'
  top: int
}

노드 개체

nodesValueType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

모두의 경우 다음을 사용합니다.

{
  nodesValueType: 'All'
}

ScheduleActionBase 개체

actionType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

CreateJob의 경우 다음을 사용합니다.

{
  actionType: 'CreateJob'
  jobDefinition: {
    componentId: 'string'
    computeId: 'string'
    description: 'string'
    displayName: 'string'
    experimentName: 'string'
    identity: {
      identityType: 'string'
      // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
    }
    isArchived: bool
    notificationSetting: {
      emailOn: [
        'string'
      ]
      emails: [
        'string'
      ]
      webhooks: {
        {customized property}: {
          eventType: 'string'
          webhookType: 'string'
          // For remaining properties, see Webhook objects
        }
      }
    }
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    secretsConfiguration: {
      {customized property}: {
        uri: 'string'
        workspaceSecretName: 'string'
      }
    }
    services: {
      {customized property}: {
        endpoint: 'string'
        jobServiceType: 'string'
        nodes: {
          nodesValueType: 'string'
          // For remaining properties, see Nodes objects
        }
        port: int
        properties: {
          {customized property}: 'string'
        }
      }
    }
    tags: {
      {customized property}: 'string'
    }
    jobType: 'string'
    // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
  }
}

CreateMonitor의 경우 다음을 사용합니다.

{
  actionType: 'CreateMonitor'
  monitorDefinition: {
    alertNotificationSetting: {
      alertNotificationType: 'string'
      // For remaining properties, see MonitoringAlertNotificationSettingsBase objects
    }
    computeConfiguration: {
      computeType: 'string'
      // For remaining properties, see MonitorComputeConfigurationBase objects
    }
    monitoringTarget: {
      deploymentId: 'string'
      modelId: 'string'
      taskType: 'string'
    }
    signals: {
      {customized property}: {
        mode: 'string'
        properties: {
          {customized property}: 'string'
        }
        signalType: 'string'
        // For remaining properties, see MonitoringSignalBase objects
      }
    }
  }
}

ImportData의 경우 다음을 사용합니다.

{
  actionType: 'ImportData'
  dataImportDefinition: {
    assetName: 'string'
    autoDeleteSetting: {
      condition: 'string'
      value: 'string'
    }
    dataType: 'string'
    dataUri: 'string'
    description: 'string'
    intellectualProperty: {
      protectionLevel: 'string'
      publisher: 'string'
    }
    isAnonymous: bool
    isArchived: bool
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    source: {
      connection: 'string'
      sourceType: 'string'
      // For remaining properties, see DataImportSource objects
    }
    stage: 'string'
    tags: {
      {customized property}: 'string'
    }
  }
}

InvokeBatchEndpoint의 경우 다음을 사용합니다.

{
  actionType: 'InvokeBatchEndpoint'
  endpointInvocationDefinition: any(...)
}

ForecastHorizon 개체

모드 속성을 설정하여 개체의 형식을 지정합니다.

자동의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mode: 'Auto'
}

사용자 지정의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mode: 'Custom'
  value: int
}

계절성 개체

모드 속성을 설정하여 개체의 형식을 지정합니다.

자동의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mode: 'Auto'
}

사용자 지정의 경우 다음을 사용합니다.

{
  mode: 'Custom'
  value: int
}

DataQualityMetricThresholdBase 개체

개체의 형식을 지정하도록 dataType 속성을 설정합니다.

범주의 경우 다음을 사용합니다.

{
  dataType: 'Categorical'
  metric: 'string'
}

숫자의 경우 다음을 사용합니다.

{
  dataType: 'Numerical'
  metric: 'string'
}

속성 값