entities 패키지

Azure Machine Learning SDKv2에 대한 엔터티 및 SDK 개체를 포함합니다.

주요 영역에는 컴퓨팅 대상 관리, 작업 영역 및 작업 만들기/관리, 모델 제출/액세스, 실행 및 실행 출력/로깅 등이 있습니다.

클래스

AccessKeyConfiguration	키 자격 증명에 액세스합니다.
AccountKeyConfiguration	Azure Machine Learning SDKv2에 대한 엔터티 및 SDK 개체를 포함합니다. 주요 영역에는 컴퓨팅 대상 관리, 작업 영역 및 작업 만들기/관리, 모델 제출/액세스, 실행 및 실행 출력/로깅 등이 있습니다.
AlertNotification	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 작업 모니터링을 위한 경고 알림 구성
AmlCompute	AzureML 컴퓨팅 리소스.
AmlComputeNodeInfo	AmlCompute와 관련된 컴퓨팅 노드 정보입니다.
AmlComputeSshSettings	AML 컴퓨팅 대상에 액세스하기 위한 SSH 설정입니다. AmlComputeSshSettings 개체 구성 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 토큰 ID 구성.
ApiKeyConfiguration	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. API 키 자격 증명.
Asset	자산에 대한 기본 클래스입니다. 이 클래스는 직접 인스턴스화하면 안 됩니다. 대신 해당 서브클래스 중 하나를 사용합니다.
AssignedUserConfiguration	다른 사용자를 대신하여 컴퓨팅 리소스를 만드는 설정입니다.
AutoPauseSettings	Synapse Spark 컴퓨팅에 대한 자동 일시 중지 설정입니다.
AutoScaleSettings	Synapse Spark 컴퓨팅에 대한 자동 크기 조정 설정입니다.
AzureBlobDatastore	Azure ML 작업 영역에 연결된 Azure Blob Storage입니다.
AzureDataLakeGen1Datastore	Azure Data Lake 일명 Azure ML 작업 영역에 연결된 Gen 1 데이터 저장소입니다.
AzureDataLakeGen2Datastore	Azure ML 작업 영역에 연결된 Azure Data Lake Gen 2.
AzureFileDatastore	Azure ML 작업 영역에 연결된 Azure 파일 공유입니다.
AzureMLBatchInferencingServer	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. Azure ML 일괄 처리 유추 구성.
AzureMLOnlineInferencingServer	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. Azure ML 온라인 추론 구성.
BaseEnvironment	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 기본 환경 유형입니다. Azure로 보내려면 모든 필수 매개 변수를 채워야 합니다.
BaselineDataRange	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
BatchDeployment	Batch 엔드포인트 배포 엔터티.
BatchEndpoint	Batch 엔드포인트 엔터티.
BatchJob	일괄 처리 배포/엔드포인트 호출을 사용하여 만든 Batch 작업입니다. 이 클래스는 직접 인스턴스화하면 안 됩니다. 대신 일괄 처리 배포/엔드포인트 호출 및 작업 목록의 반환 형식으로 사용됩니다.
BatchRetrySettings	일괄 처리 배포에 대한 설정을 다시 시도합니다.
BuildContext	환경에 대한 Docker 빌드 컨텍스트입니다.
CategoricalDriftMetrics	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
CertificateConfiguration	Azure Machine Learning SDKv2에 대한 엔터티 및 SDK 개체를 포함합니다. 주요 영역에는 컴퓨팅 대상 관리, 작업 영역 및 작업 만들기/관리, 모델 제출/액세스, 실행 및 실행 출력/로깅 등이 있습니다.
Choice	선택 배포 구성.
CodeConfiguration	점수 매기기 작업에 대한 코드 구성입니다.
Command	명령 구성 요소 버전 사용에 사용되는 명령 노드의 기본 클래스입니다. 이 클래스를 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 작성기 함수 command()를 사용하여 만들어야 합니다.
CommandComponent	명령 구성 요소 또는 작업을 정의하는 데 사용되는 명령 구성 요소 버전입니다.
CommandJob	명령 작업.
CommandJobLimits	명령 작업에 대한 제한입니다.
Component	구성 요소를 정의하는 데 사용되는 구성 요소 버전의 기본 클래스입니다. 직접 인스턴스화할 수 없습니다.
Compute	컴퓨팅 리소스에 대한 기본 클래스입니다. 이 클래스는 직접 인스턴스화하면 안 됩니다. 대신 해당 서브클래스 중 하나를 사용합니다.
ComputeConfiguration	컴퓨팅 리소스 구성
ComputeInstance	컴퓨팅 인스턴스 리소스.
ComputeInstanceSshSettings	컴퓨팅 노드에 대한 SSH에 대한 관리자 사용자 계정의 자격 증명입니다. 컴퓨팅 리소스에서 ssh_public_access_enabled true로 설정된 경우에만 구성할 수 있습니다.
ComputeRuntime	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. Spark 컴퓨팅 런타임 구성.
ComputeSchedules	컴퓨팅 일정.
ComputeStartStopSchedule	컴퓨팅 시작 또는 중지 시나리오에 대한 일정입니다.
ContainerRegistryCredential	지정된 작업 영역과 연결된 ACR의 키입니다.
CronTrigger	작업 일정에 대한 Cron 트리거입니다.
CustomApplications	사용자 지정 서비스 애플리케이션 구성을 지정합니다.
CustomInferencingServer	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 사용자 지정 유추 구성.
CustomMonitoringMetricThreshold	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 기능 특성 드리프트 메트릭 임계값
CustomMonitoringSignal	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 사용자 지정 모니터링 신호입니다.
CustomerManagedKey	Azure Machine Learning SDKv2에 대한 엔터티 및 SDK 개체를 포함합니다. 주요 영역에는 컴퓨팅 대상 관리, 작업 영역 및 작업 만들기/관리, 모델 제출/액세스, 실행 및 실행 출력/로깅 등이 있습니다.
Data	학습 및 채점을 위한 데이터입니다.
DataCollector	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 캡처 배포 엔터티.
DataColumn	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 프레임 열 :p aram 이름: 열 이름 :type name: str, 필수 :p aram 형식: 열 데이터 형식 :type type: str, [string, integer, long, float, double, binary, datetime, boolean] 또는 ~azure.ai.ml.entities.DataColumnType, 선택 사항
DataDriftMetricThreshold	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 드리프트 메트릭 임계값
DataDriftSignal	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 드리프트 신호입니다. :p aram metric_thresholds :계산할 메트릭 목록 및 관련 임계값
DataImport	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 가져오기 작업을 만드는 데이터 자산입니다.
DataQualityMetricThreshold	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 품질 메트릭 임계값
DataQualityMetricsCategorical	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
DataQualityMetricsNumerical	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
DataQualitySignal	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 데이터 품질 신호
DataSegment	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 모니터링을 위한 데이터 세그먼트입니다.
Datastore	Azure ML 작업 영역의 데이터 저장소, 추상 클래스.
DefaultScaleSettings	기본 크기 조정 설정입니다.
Deployment	엔드포인트 배포 기본 클래스입니다. 엔드포인트 배포 기본 클래스입니다. 엔드포인트 배포 기본 클래스의 생성자입니다.
DeploymentCollection	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 컬렉션 엔터티
DiagnoseRequestProperties	DiagnoseRequestProperties.
DiagnoseResponseResult	DiagnoseResponseResult.
DiagnoseResponseResultValue	DiagnoseResponseResultValue.
DiagnoseResult	진단 결과입니다.
DiagnoseWorkspaceParameters	작업 영역을 진단하는 매개 변수입니다.
Endpoint	엔드포인트 기본 클래스입니다. 엔드포인트 기본 클래스입니다. 엔드포인트 기본 클래스에 대한 생성자입니다.
EndpointAuthKeys	엔드포인트 인증을 위한 키입니다. 엔드포인트 인증을 위한 키 생성자입니다.
EndpointAuthToken	엔드포인트 인증 토큰. 엔드포인트 인증 토큰에 대한 Constuctor입니다.
EndpointConnection	Azure Machine Learning SDKv2에 대한 엔터티 및 SDK 개체를 포함합니다. 주요 영역에는 컴퓨팅 대상 관리, 작업 영역 및 작업 만들기/관리, 모델 제출/액세스, 실행 및 실행 출력/로깅 등이 있습니다.
EndpointsSettings	사용자 지정 애플리케이션에 대한 엔드포인트 구성을 지정합니다.
Environment	학습을 위한 환경입니다.
FADProductionData	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 기능 특성 프로덕션 데이터 :키워드(keyword) pre_processing_component: 데이터를 전처리하는 데 사용되는 구성 요소 리소스의 ARM(Azure Resource Manager) 리소스 ID입니다.
Feature	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
FeatureAttributionDriftMetricThreshold	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 기능 특성 드리프트 메트릭 임계값
FeatureAttributionDriftSignal	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 기능 특성 드리프트 신호
FeatureSet	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
FeatureSetBackfillMetadata	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
FeatureSetBackfillRequest	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
FeatureSetMaterializationMetadata	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
FeatureSetSpecification	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
FeatureStore	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. FeatureStore.
FeatureStoreEntity	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
FeatureStoreSettings	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
FixedInputData	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
FqdnDestination	FQDN 아웃바운드 규칙을 나타내는 클래스입니다.
GenerationSafetyQualityMonitoringMetricThreshold	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 생성 안전 품질 메트릭 임계값
GenerationSafetyQualitySignal	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 생성 안전 품질 모니터링 신호입니다.
IdentityConfiguration	컴퓨팅, 엔드포인트 및 레지스트리 리소스의 ID 속성을 나타내는 데 사용되는 ID 구성입니다.
ImageMetadata	컴퓨팅 instance 운영 체제 이미지에 대한 메타데이터입니다.
ImageSettings	사용자 지정 애플리케이션에 대한 이미지 구성을 지정합니다.
ImportDataSchedule	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. ImportDataSchedule 개체입니다.
InputPort	Azure Machine Learning SDKv2에 대한 엔터티 및 SDK 개체를 포함합니다. 주요 영역에는 컴퓨팅 대상 관리, 작업 영역 및 작업 만들기/관리, 모델 제출/액세스, 실행 및 실행 출력/로깅 등이 있습니다.
IntellectualProperty	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 지적 재산권 설정 정의.
IsolationMode	작업 영역 관리 네트워크에 대한 IsolationMode입니다.
Job	작업의 기본 클래스입니다. 이 클래스는 직접 인스턴스화하면 안 됩니다. 대신 해당 서브클래스 중 하나를 사용합니다.
JobResourceConfiguration	ResourceConfiguration에서 상속되고 확장된 기능인 작업 리소스 구성 클래스입니다.
JobSchedule	작업 일정을 관리하기 위한 클래스입니다.
JobService	이전 버전과의 호환성을 위한 기본 작업 서비스 구성입니다. 이 클래스는 직접 사용할 수 없으며, 대신 작업 유형과 관련된 서브클래스 중 하나를 사용합니다.
JupyterLabJobService	JupyterLab 작업 서비스 구성.
KubernetesCompute	Kubernetes Compute 리소스.
KubernetesOnlineDeployment	Kubernetes Online 엔드포인트 배포 엔터티. Kubernetes Online 엔드포인트 배포 엔터티. Kubernetes Online 엔드포인트 배포 엔터티에 대한 생성자입니다.
KubernetesOnlineEndpoint	K8s Online 엔드포인트 엔터티. K8s Online 엔드포인트 엔터티. K8s Online 엔드포인트 엔터티에 대한 생성자입니다.
LlmData	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. LLM 요청 응답 데이터
LogNormal	LogNormal 배포 구성.
LogUniform	LogUniform 배포 구성.
ManagedIdentityConfiguration	관리 ID 자격 증명 구성.
ManagedNetwork	Azure Machine Learning SDKv2에 대한 엔터티 및 SDK 개체를 포함합니다. 주요 영역에는 컴퓨팅 대상 관리, 작업 영역 및 작업 만들기/관리, 모델 제출/액세스, 실행 및 실행 출력/로깅 등이 있습니다.
ManagedNetworkProvisionStatus	ManagedNetworkProvisionStatus.
ManagedOnlineDeployment	관리되는 온라인 엔드포인트 배포 엔터티. 관리되는 온라인 엔드포인트 배포 엔터티. Managed Online 엔드포인트 배포 엔터티에 대한 생성자입니다.
ManagedOnlineEndpoint	관리되는 온라인 엔드포인트 엔터티. 관리되는 온라인 엔드포인트 엔터티. Managed Online 엔드포인트 엔터티에 대한 생성자입니다.
MaterializationComputeResource	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 구체화 컴퓨팅 리소스
MaterializationSettings	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 구체화 설정을 정의합니다.
MaterializationStore	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. MaterializationStore. :p aram 형식: 저장소 유형입니다. :type type: str :p aram target: store target. :type target: str
Model	학습 및 채점을 위한 모델입니다.
ModelBatchDeployment	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 작업 정의 엔터티.
ModelBatchDeploymentSettings	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 모델 일괄 처리 배포 설정 엔터티.
ModelConfiguration	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. ModelConfiguration.
ModelPackage	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 모델 패키지.
ModelPackageInput	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 모델 패키지 입력.
MonitorDefinition	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 모니터 정의
MonitorFeatureFilter	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 기능 필터 모니터링
MonitorInputData	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 입력 데이터를 모니터링합니다.
MonitorSchedule	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 일정을 모니터링합니다.
MonitoringTarget	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 모니터링 대상.
NetworkSettings	컴퓨팅 리소스에 대한 네트워크 설정입니다.
NoneCredentialConfiguration	None 자격 증명 구성.
Normal	일반 배포 구성.
NotebookAccessKeys	지정된 작업 영역과 연결된 Notebook 리소스의 키입니다.
Notification	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 알림에 대한 구성입니다.
NumericalDriftMetrics	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
OneLakeArtifact	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. OneLake 작업 영역을 지원하는 OneLake 아티팩트(데이터 원본)
OneLakeDatastore	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. Azure ML 작업 영역에 연결된 OneLake 데이터 저장소입니다.
OnlineDeployment	온라인 엔드포인트 배포 엔터티. 온라인 엔드포인트 배포 엔터티. 온라인 엔드포인트 배포 엔터티에 대한 생성자
OnlineEndpoint	온라인 엔드포인트 엔터티. 온라인 엔드포인트 엔터티. 온라인 엔드포인트 엔터티에 대한 생성자입니다.
OnlineRequestSettings	요청 설정 엔터티.
OnlineScaleSettings	온라인 배포에 대한 크기 조정 설정입니다.
OutboundRule	아웃바운드 규칙의 기본 클래스는 직접 인스턴스화할 수 없습니다.
PackageInputPathId	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 리소스 ID로 지정된 패키지 입력 경로입니다.
PackageInputPathUrl	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. URL로 지정된 패키지 입력 경로입니다.
PackageInputPathVersion	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 리소스 이름 및 버전으로 지정된 패키지 입력 경로입니다.
Parallel	병렬 구성 요소 버전 사용에 사용되는 병렬 노드의 기본 클래스입니다. 이 클래스를 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 작성기 함수 병렬에서 만들어야 합니다.
ParallelComponent	병렬 구성 요소를 정의하는 데 사용되는 병렬 구성 요소 버전입니다.
ParallelTask	병렬 작업.
ParameterizedCommand	명령 구성 요소 또는 작업에 대한 명령 및 지원 매개 변수를 포함하는 명령 구성 요소 버전입니다. 이 클래스는 직접 인스턴스화하면 안 됩니다. 대신 자식 클래스 ~azure.ai.ml.entities.CommandComponent를 사용합니다.
PatTokenConfiguration	개인용 액세스 토큰 자격 증명.
Pipeline	파이프라인 구성 요소 버전 사용에 사용되는 파이프라인 노드의 기본 클래스입니다. 이 클래스를 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 데코레이터를 사용하여 @pipeline 파이프라인 노드를 만들어야 합니다.
PipelineComponent	현재 azure.ai.ml.dsl.pipeline에 구성 요소를 저장하는 데 사용되는 파이프라인 구성 요소입니다.
PipelineComponentBatchDeployment	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 작업 정의 엔터티.
PipelineJob	파이프라인 작업. 이 클래스를 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 @pipeline 데코레이터를 사용하여 PipelineJob을 만들어야 합니다. ] :p aram 컴퓨팅: 빌드된 파이프라인의 컴퓨팅 대상 이름입니다. 기본값은 None :type compute: str :p aram 태그: 태그 사전입니다. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다. 기본값은 없음 :type 태그: dict[str, str] :p aram kwargs: 추가 구성 매개 변수 사전입니다. 기본값은 None :type kwargs: dict입니다.
PipelineJobSettings	PipelineJob의 설정에는 default_datastore, default_compute, continue_on_step_failure 및 force_rerun 포함됩니다.
PredictionDriftMetricThreshold	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 예측 드리프트 메트릭 임계값
PredictionDriftSignal	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 예측 드리프트 신호입니다.
PrivateEndpoint	Azure Machine Learning SDKv2에 대한 엔터티 및 SDK 개체를 포함합니다. 주요 영역에는 컴퓨팅 대상 관리, 작업 영역 및 작업 만들기/관리, 모델 제출/액세스, 실행 및 실행 출력/로깅 등이 있습니다.
PrivateEndpointDestination	프라이빗 엔드포인트 아웃바운드 규칙을 나타내는 클래스입니다.
ProbeSettings	엔드포인트를 검색하는 방법에 대한 설정입니다.
ProductionData	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 프로덕션 데이터 :p aram input_data: 드리프트가 계산되는 데이터: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: string에 대해 드리프트를 계산할 데이터입니다.
QLogNormal	QLogNormal 배포 구성.
QLogUniform	QLogUniform 배포 구성.
QNormal	QNormal 배포 구성.
QUniform	QUniform 배포 구성.
QueueSettings	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 파이프라인 작업에 대한 큐 설정입니다.
Randint	Randint 배포 구성.
RecurrencePattern	작업 일정에 대한 되풀이 패턴입니다.
RecurrenceTrigger	작업 일정에 대한 되풀이 트리거입니다.
ReferenceData	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 참조 데이터 :p아람 input_data: 드리프트가 계산되는 데이터: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: :data_window_size type에 대해 드리프트를 계산할 데이터입니다. BaselineDataRange
Registry	Azure ML 레지스트리.
RegistryRegionDetails	레지스트리가 있는 각 지역에 대한 세부 정보입니다.
RequestLogging	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 로깅 배포 엔터티를 요청합니다.
Resource	엔터티 클래스의 기본 클래스입니다. 리소스는 리소스를 만들기 위한 기본 역할을 하는 추상 개체입니다. 여기에는 모든 리소스에 대한 공통 속성 및 메서드가 포함됩니다. 이 클래스는 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 해당 서브클래스 중 하나를 사용합니다.
ResourceConfiguration	작업에 대한 리소스 구성입니다. 이 클래스는 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 해당 서브클래스를 사용합니다.
ResourceRequirementsSettings	컨테이너에 대한 리소스 요구 사항 설정입니다.
ResourceSettings	컨테이너에 대한 리소스 설정입니다. 이 클래스는 Kubernetes 리소스 단위 형식을 사용합니다. 자세한 내용은 https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/를 참조하세요.
RetrySettings	Parallel RetrySettings.
Route	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. 경로.
SasTokenConfiguration	Azure Machine Learning SDKv2에 대한 엔터티 및 SDK 개체를 포함합니다. 주요 영역에는 컴퓨팅 대상 관리, 작업 영역 및 작업 만들기/관리, 모델 제출/액세스, 실행 및 실행 출력/로깅 등이 있습니다.
Schedule	일정을 만들고 관리하는 데 사용되는 일정 개체입니다. 이 클래스는 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 서브클래스를 사용하세요.
ScriptReference	스크립트 참조입니다.
ServerlessSparkCompute	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
ServiceInstance	서비스 인스턴스 결과입니다.
ServicePrincipalConfiguration	서비스 주체 자격 증명 구성.
ServiceTagDestination	서비스 태그 아웃바운드 규칙을 나타내는 클래스입니다.
SetupScripts	사용자 지정된 설치 스크립트.
Spark	Spark 구성 요소 버전 사용에 사용되는 Spark 노드의 기본 클래스입니다. 이 클래스를 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 작성기 함수인 spark에서 만들어야 합니다. ] :p아람 출력: 출력 이름을 작업에 사용되는 출력 데이터 원본에 매핑합니다. :type outputs: Dict[str, Union[str, ~azure.ai.ml.Output]] :p aram args: 작업에 대한 인수입니다. :type args: str :p aram compute: 작업이 실행되는 컴퓨팅 리소스입니다. :type compute: str :p aram 리소스: 작업에 대한 컴퓨팅 리소스 구성입니다. :type resources: Union[Dict, ~azure.ai.ml.entities.SparkResourceConfiguration] :p aram entry: 파일 또는 클래스 진입점입니다. :type entry: Dict[str, str] :p aram py_files: Python 앱용 PYTHONPATH에 배치할 .zip, .egg 또는 .py 파일 목록입니다. :type py_files: List[str] :p aram jars: 목록입니다. 드라이버 및 실행기 클래스 경로에 포함할 JAR 파일입니다. :type jars: list[str] :p aram 파일: 각 실행기의 작업 디렉터리에 배치할 파일 목록입니다. :type files: list[str] :p aram archives: 각 실행기의 작업 디렉터리로 추출할 보관 파일 목록입니다. :type archives: List[str]
SparkComponent	Spark 구성 요소 또는 작업을 정의하는 데 사용되는 Spark 구성 요소 버전입니다.
SparkJob	독립 실행형 Spark 작업입니다.
SparkJobEntry	Spark 작업에 대한 항목입니다.
SparkJobEntryType	Spark 작업 항목의 유형입니다. Python 파일 항목 또는 Scala 클래스 항목이 있습니다.
SparkResourceConfiguration	Spark 구성 요소 또는 작업에 대한 컴퓨팅 리소스 구성입니다.
SshJobService	SSH 작업 서비스 구성.
StaticInputData	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
Sweep	스윕 노드의 기본 클래스입니다. 이 클래스는 직접 인스턴스화해서는 안 됩니다. 대신 작성기 함수인 스윕을 통해 만들어야 합니다.
SynapseSparkCompute	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. SynapseSpark Compute 리소스.
SystemCreatedAcrAccount	Azure ML ACR 계정.
SystemCreatedStorageAccount	Azure Machine Learning SDKv2에 대한 엔터티 및 SDK 개체를 포함합니다. 주요 영역에는 컴퓨팅 대상 관리, 작업 영역 및 작업 만들기/관리, 모델 제출/액세스, 실행 및 실행 출력/로깅 등이 있습니다.
SystemData	리소스 만들기 및 가장 최근 수정과 관련된 메타데이터입니다.
TargetUtilizationScaleSettings	자동 크기 조정 설정.
TensorBoardJobService	TensorBoard 작업 서비스 구성.
TrailingInputData	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
TritonInferencingServer	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. Azure ML 삼각 추론 구성.
Uniform	균일한 배포 구성.
UnsupportedCompute	지원되지 않는 컴퓨팅 리소스입니다. SDK에서 완전히 지원되지 않는 리소스에 대한 컴퓨팅 속성을 표시하는 데만 사용됩니다.
Usage	AzureML 리소스 사용량.
UsageName	사용 이름입니다.
UserIdentityConfiguration	사용자 ID 구성.
UsernamePasswordConfiguration	사용자 이름 및 암호 자격 증명.
ValidationResult	작업/자산 유효성 검사의 결과를 나타냅니다. 이 클래스는 두 클라이언트 & 서버 쪽에서 진단 구성하고 구문 분석한 후 노출하는 데 사용됩니다. 결과는 변경할 수 없습니다.
VirtualMachineCompute	Virtual Machine Compute 리소스.
VirtualMachineSshSettings	가상 머신에 대한 SSH 설정입니다.
VmSize	가상 머신 크기.
VolumeSettings	사용자 지정 애플리케이션에 대한 바인딩 탑재 설정을 지정합니다.
VsCodeJobService	VS Code 작업 서비스 구성.
Workspace	Azure ML 작업 영역.
WorkspaceConnection	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. Azure ML 작업 영역 연결은 외부 리소스에 연결하고 상호 작용하는 데 필요한 인증 및 구성 정보를 저장하는 안전한 방법을 제공합니다.
WorkspaceHub	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. WorkspaceHub.
WorkspaceHubConfig	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요. WorkspaceHubConfig.
WorkspaceKeys	작업 영역 키. :type container_registry_credentials:ContainerRegistryCredential :p aram notebook_access_keys: 지정된 작업 영역과 연결된 Notebook 리소스의 키 :type notebook_access_keys:NotebookAccessKeys

열거형

ComputePowerAction	[필수] 컴퓨팅 전원 동작입니다.
CreatedByType	리소스를 만든 ID의 형식입니다.
DataColumnType	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
MaterializationType	참고 이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
UsageUnit	사용량 측정 단위를 설명하는 열거형입니다.