Udostępnij za pośrednictwem

Schemat YAML środowiska interfejsu wiersza polecenia (wersja 2)

  • Artykuł

DOTYCZY: Rozszerzenie interfejsu wiersza polecenia platformy Azure ml w wersji 2 (bieżąca)

Źródłowy schemat JSON można znaleźć pod adresem https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json.

Uwaga

Składnia YAML szczegółowo w tym dokumencie jest oparta na schemacie JSON dla najnowszej wersji rozszerzenia interfejsu wiersza polecenia uczenia maszynowego w wersji 2. Ta składnia jest gwarantowana tylko do pracy z najnowszą wersją rozszerzenia interfejsu wiersza polecenia uczenia maszynowego w wersji 2. Schematy dla starszych wersji rozszerzeń można znaleźć pod adresem https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Składnia YAML

Klucz Type Opis Dozwolone wartości Domyślna wartość
$schema string Schemat YAML. Jeśli używasz rozszerzenia programu VS Code usługi Azure Machine Learning do tworzenia pliku YAML, w tym $schema w górnej części pliku, możesz wywołać uzupełnianie schematu i zasobów.
name string Wymagany. Nazwa środowiska.
version string Wersja środowiska. W przypadku pominięcia usługa Azure Machine Learning automatycznie wygeneruje wersję.
description string Opis środowiska.
tags obiekt Słownik tagów dla środowiska.
image string Obraz platformy Docker do użycia w środowisku. Jeden z image lub build jest wymagany.
conda_file ciąg lub obiekt Standardowy plik konfiguracji conda YAML zależności dla środowiska conda. Zobacz: https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#creating-an-environment-file-manually.

Jeśli zostanie określony, image należy również określić. Usługa Azure Machine Learning utworzy środowisko conda na podstawie dostarczonego obrazu platformy Docker.
build obiekt Konfiguracja kontekstu kompilacji platformy Docker do użycia w środowisku. Jeden z image lub build jest wymagany.
build.path string Ścieżka lokalna do katalogu, który ma być używany jako kontekst kompilacji.
build.dockerfile_path string Ścieżka względna do pliku Dockerfile w kontekście kompilacji. Dockerfile
os_type string Typ systemu operacyjnego. linux, windows linux
inference_config obiekt Konfiguracje kontenera wnioskowania. Ma zastosowanie tylko wtedy, gdy środowisko jest używane do tworzenia kontenera obsługującego na potrzeby wdrożeń online. Zobacz Atrybuty inference_config klucza.

inference_config Atrybuty klucza

Klucz Type Opis
liveness_route obiekt Trasa liveness dla kontenera obsługującego.
liveness_route.path string Ścieżka do kierowania żądań aktualności do.
liveness_route.port integer Port do kierowania żądań aktualności do.
readiness_route obiekt Trasa gotowości dla kontenera obsługującego.
readiness_route.path string Ścieżka do kierowania żądań gotowości do.
readiness_route.port integer Port do kierowania żądań gotowości do.
scoring_route obiekt Trasa oceniania dla kontenera obsługującego.
scoring_route.path string Ścieżka do kierowania żądań oceniania do.
scoring_route.port integer Port do kierowania żądań oceniania do.

Uwagi

Polecenie az ml environment może służyć do zarządzania środowiskami usługi Azure Machine Learning.

Przykłady

Przykłady są dostępne w repozytorium GitHub przykłady. Poniżej przedstawiono kilka z poniższych elementów.

YAML: lokalny kontekst kompilacji platformy Docker

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-context-example
build:
  path: docker-contexts/python-and-pip

YAML: obraz platformy Docker

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-example
image: pytorch/pytorch:latest
description: Environment created from a Docker image.

YAML: obraz platformy Docker i plik conda

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-plus-conda-example
image: mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04
conda_file: conda-yamls/pydata.yml
description: Environment created from a Docker image plus Conda environment.

Następne kroki