Schemat YAML modelu interfejsu wiersza polecenia (wersja 2)

  • Artykuł

DOTYCZY:Rozszerzenie uczenia maszynowego platformy Azure w wersji 2 (bieżąca)

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

Uwaga

Składnia YAML opisana 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 starszych wersji rozszerzeń można znaleźć na stronie https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Składnia YAML

Klucz Typ Opis Dozwolone wartości
$schema ciąg Schemat YAML.
name ciąg Wymagane. Nazwa modelu.
version int Wersja modelu. W przypadku pominięcia usługa Azure Machine Learning automatycznie wygeneruje wersję.
description ciąg Opis modelu.
tags object Słownik tagów dla modelu.
path ciąg Ścieżka lokalna do plików modelu lub identyfikator URI ścieżki chmury do plików modelu. Może to wskazywać plik lub katalog.
type ciąg Typ formatu magazynu modelu. Dotyczy scenariuszy wdrażania bez kodu. custom_model, mlflow_model, triton_model
flavors object Smaki modelu. Każdy typ formatu magazynu modelu może mieć co najmniej jedną obsługiwaną odmianę. Dotyczy scenariuszy wdrażania bez kodu.

Uwagi

Polecenie az ml model może służyć do zarządzania modelami usługi Azure Machine Learning.

Przykłady

Przykłady są dostępne w przykładowym repozytorium GitHub. Poniżej przedstawiono kilka.

YAML: plik lokalny

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: local-file-example
path: mlflow-model/model.pkl
description: Model created from local file.

YAML: folder lokalny w formacie MLflow

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: local-mlflow-example
path: mlflow-model
type: mlflow_model
description: Model created from local MLflow model directory.