entities Pakiet

Zawiera jednostki i obiekty zestawu SDK dla zestawu SDK usługi Azure Machine Learning SDKv2.

Główne obszary obejmują zarządzanie obiektami obliczeniowymi, tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi i zadaniami oraz przesyłanie/uzyskiwanie dostępu do modelu, uruchamianie i uruchamianie danych wyjściowych/rejestrowania itp.

Klasy

AccessKeyConfiguration	Poświadczenia klucza dostępu.
AccountKeyConfiguration	Zawiera jednostki i obiekty zestawu SDK dla zestawu SDK usługi Azure Machine Learning SDKv2. Główne obszary obejmują zarządzanie obiektami obliczeniowymi, tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi i zadaniami oraz przesyłanie/uzyskiwanie dostępu do modelu, uruchamianie i uruchamianie danych wyjściowych/rejestrowania itp.
AlertNotification	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfiguracja powiadomień o alertach dla zadań monitorowania
AmlCompute	Zasób obliczeniowy usługi AzureML.
AmlComputeNodeInfo	Informacje o węźle obliczeniowym związane z usługą AmlCompute.
AmlComputeSshSettings	Ustawienia SSH umożliwiające dostęp do docelowego obiektu obliczeniowego usługi AML. Konfigurowanie obiektu AmlComputeSshSettings. 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	Konfiguracja tożsamości tokenu usługi AzureML.
ApiKeyConfiguration	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Poświadczenia klucza interfejsu API.
Asset	Klasa bazowa dla elementu zawartości. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego należy użyć jednej z jego podklas.
AssignedUserConfiguration	Ustawienia umożliwiające utworzenie zasobu obliczeniowego w imieniu innego użytkownika.
AutoPauseSettings	Ustawienia automatycznego wstrzymywania zasobów obliczeniowych platformy Synapse Spark.
AutoScaleSettings	Ustawienia automatycznego skalowania dla obliczeń platformy Synapse Spark.
AzureBlobDatastore	Usługa Azure Blob Storage połączona z obszarem roboczym usługi Azure ML.
AzureDataLakeGen1Datastore	Magazyn danych usługi Azure Data Lake 1. generacji połączony z obszarem roboczym usługi Azure ML.
AzureDataLakeGen2Datastore	Usługa Azure Data Lake Gen 2 połączona z obszarem roboczym usługi Azure ML.
AzureFileDatastore	Udział plików platformy Azure połączony z obszarem roboczym usługi Azure ML.
AzureMLBatchInferencingServer	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfiguracje wnioskowania wsadowego usługi Azure ML.
AzureMLOnlineInferencingServer	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfiguracje wnioskowania online usługi Azure ML.
BaseEnvironment	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Typ środowiska podstawowego. Wszystkie wymagane parametry muszą zostać wypełnione w celu wysłania ich na platformę Azure.
BaselineDataRange	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
BatchDeployment	Jednostka wdrożenia punktu końcowego usługi Batch.
BatchEndpoint	Jednostka punktu końcowego usługi Batch.
BatchJob	Zadania wsadowe tworzone przy użyciu wywołań wdrożeń wsadowych/punktów końcowych. Ta klasa nie powinna być bezpośrednio tworzone. Zamiast tego jest on używany jako zwracany typ wywołania wdrożenia wsadowego/wywołania punktu końcowego i listy zadań.
BatchRetrySettings	Ustawienia ponawiania prób dla wdrożenia wsadowego.
BuildContext	Kontekst kompilacji platformy Docker dla środowiska.
CategoricalDriftMetrics	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
CertificateConfiguration	Zawiera jednostki i obiekty zestawu SDK dla zestawu SDK usługi Azure Machine Learning SDKv2. Główne obszary obejmują zarządzanie obiektami obliczeniowymi, tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi i zadaniami oraz przesyłanie/uzyskiwanie dostępu do modelu, uruchamianie i uruchamianie danych wyjściowych/rejestrowania itp.
Choice	Konfiguracja dystrybucji wyboru.
CodeConfiguration	Konfiguracja kodu dla zadania oceniania.
Command	Klasa bazowa dla węzła polecenia używana do użycia wersji składnika polecenia. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego należy go utworzyć przy użyciu funkcji konstruktora: command().
CommandComponent	Wersja składnika polecenia używana do definiowania składnika polecenia lub zadania.
CommandJob	Zadanie polecenia.
CommandJobLimits	Limity zadań poleceń.
Component	Klasa bazowa dla wersji składnika używana do definiowania składnika. Nie można utworzyć wystąpienia bezpośrednio.
Compute	Klasa bazowa dla zasobów obliczeniowych. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego należy użyć jednej z jego podklas.
ComputeConfiguration	Konfiguracja zasobów obliczeniowych
ComputeInstance	Zasób wystąpienia obliczeniowego.
ComputeInstanceSshSettings	Poświadczenia konta użytkownika administratora do protokołu SSH w węźle obliczeniowym. Można skonfigurować tylko wtedy, gdy ssh_public_access_enabled jest ustawiona na wartość true dla zasobu obliczeniowego.
ComputeRuntime	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfiguracja środowiska uruchomieniowego obliczeń platformy Spark.
ComputeSchedules	Harmonogramy obliczeniowe.
ComputeStartStopSchedule	Harmonogramy dla scenariusza uruchamiania lub zatrzymywania obliczeń.
ContainerRegistryCredential	Klucz dla usługi ACR skojarzonej z danym obszarem roboczym.
CronTrigger	Wyzwalacz Cron dla harmonogramu zadań.
CustomApplications	Określa konfigurację aplikacji usługi niestandardowej.
CustomInferencingServer	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Niestandardowe konfiguracje wnioskowania.
CustomMonitoringMetricThreshold	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Próg metryki dryfu autorstwa funkcji
CustomMonitoringSignal	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Niestandardowy sygnał monitorowania.
CustomerManagedKey	Zawiera jednostki i obiekty zestawu SDK dla zestawu SDK usługi Azure Machine Learning SDKv2. Główne obszary obejmują zarządzanie obiektami obliczeniowymi, tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi i zadaniami oraz przesyłanie/uzyskiwanie dostępu do modelu, uruchamianie i uruchamianie danych wyjściowych/rejestrowania itp.
Data	Dane dotyczące trenowania i oceniania.
DataCollector	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Jednostka wdrożenia przechwytywania danych.
DataColumn	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Kolumna ramki danych :p aram name: nazwa kolumny :type name: str, required :p aram type: Typ danych kolumny:type: type: str, jeden z [ciąg, liczba całkowita, long, float, double, binary, datetime, boolean] lub ~azure.ai.ml.entities.DataColumnType, opcjonalnie
DataDriftMetricThreshold	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Próg metryki dryfu danych
DataDriftSignal	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Sygnał dryfu danych. :p aram metric_thresholds :lista metryk do obliczenia i skojarzonych z nimi progów
DataImport	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Zasób danych z zadaniem tworzenia importu danych.
DataQualityMetricThreshold	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Próg metryki jakości danych
DataQualityMetricsCategorical	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
DataQualityMetricsNumerical	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
DataQualitySignal	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Sygnał jakości danych
DataSegment	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Segment danych na potrzeby monitorowania.
Datastore	Magazyn danych obszaru roboczego usługi Azure ML, klasa abstrakcyjna.
DefaultScaleSettings	Domyślne ustawienia skalowania.
Deployment	Klasa bazowa Wdrożenia punktu końcowego. Klasa bazowa Wdrożenia punktu końcowego. Konstruktor klasy bazowej Wdrażanie punktu końcowego.
DeploymentCollection	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Jednostka kolekcji
DiagnoseRequestProperties	DiagnoseRequestProperties.
DiagnoseResponseResult	DiagnoseResponseResult.
DiagnoseResponseResultValue	DiagnoseResponseResultValue.
DiagnoseResult	Wynik diagnozowania.
DiagnoseWorkspaceParameters	Parametry do diagnozowania obszaru roboczego.
Endpoint	Klasa bazowa punktu końcowego. Klasa bazowa punktu końcowego. Konstruktor klasy bazowej punktu końcowego.
EndpointAuthKeys	Klucze do uwierzytelniania punktu końcowego. Konstruktor kluczy na potrzeby uwierzytelniania punktu końcowego.
EndpointAuthToken	Token uwierzytelniania punktu końcowego. Constuctor dla tokenu uwierzytelniania punktu końcowego.
EndpointConnection	Zawiera jednostki i obiekty zestawu SDK dla zestawu SDK usługi Azure Machine Learning SDKv2. Główne obszary obejmują zarządzanie obiektami obliczeniowymi, tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi i zadaniami oraz przesyłanie/uzyskiwanie dostępu do modelu, uruchamianie i uruchamianie danych wyjściowych/rejestrowania itp.
EndpointsSettings	Określa konfigurację punktu końcowego dla aplikacji niestandardowej.
Environment	Środowisko do trenowania.
FADProductionData	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Dane produkcyjne autorstwa funkcji :keyword pre_processing_component : identyfikator zasobu usługi ARM (Azure Resource Manager) zasobu składnika używanego do wstępnego przetwarzania danych.
Feature	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureAttributionDriftMetricThreshold	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Próg metryki dryfu autorstwa funkcji
FeatureAttributionDriftSignal	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Sygnał dryfu autorstwa funkcji
FeatureSet	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureSetBackfillMetadata	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureSetBackfillRequest	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureSetMaterializationMetadata	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureSetSpecification	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureStore	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. FeatureStore.
FeatureStoreEntity	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureStoreSettings	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
FixedInputData	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
FqdnDestination	Klasa reprezentująca regułę ruchu wychodzącego nazwy FQDN.
GenerationSafetyQualityMonitoringMetricThreshold	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Próg metryki jakości generacji
GenerationSafetyQualitySignal	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Sygnał monitorowania jakości bezpieczeństwa generowania.
IdentityConfiguration	Konfiguracja tożsamości używana do reprezentowania właściwości tożsamości w zasobach obliczeniowych, punktów końcowych i rejestru.
ImageMetadata	Metadane dotyczące obrazu systemu operacyjnego dla wystąpienia obliczeniowego.
ImageSettings	Określa konfigurację obrazu dla aplikacji niestandardowej.
ImportDataSchedule	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. ImportDataSchedule, obiekt.
InputPort	Zawiera jednostki i obiekty zestawu SDK dla zestawu SDK usługi Azure Machine Learning SDKv2. Główne obszary obejmują zarządzanie obiektami obliczeniowymi, tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi i zadaniami oraz przesyłanie/uzyskiwanie dostępu do modelu, uruchamianie i uruchamianie danych wyjściowych/rejestrowania itp.
IntellectualProperty	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Definicja ustawień własności intelektualnej.
IsolationMode	IsolationMode dla sieci zarządzanej obszaru roboczego.
Job	Klasa podstawowa dla zadań. Ta klasa nie powinna być tworzone bezpośrednio. Zamiast tego należy użyć jednej z jego podklas.
JobResourceConfiguration	Klasa konfiguracji zasobu zadania, dziedziczone i rozszerzone funkcje z usługi ResourceConfiguration.
JobSchedule	Klasa do zarządzania harmonogramami zadań.
JobService	Podstawowa konfiguracja usługi zadań w celu zapewnienia zgodności z poprzednimi wersjami. Ta klasa nie jest przeznaczona do użycia bezpośrednio. Zamiast tego użyj jednej z jego podklas specyficznych dla typu zadania.
JupyterLabJobService	Konfiguracja usługi zadań JupyterLab.
KubernetesCompute	Zasób obliczeniowy Kubernetes.
KubernetesOnlineDeployment	Jednostka wdrażania punktu końcowego usługi Kubernetes Online. Jednostka wdrażania punktu końcowego usługi Kubernetes Online. Konstruktor dla jednostki wdrażania punktu końcowego usługi Kubernetes Online.
KubernetesOnlineEndpoint	Jednostka punktu końcowego usługi K8s Online. Jednostka punktu końcowego usługi K8s Online. Konstruktor dla jednostki punktu końcowego usługi K8s Online.
LlmData	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Dane odpowiedzi na żądanie usługi LLM
LogNormal	Konfiguracja dystrybucji LogNormal.
LogUniform	Konfiguracja dystrybucji logUniform.
ManagedIdentityConfiguration	Konfiguracja poświadczeń tożsamości zarządzanej.
ManagedNetwork	Zawiera jednostki i obiekty zestawu SDK dla zestawu SDK usługi Azure Machine Learning SDKv2. Główne obszary obejmują zarządzanie obiektami obliczeniowymi, tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi i zadaniami oraz przesyłanie/uzyskiwanie dostępu do modelu, uruchamianie i uruchamianie danych wyjściowych/rejestrowania itp.
ManagedNetworkProvisionStatus	ManagedNetworkProvisionStatus.
ManagedOnlineDeployment	Zarządzana jednostka wdrażania punktu końcowego online. Zarządzana jednostka wdrażania punktu końcowego online. Konstruktor dla jednostki wdrażania zarządzanego punktu końcowego online.
ManagedOnlineEndpoint	Zarządzana jednostka punktu końcowego online. Zarządzana jednostka punktu końcowego online. Konstruktor dla jednostki zarządzanego punktu końcowego online.
MaterializationComputeResource	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Zasób obliczeniowy materializacji
MaterializationSettings	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Definiuje ustawienia materializacji.
MaterializationStore	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. MaterializationStore. typ :p aram: typ magazynu. :type type: str :p aram target: store target. :type target: str
Model	Model trenowania i oceniania.
ModelBatchDeployment	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Jednostka Definicja zadania.
ModelBatchDeploymentSettings	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Model Batch Deployment Settings entity (Model Batch Deployment Settings) ( Model Batch Deployment Settings (Model Batch Deployment
ModelConfiguration	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. ModelKonfiguracja.
ModelPackage	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Pakiet modelu.
ModelPackageInput	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Dane wejściowe pakietu modelu.
MonitorDefinition	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Definicja monitora
MonitorFeatureFilter	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Monitorowanie filtru funkcji
MonitorInputData	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Monitorowanie danych wejściowych.
MonitorSchedule	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Monitoruj harmonogram.
MonitoringTarget	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Cel monitorowania.
NetworkSettings	Ustawienia sieciowe dla zasobu obliczeniowego.
NoneCredentialConfiguration	Brak konfiguracji poświadczeń.
Normal	Konfiguracja rozkładu normalnego.
NotebookAccessKeys	Klucz zasobu notesu skojarzonego z danym obszarem roboczym.
Notification	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfiguracja powiadomienia.
NumericalDriftMetrics	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
OneLakeArtifact	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Artefakt OneLake (źródło danych) kopii zapasowej obszaru roboczego OneLake.
OneLakeDatastore	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Magazyn danych Usługi OneLake połączony z obszarem roboczym usługi Azure ML.
OnlineDeployment	Jednostka wdrażania punktu końcowego online. Jednostka wdrażania punktu końcowego online. Konstruktor jednostki wdrażania punktu końcowego online
OnlineEndpoint	Jednostka punktu końcowego online. Jednostka punktu końcowego online. Konstruktor dla jednostki punktu końcowego online.
OnlineRequestSettings	Żądaj jednostki Ustawienia.
OnlineScaleSettings	Ustawienia skalowania dla wdrożenia online.
OutboundRule	Nie można utworzyć wystąpienia bezpośrednio klasy bazowej dla reguł ruchu wychodzącego.
PackageInputPathId	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Ścieżka wejściowa pakietu określona przy użyciu identyfikatora zasobu.
PackageInputPathUrl	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Ścieżka wejściowa pakietu określona przy użyciu adresu URL.
PackageInputPathVersion	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Ścieżka wejściowa pakietu określona z nazwą zasobu i wersją.
Parallel	Klasa bazowa dla węzła równoległego używana do użycia wersji składników równoległych. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego należy utworzyć na podstawie funkcji konstruktora: równoległej.
ParallelComponent	Wersja składnika równoległego używana do definiowania składnika równoległego.
ParallelTask	Zadanie równoległe.
ParameterizedCommand	Wersja składnika polecenia zawierająca polecenie i parametry pomocnicze dla składnika polecenia lub zadania. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego użyj klasy podrzędnej ~azure.ai.ml.entities.CommandComponent.
PatTokenConfiguration	Poświadczenia osobistego tokenu dostępu.
Pipeline	Klasa bazowa dla węzła potoku używana do użycia wersji składnika potoku. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego należy użyć @pipeline dekoratora do utworzenia węzła potoku.
PipelineComponent	Składnik potoku używany obecnie do przechowywania składników w potoku azure.ai.ml.dsl.pipeline.
PipelineComponentBatchDeployment	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Jednostka Definicja zadania.
PipelineJob	Zadanie potoku. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego należy użyć dekoratora @pipeline do utworzenia zadania PipelineJob. ] :p aram compute: Nazwa docelowa obliczeniowa potoku wbudowanego. Wartość domyślna to None :type compute: str :p aram tags: Tag dictionary. Tagi można dodawać, usuwać i aktualizować. Domyślnie to None :type tags: dict[str, str] :p aram kwargs: słownik dodatkowych parametrów konfiguracji. Domyślnie ma wartość None :type kwargs: dict
PipelineJobSettings	Ustawienia zadania PipelineJob obejmują default_datastore, default_compute, continue_on_step_failure i force_rerun.
PredictionDriftMetricThreshold	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Próg metryki dryfu przewidywania
PredictionDriftSignal	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Sygnał dryfu przewidywania.
PrivateEndpoint	Zawiera jednostki i obiekty zestawu SDK dla zestawu SDK usługi Azure Machine Learning SDKv2. Główne obszary obejmują zarządzanie obiektami obliczeniowymi, tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi i zadaniami oraz przesyłanie/uzyskiwanie dostępu do modelu, uruchamianie i uruchamianie danych wyjściowych/rejestrowania itp.
PrivateEndpointDestination	Klasa reprezentująca regułę ruchu wychodzącego prywatnego punktu końcowego.
ProbeSettings	Ustawienia dotyczące sondowania punktu końcowego.
ProductionData	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Input_data danych produkcyjnych :p aram: dane, dla których dryf zostanie obliczony:type Input: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: dane do obliczenia dryfu względem :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: string
QLogNormal	Konfiguracja dystrybucji QLogNormal.
QLogUniform	Konfiguracja dystrybucji QLogUniform.
QNormal	Konfiguracja dystrybucji QNormal.
QUniform	Konfiguracja dystrybucji QUniform.
QueueSettings	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Ustawienia kolejki dla zadania potoku.
Randint	Konfiguracja dystrybucji Randint.
RecurrencePattern	Wzorzec cyklu dla harmonogramu zadań.
RecurrenceTrigger	Wyzwalacz cyklu dla harmonogramu zadań.
ReferenceData	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Dane referencyjne :p aram input_data: dane, dla których dryf zostanie obliczony:type Input: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: dane do obliczenia dryfu względem :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: :type data_window_size: BaselineDataRange
Registry	Rejestr usługi Azure ML.
RegistryRegionDetails	Szczegóły dla każdego regionu, w którym znajduje się rejestr.
RequestLogging	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Żądanie jednostki wdrożenia rejestrowania.
Resource	Klasa bazowa dla klas jednostek. Zasób to abstrakcyjny obiekt, który służy jako podstawa do tworzenia zasobów. Zawiera on typowe właściwości i metody dla wszystkich zasobów. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego należy użyć jednej z jego podklas.
ResourceConfiguration	Konfiguracja zasobów dla zadania. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego należy użyć jej podklas.
ResourceRequirementsSettings	Ustawienia wymagań dotyczących zasobów dla kontenera.
ResourceSettings	Ustawienia zasobów dla kontenera. Ta klasa używa formatów jednostek zasobów Kubernetes. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/.
RetrySettings	Równoległe ustawienia ponawiania.
Route	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Trasy.
SasTokenConfiguration	Zawiera jednostki i obiekty zestawu SDK dla zestawu SDK usługi Azure Machine Learning SDKv2. Główne obszary obejmują zarządzanie obiektami obliczeniowymi, tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi i zadaniami oraz przesyłanie/uzyskiwanie dostępu do modelu, uruchamianie i uruchamianie danych wyjściowych/rejestrowania itp.
Schedule	Planowanie obiektu używanego do tworzenia harmonogramów i zarządzania nimi. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego użyj podklas.
ScriptReference	Dokumentacja skryptu.
ServerlessSparkCompute	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
ServiceInstance	Wynik wystąpienia usługi.
ServicePrincipalConfiguration	Konfiguracja poświadczeń jednostki usługi.
ServiceTagDestination	Klasa reprezentująca regułę ruchu wychodzącego tagu usługi.
SetupScripts	Dostosowane skrypty instalacji.
Spark	Klasa bazowa dla węzła spark używana do użycia wersji składnika platformy Spark. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego należy go utworzyć na podstawie funkcji konstruktora: spark. ] :p aram dane wyjściowe: mapowanie nazw wyjściowych na wyjściowe źródła danych używane w zadaniu. :type outputs: Dict[str, Union[str, ~azure.ai.ml.Output]] :p aram args: argumenty zadania. :type args: str :p aram compute: zasób obliczeniowy uruchamiany przez zadanie. :type compute: str :p aram resources: konfiguracja zasobów obliczeniowych dla zadania. :type resources: Union[Dict, ~azure.ai.ml.entities.SparkResourceConfiguration] :p aram entry: plik lub punkt wejścia klasy. :type entry: Dict[str, str] :p aram py_files: lista plików .zip, egg lub py do umieszczenia w aplikacjach PYTHONPATH dla języka Python. :type py_files: List[str] :p aram jars: lista . Pliki JAR do uwzględnienia w ścieżkach klas sterownika i funkcji wykonawczej. :type jars: List[str] :p aram files: lista plików do umieszczenia w katalogu roboczym każdego wykonawcy. :type files: List[str] :p aram archives: lista archiwów do wyodrębnienia do katalogu roboczego każdego wykonawcy. :type archives: List[str]
SparkComponent	Wersja składnika platformy Spark używana do definiowania składnika lub zadania platformy Spark.
SparkJob	Autonomiczne zadanie platformy Spark.
SparkJobEntry	Wpis zadania platformy Spark.
SparkJobEntryType	Typ wpisu zadania platformy Spark. Możliwości to wpis pliku języka Python lub wpis klasy Scala.
SparkResourceConfiguration	Konfiguracja zasobów obliczeniowych dla składnika lub zadania platformy Spark.
SshJobService	Konfiguracja usługi zadań SSH.
StaticInputData	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
Sweep	Klasa bazowa dla węzła zamiatania. Nie należy bezpośrednio utworzyć wystąpienia tej klasy. Zamiast tego należy go utworzyć za pomocą funkcji konstruktora: zamiatać.
SynapseSparkCompute	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Zasób obliczeniowy usługi SynapseSpark.
SystemCreatedAcrAccount	Konto usługi Azure ML ACR.
SystemCreatedStorageAccount	Zawiera jednostki i obiekty zestawu SDK dla zestawu SDK usługi Azure Machine Learning SDKv2. Główne obszary obejmują zarządzanie obiektami obliczeniowymi, tworzenie i zarządzanie obszarami roboczymi i zadaniami oraz przesyłanie/uzyskiwanie dostępu do modelu, uruchamianie i uruchamianie danych wyjściowych/rejestrowania itp.
SystemData	Metadane związane z tworzeniem i najnowszą modyfikacją zasobu.
TargetUtilizationScaleSettings	Ustawienia automatycznego skalowania.
TensorBoardJobService	Konfiguracja usługi zadań TensorBoard.
TrailingInputData	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
TritonInferencingServer	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfiguracje wnioskowania trytonowego usługi Azure ML.
Uniform	Jednolita konfiguracja dystrybucji.
UnsupportedCompute	Nieobsługiwany zasób obliczeniowy. Służy tylko do wyświetlania właściwości obliczeniowych dla zasobów, które nie są w pełni obsługiwane w zestawie SDK.
Usage	Użycie zasobów usługi AzureML.
UsageName	Nazwa użycia.
UserIdentityConfiguration	Konfiguracja tożsamości użytkownika.
UsernamePasswordConfiguration	Poświadczenia nazwy użytkownika i hasła.
ValidationResult	Reprezentuje wynik weryfikacji zadania/zasobu. Ta klasa służy do organizowania i analizowania diagnostyki po obu stronach serwera klienta & przed ich ujawnieniem. Wynik jest niezmienny.
VirtualMachineCompute	Zasób obliczeniowy maszyny wirtualnej.
VirtualMachineSshSettings	Ustawienia protokołu SSH dla maszyny wirtualnej.
VmSize	Rozmiar maszyny wirtualnej.
VolumeSettings	Określa ustawienia instalacji powiązanej dla aplikacji niestandardowej.
VsCodeJobService	Konfiguracja usługi zadań programu VS Code.
Workspace	Obszar roboczy usługi Azure ML.
WorkspaceConnection	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. Połączenie obszaru roboczego usługi Azure ML zapewnia bezpieczny sposób przechowywania informacji dotyczących uwierzytelniania i konfiguracji potrzebnych do nawiązywania połączenia z zasobami zewnętrznymi i interakcji z nimi.
WorkspaceHub	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. WorkspaceHub.
WorkspaceHubConfig	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental. WorkspaceHubConfig.
WorkspaceKeys	Klucze obszaru roboczego. :type container_registry_credentials:ContainerRegistryCredential :p aram notebook_access_keys: Klucz zasobu notesu skojarzonego z danym obszarem roboczym :type notebook_access_keys:NotebookAccessKeys

Wyliczenia

ComputePowerAction	[Wymagane] Akcja mocy obliczeniowej.
CreatedByType	Typ tożsamości, która utworzyła zasób.
DataColumnType	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
MaterializationType	Uwaga Jest to klasa eksperymentalna i może ulec zmianie w dowolnym momencie. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz https://aka.ms/azuremlexperimental.
UsageUnit	Wyliczenie opisujące jednostkę miary użycia.