CLI (v2) Esquema YAML de trabalho de classificação multi-rótulo de imagem de ML automatizada
APLICA-SE A:
Extensão ml da CLI do Azure v2 (atual)
O esquema JSON de origem pode ser encontrado em https://azuremlsdk2.blob.core.windows.net/preview/0.0.1/autoMLImageClassificationMultilabelJob.schema.json.
Nota
A sintaxe YAML detalhada neste documento é baseada no esquema JSON para a versão mais recente da extensão ML CLI v2. Esta sintaxe é garantida apenas para funcionar com a versão mais recente da extensão ML CLI v2. Você pode encontrar os esquemas para versões de extensão mais antigas em https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.
Sintaxe YAML
Para obter informações sobre todas as chaves na sintaxe do Yaml, consulte Sintaxe do Yaml da tarefa de classificação de imagem. Aqui descrevemos apenas as chaves que têm valores diferentes em comparação com o que é especificado para a tarefa de classificação de imagem.
| Chave | Tipo | Description | Valores permitidos | Default value |
|---|---|---|---|---|
task |
const | Obrigatório. O tipo de tarefa AutoML. | image_classification_multilabel |
image_classification_multilabel |
primary_metric |
string | A métrica que o AutoML otimizará para a seleção do modelo. | iou |
iou |
Observações
O az ml job comando pode ser usado para gerenciar trabalhos do Azure Machine Learning.
Exemplos
Exemplos estão disponíveis no repositório GitHub de exemplos. Exemplos relevantes para o trabalho de classificação multi-rótulo de imagem são mostrados abaixo.
YAML: Trabalho de classificação de vários rótulos de imagem AutoML
$schema: https://azuremlsdk2.blob.core.windows.net/preview/0.0.1/autoMLJob.schema.json
type: automl
experiment_name: dpv2-cli-automl-image-classification-multilabel-experiment
description: A multi-label Image classification job using fridge items dataset
compute: azureml:gpu-cluster
task: image_classification_multilabel
log_verbosity: debug
primary_metric: iou
target_column_name: label
training_data:
# Update the path, if prepare_data.py is using data_path other than "./data"
path: data/training-mltable-folder
type: mltable
validation_data:
# Update the path, if prepare_data.py is using data_path other than "./data"
path: data/validation-mltable-folder
type: mltable
limits:
timeout_minutes: 60
max_trials: 10
max_concurrent_trials: 2
training_parameters:
early_stopping: True
evaluation_frequency: 1
sweep:
sampling_algorithm: random
early_termination:
type: bandit
evaluation_interval: 2
slack_factor: 0.2
delay_evaluation: 6
search_space:
- model_name:
type: choice
values: [vitb16r224]
learning_rate:
type: uniform
min_value: 0.005
max_value: 0.05
number_of_epochs:
type: choice
values: [15, 30]
gradient_accumulation_step:
type: choice
values: [1, 2]
- model_name:
type: choice
values: [seresnext]
learning_rate:
type: uniform
min_value: 0.005
max_value: 0.05
validation_resize_size:
type: choice
values: [288, 320, 352]
validation_crop_size:
type: choice
values: [224, 256]
training_crop_size:
type: choice
values: [224, 256]
YAML: Trabalho de pipeline de classificação de vários rótulos de imagem AutoML
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/pipelineJob.schema.json
type: pipeline
description: Pipeline using AutoML Image Multilabel Classification task
display_name: pipeline-with-image-classification-multilabel
experiment_name: pipeline-with-automl
settings:
default_compute: azureml:gpu-cluster
inputs:
image_multilabel_classification_training_data:
type: mltable
# Update the path, if prepare_data.py is using data_path other than "./data"
path: data/training-mltable-folder
image_multilabel_classification_validation_data:
type: mltable
# Update the path, if prepare_data.py is using data_path other than "./data"
path: data/validation-mltable-folder
jobs:
image_multilabel_classification_node:
type: automl
task: image_classification_multilabel
log_verbosity: info
primary_metric: iou
limits:
timeout_minutes: 180
max_trials: 10
max_concurrent_trials: 2
target_column_name: label
training_data: ${{parent.inputs.image_multilabel_classification_training_data}}
validation_data: ${{parent.inputs.image_multilabel_classification_validation_data}}
training_parameters:
early_stopping: True
evaluation_frequency: 1
sweep:
sampling_algorithm: random
early_termination:
type: bandit
evaluation_interval: 2
slack_factor: 0.2
delay_evaluation: 6
search_space:
- model_name:
type: choice
values: [vitb16r224]
learning_rate:
type: uniform
min_value: 0.005
max_value: 0.05
number_of_epochs:
type: choice
values: [15, 30]
gradient_accumulation_step:
type: choice
values: [1, 2]
- model_name:
type: choice
values: [seresnext]
learning_rate:
type: uniform
min_value: 0.005
max_value: 0.05
validation_resize_size:
type: choice
values: [288, 320, 352]
validation_crop_size:
type: choice
values: [224, 256]
training_crop_size:
type: choice
values: [224, 256]
# currently need to specify outputs "mlflow_model" explicitly to reference it in following nodes
outputs:
best_model:
type: mlflow_model
register_model_node:
type: command
component: file:./components/component_register_model.yaml
inputs:
model_input_path: ${{parent.jobs.image_multilabel_classification_node.outputs.best_model}}
model_base_name: fridge_items_multilabel_classification_model