Esquema YAML do ambiente da CLI (v2)
APLICA-SE A:
Extensão v2 da CLI do Azure (atual)
O esquema JSON de origem pode ser encontrado em https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json.
Nota
A sintaxe YAML detalhada neste documento baseia-se no esquema JSON para a versão mais recente da extensão da CLI V2 do ML. Esta sintaxe só é garantida para funcionar com a versão mais recente da extensão da CLI V2 do ML. Pode encontrar os esquemas para versões de extensão mais antigas em https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.
Sintaxe YAML
| Chave | Tipo | Description | Valores permitidos | Valor predefinido |
|---|---|---|---|---|
$schema |
string | O esquema YAML. Se utilizar a extensão do VS Code do Azure Machine Learning para criar o ficheiro YAML, incluindo $schema na parte superior do ficheiro, poderá invocar as conclusões de esquemas e recursos. |
||
name |
string | Obrigatório. Nome do ambiente. | ||
version |
string | Versão do ambiente. Se omitido, o Azure Machine Learning gerará automaticamente uma versão. | ||
description |
string | Descrição do ambiente. | ||
tags |
objeto | Dicionário de etiquetas para o ambiente. | ||
image |
string | A imagem do Docker a utilizar para o ambiente. Um de image ou build é necessário. |
||
conda_file |
cadeia ou objeto | O ficheiro de configuração YAML conda padrão das dependências de um ambiente conda. Consulte https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#creating-an-environment-file-manually. Se especificado, image também tem de ser especificado. O Azure Machine Learning criará o ambiente conda sobre a imagem do Docker fornecida. |
||
build |
objeto | A configuração de contexto de compilação do Docker a utilizar para o ambiente. Um de image ou build é necessário. |
||
build.path |
string | Caminho local para o diretório a utilizar como contexto de compilação. | ||
build.dockerfile_path |
string | Caminho relativo para o Dockerfile no contexto de compilação. | Dockerfile |
|
os_type |
string | O tipo de sistema operativo. | linux, windows |
linux |
inference_config |
objeto | Configurações de contentor de inferência. Aplicável apenas se o ambiente for utilizado para criar um contentor de serviço para implementações online. Veja Atributos da inference_config chave. |
Atributos da inference_config chave
| Chave | Tipo | Description |
|---|---|---|
liveness_route |
objeto | A rota de liveness para o contentor de serviço. |
liveness_route.path |
string | O caminho para o qual os pedidos de liveness são encaminhados. |
liveness_route.port |
número inteiro | A porta para onde encaminhar pedidos de liveness. |
readiness_route |
objeto | A rota de preparação para o contentor de serviço. |
readiness_route.path |
string | O caminho para encaminhar pedidos de preparação para. |
readiness_route.port |
número inteiro | A porta para onde encaminhar pedidos de preparação. |
scoring_route |
objeto | A rota de classificação do contentor de serviço. |
scoring_route.path |
string | O caminho para encaminhar pedidos de classificação para. |
scoring_route.port |
número inteiro | A porta para onde encaminhar pedidos de classificação. |
Observações
O az ml environment comando pode ser utilizado para gerir ambientes do Azure Machine Learning.
Exemplos
Os exemplos estão disponíveis nos exemplos do repositório do GitHub. São apresentados vários abaixo.
YAML: contexto de compilação do Docker local
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-context-example
build:
path: docker-contexts/python-and-pip
YAML: Imagem do 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: imagem do Docker mais ficheiro 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.