Esquema YAML do modelo CLI (v2)

APLICA-SE A: Azure CLI ml extension v2 (atual)

O esquema JSON de origem pode ser encontrado em https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.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

Chave	Tipo	Descrição	Valores permitidos
$schema	corda	O esquema YAML.
name	corda	Obrigatório. Nome do modelo.
version	número inteiro	Versão do modelo. Se omitido, o Azure Machine Learning gerará automaticamente uma versão.
description	corda	Descrição do modelo.
tags	objeto	Dicionário de tags para o modelo.
path	corda	Um caminho local para o(s) arquivo(s) modelo(s) ou o URI de um caminho de nuvem para o(s) arquivo(s) modelo(s). Isso pode apontar para um arquivo ou um diretório.
type	corda	Tipo de formato de armazenamento do modelo. Aplicável para cenários de implantação sem código.	custom_model, mlflow_model, triton_model
flavors	objeto	Sabores do modelo. Cada tipo de formato de armazenamento de modelo pode ter um ou mais sabores suportados. Aplicável para cenários de implantação sem código.

Observações

O az ml model comando pode ser usado para gerenciar modelos do Azure Machine Learning.

Exemplos

Exemplos estão disponíveis no repositório GitHub de exemplos. Vários são mostrados abaixo.

YAML: arquivo local

$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: pasta local no formato 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.

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