Поделиться через

Схема YAML компонента конвейера (CLI версии 2)

  • Статья

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: расширение машинного обучения Azure CLI версии 2 (текущее)

Исходную схему JSON можно найти по адресу https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/pipelineComponent.schema.json.

Примечание.

Синтаксис YAML, описанный в этом документе, основан на схеме JSON для последней версии расширения ML CLI (версия 2). Этот синтаксис гарантированно работает только с последней версией расширения ML CLI (версия 2). Схемы для старых версий расширений можно найти по адресу https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Синтаксис YAML

Ключ Тип Описание Допустимые значения Default value
$schema строка Схема YAML. При создании файла YAML с помощью расширения VS Code Машинного обучения Azure вы можете добавить $schema в верхней части файла, чтобы вызывать завершение схемы и ресурсов.
type const Тип компонента. pipeline pipeline
name строка Обязательный. Имя компонента. Должно начинаться с буквы нижнего регистра. Допустимые символы — строчные буквы, цифры и символы подчеркивания(_). Максимальная длина составляет 255 символов.
version строка Версия компонента. Если опущено, Машинное обучение Azure автоматически создает версию.
display_name строка Отображаемое имя компонента в пользовательском интерфейсе Studio. Он может быть не уникальным в рабочей области.
description строка Описание компонента.
tags объект Словарь тегов для компонента.
jobs объект Обязательный. Словарь набора отдельных заданий для выполнения в качестве шагов в конвейере. Эти задания считаются дочерними по отношению к заданию родительского конвейера.

Ключ — это имя шага в контексте задания конвейера. Это имя отличается от уникального имени дочернего задания. Значение — это спецификация задания. Оно может соответствовать схеме задания команды или схеме задания очистки. В настоящее время в конвейере могут выполняться только задания команд и задания очистки.
inputs объект Словарь входных данных для задания конвейера. Ключ — это имя входных данных в контексте задания, а значение — это входное значение.

На эти входные данные конвейера можно ссылаться во входных данных задания отдельного шага в конвейере с помощью выражения ${{ parent.inputs.<input_name> }}. Дополнительные сведения о привязке входных данных из шага конвейера к входным данным высокоуровневого задания конвейера см. в разделе Привязка входных и выходных данных между шагами в задании конвейера.
inputs.<input_name> число, целое число, логическое значение, строка или объект Одно из литеральных значений (число типа, целое число, логическое значение или строка) или объект, содержащий спецификацию входных данных компонента.
outputs объект Словарь конфигураций выходных данных для задания конвейера. Ключ — это имя выходных данных в контексте задания, а значение — выходная конфигурация.

На эти выходные данные конвейера можно ссылаться в выходных данных задания отдельного шага в конвейере с помощью выражения ${{ parents.outputs.<output_name> }}. Дополнительные сведения о привязке входных данных из шага конвейера к входным данным высокоуровневого задания конвейера см. в разделе Привязка входных и выходных данных между шагами в задании конвейера.
outputs.<output_name> объект Вы можете оставить объект пустым, в этом случае выходные данные будут иметь типuri_folder, и Машинное обучение Azure система создаст расположение выходных данных для выходных данных на основе следующего пути шаблона: {settings.datastore}/azureml/{job-name}/{output-name}/ Файлы будут сохраняться в выходной каталог, подключенный с правами на чтение и запись. Если вы хотите указать другой режим выходных данных, укажите объект, содержащий спецификацию выходных данных компонента.

Входные данные компонента

Ключ Тип Описание Допустимые значения Default value
type строка Обязательный. Тип входных данных компонента. Дополнительные сведения о доступе к данным number, integerbooleanstringuri_fileuri_foldermltablemlflow_modelcustom_model
description строка Описание входных данных.
default число, целое число, логическое значение или строка Значение входного параметра по умолчанию.
optional boolean Указывает, требуются ли входные данные. Если задано значение true, необходимо использовать команду с необязательными входными данными. $[[]] false
min целое число или число Минимальное допустимое значение для входных данных. Это поле может быть указано, только если поле type имеет значение number или integer.
max целое число или число Максимальное допустимое значение для входных данных. Это поле может быть указано, только если поле type имеет значение number или integer.
enum array Список допустимых значений для входных данных. Применимо только в том stringслучае, если type это поле.

Выходные данные компонента

Ключ Тип Описание Допустимые значения Default value
type строка Обязательный. Тип выходных данных компонента. uri_file, , uri_foldermltable, mlflow_modelcustom_model
description строка Описание выходных данных.

Замечания

С помощью команд az ml component вы можете управлять компонентами Машинного обучения Azure.

Примеры

Примеры доступны в репозитории примеров GitHub.

Следующие шаги