entities Пакет
Содержит сущности и объекты пакета SDK для Пакета SDK Для Машинного обучения Azure версии 2.
Основные области включают в себя управление целевыми объектами вычислений, создание и управление рабочими областями и заданиями, а также отправка и доступ к модели, запуск и выполнение выходных данных и ведения журнала и т. д.
Классы
AccessKeyConfiguration |
Учетные данные ключа доступа. |
AccountKeyConfiguration |
Содержит сущности и объекты пакета SDK для Пакета SDK Для Машинного обучения Azure версии 2. Основные области включают в себя управление целевыми объектами вычислений, создание и управление рабочими областями и заданиями, а также отправка и доступ к модели, запуск и выполнение выходных данных и ведения журнала и т. д. |
AlertNotification |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Конфигурация уведомлений об оповещениях для мониторинга заданий |
AmlCompute |
Вычислительный ресурс AzureML. |
AmlComputeNodeInfo |
Сведения о вычислительном узле, связанные с AmlCompute. |
AmlComputeSshSettings |
Параметры SSH для доступа к целевому объекту вычислений AML. Настройка объекта AmlComputeSshSettings.
|
AmlTokenConfiguration |
Конфигурация удостоверения токена AzureML. |
ApiKeyConfiguration |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Учетные данные ключа API. |
Asset |
Базовый класс для ресурса. Экземпляр этого класса не следует создавать напрямую. Вместо этого используйте один из его подклассов. |
AssignedUserConfiguration |
Параметры для создания вычислительного ресурса от имени другого пользователя. |
AutoPauseSettings |
Параметры автоматической приостановки для вычислений Synapse Spark. |
AutoScaleSettings |
Параметры автоматического масштабирования для вычислений Synapse Spark. |
AzureBlobDatastore |
Хранилище BLOB-объектов Azure, связанное с рабочей областью Машинного обучения Azure. |
AzureDataLakeGen1Datastore |
Хранилище данных Azure Data Lake 1-го поколения, связанное с рабочей областью Машинного обучения Azure. |
AzureDataLakeGen2Datastore |
Azure Data Lake 2-го поколения, связанный с рабочей областью Машинного обучения Azure. |
AzureFileDatastore |
Общая папка Azure, связанная с рабочей областью Машинного обучения Azure. |
AzureMLBatchInferencingServer |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Конфигурации пакетного вывода машинного обучения Azure. |
AzureMLOnlineInferencingServer |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Конфигурации интерактивного вывода Машинного обучения Azure. |
BaseEnvironment |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Базовый тип среды. Для отправки в Azure необходимо заполнить все необходимые параметры. |
BaselineDataRange |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
BatchDeployment |
Сущность развертывания конечной точки пакетной службы. |
BatchEndpoint |
Сущность пакетной конечной точки. |
BatchJob |
Пакетные задания, созданные с помощью вызова пакетных развертываний или конечных точек. Экземпляр этого класса не следует создавать напрямую. Вместо этого он используется в качестве типа возвращаемого значения для пакетного развертывания или вызова конечной точки и перечисления заданий. |
BatchRetrySettings |
Параметры повтора для пакетного развертывания. |
BuildContext |
Контекст сборки Docker для среды. |
CategoricalDriftMetrics |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
CertificateConfiguration |
Содержит сущности и объекты пакета SDK для Пакета SDK Для Машинного обучения Azure версии 2. Основные области включают в себя управление целевыми объектами вычислений, создание и управление рабочими областями и заданиями, а также отправка и доступ к модели, запуск и выполнение выходных данных и ведения журнала и т. д. |
Choice |
Конфигурация распределения вариантов. |
CodeConfiguration |
Конфигурация кода для задания оценки. |
Command |
Базовый класс для узла команд, используемый для использования версии компонента команды. Не следует создавать экземпляр этого класса напрямую. Вместо этого его следует создать с помощью функции построителя: command(). |
CommandComponent |
Версия командного компонента, используемая для определения компонента или задания команды. |
CommandJob |
Задание команды. |
CommandJobLimits |
Ограничения для заданий команд. |
Component |
Базовый класс для версии компонента, используемый для определения компонента. Невозможно создать экземпляр напрямую. |
Compute |
Базовый класс для вычислительных ресурсов. Экземпляр этого класса не следует создавать напрямую. Вместо этого используйте один из его подклассов. |
ComputeConfiguration |
Конфигурация вычислительных ресурсов |
ComputeInstance |
Ресурс вычислительного экземпляра. |
ComputeInstanceSshSettings |
Учетные данные учетной записи администратора для SSH-доступа к вычислительному узлу. Можно настроить, только если ssh_public_access_enabled для вычислительного ресурса задано значение true. |
ComputeRuntime |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Конфигурация среды выполнения вычислений Spark. |
ComputeSchedules |
Расписания вычислений. |
ComputeStartStopSchedule |
Расписания для сценария запуска или остановки вычислений. |
ContainerRegistryCredential |
Ключ для ACR, связанный с заданной рабочей областью. |
CronTrigger |
Триггер Cron для расписания задания. |
CustomApplications |
Задает конфигурацию пользовательского приложения службы. |
CustomInferencingServer |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Пользовательские конфигурации вывода. |
CustomMonitoringMetricThreshold |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Пороговое значение метрики смещения атрибутов |
CustomMonitoringSignal |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Пользовательский сигнал мониторинга. |
CustomerManagedKey |
Содержит сущности и объекты пакета SDK для Пакета SDK Для Машинного обучения Azure версии 2. Основные области включают в себя управление целевыми объектами вычислений, создание и управление рабочими областями и заданиями, а также отправка и доступ к модели, запуск и выполнение выходных данных и ведения журнала и т. д. |
Data |
Данные для обучения и оценки. |
DataCollector |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сущность развертывания системы отслеживания данных. |
DataColumn |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Столбец кадра данных :p имя_таблицы: имя столбца:имя типа: str, обязательный :p aram type: Column data type: str, one of [string, integer, long, float, double, binary, datetime, boolean] или ~azure.ai.ml.entities.DataColumnType, необязательный |
DataDriftMetricThreshold |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Пороговое значение метрик смещения данных |
DataDriftSignal |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сигнал смещения данных. :p aram metric_thresholds : список метрик для вычисления и связанных с ними пороговых значений |
DataImport |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Ресурс данных с заданием создания импорта данных. |
DataQualityMetricThreshold |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Пороговое значение метрик качества данных |
DataQualityMetricsCategorical |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
DataQualityMetricsNumerical |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
DataQualitySignal |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сигнал качества данных |
DataSegment |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сегмент данных для мониторинга. |
Datastore |
Хранилище данных рабочей области Машинного обучения Azure, абстрактный класс. |
DefaultScaleSettings |
Параметры масштабирования по умолчанию. |
Deployment |
Базовый класс развертывания конечной точки. Базовый класс развертывания конечной точки. Конструктор базового класса Endpoint Deployment. |
DeploymentCollection |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сущность коллекции |
DiagnoseRequestProperties |
DiagnoseRequestProperties. |
DiagnoseResponseResult |
DiagnoseResponseResult. |
DiagnoseResponseResultValue |
DiagnoseResponseResultValue. |
DiagnoseResult |
Результат диагностики. |
DiagnoseWorkspaceParameters |
Параметры для диагностики рабочей области. |
Endpoint |
Базовый класс конечной точки. Базовый класс конечной точки. Конструктор для базового класса конечной точки. |
EndpointAuthKeys |
Ключи для проверки подлинности конечной точки. Конструктор для ключей для проверки подлинности конечной точки. |
EndpointAuthToken |
Маркер проверки подлинности конечной точки. Constuctor для маркера проверки подлинности конечной точки. |
EndpointConnection |
Содержит сущности и объекты пакета SDK для Пакета SDK Для Машинного обучения Azure версии 2. Основные области включают в себя управление целевыми объектами вычислений, создание и управление рабочими областями и заданиями, а также отправка и доступ к модели, запуск и выполнение выходных данных и ведения журнала и т. д. |
EndpointsSettings |
Указывает конфигурацию конечной точки для пользовательского приложения. |
Environment |
Среда для обучения. |
FADProductionData |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Производственные данные атрибуции признаков :ключевое слово pre_processing_component: идентификатор ресурса ARM (Azure Resource Manager) ресурса компонента, используемого для предварительной обработки данных. |
Feature |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
FeatureAttributionDriftMetricThreshold |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Пороговое значение метрики смещения атрибутов |
FeatureAttributionDriftSignal |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сигнал смещения параметров |
FeatureSet |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
FeatureSetBackfillMetadata |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
FeatureSetBackfillRequest |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
FeatureSetMaterializationMetadata |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
FeatureSetSpecification |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
FeatureStore |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. FeatureStore. |
FeatureStoreEntity |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
FeatureStoreSettings |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
FixedInputData |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
FqdnDestination |
Класс, представляющий правило для исходящего трафика полного доменного имени. |
GenerationSafetyQualityMonitoringMetricThreshold |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Пороговое значение метрик безопасности генерации |
GenerationSafetyQualitySignal |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сигнал мониторинга качества безопасности генерации. |
IdentityConfiguration |
Конфигурация удостоверения, используемая для представления свойства удостоверения в ресурсах вычислений, конечных точек и реестра. |
ImageMetadata |
Метаданные об образе операционной системы для вычислительного экземпляра. |
ImageSettings |
Задает конфигурацию образа для пользовательского приложения. |
ImportDataSchedule |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Объект ImportDataSchedule. |
InputPort |
Содержит сущности и объекты пакета SDK для Пакета SDK Для Машинного обучения Azure версии 2. Основные области включают в себя управление целевыми объектами вычислений, создание и управление рабочими областями и заданиями, а также отправка и доступ к модели, запуск и выполнение выходных данных и ведения журнала и т. д. |
IntellectualProperty |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Определение параметров интеллектуальной собственности. |
IsolationMode |
IsolationMode для управляемой сети рабочей области. |
Job |
Базовый класс для заданий. Экземпляр этого класса не следует создавать напрямую. Вместо этого используйте один из его подклассов. |
JobResourceConfiguration |
Класс конфигурации ресурсов задания, унаследованные и расширенные функциональные возможности из ResourceConfiguration. |
JobSchedule |
Класс для управления расписаниями заданий. |
JobService |
Базовая конфигурация службы заданий для обеспечения обратной совместимости. Этот класс не предназначен для использования напрямую. Вместо этого используйте один из его подклассов, относящихся к типу задания. |
JupyterLabJobService |
Конфигурация службы заданий JupyterLab. |
KubernetesCompute |
Вычислительный ресурс Kubernetes. |
KubernetesOnlineDeployment |
Сущность развертывания конечной точки Kubernetes Online. Сущность развертывания конечной точки Kubernetes Online. Конструктор для сущности развертывания конечной точки Kubernetes Online. |
KubernetesOnlineEndpoint |
Сущность конечной точки K8s Online. Сущность конечной точки K8s Online. Конструктор для сущности конечной точки K8s Online. |
LlmData |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Данные ответа на запрос LLM |
LogNormal |
Конфигурация распространения LogNormal. |
LogUniform |
Конфигурация распределения LogUniform. |
ManagedIdentityConfiguration |
Конфигурация учетных данных управляемого удостоверения. |
ManagedNetwork |
Содержит сущности и объекты пакета SDK для Пакета SDK Для Машинного обучения Azure версии 2. Основные области включают в себя управление целевыми объектами вычислений, создание и управление рабочими областями и заданиями, а также отправка и доступ к модели, запуск и выполнение выходных данных и ведения журнала и т. д. |
ManagedNetworkProvisionStatus |
ManagedNetworkProvisionStatus. |
ManagedOnlineDeployment |
Сущность развертывания управляемой сетевой конечной точки. Сущность развертывания управляемой сетевой конечной точки. Конструктор для объекта развертывания управляемой сетевой конечной точки. |
ManagedOnlineEndpoint |
Сущность управляемой сетевой конечной точки. Сущность управляемой сетевой конечной точки. Конструктор для сущности управляемой сетевой конечной точки. |
MaterializationComputeResource |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Ресурс materialization Compute |
MaterializationSettings |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Определяет параметры материализации. |
MaterializationStore |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. MaterializationStore. тип :p aram: тип магазина. :type type: str :p aram target: store target. :type target: str |
Model |
Модель для обучения и оценки. |
ModelBatchDeployment |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сущность определения задания. |
ModelBatchDeploymentSettings |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сущность параметров развертывания пакетной службы модели. |
ModelConfiguration |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. ModelConfiguration. |
ModelPackage |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Пакет модели. |
ModelPackageInput |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Входные данные пакета модели. |
MonitorDefinition |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Определение монитора |
MonitorFeatureFilter |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Фильтр функций мониторинга |
MonitorInputData |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Мониторинг входных данных. |
MonitorSchedule |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Мониторинг расписания. |
MonitoringTarget |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Целевой объект мониторинга. |
NetworkSettings |
Параметры сети для вычислительного ресурса. |
NoneCredentialConfiguration |
Конфигурация учетных данных отсутствует. |
Normal |
Обычная конфигурация распределения. |
NotebookAccessKeys |
Ключ для ресурса записной книжки, связанного с заданной рабочей областью. |
Notification |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Настройка уведомлений. |
NumericalDriftMetrics |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
OneLakeArtifact |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Артефакт OneLake (источник данных), который поддерживает рабочую область OneLake. |
OneLakeDatastore |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Хранилище данных OneLake, связанное с рабочей областью Машинного обучения Azure. |
OnlineDeployment |
Сущность развертывания конечной точки в сети. Сущность развертывания конечной точки в сети. Конструктор для объекта развертывания конечной точки в сети |
OnlineEndpoint |
Сущность конечной точки в сети. Сущность конечной точки в сети. Конструктор для сущности сетевой конечной точки. |
OnlineRequestSettings |
Сущность "Параметры запроса". |
OnlineScaleSettings |
Параметры масштабирования для развертывания в сети. |
OutboundRule |
Базовый класс для правил исходящего трафика не может быть создан напрямую. |
PackageInputPathId |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Путь ввода пакета, указанный с идентификатором ресурса. |
PackageInputPathUrl |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Путь ввода пакета, указанный с URL-адресом. |
PackageInputPathVersion |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Путь ввода пакета, указанный с именем ресурса и версией. |
Parallel |
Базовый класс для параллельного узла, используемый для использования версий параллельных компонентов. Не следует создавать экземпляр этого класса напрямую. Вместо этого следует создать из функции построителя: parallel. |
ParallelComponent |
Версия параллельного компонента, используемая для определения параллельного компонента. |
ParallelTask |
Параллельная задача. |
ParameterizedCommand |
Версия компонента команды, содержащая команду и вспомогательные параметры для компонента или задания Command. Экземпляр этого класса не следует создавать напрямую. Вместо этого используйте дочерний класс ~azure.ai.ml.entities.CommandComponent. |
PatTokenConfiguration |
Учетные данные личного маркера доступа. |
Pipeline |
Базовый класс для узла конвейера, используемый для использования версии компонента конвейера. Не следует создавать экземпляр этого класса напрямую. Вместо этого следует использовать @pipeline декоратор для создания узла конвейера. |
PipelineComponent |
Компонент конвейера, который в настоящее время используется для хранения компонентов в azure.ai.ml.dsl.pipeline. |
PipelineComponentBatchDeployment |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сущность определения задания. |
PipelineJob |
Задание конвейера. Не следует создавать экземпляр этого класса напрямую. Вместо этого следует использовать декоратор @pipeline для создания задания PipelineJob. ] :p aram compute: имя целевого объекта вычислений построенного конвейера. По умолчанию используется значение None :type compute: str :p aram tags: Tag dictionary. Теги можно добавлять, удалять и обновлять. По умолчанию используется значение None :type tags: dict[str, str] :p aram kwargs: словарь дополнительных параметров конфигурации. По умолчанию используется значение None :type kwargs: dict |
PipelineJobSettings |
Параметры PipelineJob включают default_datastore, default_compute, continue_on_step_failure и force_rerun. |
PredictionDriftMetricThreshold |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Пороговое значение метрик смещения прогнозирования |
PredictionDriftSignal |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сигнал смещения прогноза. |
PrivateEndpoint |
Содержит сущности и объекты пакета SDK для Пакета SDK Для Машинного обучения Azure версии 2. Основные области включают в себя управление целевыми объектами вычислений, создание и управление рабочими областями и заданиями, а также отправка и доступ к модели, запуск и выполнение выходных данных и ведения журнала и т. д. |
PrivateEndpointDestination |
Класс, представляющий правило исходящего трафика частной конечной точки. |
ProbeSettings |
Параметры проверки конечной точки. |
ProductionData |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Производственные данные :p aram input_data. Данные, для которых будет вычисляться смещение :тип Входные данные: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: Данные для вычисления смещения по :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 |
Конфигурация распределения QLogNormal. |
QLogUniform |
Конфигурация распределения QLogUniform. |
QNormal |
Конфигурация распределения QNormal. |
QUniform |
Конфигурация распределения QUniform. |
QueueSettings |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Параметры очереди для задания конвейера. |
Randint |
Конфигурация дистрибутива Randint. |
RecurrencePattern |
Шаблон повторения для расписания задания. |
RecurrenceTrigger |
Триггер повторения для расписания задания. |
ReferenceData |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Справочные данные :p aram input_data. Данные, для которых будет вычисляться смещение :тип Входные данные: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context. Данные для вычисления смещения по :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 |
Реестр Машинного обучения Azure. |
RegistryRegionDetails |
Сведения о каждом регионе, в который входит реестр. |
RequestLogging |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Сущность развертывания ведения журнала запросов. |
Resource |
Базовый класс для классов сущностей. Ресурс — это абстрактный объект, который служит базой для создания ресурсов. Он содержит общие свойства и методы для всех ресурсов. Экземпляр этого класса не следует создавать напрямую. Вместо этого используйте один из его подклассов. |
ResourceConfiguration |
Конфигурация ресурсов для задания. Экземпляр этого класса не следует создавать напрямую. Вместо этого используйте его подклассы. |
ResourceRequirementsSettings |
Параметры требований к ресурсам для контейнера. |
ResourceSettings |
Параметры ресурсов для контейнера. Этот класс использует форматы единиц ресурса Kubernetes. Для получения дополнительной информации см. https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/. |
RetrySettings |
Параллельные retrySettings. |
Route |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Маршрут. |
SasTokenConfiguration |
Содержит сущности и объекты пакета SDK для Пакета SDK Для Машинного обучения Azure версии 2. Основные области включают в себя управление целевыми объектами вычислений, создание и управление рабочими областями и заданиями, а также отправка и доступ к модели, запуск и выполнение выходных данных и ведения журнала и т. д. |
Schedule |
Объект Schedule, используемый для создания расписаний и управления ими. Экземпляр этого класса не следует создавать напрямую. Вместо этого используйте подклассы. |
ScriptReference |
Справочник по скриптам. |
ServerlessSparkCompute |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
ServiceInstance |
Результат экземпляра службы. |
ServicePrincipalConfiguration |
Конфигурация учетных данных субъекта-службы. |
ServiceTagDestination |
Класс, представляющий правило для исходящего трафика тега службы. |
SetupScripts |
Настраиваемые скрипты установки. |
Spark |
Базовый класс для узла Spark, используемый для использования версии компонента Spark. Не следует создавать экземпляр этого класса напрямую. Вместо этого его следует создать из функции построителя spark. ] :p выходные данные: сопоставление имен выходных данных с источниками выходных данных, используемыми в задании. :type outputs: Dict[str, Union[str, ~azure.ai.ml.Output]] :p aram args: Аргументы для задания. :type args: str :p aram compute: вычислительный ресурс, на котором выполняется задание. :type compute: str :p aram resources: конфигурация вычислительного ресурса для задания. :type resources: Union[Dict, ~azure.ai.ml.entities.SparkResourceConfiguration] :p записьaram: точка входа в файл или класс. :type entry: Dict[str, str] :p aram py_files: список файлов .zip, .egg или PY для размещения в PYTHONPATH для приложений Python. :type py_files: List[str] :p aram JARS: список . JAR-файлы для включения в пути к классам драйвера и исполнителя. :type jars: List[str] :p aram files: список файлов, которые необходимо поместить в рабочий каталог каждого исполнителя. :type files: List[str] :p aram archives: список архивов, извлекаемых в рабочий каталог каждого исполнителя. :type archives: List[str] |
SparkComponent |
Версия компонента Spark, используемая для определения компонента или задания Spark. |
SparkJob |
Автономное задание Spark. |
SparkJobEntry |
Запись для задания Spark. |
SparkJobEntryType |
Тип записи задания Spark. Возможные варианты: запись файла Python или запись класса Scala. |
SparkResourceConfiguration |
Конфигурация вычислительных ресурсов для компонента или задания Spark. |
SshJobService |
Конфигурация службы заданий SSH. |
StaticInputData |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
Sweep |
Базовый класс для узла очистки. Экземпляр этого класса не следует создавать напрямую. Вместо этого его следует создать с помощью функции построителя: sweep. |
SynapseSparkCompute |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Вычислительный ресурс SynapseSpark. |
SystemCreatedAcrAccount |
Учетная запись Azure ML ACR. |
SystemCreatedStorageAccount |
Содержит сущности и объекты пакета SDK для Пакета SDK Для Машинного обучения Azure версии 2. Основные области включают в себя управление целевыми объектами вычислений, создание и управление рабочими областями и заданиями, а также отправка и доступ к модели, запуск и выполнение выходных данных и ведения журнала и т. д. |
SystemData |
Метаданные, связанные с созданием и последним изменением ресурса. |
TargetUtilizationScaleSettings |
Параметры автоматического масштабирования. |
TensorBoardJobService |
Конфигурация службы заданий TensorBoard. |
TrailingInputData |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
TritonInferencingServer |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Конфигурации вывода тритонного машинного обучения Azure. |
Uniform |
Единая конфигурация распределения. |
UnsupportedCompute |
Неподдерживаемый вычислительный ресурс. Используется только для отображения свойств вычислений для ресурсов, не полностью поддерживаемых в пакете SDK. |
Usage |
Использование ресурсов AzureML. |
UsageName |
Имя использования. |
UserIdentityConfiguration |
Конфигурация удостоверения пользователя. |
UsernamePasswordConfiguration |
Учетные данные пользователя и пароля. |
ValidationResult |
Представляет результат проверки задания или ресурса. Этот класс используется для упорядочения и анализа диагностика на стороне клиентского & сервера перед их предоставлением. Результат неизменяем. |
VirtualMachineCompute |
Вычислительный ресурс виртуальной машины. |
VirtualMachineSshSettings |
Параметры SSH для виртуальной машины. |
VmSize |
Размер виртуальной машины. |
VolumeSettings |
Задает параметры подключения привязки для пользовательского приложения. |
VsCodeJobService |
Конфигурация службы заданий VS Code. |
Workspace |
Рабочая область Машинного обучения Azure. |
WorkspaceConnection |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. Подключение к рабочей области Машинного обучения Azure обеспечивает безопасный способ хранения сведений о проверке подлинности и конфигурации, необходимых для подключения к внешним ресурсам и взаимодействия с ними. |
WorkspaceHub |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. WorkspaceHub. |
WorkspaceHubConfig |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. WorkspaceHubConfig. |
WorkspaceKeys |
Ключи рабочей области. :type container_registry_credentials:ContainerRegistryCredential :p aram notebook_access_keys: ключ для ресурса записной книжки, связанного с заданной рабочей областью :type notebook_access_keys:NotebookAccessKeys |
Перечисления
ComputePowerAction |
[Обязательный параметр] Действие вычислительной мощности. |
CreatedByType |
Тип удостоверения, создавшего ресурс. |
DataColumnType |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
MaterializationType |
Примечание Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental. |
UsageUnit |
Перечисление, описывающее единицу измерения использования. |
Azure SDK for Python