Microsoft.MachineLearningServices çalışma alanları/işleri 2022-05-01

Makale
01/13/2024

Bicep kaynak tanımı

Çalışma alanları/işler kaynak türü, aşağıdakileri hedefleyen işlemlerle dağıtılabilir:

Kaynak grupları - Bkz. kaynak grubu dağıtım komutları

Her API sürümünde değiştirilen özelliklerin listesi için bkz. değişiklik günlüğü.

Kaynak biçimi

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs kaynağı oluşturmak için şablonunuza aşağıdaki Bicep'i ekleyin.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01' = {
  name: 'string'
  parent: resourceSymbolicName
  properties: {
    computeId: 'string'
    description: 'string'
    displayName: 'string'
    experimentName: 'string'
    identity: {
      identityType: 'string'
      // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
    }
    isArchived: bool
    properties: {
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
    }
    services: {
      {customized property}: {
        endpoint: 'string'
        jobServiceType: 'string'
        port: int
        properties: {
          {customized property}: 'string'
        }
      }
    }
    tags: {
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
      {customized property}: 'string'
    }
    jobType: 'string'
    // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
  }
}

JobBaseProperties nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için jobType özelliğini ayarlayın.

Komut için şunu kullanın:

  jobType: 'Command'
  codeId: 'string'
  command: 'string'
  distribution: {
    distributionType: 'string'
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId: 'string'
  environmentVariables: {
    {customized property}: 'string'
  }
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  limits: {
    jobLimitsType: 'string'
    timeout: 'string'
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  resources: {
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    properties: {
      {customized property}: any()
    }
  }

İşlem Hattı için şunu kullanın:

  jobType: 'Pipeline'
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobs: {
    {customized property}: any()
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  settings: any()

Süpür için şunu kullanın:

  jobType: 'Sweep'
  earlyTermination: {
    delayEvaluation: int
    evaluationInterval: int
    policyType: 'string'
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  limits: {
    jobLimitsType: 'string'
    maxConcurrentTrials: int
    maxTotalTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  objective: {
    goal: 'string'
    primaryMetric: 'string'
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  samplingAlgorithm: {
    samplingAlgorithmType: 'string'
    // For remaining properties, see SamplingAlgorithm objects
  }
  searchSpace: any()
  trial: {
    codeId: 'string'
    command: 'string'
    distribution: {
      distributionType: 'string'
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId: 'string'
    environmentVariables: {
      {customized property}: 'string'
    }
    resources: {
      instanceCount: int
      instanceType: 'string'
      properties: {
        {customized property}: any()
      }
    }
  }

IdentityConfiguration nesneleri

nesne türünü belirtmek için identityType özelliğini ayarlayın.

AMLToken için şunu kullanın:

  identityType: 'AMLToken'

Yönetilen için şunu kullanın:

  identityType: 'Managed'
  clientId: 'string'
  objectId: 'string'
  resourceId: 'string'

UserIdentity için şunu kullanın:

  identityType: 'UserIdentity'

DistributionConfiguration nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için distributionType özelliğini ayarlayın.

Mpi için şunu kullanın:

  distributionType: 'Mpi'
  processCountPerInstance: int

PyTorch için şunu kullanın:

  distributionType: 'PyTorch'
  processCountPerInstance: int

TensorFlow için şunu kullanın:

  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int

JobInput nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için jobInputType özelliğini ayarlayın.

custom_model için şunu kullanın:

  jobInputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Değişmez değer için şunu kullanın:

  jobInputType: 'literal'
  value: 'string'

mlflow_model için şunu kullanın:

  jobInputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Mltable için şunu kullanın:

  jobInputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

triton_model için şunu kullanın:

  jobInputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

uri_file için şunu kullanın:

  jobInputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

uri_folder için şunu kullanın:

  jobInputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

JobOutput nesneleri

nesne türünü belirtmek için jobOutputType özelliğini ayarlayın.

custom_model için şunu kullanın:

  jobOutputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

mlflow_model için şunu kullanın:

  jobOutputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

Mltable için şunu kullanın:

  jobOutputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

triton_model için şunu kullanın:

  jobOutputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

uri_file için şunu kullanın:

  jobOutputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

uri_folder için şunu kullanın:

  jobOutputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

EarlyTerminationPolicy nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için policyType özelliğini ayarlayın.

Eşkıya için şunu kullanın:

  policyType: 'Bandit'
  slackAmount: int
  slackFactor: int

MedianStopping için şunu kullanın:

  policyType: 'MedianStopping'

TruncationSelection için şunu kullanın:

  policyType: 'TruncationSelection'
  truncationPercentage: int

SamplingAlgorithm nesneleri

nesne türünü belirtmek için samplingAlgorithmType özelliğini ayarlayın.

Bayes dili için şunu kullanın:

  samplingAlgorithmType: 'Bayesian'

Kılavuz için şunu kullanın:

  samplingAlgorithmType: 'Grid'

Rastgele için şunu kullanın:

  samplingAlgorithmType: 'Random'
  rule: 'string'
  seed: int

Özellik değerleri

çalışma alanları/işler

Ad	Açıklama	Değer
name	Kaynak adı Bicep'te alt kaynaklar için adları ve türleri ayarlamayı öğrenin.	dize (gerekli)
Üst	Bicep'te bir alt kaynağın üst kaynağını belirtebilirsiniz. Bu özelliği yalnızca alt kaynak üst kaynağın dışında bildirildiğinde eklemeniz gerekir. Daha fazla bilgi için bkz . Üst kaynağın dışındaki alt kaynak.	Kaynak türü için sembolik ad: çalışma alanları
properties	[Gerekli] Varlığın ek öznitelikleri.	JobBaseProperties (gerekli)

JobBaseProperties

Ad	Açıklama	Değer
computeId	İşlem kaynağının ARM kaynak kimliği.	string
açıklama	Varlık açıklaması metni.	string
displayName	İşin görünen adı.	string
experimentName	İşin ait olduğu denemenin adı. Ayarlanmadıysa, iş "Varsayılan" denemesine yerleştirilir.	string
identity	Kimlik yapılandırması. Ayarlanırsa, bu AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity veya null değerlerinden biri olmalıdır. Varsayılan değer null ise AmlToken olarak ayarlanır.	Identityconfiguration
isArchived	Varlık arşivlenmiş mi?	bool
properties	Varlık özelliği sözlüğü.	ResourceBaseProperties
services	JobEndpoints listesi. Yerel işler için bir iş uç noktası FileStreamObject uç noktası değerine sahip olur.	JobBaseServices
etiketler	Etiket sözlüğü. Etiketler eklenebilir, kaldırılabilir ve güncelleştirilebilir.	object
jobType	Nesne türünü ayarlama	Komut İşlem Hattı Süpür (gerekli)

Identityconfiguration

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	Nesne türünü ayarlama	AMLToken Yönetilen UserIdentity (gerekli)

AmlToken

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.	'AMLToken' (gerekli)

ManagedIdentity

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.	'Yönetilen' (gerekli)
clientId	İstemci kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atanan için bu alanı ayarlamayın.	string Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 36 Maksimum uzunluk = 36 Desen = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	Nesne kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atanan için bu alanı ayarlamayın.	string Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 36 Maksimum uzunluk = 36 Desen = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	ARM kaynak kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atanan için bu alanı ayarlamayın.	string

UserIdentity

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.	'UserIdentity' (gerekli)

ResourceBaseProperties

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string

JobBaseServices

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobService

JobService

Ad	Açıklama	Değer
endpoint	Uç nokta url'si.	string
jobServiceType	Uç nokta türü.	string
port	Uç nokta için bağlantı noktası.	int
properties	Uç noktada ayarlanacağı ek özellikler.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string

CommandJob

Ad	Açıklama	Değer
jobType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'Command' (gerekli)
codeId	Kod varlığının ARM kaynak kimliği.	string
command	[Gerekli] İşin başlangıcında yürütülecek komut. Örneğin "python train.py"	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 1 Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
Dağıtım	İşin dağıtım yapılandırması. Ayarlanırsa, bu Mpi, Tensorflow, PyTorch veya null değerlerinden biri olmalıdır.	DistributionConfiguration
environmentId	[Gerekli] İşin Ortam belirtiminin ARM kaynak kimliği.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	İşe dahil edilen ortam değişkenleri.	CommandJobEnvironmentVariables
Giriş	İşte kullanılan giriş veri bağlamalarının eşlemesi.	CommandJobInputs
Sınır -ları	Komut İşi sınırı.	CommandJobLimits
Çıkış	İşte kullanılan çıkış veri bağlamalarının eşlemesi.	CommandJobOutputs
kaynaklar	İş için İşlem Kaynağı yapılandırması.	ResourceConfiguration

DistributionConfiguration

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	Nesne türünü ayarlama	Mpı PyTorch TensorFlow (gerekli)

Mpı

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.	'Mpi' (gerekli)
processCountPerInstance	MPI düğümü başına işlem sayısı.	int

PyTorch

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.	'PyTorch' (gerekli)
processCountPerInstance	Düğüm başına işlem sayısı.	int

TensorFlow

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.	'TensorFlow' (gerekli)
parameterServerCount	Parametre sunucusu görevlerinin sayısı.	int
workerCount	Çalışan sayısı. Belirtilmezse, varsayılan olarak örnek sayısı olur.	int

CommandJobEnvironmentVariables

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string

CommandJobInputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobInput

JobInput

Ad	Açıklama	Değer
açıklama	Girişin açıklaması.	string
jobInputType	Nesne türünü ayarlama	custom_model Literal mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (gerekli)

CustomModelJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'custom_model' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

LiteralJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'değişmez değer' (gerekli)
değer	[Gerekli] Giriş için değişmez değer.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

MLFlowModelJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'mlflow_model' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

MLTableJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'mltable' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

TritonModelJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'triton_model' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFileJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'uri_file' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFolderJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'uri_folder' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

CommandJobLimits

Ad	Açıklama	Değer
jobLimitsType	[Gerekli] JobLimit türü.	'Komut' 'Süpür' (gerekli)
timeout	ISO 8601 biçimindeki maksimum çalışma süresi, bundan sonra iş iptal edilir. Yalnızca Saniye kadar düşük duyarlıkla süreyi destekler.	string

CommandJobOutputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobOutput

JobOutput

Ad	Açıklama	Değer
açıklama	Çıktının açıklaması.	string
jobOutputType	Nesne türünü ayarlama	custom_model mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (gerekli)

CustomModelJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'custom_model' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

MLFlowModelJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'mlflow_model' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

MLTableJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'mltable' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

TritonModelJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'triton_model' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

UriFileJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'uri_file' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

UriFolderJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'uri_folder' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

ResourceConfiguration

Ad	Açıklama	Değer
instanceCount	İşlem hedefi tarafından kullanılan isteğe bağlı örnek veya düğüm sayısı.	int
instanceType	İşlem hedefi tarafından desteklendiği şekilde kullanılan isteğe bağlı VM türü.	string
properties	Ek özellikler çantası.	ResourceConfigurationProperties

ResourceConfigurationProperties

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		Bicep için any() işlevini kullanabilirsiniz.

PipelineJob

Ad	Açıklama	Değer
jobType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'pipeline' (gerekli)
Giriş	İşlem hattı işi için girişler.	PipelineJobInputs
Işleri	İşler, İşlem Hattı İşini oluşturur.	PipelineJobJobs
Çıkış	İşlem hattı işinin çıkışları	PipelineJobOutputs
ayarlar	ContinueRunOnStepFailure gibi öğeler için işlem hattı ayarları.	Bicep için any() işlevini kullanabilirsiniz.

PipelineJobInputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobInput

PipelineJobJobs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		Bicep için any() işlevini kullanabilirsiniz.

PipelineJobOutputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobOutput

Süpürme İşi

Ad	Açıklama	Değer
jobType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'Süpür' (gerekli)
earlyTermination	Erken sonlandırma ilkeleri, düşük performanslı çalıştırmaların tamamlanmadan önce iptal edilmesine olanak tanır	EarlyTerminationPolicy
Giriş	İşte kullanılan giriş veri bağlamalarının eşlemesi.	SweepJobInputs
Sınır -ları	Süpürme İşi sınırı.	SweepJobLimits
Amaç	[Gerekli] İyileştirme hedefi.	Amaç (gerekli)
Çıkış	İşte kullanılan çıkış veri bağlamalarının eşlemesi.	SweepJobOutputs
samplingAlgorithm	[Gerekli] Hiper parametre örnekleme algoritması	SamplingAlgorithm (gerekli)
searchSpace	[Gerekli] Her parametreyi ve dağılımını içeren bir sözlük. Sözlük anahtarı, parametrenin adıdır	Bicep için any() işlevini kullanabilirsiniz. (gerekli)
trial	[Gerekli] Deneme bileşeni tanımı.	TrialComponent (gerekli)

EarlyTerminationPolicy

Ad	Açıklama	Değer
delayEvaluation	İlk değerlendirmenin geciktirilme aralığı sayısı.	int
evaluationInterval	İlke değerlendirmeleri arasındaki aralık (çalıştırma sayısı).	int
policyType	Nesne türünü ayarlama	Haydut MedianStopping TruncationSelection (gerekli)

BanditPolicy

Ad	Açıklama	Değer
policyType	[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı	'Eşkıya' (gerekli)
slackAmount	En iyi performans gösteren çalıştırmadan mutlak uzaklık.	int
slackFactor	İzin verilen uzaklık ile en iyi performansa sahip çalıştırmanın oranı.	int

MedianStoppingPolicy

Ad	Açıklama	Değer
policyType	[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı	'MedianStopping' (gerekli)

TruncationSelectionPolicy

Ad	Açıklama	Değer
policyType	[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı	'TruncationSelection' (gerekli)
truncationPercentage	Her değerlendirme aralığında iptal edilecek çalıştırmaların yüzdesi.	int

SweepJobInputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobInput

SweepJobLimits

Ad	Açıklama	Değer
jobLimitsType	[Gerekli] JobLimit türü.	'Command' 'Süpür' (gerekli)
maxConcurrentTrials	Süpürme İşi maksimum eşzamanlı deneme sayısı.	int
maxTotalTrials	Süpürme İşi maksimum toplam deneme sayısı.	int
timeout	ISO 8601 biçimindeki en uzun çalıştırma süresidir ve bundan sonra iş iptal edilir. Yalnızca Saniye kadar düşük duyarlıkla süreyi destekler.	string
trialTimeout	Süpürme İşi Deneme zaman aşımı değeri.	string

Amaç

Ad	Açıklama	Değer
goal	[Gerekli] Hiper parametre ayarlama için desteklenen ölçüm hedeflerini tanımlar	'Ekranı Kapla' 'Simge Durumuna Küçült' (gerekli)
primaryMetric	[Gerekli] İyileştirecek ölçümün adı.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobOutputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobOutput

SamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	Nesne türünü ayarlama	Bayesian Kılavuz Rastgele (gerekli)

BayesianSamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma	'Bayesian' (gerekli)

GridSamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma	'Grid' (gerekli)

RandomSamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma	'Rastgele' (gerekli)
Kural	Belirli bir rastgele algoritma türü	'Rastgele' 'Sobol'
Tohum	Rastgele sayı oluşturma için çekirdek olarak kullanılacak isteğe bağlı bir tamsayı	int

TrialComponent

Ad	Açıklama	Değer
codeId	Kod varlığının ARM kaynak kimliği.	string
command	[Gerekli] İşin başlangıcında yürütülecek komut. Örneğin "python train.py"	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 1 Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
Dağıtım	İşin dağıtım yapılandırması. Ayarlanırsa, bu Mpi, Tensorflow, PyTorch veya null değerlerinden biri olmalıdır.	DistributionConfiguration
environmentId	[Gerekli] İşin Ortam belirtiminin ARM kaynak kimliği.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	İşe dahil edilen ortam değişkenleri.	TrialComponentEnvironmentVariables
kaynaklar	İş için İşlem Kaynağı yapılandırması.	ResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string

Hızlı başlangıç şablonları

Aşağıdaki hızlı başlangıç şablonları bu kaynak türünü dağıtır.

Şablon	Description
Azure Machine Learning AutoML sınıflandırma işi oluşturma	Bu şablon, bir müşterinin bir finans kurumunda sabit vadeli bir depozitoya abone olup olmadığını tahmin etmek için en iyi modeli bulmak için bir Azure Machine Learning AutoML sınıflandırma işi oluşturur.
Azure Machine Learning Komut işi oluşturma	Bu şablon, temel bir hello_world betiğiyle bir Azure Machine Learning Komut işi oluşturur
Azure Machine Learning Süpürme işi oluşturma	Bu şablon, hiper parametre ayarlaması için bir Azure Machine Learning Süpürme işi oluşturur.

ARM şablonu kaynak tanımı

Çalışma alanları/işler kaynak türü, aşağıdakileri hedefleyen işlemlerle dağıtılabilir:

Kaynak grupları - Bkz. kaynak grubu dağıtım komutları

Her API sürümünde değiştirilen özelliklerin listesi için bkz. değişiklik günlüğü.

Kaynak biçimi

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs kaynağı oluşturmak için şablonunuza aşağıdaki JSON'u ekleyin.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs",
  "apiVersion": "2022-05-01",
  "name": "string",
  "properties": {
    "computeId": "string",
    "description": "string",
    "displayName": "string",
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "string"
      // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
    },
    "isArchived": "bool",
    "properties": {
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string"
    },
    "services": {
      "{customized property}": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": "int",
        "properties": {
          "{customized property}": "string"
        }
      }
    },
    "tags": {
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string",
      "{customized property}": "string"
    },
    "jobType": "string"
    // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
  }
}

JobBaseProperties nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için jobType özelliğini ayarlayın.

Komut için şunu kullanın:

  "jobType": "Command",
  "codeId": "string",
  "command": "string",
  "distribution": {
    "distributionType": "string"
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  },
  "environmentId": "string",
  "environmentVariables": {
    "{customized property}": "string"
  },
  "inputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  },
  "limits": {
    "jobLimitsType": "string",
    "timeout": "string"
  },
  "outputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobOutputType": "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  },
  "resources": {
    "instanceCount": "int",
    "instanceType": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": {}
    }
  }

İşlem Hattı için şunu kullanın:

  "jobType": "Pipeline",
  "inputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  },
  "jobs": {
    "{customized property}": {}
  },
  "outputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobOutputType": "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  },
  "settings": {}

Süpür için şunu kullanın:

  "jobType": "Sweep",
  "earlyTermination": {
    "delayEvaluation": "int",
    "evaluationInterval": "int",
    "policyType": "string"
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  },
  "inputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  },
  "limits": {
    "jobLimitsType": "string",
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxTotalTrials": "int",
    "timeout": "string",
    "trialTimeout": "string"
  },
  "objective": {
    "goal": "string",
    "primaryMetric": "string"
  },
  "outputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobOutputType": "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  },
  "samplingAlgorithm": {
    "samplingAlgorithmType": "string"
    // For remaining properties, see SamplingAlgorithm objects
  },
  "searchSpace": {},
  "trial": {
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "string"
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": "int",
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "{customized property}": {}
      }
    }
  }

IdentityConfiguration nesneleri

nesne türünü belirtmek için identityType özelliğini ayarlayın.

AMLToken için şunu kullanın:

  "identityType": "AMLToken"

Yönetilen için şunu kullanın:

  "identityType": "Managed",
  "clientId": "string",
  "objectId": "string",
  "resourceId": "string"

UserIdentity için şunu kullanın:

  "identityType": "UserIdentity"

DistributionConfiguration nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için distributionType özelliğini ayarlayın.

Mpi için şunu kullanın:

  "distributionType": "Mpi",
  "processCountPerInstance": "int"

PyTorch için şunu kullanın:

  "distributionType": "PyTorch",
  "processCountPerInstance": "int"

TensorFlow için şunu kullanın:

  "distributionType": "TensorFlow",
  "parameterServerCount": "int",
  "workerCount": "int"

JobInput nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için jobInputType özelliğini ayarlayın.

custom_model için şunu kullanın:

  "jobInputType": "custom_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

Değişmez değer için şunu kullanın:

  "jobInputType": "literal",
  "value": "string"

mlflow_model için şunu kullanın:

  "jobInputType": "mlflow_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

Mltable için şunu kullanın:

  "jobInputType": "mltable",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

triton_model için şunu kullanın:

  "jobInputType": "triton_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

uri_file için şunu kullanın:

  "jobInputType": "uri_file",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

uri_folder için şunu kullanın:

  "jobInputType": "uri_folder",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

JobOutput nesneleri

nesne türünü belirtmek için jobOutputType özelliğini ayarlayın.

custom_model için şunu kullanın:

  "jobOutputType": "custom_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

mlflow_model için şunu kullanın:

  "jobOutputType": "mlflow_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

Mltable için şunu kullanın:

  "jobOutputType": "mltable",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

triton_model için şunu kullanın:

  "jobOutputType": "triton_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

uri_file için şunu kullanın:

  "jobOutputType": "uri_file",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

uri_folder için şunu kullanın:

  "jobOutputType": "uri_folder",
  "mode": "string",
  "uri": "string"

EarlyTerminationPolicy nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için policyType özelliğini ayarlayın.

Eşkıya için şunu kullanın:

  "policyType": "Bandit",
  "slackAmount": "int",
  "slackFactor": "int"

MedianStopping için şunu kullanın:

  "policyType": "MedianStopping"

TruncationSelection için şunu kullanın:

  "policyType": "TruncationSelection",
  "truncationPercentage": "int"

SamplingAlgorithm nesneleri

nesne türünü belirtmek için samplingAlgorithmType özelliğini ayarlayın.

Bayes dili için şunu kullanın:

  "samplingAlgorithmType": "Bayesian"

Kılavuz için şunu kullanın:

  "samplingAlgorithmType": "Grid"

Rastgele için şunu kullanın:

  "samplingAlgorithmType": "Random",
  "rule": "string",
  "seed": "int"

Özellik değerleri

çalışma alanları/işler

Ad	Açıklama	Değer
tür	Kaynak türü	'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs'
apiVersion	Kaynak API'sinin sürümü	'2022-05-01'
name	Kaynak adı Bkz. JSON ARM şablonlarında alt kaynaklar için adları ve türleri ayarlama.	dize (gerekli)
properties	[Gerekli] Varlığın ek öznitelikleri.	JobBaseProperties (gerekli)

JobBaseProperties

Ad	Açıklama	Değer
computeId	İşlem kaynağının ARM kaynak kimliği.	string
açıklama	Varlık açıklaması metni.	string
displayName	İşin görünen adı.	string
experimentName	İşin ait olduğu denemenin adı. Ayarlanmadıysa, iş "Varsayılan" denemesine yerleştirilir.	string
identity	Kimlik yapılandırması. Ayarlanırsa, bu AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity veya null değerlerinden biri olmalıdır. Varsayılan değer null ise AmlToken olarak ayarlanır.	Identityconfiguration
isArchived	Varlık arşivlenmiş mi?	bool
properties	Varlık özelliği sözlüğü.	ResourceBaseProperties
services	JobEndpoints listesi. Yerel işler için bir iş uç noktası FileStreamObject uç noktası değerine sahip olur.	JobBaseServices
etiketler	Etiket sözlüğü. Etiketler eklenebilir, kaldırılabilir ve güncelleştirilebilir.	object
jobType	Nesne türünü ayarlama	Komut İşlem Hattı Süpür (gerekli)

Identityconfiguration

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	Nesne türünü ayarlama	AMLToken Yönetilen UserIdentity (gerekli)

AmlToken

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.	'AMLToken' (gerekli)

ManagedIdentity

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.	'Yönetilen' (gerekli)
clientId	İstemci kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atanan için bu alanı ayarlamayın.	string Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 36 Maksimum uzunluk = 36 Desen = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	Nesne kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atanan için bu alanı ayarlamayın.	string Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 36 Maksimum uzunluk = 36 Desen = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	ARM kaynak kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atanan için bu alanı ayarlamayın.	string

UserIdentity

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.	'UserIdentity' (gerekli)

ResourceBaseProperties

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string

JobBaseServices

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobService

JobService

Ad	Açıklama	Değer
endpoint	Uç nokta url'si.	string
jobServiceType	Uç nokta türü.	string
port	Uç nokta için bağlantı noktası.	int
properties	Uç noktada ayarlanacağı ek özellikler.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string

CommandJob

Ad	Açıklama	Değer
jobType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'Command' (gerekli)
codeId	Kod varlığının ARM kaynak kimliği.	string
command	[Gerekli] İşin başlangıcında yürütülecek komut. Örneğin "python train.py"	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 1 Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
Dağıtım	İşin dağıtım yapılandırması. Ayarlanırsa, bu Mpi, Tensorflow, PyTorch veya null değerlerinden biri olmalıdır.	DistributionConfiguration
environmentId	[Gerekli] İşin Ortam belirtiminin ARM kaynak kimliği.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	İşe dahil edilen ortam değişkenleri.	CommandJobEnvironmentVariables
Giriş	İşte kullanılan giriş veri bağlamalarının eşlemesi.	CommandJobInputs
Sınır -ları	Komut İşi sınırı.	CommandJobLimits
Çıkış	İşte kullanılan çıkış veri bağlamalarının eşlemesi.	CommandJobOutputs
kaynaklar	İş için İşlem Kaynağı yapılandırması.	ResourceConfiguration

DistributionConfiguration

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	Nesne türünü ayarlama	Mpı PyTorch TensorFlow (gerekli)

Mpı

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.	'Mpi' (gerekli)
processCountPerInstance	MPI düğümü başına işlem sayısı.	int

PyTorch

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.	'PyTorch' (gerekli)
processCountPerInstance	Düğüm başına işlem sayısı.	int

TensorFlow

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.	'TensorFlow' (gerekli)
parameterServerCount	Parametre sunucusu görevlerinin sayısı.	int
workerCount	Çalışan sayısı. Belirtilmezse, varsayılan olarak örnek sayısı olur.	int

CommandJobEnvironmentVariables

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string

CommandJobInputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobInput

JobInput

Ad	Açıklama	Değer
açıklama	Girişin açıklaması.	string
jobInputType	Nesne türünü ayarlama	custom_model Literal mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (gerekli)

CustomModelJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'custom_model' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

LiteralJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'değişmez değer' (gerekli)
değer	[Gerekli] Giriş için değişmez değer.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

MLFlowModelJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'mlflow_model' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

MLTableJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'mltable' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

TritonModelJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'triton_model' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFileJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'uri_file' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFolderJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'uri_folder' (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	'Doğrudan' 'İndir' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

CommandJobLimits

Ad	Açıklama	Değer
jobLimitsType	[Gerekli] JobLimit türü.	'Command' 'Süpür' (gerekli)
timeout	ISO 8601 biçimindeki en uzun çalıştırma süresidir ve bundan sonra iş iptal edilir. Yalnızca Saniye kadar düşük duyarlıkla süreyi destekler.	string

CommandJobOutputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobOutput

JobOutput

Ad	Açıklama	Değer
açıklama	Çıktının açıklaması.	string
jobOutputType	Nesne türünü ayarlama	custom_model mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (gerekli)

CustomModelJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'custom_model' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

MLFlowModelJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'mlflow_model' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

MLTableJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'mltable' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

TritonModelJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'triton_model' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

UriFileJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'uri_file' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

UriFolderJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'uri_folder' (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	'ReadWriteMount' 'Karşıya Yükle'
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

ResourceConfiguration

Ad	Açıklama	Değer
instanceCount	İşlem hedefi tarafından kullanılan isteğe bağlı örnek veya düğüm sayısı.	int
instanceType	İşlem hedefi tarafından desteklenen isteğe bağlı VM türü.	string
properties	Ek özellikler çantası.	ResourceConfigurationProperties

ResourceConfigurationProperties

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}

PipelineJob

Ad	Açıklama	Değer
jobType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'pipeline' (gerekli)
Giriş	İşlem hattı işi için girişler.	PipelineJobInputs
Işleri	İşler, İşlem Hattı İşini oluşturur.	PipelineJobJobs
Çıkış	İşlem hattı işinin çıkışları	PipelineJobOutputs
ayarlar	ContinueRunOnStepFailure gibi işlemler için işlem hattı ayarları.

PipelineJobInputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobInput

PipelineJobJobs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}

PipelineJobOutputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobOutput

Süpürme İşi

Ad	Açıklama	Değer
jobType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	'Süpür' (gerekli)
earlyTermination	Erken sonlandırma ilkeleri, düşük performanslı çalıştırmaların tamamlanmadan önce iptal edilmesine olanak tanır	EarlyTerminationPolicy
Giriş	İşte kullanılan giriş veri bağlamalarının eşlemesi.	SweepJobInputs
Sınır -ları	Süpürme İşi sınırı.	SweepJobLimits
Amaç	[Gerekli] İyileştirme hedefi.	Amaç (gerekli)
Çıkış	İşte kullanılan çıkış veri bağlamalarının eşlemesi.	SweepJobOutputs
samplingAlgorithm	[Gerekli] Hiper parametre örnekleme algoritması	SamplingAlgorithm (gerekli)
searchSpace	[Gerekli] Her parametreyi ve dağılımını içeren bir sözlük. Sözlük anahtarı parametrenin adıdır
trial	[Gerekli] Deneme bileşeni tanımı.	TrialComponent (gerekli)

EarlyTerminationPolicy

Ad	Açıklama	Değer
delayEvaluation	İlk değerlendirmenin geciktirilme aralığı sayısı.	int
evaluationInterval	İlke değerlendirmeleri arasındaki aralık (çalıştırma sayısı).	int
policyType	Nesne türünü ayarlama	Haydut MedianStopping TruncationSelection (gerekli)

BanditPolicy

Ad	Açıklama	Değer
policyType	[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı	'Eşkıya' (gerekli)
slackAmount	En iyi performans gösteren çalıştırmadan mutlak uzaklık.	int
slackFactor	İzin verilen uzaklık ile en iyi performansa sahip çalıştırmanın oranı.	int

MedianStoppingPolicy

Ad	Açıklama	Değer
policyType	[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı	'MedianStopping' (gerekli)

TruncationSelectionPolicy

Ad	Açıklama	Değer
policyType	[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı	'TruncationSelection' (gerekli)
truncationPercentage	Her değerlendirme aralığında iptal edilecek çalıştırmaların yüzdesi.	int

SweepJobInputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobInput

SweepJobLimits

Ad	Açıklama	Değer
jobLimitsType	[Gerekli] JobLimit türü.	'Command' 'Süpür' (gerekli)
maxConcurrentTrials	Süpürme İşi maksimum eşzamanlı deneme sayısı.	int
maxTotalTrials	Süpürme İşi maksimum toplam deneme sayısı.	int
timeout	ISO 8601 biçimindeki en uzun çalıştırma süresidir ve bundan sonra iş iptal edilir. Yalnızca Saniye kadar düşük duyarlıkla süreyi destekler.	string
trialTimeout	Süpürme İşi Deneme zaman aşımı değeri.	string

Amaç

Ad	Açıklama	Değer
goal	[Gerekli] Hiper parametre ayarlama için desteklenen ölçüm hedeflerini tanımlar	'Ekranı Kapla' 'Simge Durumuna Küçült' (gerekli)
primaryMetric	[Gerekli] İyileştirecek ölçümün adı.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobOutputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobOutput

SamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	Nesne türünü ayarlama	Bayesian Kılavuz Rastgele (gerekli)

BayesianSamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma	'Bayesian' (gerekli)

GridSamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma	'Grid' (gerekli)

RandomSamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma	'Rastgele' (gerekli)
Kural	Belirli bir rastgele algoritma türü	'Rastgele' 'Sobol'
Tohum	Rastgele sayı oluşturma için çekirdek olarak kullanılacak isteğe bağlı bir tamsayı	int

TrialComponent

Ad	Açıklama	Değer
codeId	Kod varlığının ARM kaynak kimliği.	string
command	[Gerekli] İşin başlangıcında yürütülecek komut. Örneğin "python train.py"	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 1 Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
Dağıtım	İşin dağıtım yapılandırması. Ayarlanırsa, bu Mpi, Tensorflow, PyTorch veya null değerlerinden biri olmalıdır.	DistributionConfiguration
environmentId	[Gerekli] İş için Ortam belirtiminin ARM kaynak kimliği.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	İşe dahil edilen ortam değişkenleri.	TrialComponentEnvironmentVariables
kaynaklar	İş için İşlem Kaynağı yapılandırması.	ResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string

Hızlı başlangıç şablonları

Aşağıdaki hızlı başlangıç şablonları bu kaynak türünü dağıtır.

Şablon	Description
Azure Machine Learning AutoML sınıflandırma işi oluşturma	Bu şablon, bir müşterinin bir finans kurumuna sabit vadeli bir depozitoya abone olup olmadığını tahmin etmek için en iyi modeli bulmak için bir Azure Machine Learning AutoML sınıflandırma işi oluşturur.
Azure Machine Learning Komut işi oluşturma	Bu şablon, temel bir hello_world betiğiyle bir Azure Machine Learning Komut işi oluşturur
Azure Machine Learning Süpürme işi oluşturma	Bu şablon, hiper parametre ayarlaması için bir Azure Machine Learning Süpürme işi oluşturur.

Terraform (AzAPI sağlayıcısı) kaynak tanımı

Çalışma alanları/işler kaynak türü, aşağıdakileri hedefleyen işlemlerle dağıtılabilir:

Kaynak grupları

Her API sürümünde değiştirilen özelliklerin listesi için bkz. değişiklik günlüğü.

Kaynak biçimi

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs kaynağı oluşturmak için şablonunuza aşağıdaki Terraform'u ekleyin.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01"
  name = "string"
  parent_id = "string"
  body = jsonencode({
    properties = {
      computeId = "string"
      description = "string"
      displayName = "string"
      experimentName = "string"
      identity = {
        identityType = "string"
        // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
      }
      isArchived = bool
      properties = {
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
      }
      services = {
        {customized property} = {
          endpoint = "string"
          jobServiceType = "string"
          port = int
          properties = {
            {customized property} = "string"
          }
        }
      }
      tags = {
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
        {customized property} = "string"
      }
      jobType = "string"
      // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
    }
  })
}

JobBaseProperties nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için jobType özelliğini ayarlayın.

Komut için şunu kullanın:

  jobType = "Command"
  codeId = "string"
  command = "string"
  distribution = {
    distributionType = "string"
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId = "string"
  environmentVariables = {
    {customized property} = "string"
  }
  inputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  limits = {
    jobLimitsType = "string"
    timeout = "string"
  }
  outputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobOutputType = "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  resources = {
    instanceCount = int
    instanceType = "string"
    properties = {}
  }

İşlem Hattı için şunu kullanın:

  jobType = "Pipeline"
  inputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobs = {}
  outputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobOutputType = "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }

Süpür için şunu kullanın:

  jobType = "Sweep"
  earlyTermination = {
    delayEvaluation = int
    evaluationInterval = int
    policyType = "string"
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  inputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  limits = {
    jobLimitsType = "string"
    maxConcurrentTrials = int
    maxTotalTrials = int
    timeout = "string"
    trialTimeout = "string"
  }
  objective = {
    goal = "string"
    primaryMetric = "string"
  }
  outputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobOutputType = "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  samplingAlgorithm = {
    samplingAlgorithmType = "string"
    // For remaining properties, see SamplingAlgorithm objects
  }
  trial = {
    codeId = "string"
    command = "string"
    distribution = {
      distributionType = "string"
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId = "string"
    environmentVariables = {
      {customized property} = "string"
    }
    resources = {
      instanceCount = int
      instanceType = "string"
      properties = {}
    }
  }

IdentityConfiguration nesneleri

nesne türünü belirtmek için identityType özelliğini ayarlayın.

AMLToken için şunu kullanın:

  identityType = "AMLToken"

Yönetilen için şunu kullanın:

  identityType = "Managed"
  clientId = "string"
  objectId = "string"
  resourceId = "string"

UserIdentity için şunu kullanın:

  identityType = "UserIdentity"

DistributionConfiguration nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için distributionType özelliğini ayarlayın.

Mpi için şunu kullanın:

  distributionType = "Mpi"
  processCountPerInstance = int

PyTorch için şunu kullanın:

  distributionType = "PyTorch"
  processCountPerInstance = int

TensorFlow için şunu kullanın:

  distributionType = "TensorFlow"
  parameterServerCount = int
  workerCount = int

JobInput nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için jobInputType özelliğini ayarlayın.

custom_model için şunu kullanın:

  jobInputType = "custom_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

Değişmez değer için şunu kullanın:

  jobInputType = "literal"
  value = "string"

mlflow_model için şunu kullanın:

  jobInputType = "mlflow_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

Mltable için şunu kullanın:

  jobInputType = "mltable"
  mode = "string"
  uri = "string"

triton_model için şunu kullanın:

  jobInputType = "triton_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

uri_file için şunu kullanın:

  jobInputType = "uri_file"
  mode = "string"
  uri = "string"

uri_folder için şunu kullanın:

  jobInputType = "uri_folder"
  mode = "string"
  uri = "string"

JobOutput nesneleri

nesne türünü belirtmek için jobOutputType özelliğini ayarlayın.

custom_model için şunu kullanın:

  jobOutputType = "custom_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

mlflow_model için şunu kullanın:

  jobOutputType = "mlflow_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

Mltable için şunu kullanın:

  jobOutputType = "mltable"
  mode = "string"
  uri = "string"

triton_model için şunu kullanın:

  jobOutputType = "triton_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

uri_file için şunu kullanın:

  jobOutputType = "uri_file"
  mode = "string"
  uri = "string"

uri_folder için şunu kullanın:

  jobOutputType = "uri_folder"
  mode = "string"
  uri = "string"

EarlyTerminationPolicy nesneleri

nesnesinin türünü belirtmek için policyType özelliğini ayarlayın.

Eşkıya için şunu kullanın:

  policyType = "Bandit"
  slackAmount = int
  slackFactor = int

MedianStopping için şunu kullanın:

  policyType = "MedianStopping"

TruncationSelection için şunu kullanın:

  policyType = "TruncationSelection"
  truncationPercentage = int

SamplingAlgorithm nesneleri

nesne türünü belirtmek için samplingAlgorithmType özelliğini ayarlayın.

Bayes dili için şunu kullanın:

  samplingAlgorithmType = "Bayesian"

Kılavuz için şunu kullanın:

  samplingAlgorithmType = "Grid"

Rastgele için şunu kullanın:

  samplingAlgorithmType = "Random"
  rule = "string"
  seed = int

Özellik değerleri

çalışma alanları/işler

Ad	Açıklama	Değer
tür	Kaynak türü	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01"
name	Kaynak adı	dize (gerekli)
parent_id	Bu kaynağın üst öğesi olan kaynağın kimliği.	Kaynak türü: çalışma alanları kimliği
properties	[Gerekli] Varlığın ek öznitelikleri.	JobBaseProperties (gerekli)

JobBaseProperties

Ad	Açıklama	Değer
computeId	İşlem kaynağının ARM kaynak kimliği.	string
açıklama	Varlık açıklaması metni.	string
displayName	İşin görünen adı.	string
experimentName	İşin ait olduğu denemenin adı. Ayarlanmadıysa, iş "Varsayılan" denemesine yerleştirilir.	string
identity	Kimlik yapılandırması. Ayarlanırsa, bu AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity veya null değerlerinden biri olmalıdır. Varsayılan değer null ise AmlToken olarak ayarlanır.	Identityconfiguration
isArchived	Varlık arşivlenmiş mi?	bool
properties	Varlık özelliği sözlüğü.	ResourceBaseProperties
services	JobEndpoints listesi. Yerel işler için bir iş uç noktası FileStreamObject uç noktası değerine sahip olur.	JobBaseServices
etiketler	Etiket sözlüğü. Etiketler eklenebilir, kaldırılabilir ve güncelleştirilebilir.	object
jobType	Nesne türünü ayarlama	Komut İşlem Hattı Süpür (gerekli)

Identityconfiguration

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	Nesne türünü ayarlama	AMLToken Yönetilen UserIdentity (gerekli)

AmlToken

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.	"AMLToken" (gerekli)

ManagedIdentity

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.	"Yönetilen" (gerekli)
clientId	İstemci kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atanan için bu alanı ayarlamayın.	string Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 36 Maksimum uzunluk = 36 Desen = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	Nesne kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atanan için bu alanı ayarlamayın.	string Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 36 Maksimum uzunluk = 36 Desen = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	ARM kaynak kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atanan için bu alanı ayarlamayın.	string

UserIdentity

Ad	Açıklama	Değer
ıdentitytype	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.	"UserIdentity" (gerekli)

ResourceBaseProperties

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string
{özelleştirilmiş özellik}		string

JobBaseServices

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobService

JobService

Ad	Açıklama	Değer
endpoint	Uç nokta url'si.	string
jobServiceType	Uç nokta türü.	string
port	Uç nokta için bağlantı noktası.	int
properties	Uç noktada ayarlanacağı ek özellikler.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string

CommandJob

Ad	Açıklama	Değer
jobType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"Command" (gerekli)
codeId	Kod varlığının ARM kaynak kimliği.	string
command	[Gerekli] İşin başlangıcında yürütülecek komut. Örneğin "python train.py"	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 1 Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
Dağıtım	İşin dağıtım yapılandırması. Ayarlanırsa, bu Mpi, Tensorflow, PyTorch veya null değerlerinden biri olmalıdır.	DistributionConfiguration
environmentId	[Gerekli] İşin Ortam belirtiminin ARM kaynak kimliği.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	İşe dahil edilen ortam değişkenleri.	CommandJobEnvironmentVariables
Giriş	İşte kullanılan giriş veri bağlamalarının eşlemesi.	CommandJobInputs
Sınır -ları	Komut İşi sınırı.	CommandJobLimits
Çıkış	İşte kullanılan çıkış veri bağlamalarının eşlemesi.	CommandJobOutputs
kaynaklar	İş için İşlem Kaynağı yapılandırması.	ResourceConfiguration

DistributionConfiguration

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	Nesne türünü ayarlama	Mpı PyTorch TensorFlow (gerekli)

Mpı

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.	"Mpi" (gerekli)
processCountPerInstance	MPI düğümü başına işlem sayısı.	int

PyTorch

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.	"PyTorch" (gerekli)
processCountPerInstance	Düğüm başına işlem sayısı.	int

TensorFlow

Ad	Açıklama	Değer
distributionType	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.	"TensorFlow" (gerekli)
parameterServerCount	Parametre sunucusu görevlerinin sayısı.	int
workerCount	Çalışan sayısı. Belirtilmezse, varsayılan olarak örnek sayısı olur.	int

CommandJobEnvironmentVariables

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string

CommandJobInputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobInput

JobInput

Ad	Açıklama	Değer
açıklama	Girişin açıklaması.	string
jobInputType	Nesne türünü ayarlama	custom_model Literal mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (gerekli)

CustomModelJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"custom_model" (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	"Doğrudan" "İndir" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

LiteralJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"değişmez değer" (gerekli)
değer	[Gerekli] Giriş için değişmez değer.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

MLFlowModelJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"mlflow_model" (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	"Doğrudan" "İndir" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

MLTableJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"mltable" (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	"Doğrudan" "İndir" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

TritonModelJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"triton_model" (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	"Doğrudan" "İndir" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFileJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"uri_file" (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	"Doğrudan" "İndir" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

UriFolderJobInput

Ad	Açıklama	Değer
jobInputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"uri_folder" (gerekli)
mod	Giriş Varlığı Teslim Modu.	"Doğrudan" "İndir" "EvalDownload" "EvalMount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount"
Urı	[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

CommandJobLimits

Ad	Açıklama	Değer
jobLimitsType	[Gerekli] JobLimit türü.	"Komut" "Süpür" (gerekli)
timeout	ISO 8601 biçimindeki maksimum çalışma süresi, bundan sonra iş iptal edilir. Yalnızca Saniye kadar düşük duyarlıkla süreyi destekler.	string

CommandJobOutputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobOutput

JobOutput

Ad	Açıklama	Değer
açıklama	Çıktının açıklaması.	string
jobOutputType	Nesne türünü ayarlama	custom_model mlflow_model mltable triton_model uri_file uri_folder (gerekli)

CustomModelJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"custom_model" (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	"ReadWriteMount" "Karşıya Yükle"
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

MLFlowModelJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"mlflow_model" (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	"ReadWriteMount" "Karşıya Yükle"
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

MLTableJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"mltable" (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	"ReadWriteMount" "Karşıya Yükle"
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

TritonModelJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"triton_model" (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	"ReadWriteMount" "Karşıya Yükle"
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

UriFileJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"uri_file" (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	"ReadWriteMount" "Karşıya Yükle"
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

UriFolderJobOutput

Ad	Açıklama	Değer
jobOutputType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"uri_folder" (gerekli)
mod	Çıkış Varlığı Teslim Modu.	"ReadWriteMount" "Karşıya Yükle"
Urı	Çıkış Varlığı URI'si.	string

ResourceConfiguration

Ad	Açıklama	Değer
instanceCount	İşlem hedefi tarafından kullanılan isteğe bağlı örnek veya düğüm sayısı.	int
instanceType	İşlem hedefi tarafından desteklenen isteğe bağlı VM türü.	string
properties	Ek özellikler çantası.	ResourceConfigurationProperties

ResourceConfigurationProperties

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}

PipelineJob

Ad	Açıklama	Değer
jobType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"İşlem Hattı" (gerekli)
Giriş	İşlem hattı işi için girişler.	PipelineJobInputs
Işleri	İşler, İşlem Hattı İşini oluşturur.	PipelineJobJobs
Çıkış	İşlem hattı işinin çıkışları	PipelineJobOutputs
ayarlar	ContinueRunOnStepFailure gibi işlemler için işlem hattı ayarları.

PipelineJobInputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobInput

PipelineJobJobs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}

PipelineJobOutputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobOutput

Süpürme İşi

Ad	Açıklama	Değer
jobType	[Gerekli] İşin türünü belirtir.	"Süpür" (gerekli)
earlyTermination	Erken sonlandırma ilkeleri, düşük performanslı çalıştırmaların tamamlanmadan önce iptal edilmesine olanak tanır	EarlyTerminationPolicy
Giriş	İşte kullanılan giriş veri bağlamalarının eşlemesi.	SweepJobInputs
Sınır -ları	Süpürme İşi sınırı.	SweepJobLimits
Amaç	[Gerekli] İyileştirme hedefi.	Amaç (gerekli)
Çıkış	İşte kullanılan çıkış veri bağlamalarının eşlemesi.	SweepJobOutputs
samplingAlgorithm	[Gerekli] Hiper parametre örnekleme algoritması	SamplingAlgorithm (gerekli)
searchSpace	[Gerekli] Her parametreyi ve dağılımını içeren bir sözlük. Sözlük anahtarı parametrenin adıdır
trial	[Gerekli] Deneme bileşeni tanımı.	TrialComponent (gerekli)

EarlyTerminationPolicy

Ad	Açıklama	Değer
delayEvaluation	İlk değerlendirmenin geciktirilme aralığı sayısı.	int
evaluationInterval	İlke değerlendirmeleri arasındaki aralık (çalıştırma sayısı).	int
policyType	Nesne türünü ayarlama	Haydut MedianStopping TruncationSelection (gerekli)

BanditPolicy

Ad	Açıklama	Değer
policyType	[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı	"Eşkıya" (gerekli)
slackAmount	En iyi performans gösteren çalıştırmadan mutlak uzaklık.	int
slackFactor	İzin verilen uzaklık ile en iyi performansa sahip çalıştırmanın oranı.	int

MedianStoppingPolicy

Ad	Açıklama	Değer
policyType	[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı	"MedianStopping" (gerekli)

TruncationSelectionPolicy

Ad	Açıklama	Değer
policyType	[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı	"TruncationSelection" (gerekli)
truncationPercentage	Her değerlendirme aralığında iptal edilecek çalıştırmaların yüzdesi.	int

SweepJobInputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobInput

SweepJobLimits

Ad	Açıklama	Değer
jobLimitsType	[Gerekli] JobLimit türü.	"Komut" "Süpür" (gerekli)
maxConcurrentTrials	Süpürme İşi maksimum eş zamanlı deneme sayısı.	int
maxTotalTrials	Süpürme İşi maksimum toplam deneme sayısı.	int
timeout	ISO 8601 biçimindeki maksimum çalışma süresi, bundan sonra iş iptal edilir. Yalnızca Saniye kadar düşük duyarlıkla süreyi destekler.	string
trialTimeout	Süpürme İşi Deneme zaman aşımı değeri.	string

Amaç

Ad	Açıklama	Değer
goal	[Gerekli] Hiper parametre ayarlama için desteklenen ölçüm hedeflerini tanımlar	"Ekranı Kapla" "Simge durumuna küçült" (gerekli)
primaryMetric	[Gerekli] İyileştirecek ölçümün adı.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobOutputs

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		JobOutput

ÖrneklemeAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	Nesne türünü ayarlama	Bayesian Kılavuz Rastgele (gerekli)

BayesianSamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma	"Bayes dili" (gerekli)

GridSamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma	"Kılavuz" (gerekli)

RandomSamplingAlgorithm

Ad	Açıklama	Değer
samplingAlgorithmType	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma	"Rastgele" (gerekli)
Kural	Belirli bir rastgele algoritma türü	"Rastgele" "Sobol"
Tohum	Rastgele sayı oluşturma için çekirdek olarak kullanılacak isteğe bağlı bir tamsayı	int

TrialComponent

Ad	Açıklama	Değer
codeId	Kod varlığının ARM kaynak kimliği.	string
command	[Gerekli] İşin başlangıcında yürütülecek komut. Örneğin "python train.py"	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: En az uzunluk = 1 Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
Dağıtım	İşin dağıtım yapılandırması. Ayarlanırsa, bu Mpi, Tensorflow, PyTorch veya null değerlerinden biri olmalıdır.	DistributionConfiguration
environmentId	[Gerekli] İşin Ortam belirtiminin ARM kaynak kimliği.	dize (gerekli) Kısıtlama -ları: Desen = `[a-zA-Z0-9_]`
environmentVariables	İşe dahil edilen ortam değişkenleri.	TrialComponentEnvironmentVariables
kaynaklar	İş için İşlem Kaynağı yapılandırması.	ResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

Ad	Açıklama	Değer
{özelleştirilmiş özellik}		string

Share via

Microsoft.MachineLearningServices çalışma alanları/işleri 2022-05-01

Bicep kaynak tanımı

Kaynak biçimi

JobBaseProperties nesneleri

IdentityConfiguration nesneleri

DistributionConfiguration nesneleri

JobInput nesneleri

JobOutput nesneleri

EarlyTerminationPolicy nesneleri

SamplingAlgorithm nesneleri

Özellik değerleri

çalışma alanları/işler

JobBaseProperties

Identityconfiguration

AmlToken

ManagedIdentity

UserIdentity

ResourceBaseProperties

JobBaseServices

JobService

JobServiceProperties

CommandJob

DistributionConfiguration

Mpı

PyTorch

TensorFlow

CommandJobEnvironmentVariables

CommandJobInputs

JobInput

CustomModelJobInput

LiteralJobInput

MLFlowModelJobInput

MLTableJobInput

TritonModelJobInput

UriFileJobInput

UriFolderJobInput

CommandJobLimits

CommandJobOutputs

JobOutput

CustomModelJobOutput

MLFlowModelJobOutput

MLTableJobOutput

TritonModelJobOutput

UriFileJobOutput

UriFolderJobOutput

ResourceConfiguration

ResourceConfigurationProperties

PipelineJob

PipelineJobInputs

PipelineJobJobs

PipelineJobOutputs

Süpürme İşi

EarlyTerminationPolicy

BanditPolicy

MedianStoppingPolicy

TruncationSelectionPolicy

SweepJobInputs

SweepJobLimits

Amaç

SweepJobOutputs

SamplingAlgorithm

BayesianSamplingAlgorithm

GridSamplingAlgorithm

RandomSamplingAlgorithm

TrialComponent

TrialComponentEnvironmentVariables

Hızlı başlangıç şablonları

ARM şablonu kaynak tanımı

Kaynak biçimi

JobBaseProperties nesneleri

IdentityConfiguration nesneleri

DistributionConfiguration nesneleri

JobInput nesneleri

JobOutput nesneleri

EarlyTerminationPolicy nesneleri

SamplingAlgorithm nesneleri

Özellik değerleri

çalışma alanları/işler

JobBaseProperties