CLI (v2) 環境 YAML 結構描述
您可以在 https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json 中找到來源 JSON 結構描述。
注意
此文件中詳述的 YAML 語法是以最新版 ML CLI v2 延伸模組的 JSON 結構描述為基礎。 此語法只保證能與最新版的 ML CLI v2 延伸模組搭配使用。 您可以在 https://azuremlschemasprod.azureedge.net/ 找到舊版延伸模組的結構描述。
YAML 語法
| 索引鍵 | 類型 | 描述 | 允許的值 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
$schema |
字串 | YAML 結構描述。 如果您使用 Azure Machine Learning VS Code 擴充功能來撰寫 YAML 檔案，在檔案頂端包含 $schema 可讓您叫用結構描述和資源完成。 |
||
name |
字串 | 必要。 環境的名稱。 | ||
version |
字串 | 環境的版本。 如果省略，Azure Machine Learning 會自動產生版本。 | ||
description |
字串 | 環境的描述。 | ||
tags |
物件 | 環境的標記字典。 | ||
image |
字串 | 要用於環境的 Docker 映像。 需要 image 或 build 其中一個。 |
||
conda_file |
字串或物件 | Conda 環境相依性的標準 conda YAML 設定檔。 請參閱 https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#creating-an-environment-file-manually。 如果有指定，也必須指定 image。 Azure Machine Learning 會在提供的 Docker 映射之上建置 conda 環境。 |
||
build |
物件 | 要用於環境的 Docker 組建內容設定。 需要 image 或 build 其中一個。 |
||
build.path |
字串 | 要用作組建內容的目錄的本機路徑。 | ||
build.dockerfile_path |
字串 | 組建內容內 Dockerfile 的相對路徑。 | Dockerfile |
|
os_type |
字串 | 作業系統的類型。 | linux, windows |
linux |
inference_config |
物件 | 推斷容器設定。 僅適用於環境用來建置線上部署的服務容器時。 請參閱 inference_config 索引鍵的屬性。 |
inference_config 索引鍵的屬性
| 索引鍵 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|
liveness_route |
物件 | 服務容器的活躍度路由。 |
liveness_route.path |
字串 | 路由活躍度要求的路徑。 |
liveness_route.port |
整數 | 路由活躍度要求的連接埠。 |
readiness_route |
物件 | 服務容器的整備度路由。 |
readiness_route.path |
字串 | 路由整備度要求的路徑。 |
readiness_route.port |
整數 | 路由整備度要求的連接埠。 |
scoring_route |
物件 | 服務容器的評分路由。 |
scoring_route.path |
字串 | 路由評分要求的路徑。 |
scoring_route.port |
整數 | 路由評分要求的連接埠。 |
備註
az ml environment 命令可用於管理 Azure Machine Learning 環境。
範例
範例 GitHub 存放庫中有範例可用。 以下顯示其中幾個。
YAML：本機 Docker 組建內容
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-context-example
build:
path: docker-contexts/python-and-pip
YAML：Docker 映像
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-example
image: pytorch/pytorch:latest
description: Environment created from a Docker image.
YAML：Docker 映像加上 conda 檔案
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-plus-conda-example
image: mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04
conda_file: conda-yamls/pydata.yml
description: Environment created from a Docker image plus Conda environment.