Microsoft.MachineLearningServices 工作區/服務 2021-01-01
Bicep 資源定義
工作區/服務資源類型可以使用目標作業進行部署：
- 資源群組 - 請參閱 資源群組部署命令
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services 資源，請將下列 Bicep 新增至範本。
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2021-01-01' = {
name: 'string'
location: 'string'
parent: resourceSymbolicName
description: 'string'
environmentImageRequest: {
assets: [
{
id: 'string'
mimeType: 'string'
unpack: bool
url: 'string'
}
]
driverProgram: 'string'
environment: {
docker: {
baseDockerfile: 'string'
baseImage: 'string'
baseImageRegistry: {
address: 'string'
password: 'string'
username: 'string'
}
}
environmentVariables: {
{customized property}: 'string'
}
inferencingStackVersion: 'string'
name: 'string'
python: {
baseCondaEnvironment: 'string'
condaDependencies: any()
interpreterPath: 'string'
userManagedDependencies: bool
}
r: {
bioConductorPackages: [
'string'
]
cranPackages: [
{
name: 'string'
repository: 'string'
}
]
customUrlPackages: [
'string'
]
gitHubPackages: [
{
authToken: 'string'
repository: 'string'
}
]
rscriptPath: 'string'
rVersion: 'string'
snapshotDate: 'string'
userManaged: bool
}
spark: {
packages: [
{
artifact: 'string'
group: 'string'
version: 'string'
}
]
precachePackages: bool
repositories: [
'string'
]
}
version: 'string'
}
environmentReference: {
name: 'string'
version: 'string'
}
modelIds: [
'string'
]
models: [
{
createdTime: 'string'
datasets: [
{
id: 'string'
name: 'string'
}
]
derivedModelIds: [
'string'
]
description: 'string'
experimentName: 'string'
framework: 'string'
frameworkVersion: 'string'
id: 'string'
kvTags: {
{customized property}: 'string'
}
mimeType: 'string'
modifiedTime: 'string'
name: 'string'
parentModelId: 'string'
properties: {
{customized property}: 'string'
}
resourceRequirements: {
cpu: int
cpuLimit: int
fpga: int
gpu: int
memoryInGB: int
memoryInGBLimit: int
}
runId: 'string'
sampleInputData: 'string'
sampleOutputData: 'string'
unpack: bool
url: 'string'
version: int
}
]
}
keys: {
primaryKey: 'string'
secondaryKey: 'string'
}
kvTags: {
{customized property}: 'string'
}
properties: {
{customized property}: 'string'
}
computeType: 'string'
// For remaining properties, see workspaces/services objects
}
workspaces/services objects
設定 computeType 屬性以指定物件的類型。
針對 ACI，請使用：
computeType: 'ACI'
appInsightsEnabled: bool
authEnabled: bool
cname: 'string'
containerResourceRequirements: {
cpu: int
cpuLimit: int
fpga: int
gpu: int
memoryInGB: int
memoryInGBLimit: int
}
dataCollection: {
eventHubEnabled: bool
storageEnabled: bool
}
dnsNameLabel: 'string'
encryptionProperties: {
keyName: 'string'
keyVersion: 'string'
vaultBaseUrl: 'string'
}
sslCertificate: 'string'
sslEnabled: bool
sslKey: 'string'
vnetConfiguration: {
subnetName: 'string'
vnetName: 'string'
}
針對 AKS，請使用：
computeType: 'AKS'
aadAuthEnabled: bool
appInsightsEnabled: bool
authEnabled: bool
autoScaler: {
autoscaleEnabled: bool
maxReplicas: int
minReplicas: int
refreshPeriodInSeconds: int
targetUtilization: int
}
computeName: 'string'
containerResourceRequirements: {
cpu: int
cpuLimit: int
fpga: int
gpu: int
memoryInGB: int
memoryInGBLimit: int
}
dataCollection: {
eventHubEnabled: bool
storageEnabled: bool
}
isDefault: bool
livenessProbeRequirements: {
failureThreshold: int
initialDelaySeconds: int
periodSeconds: int
successThreshold: int
timeoutSeconds: int
}
maxConcurrentRequestsPerContainer: int
maxQueueWaitMs: int
namespace: 'string'
numReplicas: int
scoringTimeoutMs: int
trafficPercentile: int
type: 'string'
屬性值
workspaces/services
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| NAME | 資源名稱 瞭解如何在 Bicep 中設定子資源的名稱和類型。 |
需要字串 () |
| location | Azure 位置/區域的名稱。 | 字串 |
| 父系 (parent) | 在 Bicep 中，您可以指定子資源的父資源。 只有在父資源外部宣告子資源時，才需要新增此屬性。 如需詳細資訊，請參閱 父資源外部的子資源。 |
類型資源的符號名稱： 工作區 |
| description | 服務的描述。 | 字串 |
| environmentImageRequest | 推斷所需的環境、模型和資產。 | CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest |
| 金鑰 | 驗證金鑰。 | CreateServiceRequestKeys |
| kvTags | 服務標籤字典。 標籤是可變動的。 | CreateServiceRequestKvTags |
| properties | 服務屬性字典。 屬性是不可變的。 | CreateServiceRequestProperties |
| computeType | 設定物件類型 | ACI 需要 AKS () |
ACIServiceCreateRequest
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 服務的計算環境類型。 | 需要 『ACI』 () |
| appInsightsEnabled | 是否啟用 Application Insights。 | bool |
| authEnabled | 服務上是否啟用驗證。 | bool |
| cname | 服務的 CName。 | 字串 |
| containerResourceRequirements | 容器資源需求。 | ContainerResourceRequirements |
| dataCollection | 指定之數據收集選項的詳細數據。 | ACIServiceCreateRequestDataCollection |
| dnsNameLabel | 服務的 Dns 標籤。 | 字串 |
| encryptionProperties | 加密屬性。 | ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties |
| sslCertificate | 如果已啟用 SSL，則為 PEM 格式的公用 SSL 憑證。 | 字串 |
| sslEnabled | 是否啟用 SSL。 | bool |
| sslKey | 憑證的 PEM 格式公開 SSL 金鑰。 | 字串 |
| vnetConfiguration | 虛擬網路組態。 | ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration |
ContainerResourceRequirements
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| cpu | 容器要使用的 CPU 核心數量下限。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
| cpuLimit | 容器允許使用的 CPU 核心數量上限。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
| Fpga | 公開給容器的 FPGA PCIE 裝置數目。 必須是 2 的倍數。 | int |
| gpu | 容器中的 GPU 核心數目。 | int |
| memoryInGB | 容器要使用的最小記憶體 () 。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
| memoryInGBLimit | 容器允許使用的記憶體 (上限，以 GB) 為單位。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
ACIServiceCreateRequestDataCollection
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| eventHubEnabled | 啟用/停用事件中樞的選項。 | bool |
| storageEnabled | 啟用/停用記憶體的選項。 | bool |
ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| keyName | 加密金鑰名稱 | 需要字串 () |
| keyVersion | 加密金鑰版本 | 需要字串 () |
| vaultBaseUrl | 保存庫基底 URL | 需要字串 () |
ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| subnetName | 虛擬網路子網的名稱。 | 字串 |
| vnetName | 虛擬網路的名稱。 | 字串 |
AKSServiceCreateRequest
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 服務的計算環境類型。 | 'AKS' (必要) |
| aadAuthEnabled | 是否啟用 AAD 驗證。 | bool |
| appInsightsEnabled | 是否啟用 Application Insights。 | bool |
| authEnabled | 是否啟用驗證。 | bool |
| autoScaler | 自動調整程序屬性。 | AKSServiceCreateRequestAutoScaler |
| computeName | 計算資源的名稱。 | 字串 |
| containerResourceRequirements | 容器資源需求。 | ContainerResourceRequirements |
| dataCollection | 指定之數據收集選項的詳細數據。 | AKSServiceCreateRequestDataCollection |
| isDefault | 這是預設的變體。 | bool |
| livenessProbeRequirements | 活躍度探查需求。 | AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements |
| maxConcurrentRequestsPerContainer | 每個容器的並行要求數目上限。 | int |
| maxQueueWaitMs | 要求在佇列中等候的時間上限， (毫秒) 。 在這段時間之後，服務會傳回 503 (服務無法使用) | int |
| 命名空間 | 服務的 Kubernetes 命名空間。 | 字串 |
| numReplicas | 叢集上的複本數目。 | int |
| scoringTimeoutMs | 評分逾時 (以毫秒為單位)。 | int |
| trafficPercentile | 流量變化接收的數量。 | int |
| 類型 | 變體的類型。 | 'Control' 'Treatment' |
AKSServiceCreateRequestAutoScaler
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| autoscaleEnabled | 啟用/停用自動調整的選項。 | bool |
| maxReplicas | 叢集中的複本數目上限。 | int |
| minReplicas | 要相應減少的複本數目下限。 | int |
| refreshPeriodInSeconds | 自動調整更新之間等候的秒數。 | int |
| targetUtilization | 用來判斷是否調整叢集的目標使用率百分比。 | int |
AKSServiceCreateRequestDataCollection
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| eventHubEnabled | 啟用/停用事件中樞的選項。 | bool |
| storageEnabled | 啟用/停用記憶體的選項。 | bool |
AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| failureThreshold | 傳回狀況不良狀態之前允許的失敗次數。 | int |
| initialDelaySeconds | 第一次探查之前的延遲，以秒為單位。 | int |
| periodSeconds | 探查之間的時間長度，以秒為單位。 | int |
| successThreshold | 傳回狀況良好狀態之前成功的探查數目。 | int |
| timeoutSeconds | 探查逾時，以秒為單位。 | int |
CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 資產 | 資產清單。 | ImageAsset[] |
| driverProgram | 驅動程式檔案的名稱。 | 字串 |
| Environment | AZURE ML 環境的詳細數據。 | EnvironmentImageRequestEnvironment |
| environmentReference | AZURE ML 環境的唯一識別詳細數據。 | EnvironmentImageRequestEnvironmentReference |
| modelIds | 模型標識碼的清單。 | string[] |
| 模型 | 模型清單。 | Model[] |
ImageAsset
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| id | 資產標識碼。 | 字串 |
| mimeType | mime 類型。 | 字串 |
| unpack | 資產是否已解壓縮。 | bool |
| url | 資產的 URL。 | 字串 |
EnvironmentImageRequestEnvironment
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| docker | Docker 容器的定義。 | ModelEnvironmentDefinitionDocker |
| environmentVariables | 要定義於環境中之環境變數的定義。 | ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables |
| inferencingStackVersion | 已新增至映像的推斷堆疊版本。 若要避免新增推斷堆疊，請勿設定此值。 有效值：「latest」。 | 字串 |
| NAME | 環境的名稱。 | 字串 |
| Python | Python 環境的設定。 | ModelEnvironmentDefinitionPython |
| r | R 環境的設定。 | ModelEnvironmentDefinitionR |
| Spark | Spark 環境的組態。 | ModelEnvironmentDefinitionSpark |
| version | 環境版本。 | 字串 |
ModelEnvironmentDefinitionDocker
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| baseDockerfile | 用於 Docker 型執行的基底 Dockerfile。 與BaseImage互斥。 | 字串 |
| baseImage | 用於 Docker 型執行的基底映像。 與BaseDockerfile互斥。 | 字串 |
| baseImageRegistry | 包含基底映像的映像登錄。 | ModelDockerSectionBaseImageRegistry |
ModelDockerSectionBaseImageRegistry
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| address | 字串 | |
| 密碼 | 字串 約束： 敏感性值。 以安全參數的形式傳入。 |
|
| username | 字串 約束： 敏感性值。 以安全參數的形式傳入。 |
ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
ModelEnvironmentDefinitionPython
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| baseCondaEnvironment | 字串 | |
| condaDependencies | 包含 Conda 相依性的 JObject。 | 針對 Bicep，您可以使用 any () 函式。 |
| interpreterPath | 如果不需要環境建置，要使用的 Python 解釋器路徑。 指定的路徑會用來呼叫使用者腳本。 | 字串 |
| userManagedDependencies | True 表示 AzureML 會重複使用現有的 Python 環境;False 表示 AzureML 會根據 Conda 相依性規格建立 Python 環境。 | bool |
ModelEnvironmentDefinitionR
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| bioConductorPackages | 來自Bioconductor 的套件。 | string[] |
| cranPackages | 要使用的CRAN套件。 | RCranPackage[] |
| customUrlPackages | 來自自訂 URL 的套件。 | string[] |
| gitHubPackages | 直接從 GitHub 封裝。 | RGitHubPackage[] |
| rscriptPath | 如果不需要環境組建，要使用的 Rscript 路徑。 指定的路徑會用來呼叫使用者腳本。 |
字串 |
| rVersion | 要安裝的 R 版本 | 字串 |
| snapshotDate | 要用於YYYY-MM-DD格式的 MRAN 快照集日期，例如 “2019-04-17” | 字串 |
| userManaged | 指出環境是由使用者或 AzureML 管理。 | bool |
RCranPackage
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| NAME | 封裝名稱。 | 字串 |
| repository | 存放庫名稱。 | 字串 |
RGitHubPackage
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| authToken | 從私人存放庫安裝的個人存取令牌 | 字串 約束： 敏感性值。 以安全參數的形式傳入。 |
| repository | 格式為 username/repo[/subdir][@ref，#pull] 的存放庫位址。 | 字串 |
ModelEnvironmentDefinitionSpark
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 套件 | 要使用的Spark套件。 | SparkMavenPackage[] |
| precachePackages | 是否要預先擷取套件。 | bool |
| 存放庫 | Spark 存放庫的清單。 | string[] |
SparkMavenPackage
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 成品 | 字串 | |
| 群組 | 字串 | |
| version | 字串 |
EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| NAME | 環境的名稱。 | 字串 |
| version | 環境的版本。 | 字串 |
型號
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| createdTime | 模型建立時間 (UTC) 。 | 字串 |
| datasets | 與模型相關聯的數據集清單。 | DatasetReference[] |
| derivedModelIds | 衍生自此模型的模型 | string[] |
| description | 模型描述文字。 | 字串 |
| experimentName | 建立此模型之實驗的名稱。 | 字串 |
| 架構 | 模型架構。 | 字串 |
| frameworkVersion | 模型架構版本。 | 字串 |
| id | 模型標識碼。 | 字串 |
| kvTags | 模型標籤字典。 項目可變動。 | ModelKvTags |
| mimeType | 模型內容的 MIME 類型。 如需MIME類型的詳細資訊，請開啟 https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml |
需要字串 () |
| modifiedTime | 模型上次修改時間 (UTC) 。 | 字串 |
| NAME | 模型名稱。 | 需要字串 () |
| parentModelId | 父模型標識碼。 | 字串 |
| properties | Model 屬性字典。 屬性是不可變的。 | ModelProperties |
| resourceRequirements | 模型的資源需求 | ContainerResourceRequirements |
| runId | 建立此模型的 RunId。 | 字串 |
| sampleInputData | 模型的範例輸入數據。 工作區中數據集的參考，格式為 aml://dataset/{datasetId} | 字串 |
| sampleOutputData | 模型的範例輸出數據。 工作區中數據集的參考，格式為 aml://dataset/{datasetId} | 字串 |
| unpack | 指出我們是否需要在 Docker 映像建立期間將模型解壓縮。 | bool |
| url | 模型的 URL。 通常是SAS URL。 | 需要字串 () |
| version | 模型管理服務指派的模型版本。 | int |
DatasetReference
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| id | 數據集參考的標識碼。 | 字串 |
| NAME | 數據集參考的名稱。 | 字串 |
ModelKvTags
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
ModelProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
CreateServiceRequestKeys
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| primaryKey | 主鍵。 | 字串 |
| secondaryKey | 次要金鑰。 | 字串 |
CreateServiceRequestKvTags
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
CreateServiceRequestProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
快速入門範本
下列快速入門範本會部署此資源類型。
| 範本 | 描述 |
|---|---|
建立 Azure Machine Learning 服務 |
此範本會建立 Azure Machine Learning 服務。 |
| (AKS) 建立 Azure Machine Learning 服務 |
此範本會建立 Azure Machine Learning 服務。 |
ARM 範本資源定義
工作區/服務資源類型可以使用目標作業進行部署：
- 資源群組 - 請參閱 資源群組部署命令
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services 資源，請將下列 JSON 新增至您的範本。
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services",
"apiVersion": "2021-01-01",
"name": "string",
"location": "string",
"description": "string",
"environmentImageRequest": {
"assets": [
{
"id": "string",
"mimeType": "string",
"unpack": "bool",
"url": "string"
}
],
"driverProgram": "string",
"environment": {
"docker": {
"baseDockerfile": "string",
"baseImage": "string",
"baseImageRegistry": {
"address": "string",
"password": "string",
"username": "string"
}
},
"environmentVariables": {
"{customized property}": "string"
},
"inferencingStackVersion": "string",
"name": "string",
"python": {
"baseCondaEnvironment": "string",
"condaDependencies": {},
"interpreterPath": "string",
"userManagedDependencies": "bool"
},
"r": {
"bioConductorPackages": [ "string" ],
"cranPackages": [
{
"name": "string",
"repository": "string"
}
],
"customUrlPackages": [ "string" ],
"gitHubPackages": [
{
"authToken": "string",
"repository": "string"
}
],
"rscriptPath": "string",
"rVersion": "string",
"snapshotDate": "string",
"userManaged": "bool"
},
"spark": {
"packages": [
{
"artifact": "string",
"group": "string",
"version": "string"
}
],
"precachePackages": "bool",
"repositories": [ "string" ]
},
"version": "string"
},
"environmentReference": {
"name": "string",
"version": "string"
},
"modelIds": [ "string" ],
"models": [
{
"createdTime": "string",
"datasets": [
{
"id": "string",
"name": "string"
}
],
"derivedModelIds": [ "string" ],
"description": "string",
"experimentName": "string",
"framework": "string",
"frameworkVersion": "string",
"id": "string",
"kvTags": {
"{customized property}": "string"
},
"mimeType": "string",
"modifiedTime": "string",
"name": "string",
"parentModelId": "string",
"properties": {
"{customized property}": "string"
},
"resourceRequirements": {
"cpu": "int",
"cpuLimit": "int",
"fpga": "int",
"gpu": "int",
"memoryInGB": "int",
"memoryInGBLimit": "int"
},
"runId": "string",
"sampleInputData": "string",
"sampleOutputData": "string",
"unpack": "bool",
"url": "string",
"version": "int"
}
]
},
"keys": {
"primaryKey": "string",
"secondaryKey": "string"
},
"kvTags": {
"{customized property}": "string"
},
"properties": {
"{customized property}": "string"
},
"computeType": "string"
// For remaining properties, see workspaces/services objects
}
workspaces/services 物件
設定 computeType 屬性以指定物件的類型。
針對 ACI，請使用：
"computeType": "ACI",
"appInsightsEnabled": "bool",
"authEnabled": "bool",
"cname": "string",
"containerResourceRequirements": {
"cpu": "int",
"cpuLimit": "int",
"fpga": "int",
"gpu": "int",
"memoryInGB": "int",
"memoryInGBLimit": "int"
},
"dataCollection": {
"eventHubEnabled": "bool",
"storageEnabled": "bool"
},
"dnsNameLabel": "string",
"encryptionProperties": {
"keyName": "string",
"keyVersion": "string",
"vaultBaseUrl": "string"
},
"sslCertificate": "string",
"sslEnabled": "bool",
"sslKey": "string",
"vnetConfiguration": {
"subnetName": "string",
"vnetName": "string"
}
針對 AKS，請使用：
"computeType": "AKS",
"aadAuthEnabled": "bool",
"appInsightsEnabled": "bool",
"authEnabled": "bool",
"autoScaler": {
"autoscaleEnabled": "bool",
"maxReplicas": "int",
"minReplicas": "int",
"refreshPeriodInSeconds": "int",
"targetUtilization": "int"
},
"computeName": "string",
"containerResourceRequirements": {
"cpu": "int",
"cpuLimit": "int",
"fpga": "int",
"gpu": "int",
"memoryInGB": "int",
"memoryInGBLimit": "int"
},
"dataCollection": {
"eventHubEnabled": "bool",
"storageEnabled": "bool"
},
"isDefault": "bool",
"livenessProbeRequirements": {
"failureThreshold": "int",
"initialDelaySeconds": "int",
"periodSeconds": "int",
"successThreshold": "int",
"timeoutSeconds": "int"
},
"maxConcurrentRequestsPerContainer": "int",
"maxQueueWaitMs": "int",
"namespace": "string",
"numReplicas": "int",
"scoringTimeoutMs": "int",
"trafficPercentile": "int",
"type": "string"
屬性值
workspaces/services
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 資源類型 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services' |
| apiVersion | 資源 API 版本 | '2021-01-01' |
| NAME | 資源名稱 請參閱如何在 JSON ARM 樣本中設定子資源的名稱和類型。 |
字串 (必要) |
| location | Azure 位置/區域的名稱。 | 字串 |
| description | 服務的描述。 | 字串 |
| environmentImageRequest | 推斷所需的環境、模型和資產。 | CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest |
| 金鑰 | 驗證金鑰。 | CreateServiceRequestKeys |
| kvTags | 服務標籤字典。 標籤是可變動的。 | CreateServiceRequestKvTags |
| properties | 服務屬性字典。 屬性不可變。 | CreateServiceRequestProperties |
| computeType | 設定物件類型 | ACI AKS (必要) |
ACIServiceCreateRequest
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 服務的計算環境類型。 | 必要的 『ACI』 () |
| appInsightsEnabled | 是否啟用 Application Insights。 | bool |
| authEnabled | 服務上是否啟用驗證。 | bool |
| cname | 服務的 CName。 | 字串 |
| containerResourceRequirements | 容器資源需求。 | ContainerResourceRequirements |
| dataCollection | 指定之數據收集選項的詳細數據。 | ACIServiceCreateRequestDataCollection |
| dnsNameLabel | 服務的 Dns 標籤。 | 字串 |
| encryptionProperties | 加密屬性。 | ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties |
| sslCertificate | 如果已啟用 SSL，則為 PEM 格式的公用 SSL 憑證。 | 字串 |
| sslEnabled | 是否啟用 SSL。 | bool |
| sslKey | 憑證的 PEM 格式公鑰。 | 字串 |
| vnetConfiguration | 虛擬網路組態。 | ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration |
ContainerResourceRequirements
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| cpu | 容器要使用的 CPU 核心數量下限。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
| cpuLimit | 容器允許使用的 CPU 核心數量上限。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
| Fpga | 向容器公開的 FPGA PCIE 裝置數目。 必須是 2 的倍數。 | int |
| gpu | 容器中的 GPU 核心數目。 | int |
| memoryInGB | 容器要使用的最小記憶體 () 。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
| memoryInGBLimit | 容器允許使用的記憶體 (上限，以 GB) 為單位。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
ACIServiceCreateRequestDataCollection
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| eventHubEnabled | 啟用/停用事件中樞的選項。 | bool |
| storageEnabled | 啟用/停用記憶體的選項。 | bool |
ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| keyName | 加密金鑰名稱 | 需要字串 () |
| keyVersion | 加密金鑰版本 | 需要字串 () |
| vaultBaseUrl | 保存庫基底 URL | 需要字串 () |
ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| subnetName | 虛擬網路子網的名稱。 | 字串 |
| vnetName | 虛擬網路的名稱。 | 字串 |
AKSServiceCreateRequest
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 服務的計算環境類型。 | 'AKS' (必要) |
| aadAuthEnabled | 是否啟用 AAD 驗證。 | bool |
| appInsightsEnabled | 是否啟用 Application Insights。 | bool |
| authEnabled | 是否啟用驗證。 | bool |
| autoScaler | 自動調整程序屬性。 | AKSServiceCreateRequestAutoScaler |
| computeName | 計算資源的名稱。 | 字串 |
| containerResourceRequirements | 容器資源需求。 | ContainerResourceRequirements |
| dataCollection | 指定之數據收集選項的詳細數據。 | AKSServiceCreateRequestDataCollection |
| isDefault | 這是預設的變體。 | bool |
| livenessProbeRequirements | 活躍度探查需求。 | AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements |
| maxConcurrentRequestsPerContainer | 每個容器的並行要求數目上限。 | int |
| maxQueueWaitMs | 要求在佇列中等候的時間上限， (毫秒) 。 在這段時間之後，服務會傳回 503 (服務無法使用) | int |
| 命名空間 | 服務的 Kubernetes 命名空間。 | 字串 |
| numReplicas | 叢集上的複本數目。 | int |
| scoringTimeoutMs | 評分逾時 (以毫秒為單位)。 | int |
| trafficPercentile | 流量變化接收的數量。 | int |
| 類型 | 變體的類型。 | 'Control' 'Treatment' |
AKSServiceCreateRequestAutoScaler
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| autoscaleEnabled | 啟用/停用自動調整的選項。 | bool |
| maxReplicas | 叢集中的複本數目上限。 | int |
| minReplicas | 要相應減少的複本數目下限。 | int |
| refreshPeriodInSeconds | 自動調整更新之間等候的秒數。 | int |
| targetUtilization | 用來判斷是否調整叢集的目標使用率百分比。 | int |
AKSServiceCreateRequestDataCollection
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| eventHubEnabled | 啟用/停用事件中樞的選項。 | bool |
| storageEnabled | 啟用/停用記憶體的選項。 | bool |
AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| failureThreshold | 傳回狀況不良狀態之前允許的失敗次數。 | int |
| initialDelaySeconds | 第一個探查前的延遲，以秒為單位。 | int |
| periodSeconds | 探查之間的時間長度，以秒為單位。 | int |
| successThreshold | 傳回狀況良好的狀態之前，成功探查的數目。 | int |
| timeoutSeconds | 探查逾時以秒為單位。 | int |
CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 資產 | 資產清單。 | ImageAsset[] |
| driverProgram | 驅動程式檔案的名稱。 | 字串 |
| Environment | AZURE ML 環境的詳細數據。 | EnvironmentImageRequestEnvironment |
| environmentReference | AZURE ML 環境的唯一識別詳細數據。 | EnvironmentImageRequestEnvironmentReference |
| modelIds | 模型標識碼的清單。 | string[] |
| 模型 | 模型清單。 | Model[] |
ImageAsset
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| id | 資產標識碼。 | 字串 |
| mimeType | mime 類型。 | 字串 |
| unpack | 資產是否已解除封裝。 | bool |
| url | 資產的 URL。 | 字串 |
EnvironmentImageRequestEnvironment
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| docker | Docker 容器的定義。 | ModelEnvironmentDefinitionDocker |
| environmentVariables | 要定義於環境中之環境變數的定義。 | ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables |
| inferencingStackVersion | 已新增至映像的推斷堆疊版本。 若要避免新增推斷堆疊，請勿設定此值。 有效值：「latest」。 | 字串 |
| NAME | 環境的名稱。 | 字串 |
| Python | Python 環境的設定。 | ModelEnvironmentDefinitionPython |
| r | R 環境的設定。 | ModelEnvironmentDefinitionR |
| Spark | Spark 環境的組態。 | ModelEnvironmentDefinitionSpark |
| version | 環境版本。 | 字串 |
ModelEnvironmentDefinitionDocker
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| baseDockerfile | 用於 Docker 型執行的基底 Dockerfile。 與BaseImage互斥。 | 字串 |
| baseImage | 用於 Docker 型執行的基底映像。 與BaseDockerfile互斥。 | 字串 |
| baseImageRegistry | 包含基底映像的映像登錄。 | ModelDockerSectionBaseImageRegistry |
ModelDockerSectionBaseImageRegistry
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| address | 字串 | |
| 密碼 | 字串 約束： 敏感性值。 以安全參數的形式傳入。 |
|
| username | 字串 約束： 敏感性值。 以安全參數的形式傳入。 |
ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
ModelEnvironmentDefinitionPython
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| baseCondaEnvironment | 字串 | |
| condaDependencies | 包含 Conda 相依性的 JObject。 | |
| interpreterPath | 如果不需要環境組建，要使用的 Python 解釋器路徑。 指定的路徑會用來呼叫使用者腳本。 | 字串 |
| userManagedDependencies | True 表示 AzureML 重複使用現有的 Python 環境;False 表示 AzureML 會根據 Conda 相依性規格建立 Python 環境。 | bool |
ModelEnvironmentDefinitionR
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| bioConductorPackages | 來自Bioconductor 的套件。 | string[] |
| cranPackages | 要使用的CRAN套件。 | RCranPackage[] |
| customUrlPackages | 來自自訂 URL 的套件。 | string[] |
| gitHubPackages | 直接從 GitHub 封裝。 | RGitHubPackage[] |
| rscriptPath | 如果不需要環境組建，要使用的 Rscript 路徑。 指定的路徑會用來呼叫使用者腳本。 |
字串 |
| rVersion | 要安裝的 R 版本 | 字串 |
| snapshotDate | 要用於YYYY-MM-DD格式的 MRAN 快照集日期，例如 “2019-04-17” | 字串 |
| userManaged | 指出環境是由使用者或 AzureML 管理。 | bool |
RCranPackage
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| NAME | 封裝名稱。 | 字串 |
| repository | 存放庫名稱。 | 字串 |
RGitHubPackage
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| authToken | 從私人存放庫安裝的個人存取令牌 | 字串 約束： 敏感性值。 以安全參數的形式傳入。 |
| repository | 格式為 username/repo[/subdir][@ref，#pull] 的存放庫位址。 | 字串 |
ModelEnvironmentDefinitionSpark
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 套件 | 要使用的Spark套件。 | SparkMavenPackage[] |
| precachePackages | 是否要預先快取套件。 | bool |
| 存放庫 | Spark 存放庫的清單。 | string[] |
SparkMavenPackage
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 成品 | 字串 | |
| 群組 | 字串 | |
| version | 字串 |
EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| NAME | 環境的名稱。 | 字串 |
| version | 環境的版本。 | 字串 |
型號
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| createdTime | 模型建立時間 (UTC) 。 | 字串 |
| datasets | 與模型相關聯的數據集清單。 | DatasetReference[] |
| derivedModelIds | 衍生自此模型的模型 | string[] |
| description | 模型描述文字。 | 字串 |
| experimentName | 建立此模型之實驗的名稱。 | 字串 |
| 架構 | 模型架構。 | 字串 |
| frameworkVersion | 模型架構版本。 | 字串 |
| id | 模型標識碼。 | 字串 |
| kvTags | 模型標籤字典。 項目可變動。 | ModelKvTags |
| mimeType | 模型內容的 MIME 類型。 如需MIME類型的詳細資訊，請開啟 https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml |
字串 (必要) |
| modifiedTime | 模型上次修改時間 (UTC) 。 | 字串 |
| NAME | 模型名稱。 | 字串 (必要) |
| parentModelId | 父模型標識碼。 | 字串 |
| properties | Model 屬性字典。 屬性是不可變的。 | ModelProperties |
| resourceRequirements | 模型的資源需求 | ContainerResourceRequirements |
| runId | 建立此模型的 RunId。 | 字串 |
| sampleInputData | 模型的範例輸入數據。 工作區中數據集的參考，格式為 aml://dataset/{datasetId} | 字串 |
| sampleOutputData | 模型的範例輸出數據。 工作區中數據集的參考，格式為 aml://dataset/{datasetId} | 字串 |
| unpack | 指出我們是否需要在 Docker 映像建立期間將模型解壓縮。 | bool |
| url | 模型的 URL。 通常是SAS URL。 | 需要字串 () |
| version | 模型管理服務指派的模型版本。 | int |
DatasetReference
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| id | 數據集參考的標識碼。 | 字串 |
| NAME | 數據集參考的名稱。 | 字串 |
ModelKvTags
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
ModelProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
CreateServiceRequestKeys
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| primaryKey | 主鍵。 | 字串 |
| secondaryKey | 次要金鑰。 | 字串 |
CreateServiceRequestKvTags
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
CreateServiceRequestProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
快速入門範本
下列快速入門範本會部署此資源類型。
| 範本 | 描述 |
|---|---|
| 建立 Azure Machine Learning 服務 |
此範本會建立 Azure Machine Learning 服務。 |
| (AKS) 建立 Azure Machine Learning 服務 |
此範本會建立 Azure Machine Learning 服務。 |
Terraform (AzAPI 提供者) 資源定義
工作區/服務資源類型可以使用目標作業進行部署：
- 資源群組
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services 資源，請將下列 Terraform 新增至範本。
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2021-01-01"
name = "string"
location = "string"
parent_id = "string"
body = jsonencode({
properties = {
{customized property} = "string"
}
computeType = "string"
// For remaining properties, see workspaces/services objects
description = "string"
environmentImageRequest = {
assets = [
{
id = "string"
mimeType = "string"
unpack = bool
url = "string"
}
]
driverProgram = "string"
environment = {
docker = {
baseDockerfile = "string"
baseImage = "string"
baseImageRegistry = {
address = "string"
password = "string"
username = "string"
}
}
environmentVariables = {
{customized property} = "string"
}
inferencingStackVersion = "string"
name = "string"
python = {
baseCondaEnvironment = "string"
interpreterPath = "string"
userManagedDependencies = bool
}
r = {
bioConductorPackages = [
"string"
]
cranPackages = [
{
name = "string"
repository = "string"
}
]
customUrlPackages = [
"string"
]
gitHubPackages = [
{
authToken = "string"
repository = "string"
}
]
rscriptPath = "string"
rVersion = "string"
snapshotDate = "string"
userManaged = bool
}
spark = {
packages = [
{
artifact = "string"
group = "string"
version = "string"
}
]
precachePackages = bool
repositories = [
"string"
]
}
version = "string"
}
environmentReference = {
name = "string"
version = "string"
}
modelIds = [
"string"
]
models = [
{
createdTime = "string"
datasets = [
{
id = "string"
name = "string"
}
]
derivedModelIds = [
"string"
]
description = "string"
experimentName = "string"
framework = "string"
frameworkVersion = "string"
id = "string"
kvTags = {
{customized property} = "string"
}
mimeType = "string"
modifiedTime = "string"
name = "string"
parentModelId = "string"
properties = {
{customized property} = "string"
}
resourceRequirements = {
cpu = int
cpuLimit = int
fpga = int
gpu = int
memoryInGB = int
memoryInGBLimit = int
}
runId = "string"
sampleInputData = "string"
sampleOutputData = "string"
unpack = bool
url = "string"
version = int
}
]
}
keys = {
primaryKey = "string"
secondaryKey = "string"
}
kvTags = {
{customized property} = "string"
}
})
}
workspaces/services objects
設定 computeType 屬性以指定物件的類型。
針對 ACI，請使用：
computeType = "ACI"
appInsightsEnabled = bool
authEnabled = bool
cname = "string"
containerResourceRequirements = {
cpu = int
cpuLimit = int
fpga = int
gpu = int
memoryInGB = int
memoryInGBLimit = int
}
dataCollection = {
eventHubEnabled = bool
storageEnabled = bool
}
dnsNameLabel = "string"
encryptionProperties = {
keyName = "string"
keyVersion = "string"
vaultBaseUrl = "string"
}
sslCertificate = "string"
sslEnabled = bool
sslKey = "string"
vnetConfiguration = {
subnetName = "string"
vnetName = "string"
}
針對 AKS，請使用：
computeType = "AKS"
aadAuthEnabled = bool
appInsightsEnabled = bool
authEnabled = bool
autoScaler = {
autoscaleEnabled = bool
maxReplicas = int
minReplicas = int
refreshPeriodInSeconds = int
targetUtilization = int
}
computeName = "string"
containerResourceRequirements = {
cpu = int
cpuLimit = int
fpga = int
gpu = int
memoryInGB = int
memoryInGBLimit = int
}
dataCollection = {
eventHubEnabled = bool
storageEnabled = bool
}
isDefault = bool
livenessProbeRequirements = {
failureThreshold = int
initialDelaySeconds = int
periodSeconds = int
successThreshold = int
timeoutSeconds = int
}
maxConcurrentRequestsPerContainer = int
maxQueueWaitMs = int
namespace = "string"
numReplicas = int
scoringTimeoutMs = int
trafficPercentile = int
type = "string"
屬性值
workspaces/services
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 類型 | 資源類型 | “Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2021-01-01” |
| NAME | 資源名稱 | 需要字串 () |
| location | Azure 位置/區域的名稱。 | 字串 |
| parent_id | 此資源父系之資源的標識碼。 | 類型資源的標識碼： 工作區 |
| description | 服務的描述。 | 字串 |
| environmentImageRequest | 推斷所需的環境、模型和資產。 | CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest |
| 金鑰 | 驗證金鑰。 | CreateServiceRequestKeys |
| kvTags | 服務標籤字典。 標籤是可變動的。 | CreateServiceRequestKvTags |
| properties | 服務屬性字典。 屬性是不可變的。 | CreateServiceRequestProperties |
| computeType | 設定物件類型 | ACI 需要 AKS () |
ACIServiceCreateRequest
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 服務的計算環境類型。 | “ACI” (必要) |
| appInsightsEnabled | 是否啟用 Application Insights。 | bool |
| authEnabled | 服務上是否啟用驗證。 | bool |
| cname | 服務的 CName。 | 字串 |
| containerResourceRequirements | 容器資源需求。 | ContainerResourceRequirements |
| dataCollection | 指定之數據收集選項的詳細數據。 | ACIServiceCreateRequestDataCollection |
| dnsNameLabel | 服務的 Dns 標籤。 | 字串 |
| encryptionProperties | 加密屬性。 | ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties |
| sslCertificate | 如果已啟用 SSL，則為 PEM 格式的公用 SSL 憑證。 | 字串 |
| sslEnabled | 是否啟用 SSL。 | bool |
| sslKey | 憑證的 PEM 格式公開 SSL 金鑰。 | 字串 |
| vnetConfiguration | 虛擬網路組態。 | ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration |
ContainerResourceRequirements
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| cpu | 容器要使用的 CPU 核心數量下限。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
| cpuLimit | 容器允許使用的 CPU 核心數量上限。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
| Fpga | 公開給容器的 FPGA PCIE 裝置數目。 必須是 2 的倍數。 | int |
| gpu | 容器中的 GPU 核心數目。 | int |
| memoryInGB | 容器要使用的最小記憶體 () 。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
| memoryInGBLimit | 容器允許使用的記憶體 (上限，以 GB) 為單位。 其他資訊： https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/ |
int |
ACIServiceCreateRequestDataCollection
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| eventHubEnabled | 啟用/停用事件中樞的選項。 | bool |
| storageEnabled | 啟用/停用記憶體的選項。 | bool |
ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| keyName | 加密金鑰名稱 | 字串 (必要) |
| keyVersion | 加密金鑰版本 | 字串 (必要) |
| vaultBaseUrl | 保存庫基底 URL | 字串 (必要) |
ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| subnetName | 虛擬網路子網的名稱。 | 字串 |
| vnetName | 虛擬網路的名稱。 | 字串 |
AKSServiceCreateRequest
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| computeType | 服務的計算環境類型。 | 必要的 「AKS」 () |
| aadAuthEnabled | 是否啟用 AAD 驗證。 | bool |
| appInsightsEnabled | 是否啟用 Application Insights。 | bool |
| authEnabled | 是否啟用驗證。 | bool |
| autoScaler | 自動調整器屬性。 | AKSServiceCreateRequestAutoScaler |
| computeName | 計算資源的名稱。 | 字串 |
| containerResourceRequirements | 容器資源需求。 | ContainerResourceRequirements |
| dataCollection | 指定之數據收集選項的詳細數據。 | AKSServiceCreateRequestDataCollection |
| isDefault | 這是預設變體。 | bool |
| livenessProbeRequirements | 即時探查需求。 | AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements |
| maxConcurrentRequestsPerContainer | 每個容器的並行要求數目上限。 | int |
| maxQueueWaitMs | 要求在佇列中等候的時間上限，以毫秒為單位 () 。 這次之後，服務會傳回 503 (服務無法使用) | int |
| 命名空間 | 服務的 Kubernetes 命名空間。 | 字串 |
| numReplicas | 叢集上的複本數目。 | int |
| scoringTimeoutMs | 評分逾時 (以毫秒為單位)。 | int |
| trafficPercentile | 流量變化接收的數量。 | int |
| 類型 | 變體的類型。 | “Control” “處理” |
AKSServiceCreateRequestAutoScaler
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| autoscaleEnabled | 啟用/停用自動調整的選項。 | bool |
| maxReplicas | 叢集中的複本數目上限。 | int |
| minReplicas | 要相應減少的複本數目下限。 | int |
| refreshPeriodInSeconds | 自動調整更新之間等候的秒數。 | int |
| targetUtilization | 用來判斷是否調整叢集的目標使用率百分比。 | int |
AKSServiceCreateRequestDataCollection
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| eventHubEnabled | 啟用/停用事件中樞的選項。 | bool |
| storageEnabled | 啟用/停用記憶體的選項。 | bool |
AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| failureThreshold | 傳回狀況不良狀態之前允許的失敗次數。 | int |
| initialDelaySeconds | 第一次探查之前的延遲，以秒為單位。 | int |
| periodSeconds | 探查之間的時間長度，以秒為單位。 | int |
| successThreshold | 傳回狀況良好狀態之前成功的探查數目。 | int |
| timeoutSeconds | 探查逾時，以秒為單位。 | int |
CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 資產 | 資產清單。 | ImageAsset[] |
| driverProgram | 驅動程式檔案的名稱。 | 字串 |
| Environment | AZURE ML 環境的詳細數據。 | EnvironmentImageRequestEnvironment |
| environmentReference | AZURE ML 環境的唯一識別詳細數據。 | EnvironmentImageRequestEnvironmentReference |
| modelIds | 模型標識碼的清單。 | string[] |
| 模型 | 模型清單。 | Model[] |
ImageAsset
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| id | 資產標識碼。 | 字串 |
| mimeType | mime 類型。 | 字串 |
| unpack | 資產是否已解壓縮。 | bool |
| url | 資產的 URL。 | 字串 |
EnvironmentImageRequestEnvironment
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| docker | Docker 容器的定義。 | ModelEnvironmentDefinitionDocker |
| environmentVariables | 要定義於環境中之環境變數的定義。 | ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables |
| inferencingStackVersion | 已新增至映像的推斷堆疊版本。 若要避免新增推斷堆疊，請勿設定此值。 有效值：「latest」。 | 字串 |
| NAME | 環境的名稱。 | 字串 |
| Python | Python 環境的設定。 | ModelEnvironmentDefinitionPython |
| r | R 環境的設定。 | ModelEnvironmentDefinitionR |
| Spark | Spark 環境的組態。 | ModelEnvironmentDefinitionSpark |
| version | 環境版本。 | 字串 |
ModelEnvironmentDefinitionDocker
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| baseDockerfile | 用於 Docker 型執行的基底 Dockerfile。 與BaseImage互斥。 | 字串 |
| baseImage | 用於 Docker 型執行的基底映像。 與BaseDockerfile互斥。 | 字串 |
| baseImageRegistry | 包含基底映像的映像登錄。 | ModelDockerSectionBaseImageRegistry |
ModelDockerSectionBaseImageRegistry
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| address | 字串 | |
| 密碼 | 字串 約束： 敏感性值。 以安全參數的形式傳入。 |
|
| username | 字串 約束： 敏感性值。 以安全參數的形式傳入。 |
ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
ModelEnvironmentDefinitionPython
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| baseCondaEnvironment | 字串 | |
| condaDependencies | 包含 Conda 相依性的 JObject。 | |
| interpreterPath | 如果不需要環境組建，要使用的 Python 解釋器路徑。 指定的路徑會用來呼叫使用者腳本。 | 字串 |
| userManagedDependencies | True 表示 AzureML 重複使用現有的 Python 環境;False 表示 AzureML 會根據 Conda 相依性規格建立 Python 環境。 | bool |
ModelEnvironmentDefinitionR
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| bioConductorPackages | 來自Bioconductor 的套件。 | string[] |
| cranPackages | 要使用的CRAN套件。 | RCranPackage[] |
| customUrlPackages | 來自自訂 URL 的套件。 | string[] |
| gitHubPackages | 直接從 GitHub 封裝。 | RGitHubPackage[] |
| rscriptPath | 如果不需要環境組建，要使用的 Rscript 路徑。 指定的路徑會用來呼叫使用者腳本。 |
字串 |
| rVersion | 要安裝的 R 版本 | 字串 |
| snapshotDate | 要用於YYYY-MM-DD格式的 MRAN 快照集日期，例如 “2019-04-17” | 字串 |
| userManaged | 指出環境是由使用者或 AzureML 管理。 | bool |
RCranPackage
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| NAME | 封裝名稱。 | 字串 |
| repository | 存放庫名稱。 | 字串 |
RGitHubPackage
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| authToken | 從私人存放庫安裝的個人存取令牌 | 字串 約束： 敏感性值。 以安全參數的形式傳入。 |
| repository | 格式為 username/repo[/subdir][@ref，#pull] 的存放庫位址。 | 字串 |
ModelEnvironmentDefinitionSpark
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 套件 | 要使用的Spark套件。 | SparkMavenPackage[] |
| precachePackages | 是否要預先快取套件。 | bool |
| 存放庫 | Spark 存放庫的清單。 | string[] |
SparkMavenPackage
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| 成品 | 字串 | |
| 群組 | 字串 | |
| version | 字串 |
EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| NAME | 環境的名稱。 | 字串 |
| version | 環境的版本。 | 字串 |
型號
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| createdTime | 模型建立時間 (UTC) 。 | 字串 |
| datasets | 與模型相關聯的數據集清單。 | DatasetReference[] |
| derivedModelIds | 衍生自此模型的模型 | string[] |
| description | 模型描述文字。 | 字串 |
| experimentName | 建立此模型之實驗的名稱。 | 字串 |
| 架構 | 模型架構。 | 字串 |
| frameworkVersion | 模型架構版本。 | 字串 |
| id | 模型標識碼。 | 字串 |
| kvTags | 模型標籤字典。 項目可變動。 | ModelKvTags |
| mimeType | 模型內容的 MIME 類型。 如需MIME類型的詳細資訊，請開啟 https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml |
字串 (必要) |
| modifiedTime | 模型上次修改時間 (UTC) 。 | 字串 |
| NAME | 模型名稱。 | 字串 (必要) |
| parentModelId | 父模型標識碼。 | 字串 |
| properties | Model 屬性字典。 屬性不可變。 | ModelProperties |
| resourceRequirements | 模型的資源需求 | ContainerResourceRequirements |
| runId | 建立此模型的 RunId。 | 字串 |
| sampleInputData | 模型的輸入數據範例。 工作區中數據集的參考，格式為 aml://dataset/{datasetId} | 字串 |
| sampleOutputData | 模型的範例輸出數據。 工作區中數據集的參考，格式為 aml://dataset/{datasetId} | 字串 |
| unpack | 指出我們是否需要在 Docker 映像建立期間將模型解壓縮。 | bool |
| url | 模型的 URL。 通常是SAS URL。 | 需要字串 () |
| version | 模型管理服務指派的模型版本。 | int |
DatasetReference
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| id | 數據集參考的標識碼。 | 字串 |
| NAME | 數據集參考的名稱。 | 字串 |
ModelKvTags
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
ModelProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
CreateServiceRequestKeys
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| primaryKey | 主鍵。 | 字串 |
| secondaryKey | 次要金鑰。 | 字串 |
CreateServiceRequestKvTags
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
CreateServiceRequestProperties
| 名稱 | 描述 | 值 |
|---|---|---|
| {自定義屬性} | 字串 |
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即將登場：在 2024 年，我們將逐步淘汰 GitHub 問題作為內容的意見反應機制，並將它取代為新的意見反應系統。 如需詳細資訊，請參閱：https://aka.ms/ContentUserFeedback。
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