Schéma YAML prostředí CLI (v2)
PLATÍ PRO:
Rozšíření Azure CLI ml v2 (aktuální)
Zdrojové schéma JSON najdete na adrese https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json.
Poznámka:
Syntaxe YAML podrobná v tomto dokumentu je založená na schématu JSON pro nejnovější verzi rozšíření ML CLI v2. Tato syntaxe je zaručena pouze pro práci s nejnovější verzí rozšíření ML CLI v2. Schémata pro starší verze rozšíření najdete na adrese https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.
Syntaxe YAML
| Klíč | Typ | Popis | Povolené hodnoty | Default value |
|---|---|---|---|---|
$schema |
string | Schéma YAML. Pokud k vytvoření souboru YAML použijete rozšíření Azure Machine Learning VS Code, včetně $schema v horní části souboru, můžete vyvolat schéma a dokončování prostředků. |
||
name |
string | Povinný: Název prostředí | ||
version |
string | Verze prostředí Pokud tento parametr vynecháte, Azure Machine Learning automaticky vygeneruje verzi. | ||
description |
string | Popis prostředí | ||
tags |
objekt | Slovník značek pro prostředí | ||
image |
string | Image Dockeru, která se má použít pro prostředí. Jedna z image nebo build je povinná. |
||
conda_file |
řetězec nebo objekt | Standardní konfigurační soubor conda YAML závislostí pro prostředí conda. Viz třída https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#creating-an-environment-file-manually. Je-li zadáno, image je třeba zadat také. Azure Machine Learning sestaví prostředí Conda nad poskytnutou imagí Dockeru. |
||
build |
objekt | Konfigurace kontextu sestavení Dockeru, která se má použít pro prostředí. Jedna z image nebo build je povinná. |
||
build.path |
string | Místní cesta k adresáři, který se má použít jako kontext sestavení. | ||
build.dockerfile_path |
string | Relativní cesta k souboru Dockerfile v kontextu sestavení. | Dockerfile |
|
os_type |
string | Typ operačního systému. | linux, windows |
linux |
inference_config |
objekt | Odvozování konfigurací kontejneru Platí pouze v případě, že se prostředí používá k sestavení kontejneru obsluhy pro online nasazení. Viz Atributy inference_config klíče. |
inference_config Atributy klíče
| Klíč | Typ | Popis |
|---|---|---|
liveness_route |
objekt | Trasa živé aktivity pro obslužný kontejner. |
liveness_route.path |
string | Cesta ke směrování žádostí o liveness do. |
liveness_route.port |
integer | Port, do který se mají směrovat žádosti o aktivity. |
readiness_route |
objekt | Trasa připravenosti pro kontejner obsluhy. |
readiness_route.path |
string | Cesta ke směrování požadavků na připravenost. |
readiness_route.port |
integer | Port pro směrování požadavků na připravenost. |
scoring_route |
objekt | Trasu bodování pro kontejner obsluhy. |
scoring_route.path |
string | Cesta ke směrování požadavků na bodování. |
scoring_route.port |
integer | Port pro směrování požadavků na bodování. |
Poznámky
Tento az ml environment příkaz se dá použít ke správě prostředí Azure Machine Learning.
Příklady
Příklady jsou k dispozici v příkladech v úložišti GitHub. Níže je uvedeno několik.
YAML: místní kontext sestavení Dockeru
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-context-example
build:
path: docker-contexts/python-and-pip
YAML: Image Dockeru
$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: Image Dockeru plus soubor Conda
$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.