entities Balíček

Obsahuje entity a objekty SDK pro Azure Machine Learning SDKv2.

Mezi hlavní oblasti patří správa cílových výpočetních prostředků, vytváření/správa pracovních prostorů a úloh a odesílání/přístup k modelu, spouštění a spouštění výstupu/protokolování atd.

Třídy

AccessKeyConfiguration	Přihlašovací údaje přístupových klíčů.
AccountKeyConfiguration	Obsahuje entity a objekty SDK pro Azure Machine Learning SDKv2. Mezi hlavní oblasti patří správa cílových výpočetních prostředků, vytváření/správa pracovních prostorů a úloh a odesílání/přístup k modelu, spouštění a spouštění výstupu/protokolování atd.
AlertNotification	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfigurace oznámení upozornění pro úlohy monitorování
AmlCompute	Výpočetní prostředek AzureML.
AmlComputeNodeInfo	Informace o výpočetním uzlu související s AmlCompute
AmlComputeSshSettings	Nastavení SSH pro přístup k cílovému výpočetnímu objektu AML Konfigurace objektu AmlComputeSshSettings from azure.ai.ml.entities import AmlComputeSshSettings ssh_settings = AmlComputeSshSettings( admin_username="azureuser", ssh_key_value="ssh-rsa ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ administrator@MININT-2023", admin_password="password123", )
AmlTokenConfiguration	Konfigurace identity tokenu AzureML.
ApiKeyConfiguration	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Přihlašovací údaje ke klíči rozhraní API.
Asset	Základní třída pro prostředek. Tato třída by neměla být vytvořena přímo. Místo toho použijte některou z jejích podtříd.
AssignedUserConfiguration	Nastavení pro vytvoření výpočetního prostředku jménem jiného uživatele
AutoPauseSettings	Nastavení automatického pozastavení výpočetních prostředků Synapse Sparku
AutoScaleSettings	Nastavení automatického škálování výpočetních prostředků Synapse Sparku
AzureBlobDatastore	Azure Blob Storage, které je propojené s pracovním prostorem Azure ML.
AzureDataLakeGen1Datastore	Azure Data Lake neboli úložiště dat Gen1, které je propojené s pracovním prostorem Azure ML.
AzureDataLakeGen2Datastore	Azure Data Lake Gen2, která je propojená s pracovním prostorem Azure ML.
AzureFileDatastore	Sdílená složka Azure, která je propojená s pracovním prostorem Azure ML.
AzureMLBatchInferencingServer	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfigurace dávkového odvozování v Azure ML.
AzureMLOnlineInferencingServer	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfigurace online odvozování Azure ML
BaseEnvironment	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Základní typ prostředí. Aby bylo možné odesílat do Azure, musí být vyplněny všechny požadované parametry.
BaselineDataRange	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
BatchDeployment	Entita nasazení koncového bodu služby Batch.
BatchEndpoint	Entita koncového bodu služby Batch.
BatchJob	Dávkové úlohy, které se vytvářejí s vyvoláním dávkových nasazení nebo koncových bodů. Tato třída by neměla být vytvořena přímo. Místo toho se používá jako návratový typ dávkového nasazení/ vyvolání koncového bodu a výpisu úloh.
BatchRetrySettings	Nastavení opakování pro dávkové nasazení
BuildContext	Kontext sestavení Dockeru pro prostředí
CategoricalDriftMetrics	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
CertificateConfiguration	Obsahuje entity a objekty SDK pro Azure Machine Learning SDKv2. Mezi hlavní oblasti patří správa cílových výpočetních prostředků, vytváření/správa pracovních prostorů a úloh a odesílání/přístup k modelu, spouštění a spouštění výstupu/protokolování atd.
Choice	Konfigurace distribuce voleb.
CodeConfiguration	Konfigurace kódu pro úlohu bodování
Command	Základní třída pro uzel příkazů, která se používá pro spotřebu verzí komponent příkazů. Neměli byste vytvořit instanci této třídy přímo. Místo toho byste ho měli vytvořit pomocí funkce tvůrce: command().
CommandComponent	Verze komponenty příkazu, která se používá k definování komponenty příkazu nebo úlohy.
CommandJob	Úloha příkazu.
CommandJobLimits	Omezení pro úlohy příkazů
Component	Základní třída pro verzi komponenty, která slouží k definování komponenty. Nelze vytvořit instanci přímo.
Compute	Základní třída pro výpočetní prostředky. Tato třída by neměla být vytvořena přímo. Místo toho použijte některou z jejích podtříd.
ComputeConfiguration	Konfigurace výpočetních prostředků
ComputeInstance	Prostředek výpočetní instance.
ComputeInstanceSshSettings	Přihlašovací údaje pro uživatelský účet správce pro připojení SSH do výpočetního uzlu Dá se nakonfigurovat jenom v případě , že je u výpočetního prostředku nastavená hodnota true ssh_public_access_enabled.
ComputeRuntime	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfigurace výpočetního modulu runtime Sparku
ComputeSchedules	Plány výpočetních prostředků.
ComputeStartStopSchedule	Plány pro scénář spuštění nebo zastavení výpočetních prostředků
ContainerRegistryCredential	Klíč pro ACR přidružený k danému pracovnímu prostoru.
CronTrigger	Cron Trigger pro plán úlohy.
CustomApplications	Určuje konfiguraci aplikace vlastní služby.
CustomInferencingServer	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Vlastní konfigurace odvozování.
CustomMonitoringMetricThreshold	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Prahová hodnota metriky posunu přiřazení funkce
CustomMonitoringSignal	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Vlastní monitorovací signál.
CustomerManagedKey	Obsahuje entity a objekty SDK pro Azure Machine Learning SDKv2. Mezi hlavní oblasti patří správa cílových výpočetních prostředků, vytváření/správa pracovních prostorů a úloh a odesílání/přístup k modelu, spouštění a spouštění výstupu/protokolování atd.
Data	Data pro trénování a vyhodnocování.
DataCollector	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Entita nasazení zachytávání dat
DataColumn	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Sloupec datového rámce :p názvový název sloupce: název typu: str, povinný typ :p aram: Datový typ sloupce :typ typ: str, jeden z [string, integer, long, float, double, binary, datetime, boolean] nebo ~azure.ai.ml.entities.DataColumnType, volitelné
DataDriftMetricThreshold	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Prahová hodnota metriky posunu dat
DataDriftSignal	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Signál posunu dat. :p aram metric_thresholds:Seznam metrik k výpočtu a jejich přidružených prahových hodnot
DataImport	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Datový asset s vytvořením úlohy importu dat.
DataQualityMetricThreshold	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Prahová hodnota metriky kvality dat
DataQualityMetricsCategorical	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
DataQualityMetricsNumerical	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
DataQualitySignal	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Signál kvality dat
DataSegment	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Datový segment pro monitorování.
Datastore	Úložiště dat pracovního prostoru Azure ML, abstraktní třída.
DefaultScaleSettings	Výchozí nastavení škálování.
Deployment	Základní třída nasazení koncového bodu Základní třída nasazení koncového bodu Konstruktor základní třídy nasazení koncového bodu
DeploymentCollection	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Entita kolekce
DiagnoseRequestProperties	DiagnoseRequestProperties.
DiagnoseResponseResult	DiagnoseResponseResult.
DiagnoseResponseResultValue	DiagnoseResponseResultValue.
DiagnoseResult	Výsledek diagnostiky.
DiagnoseWorkspaceParameters	Parametry pro diagnostiku pracovního prostoru
Endpoint	Základní třída koncového bodu. Základní třída koncového bodu. Konstruktor pro základní třídu Endpoint.
EndpointAuthKeys	Klíče pro ověřování koncového bodu Konstruktor pro klíče pro ověřování koncových bodů.
EndpointAuthToken	Ověřovací token koncového bodu. Constuctor pro ověřovací token koncového bodu.
EndpointConnection	Obsahuje entity a objekty SDK pro Azure Machine Learning SDKv2. Mezi hlavní oblasti patří správa cílových výpočetních prostředků, vytváření/správa pracovních prostorů a úloh a odesílání/přístup k modelu, spouštění a spouštění výstupu/protokolování atd.
EndpointsSettings	Určuje konfiguraci koncového bodu pro vlastní aplikaci.
Environment	Prostředí pro školení.
FADProductionData	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Produkční data přiřazení funkcí :keyword pre_processing_component: ID prostředku ARM (Azure Resource Manager) prostředku komponenty použitého k předběžnému zpracování dat.
Feature	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureAttributionDriftMetricThreshold	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Prahová hodnota metriky posunu přiřazení funkce
FeatureAttributionDriftSignal	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Signál posunu přiřazení funkce
FeatureSet	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureSetBackfillMetadata	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureSetBackfillRequest	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureSetMaterializationMetadata	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureSetSpecification	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureStore	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. FeatureStore.
FeatureStoreEntity	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
FeatureStoreSettings	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
FixedInputData	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
FqdnDestination	Třída představující odchozí pravidlo plně kvalifikovaného názvu domény.
GenerationSafetyQualityMonitoringMetricThreshold	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Prahová hodnota metriky kvality bezpečnosti výroby
GenerationSafetyQualitySignal	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Generování bezpečnostního monitorovacího signálu kvality.
IdentityConfiguration	Konfigurace identity používaná k reprezentaci vlastnosti identity ve výpočetních prostředcích, koncových bodech a prostředcích registru.
ImageMetadata	Metadata o imagi operačního systému pro výpočetní instanci
ImageSettings	Určuje konfiguraci image pro vlastní aplikaci.
ImportDataSchedule	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. ImportDataSchedule objekt.
InputPort	Obsahuje entity a objekty SDK pro Azure Machine Learning SDKv2. Mezi hlavní oblasti patří správa cílových výpočetních prostředků, vytváření/správa pracovních prostorů a úloh a odesílání/přístup k modelu, spouštění a spouštění výstupu/protokolování atd.
IntellectualProperty	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Definice nastavení duševního vlastnictví
IsolationMode	IsolationMode pro síť spravovanou pracovním prostorem.
Job	Základní třída pro úlohy. Tato třída by neměla být vytvořena přímo. Místo toho použijte některou z jejích podtříd.
JobResourceConfiguration	Třída konfigurace prostředku úlohy, zděděné a rozšířené funkce z ResourceConfiguration.
JobSchedule	Třída pro správu plánů úloh.
JobService	Základní konfigurace služby úloh pro zpětnou kompatibilitu Tato třída není určena k přímému použití. Místo toho použijte jednu z jejích podtříd specifických pro váš typ úlohy.
JupyterLabJobService	Konfigurace služby úloh JupyterLab.
KubernetesCompute	Výpočetní prostředek Kubernetes.
KubernetesOnlineDeployment	Entita nasazení koncového bodu Kubernetes Online Entita nasazení koncového bodu Kubernetes Online Konstruktor pro entitu nasazení koncového bodu Kubernetes Online
KubernetesOnlineEndpoint	Entita koncového bodu K8s Online. Entita koncového bodu K8s Online. Konstruktor pro entitu koncového bodu K8s Online
LlmData	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Data odpovědi na požadavky LLM
LogNormal	Konfigurace distribuce LogNormal.
LogUniform	Konfigurace distribuce LogUniform.
ManagedIdentityConfiguration	Konfigurace přihlašovacích údajů spravované identity
ManagedNetwork	Obsahuje entity a objekty SDK pro Azure Machine Learning SDKv2. Mezi hlavní oblasti patří správa cílových výpočetních prostředků, vytváření/správa pracovních prostorů a úloh a odesílání/přístup k modelu, spouštění a spouštění výstupu/protokolování atd.
ManagedNetworkProvisionStatus	ManagedNetworkProvisionStatus.
ManagedOnlineDeployment	Entita nasazení spravovaného online koncového bodu Entita nasazení spravovaného online koncového bodu Konstruktor pro entitu nasazení spravovaného online koncového bodu
ManagedOnlineEndpoint	Entita spravovaného koncového bodu online Entita spravovaného koncového bodu online Konstruktor pro entitu spravovaného koncového bodu Online
MaterializationComputeResource	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Prostředek Materialization Compute
MaterializationSettings	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Definuje nastavení materializace.
MaterializationStore	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. MaterializationStore. :p aram type: store type. :type type: str :p aram target: store target. :type target: str
Model	Model pro trénování a bodování
ModelBatchDeployment	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Entita definice úlohy
ModelBatchDeploymentSettings	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Entita Nastavení dávkového nasazení modelu
ModelConfiguration	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfigurace modelu.
ModelPackage	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Balíček modelu.
ModelPackageInput	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Vstup balíčku modelu.
MonitorDefinition	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Definice monitorování
MonitorFeatureFilter	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Filtr funkcí monitorování
MonitorInputData	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Monitorování vstupních dat
MonitorSchedule	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Plán monitorování.
MonitoringTarget	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Cíl monitorování.
NetworkSettings	Nastavení sítě pro výpočetní prostředek.
NoneCredentialConfiguration	Žádná konfigurace přihlašovacích údajů.
Normal	Normální konfigurace distribuce.
NotebookAccessKeys	Klíč pro prostředek poznámkového bloku přidružený k danému pracovnímu prostoru
Notification	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfigurace pro oznámení
NumericalDriftMetrics	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
OneLakeArtifact	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Artefakt OneLake (zdroj dat) zálohující pracovní prostor OneLake.
OneLakeDatastore	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Úložiště dat OneLake, které je propojené s pracovním prostorem Azure ML.
OnlineDeployment	Entita nasazení koncového bodu online Entita nasazení koncového bodu online Konstruktor pro entitu nasazení koncového bodu online
OnlineEndpoint	Entita koncového bodu online Entita koncového bodu online Konstruktor pro entitu koncového bodu Online.
OnlineRequestSettings	Entita Nastavení požadavku
OnlineScaleSettings	Nastavení škálování pro online nasazení
OutboundRule	Základní třídu odchozích pravidel nelze vytvořit přímo.
PackageInputPathId	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Vstupní cesta balíčku zadaná s ID prostředku.
PackageInputPathUrl	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Vstupní cesta balíčku zadaná pomocí adresy URL.
PackageInputPathVersion	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Vstupní cesta k balíčku zadaná s názvem a verzí prostředku.
Parallel	Základní třída pro paralelní uzel, která se používá pro využití verzí paralelních komponent. Neměli byste vytvořit instanci této třídy přímo. Místo toho byste měli vytvořit z funkce tvůrce: parallel.
ParallelComponent	Verze paralelní komponenty, která se používá k definování paralelní komponenty.
ParallelTask	Paralelní úkol.
ParameterizedCommand	Verze komponenty příkazu, která obsahuje příkaz a podpůrné parametry pro komponentu nebo úlohu příkazu. Tato třída by neměla být vytvořena přímo. Místo toho použijte podřízenou třídu ~azure.ai.ml.entities.CommandComponent.
PatTokenConfiguration	Přihlašovací údaje k osobním přístupovým tokenům.
Pipeline	Základní třída pro uzel kanálu, která se používá pro spotřebu verzí součástí kanálu. Neměli byste vytvořit instanci této třídy přímo. Místo toho byste měli k vytvoření uzlu kanálu použít @pipeline dekorátor.
PipelineComponent	Součást kanálu, která se aktuálně používá k ukládání komponent v azure.ai.ml.dsl.pipeline.
PipelineComponentBatchDeployment	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Entita Definice úlohy
PipelineJob	Úloha kanálu. Neměli byste vytvořit instanci této třídy přímo. Místo toho byste měli k vytvoření úlohy PipelineJob použít dekorátor @pipeline. ] :p aram compute: Název cílového výpočetního objektu vytvořeného kanálu. Výchozí hodnota je None :type compute: str :p aram tags: Tag dictionary. Značky je možné přidávat, odebírat a aktualizovat. Defaults to None :type tags: dict[str, str] :p aram kwargs: Slovník dalších parametrů konfigurace. Výchozí hodnota : type kwargs: dict
PipelineJobSettings	Nastavení úlohy kanálu zahrnují default_datastore, default_compute, continue_on_step_failure a force_rerun.
PredictionDriftMetricThreshold	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Prahová hodnota metriky posunu předpovědi
PredictionDriftSignal	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Signál posunu předpovědi.
PrivateEndpoint	Obsahuje entity a objekty SDK pro Azure Machine Learning SDKv2. Mezi hlavní oblasti patří správa cílových výpočetních prostředků, vytváření/správa pracovních prostorů a úloh a odesílání/přístup k modelu, spouštění a spouštění výstupu/protokolování atd.
PrivateEndpointDestination	Třída představující odchozí pravidlo privátního koncového bodu
ProbeSettings	Nastavení, jak testovat koncový bod.
ProductionData	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Produkční data :p aram input_data: Data, pro která se vypočítá posun:type Input: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: Data pro výpočet posunu proti :type MonitorDatasetContext: ~azure.ai.ml.constants._monitoring :p aram pre_processing_component : :type pre_processing_component: string :p aram data_window_size: :type data_window_size: string
QLogNormal	Konfigurace distribuce QLogNormal.
QLogUniform	Konfigurace distribuce QLogUniform.
QNormal	Konfigurace distribuce QNormal.
QUniform	Konfigurace distribuce QUniform
QueueSettings	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Nastavení fronty pro úlohu kanálu
Randint	Konfigurace distribuce Randint.
RecurrencePattern	Způsob opakování pro plán úlohy.
RecurrenceTrigger	Trigger opakování pro plán úlohy.
ReferenceData	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Referenční data :p aram input_data: Data, pro která bude vypočítán posun:type Input: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: Data pro výpočet posunu:type MonitorDatasetContext: ~azure.ai.ml.constants._monitoring :p aram pre_processing_component : :type pre_processing_component: string :p aram target_column_name: :type target_column_name: string :p aram data_window: :type data_window_size: BaselineDataRange
Registry	Registr Azure ML.
RegistryRegionDetails	Podrobnosti o každé oblasti, ve které se registr nachází.
RequestLogging	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Entita nasazení protokolování požadavku
Resource	Základní třída pro třídy entit. Prostředek je abstraktní objekt, který slouží jako základ pro vytváření prostředků. Obsahuje společné vlastnosti a metody pro všechny prostředky. Tato třída by neměla být vytvořena přímo. Místo toho použijte některou z jejích podtříd.
ResourceConfiguration	Konfigurace prostředků pro úlohu Tato třída by neměla být vytvořena přímo. Místo toho použijte jeho podtřídy.
ResourceRequirementsSettings	Nastavení požadavků na prostředky pro kontejner
ResourceSettings	Nastavení prostředků pro kontejner. Tato třída používá formáty jednotek prostředků Kubernetes. Další informace naleznete v tématu https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/.
RetrySettings	Paralelní retrySettings.
Route	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Postupu.
SasTokenConfiguration	Obsahuje entity a objekty SDK pro Azure Machine Learning SDKv2. Mezi hlavní oblasti patří správa cílových výpočetních prostředků, vytváření/správa pracovních prostorů a úloh a odesílání/přístup k modelu, spouštění a spouštění výstupu/protokolování atd.
Schedule	Objekt Schedule používaný k vytváření a správě plánů. Tato třída by neměla být vytvořena přímo. Místo toho použijte podtřídy.
ScriptReference	Referenční informace ke skriptu.
ServerlessSparkCompute	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
ServiceInstance	Výsledek instance služby.
ServicePrincipalConfiguration	Konfigurace přihlašovacích údajů instančního objektu.
ServiceTagDestination	Třída představující pravidlo odchozích přenosů značek služeb.
SetupScripts	Přizpůsobené instalační skripty.
Spark	Základní třída pro uzel Spark, která se používá ke spotřebě verzí komponent Sparku. Neměli byste vytvořit instanci této třídy přímo. Místo toho byste ho měli vytvořit z funkce tvůrce: spark. ] :p aram outputs: Mapování názvů výstupu na výstupní zdroje dat použité v úloze. :type outputs: Dict[str, Union[str, ~azure.ai.ml.Output]] :p aram args: Argumenty úlohy. :type args: str :p aram compute: Výpočetní prostředek, na kterém úloha běží. :type compute: str :p aram resources: Konfigurace výpočetních prostředků pro úlohu. :type resources: Union[Dict, ~azure.ai.ml.entities.SparkResourceConfiguration] :p aram entry: Vstupní bod souboru nebo třídy. :type entry: Dict[str, str] :p aram py_files: Seznam souborů .zip, .egg nebo .py, které se mají umístit do pythonPATH pro aplikace Python. :type py_files: List[str] :p aram jars: Seznam . Soubory JAR, které se mají zahrnout do cest k třídám ovladače a exekutoru. :type jars: List[str] :p aram files: Seznam souborů, které se mají umístit do pracovního adresáře každého exekutora. :type files: List[str] :p aram archives: Seznam archivů, které se mají extrahovat do pracovního adresáře každého exekutora. :type archives: List[str]
SparkComponent	Verze komponenty Spark, která se používá k definování komponenty sparku nebo úlohy.
SparkJob	Samostatná úloha Sparku
SparkJobEntry	Položka pro úlohu Spark.
SparkJobEntryType	Typ položky úlohy Sparku Mezi možnosti patří položka souboru Pythonu nebo položka třídy Scala.
SparkResourceConfiguration	Konfigurace výpočetních prostředků pro komponentu nebo úlohu Sparku
SshJobService	Konfigurace služby úloh SSH.
StaticInputData	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
Sweep	Základní třída pro uzel úklidu. Tato třída by neměla být vytvořena přímo. Místo toho by se měl vytvořit pomocí funkce tvůrce: uklidit.
SynapseSparkCompute	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Výpočetní prostředek SynapseSpark.
SystemCreatedAcrAccount	Účet Azure ML ACR.
SystemCreatedStorageAccount	Obsahuje entity a objekty SDK pro Azure Machine Learning SDKv2. Mezi hlavní oblasti patří správa cílových výpočetních prostředků, vytváření/správa pracovních prostorů a úloh a odesílání/přístup k modelu, spouštění a spouštění výstupu/protokolování atd.
SystemData	Metadata související s vytvořením a nejnovějšími úpravami prostředku
TargetUtilizationScaleSettings	Nastavení automatického škálování.
TensorBoardJobService	Konfigurace služby úloh TensorBoard.
TrailingInputData	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
TritonInferencingServer	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Konfigurace odvozování tritonů v Azure ML
Uniform	Konfigurace jednotné distribuce.
UnsupportedCompute	Nepodporovaný výpočetní prostředek Používá se pouze k zobrazení vlastností výpočetních prostředků, které sada SDK plně nepodporuje.
Usage	Využití prostředků AzureML.
UsageName	Název použití.
UserIdentityConfiguration	Konfigurace identity uživatele.
UsernamePasswordConfiguration	Přihlašovací údaje uživatelského jména a hesla.
ValidationResult	Představuje výsledek ověření úlohy nebo prostředku. Tato třída se používá k uspořádání a parsování diagnostiky z obou klientských & serverů před jejich zveřejněním. Výsledek je neměnný.
VirtualMachineCompute	Výpočetní prostředek virtuálního počítače.
VirtualMachineSshSettings	Nastavení SSH pro virtuální počítač.
VmSize	Velikost virtuálního počítače.
VolumeSettings	Určuje nastavení připojení vazby pro vlastní aplikaci.
VsCodeJobService	Konfigurace služby úloh VS Code
Workspace	Pracovní prostor Azure ML.
WorkspaceConnection	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. Připojení k pracovnímu prostoru Azure ML poskytuje bezpečný způsob ukládání ověřovacích a konfiguračních informací potřebných k připojení a interakci s externími prostředky.
WorkspaceHub	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. WorkspaceHub.
WorkspaceHubConfig	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental. WorkspaceHubConfig.
WorkspaceKeys	Klíče pracovního prostoru. :type container_registry_credentials:ContainerRegistryCredential :p aram notebook_access_keys: Klíč pro prostředek poznámkového bloku přidružený k danému pracovnímu prostoru:type notebook_access_keys:NotebookAccessKeys

Výčty

ComputePowerAction	[Povinné] Akce výpočetního výkonu.
CreatedByType	Typ identity, která vytvořila prostředek.
DataColumnType	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
MaterializationType	Poznámka Toto je experimentální třída, která se může kdykoli změnit. Další informace najdete tady: https://aka.ms/azuremlexperimental.
UsageUnit	Výčet popisující jednotku měření využití.