An die CLI (v2) angefügtes Virtual Machine YAML-Schema
GILT FÜR 
Azure CLI-ML-Erweiterung v2 (aktuell)
Das JSON-Quellschema finden Sie unter https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/vmCompute.schema.json.
Hinweis
Die in diesem Dokument beschriebene YAML-Syntax basiert auf dem JSON-Schema für die neueste Version der ML CLI v2-Erweiterung. Die Funktion dieser Syntax wird nur mit der neuesten Version der ML CLI v2-Erweiterung garantiert. Die Schemas für ältere Erweiterungsversionen finden Sie unter https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.
YAML-Syntax
| Schlüssel | type | BESCHREIBUNG | Zulässige Werte | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
$schema |
Zeichenfolge | Das YAML-Schema. Wenn Sie die VS Code-Erweiterung für Azure Machine Learning zum Erstellen einer YAML-Datei verwenden, können Sie durch das Einfügen von $schema am Anfang der Datei Schema- und Ressourcenvervollständigungen aufrufen. |
||
type |
Zeichenfolge | Erforderlich. Der Computetyp. | virtualmachine |
|
name |
Zeichenfolge | Erforderlich. Der Computename. | ||
description |
Zeichenfolge | Die Computebeschreibung. | ||
resource_id |
Zeichenfolge | Erforderlich. Vollqualifizierte Ressourcen-ID des virtuellen Azure-Computers, der als Computeziel an den Arbeitsbereich angefügt werden soll. | ||
ssh_settings |
Objekt | Die SSH-Einstellungen zum Herstellen einer Verbindung mit dem virtuellen Computer. | ||
ssh_settings.admin_username |
Zeichenfolge | Der Name des Administratorbenutzerkontos, das für die SSH-Verbindung mit dem virtuellen Computer verwendet werden kann. | ||
ssh_settings.admin_password |
Zeichenfolge | Das Kennwort des Administratorbenutzerkontos. Entweder admin_password oder ssh_private_key_file ist erforderlich. |
||
ssh_settings.ssh_private_key_file |
Zeichenfolge | Der lokale Pfad zur Datei mit dem privaten SSH-Schlüssel des Administratorbenutzerkontos. Entweder admin_password oder ssh_private_key_file ist erforderlich. |
||
ssh_settings.ssh_port |
integer | Der SSH-Port auf dem virtuellen Computer. | 22 |
Bemerkungen
Der Befehl az ml compute kann zur Verwaltung von virtuellen Computern (VM) verwendet werden, die an einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich angefügt sind.
Beispiele
Beispiele finden Sie im GitHub-Beispielrepository. Im Folgenden sind mehrere aufgeführt.
YAML: Grundlagen
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/vmCompute.schema.json
name: vm-example
type: virtualmachine
resource_id: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/<VM_NAME>
ssh_settings:
admin_username: <admin_username>
admin_password: <admin_password>