Microsoft.MachineLearningServices Arbeitsbereiche/Jobs 2022-05-01

Artikel
12/09/2024

Bicep-Ressourcendefinition

Der Ressourcentyp "Arbeitsbereiche/Aufträge" kann mit Vorgängen bereitgestellt werden, die auf Folgendes abzielen:

Ressourcengruppen – Siehe Ressourcengruppenbereitstellungsbefehle

Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Änderungsprotokoll.

Ressourcenformat

Um eine Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs-Ressource zu erstellen, fügen Sie Ihrer Vorlage die folgende Bicep hinzu.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01' = {
  parent: resourceSymbolicName
  name: 'string'
  properties: {
    computeId: 'string'
    description: 'string'
    displayName: 'string'
    experimentName: 'string'
    identity: {
      identityType: 'string'
      // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
    }
    isArchived: bool
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    services: {
      {customized property}: {
        endpoint: 'string'
        jobServiceType: 'string'
        port: int
        properties: {
          {customized property}: 'string'
        }
      }
    }
    tags: {
      {customized property}: 'string'
    }
    jobType: 'string'
    // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
  }
}

JobInput-Objekte

Legen Sie die jobInputType-Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für custom_modelFolgendes:

{
  jobInputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Verwenden Sie für Literal-Folgendes:

{
  jobInputType: 'literal'
  value: 'string'
}

Verwenden Sie für mlflow_model:

{
  jobInputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Verwenden Sie für mltable:

{
  jobInputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Verwenden Sie für triton_modelFolgendes:

{
  jobInputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Verwenden Sie für uri_file:

{
  jobInputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Verwenden Sie für uri_folder:

{
  jobInputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

DistributionConfiguration-Objekte

Legen Sie die eigenschaft distributionType fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Mpi:

{
  distributionType: 'Mpi'
  processCountPerInstance: int
}

Verwenden Sie für PyTorch:

{
  distributionType: 'PyTorch'
  processCountPerInstance: int
}

Verwenden Sie für TensorFlow-:

{
  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int
}

JobBaseProperties-Objekte

Legen Sie die jobType-Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Command:

{
  codeId: 'string'
  command: 'string'
  distribution: {
    distributionType: 'string'
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId: 'string'
  environmentVariables: {
    {customized property}: 'string'
  }
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobType: 'Command'
  limits: {
    jobLimitsType: 'string'
    timeout: 'string'
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  resources: {
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    properties: {
      {customized property}: any(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
    }
  }
}

Verwenden Sie für Pipeline-:

{
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobs: {
    {customized property}: any(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
  }
  jobType: 'Pipeline'
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  settings: any(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
}

Verwenden Sie für Aufräumen:

{
  earlyTermination: {
    delayEvaluation: int
    evaluationInterval: int
    policyType: 'string'
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobType: 'Sweep'
  limits: {
    jobLimitsType: 'string'
    maxConcurrentTrials: int
    maxTotalTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  objective: {
    goal: 'string'
    primaryMetric: 'string'
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  samplingAlgorithm: {
    samplingAlgorithmType: 'string'
    // For remaining properties, see SamplingAlgorithm objects
  }
  searchSpace: any(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
  trial: {
    codeId: 'string'
    command: 'string'
    distribution: {
      distributionType: 'string'
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId: 'string'
    environmentVariables: {
      {customized property}: 'string'
    }
    resources: {
      instanceCount: int
      instanceType: 'string'
      properties: {
        {customized property}: any(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
      }
    }
  }
}

SamplingAlgorithm-Objekte

Legen Sie die samplingAlgorithmType-Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Bayesian:

{
  samplingAlgorithmType: 'Bayesian'
}

Verwenden Sie für Grid:

{
  samplingAlgorithmType: 'Grid'
}

Verwenden Sie für random:

{
  rule: 'string'
  samplingAlgorithmType: 'Random'
  seed: int
}

EarlyTerminationPolicy-Objekte

Legen Sie den policyType--Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Bandit:

{
  policyType: 'Bandit'
  slackAmount: int
  slackFactor: int
}

Verwenden Sie für MedianStopping-:

{
  policyType: 'MedianStopping'
}

Verwenden Sie für TruncationSelection:

{
  policyType: 'TruncationSelection'
  truncationPercentage: int
}

IdentityConfiguration-Objekte

Legen Sie die identityType-eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für AMLToken:

{
  identityType: 'AMLToken'
}

Verwenden Sie für verwaltete:

{
  clientId: 'string'
  identityType: 'Managed'
  objectId: 'string'
  resourceId: 'string'
}

Verwenden Sie für UserIdentity-:

{
  identityType: 'UserIdentity'
}

JobOutput-Objekte

Legen Sie die jobOutputType--Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für custom_modelFolgendes:

{
  jobOutputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Verwenden Sie für mlflow_model:

{
  jobOutputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Verwenden Sie für mltable:

{
  jobOutputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Verwenden Sie für triton_modelFolgendes:

{
  jobOutputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Verwenden Sie für uri_file:

{
  jobOutputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Verwenden Sie für uri_folder:

{
  jobOutputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Eigenschaftswerte

AmlToken

Name	Beschreibung	Wert
identityType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.	"AMLToken" (erforderlich)

BanditPolicy

Name	Beschreibung	Wert
policyType	[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration	"Bandit" (erforderlich)
slackAmount	Absoluter Abstand, der vom besten Lauf erlaubt ist.	Int
slackFactor	Verhältnis des zulässigen Abstands vom besten Lauf.	Int

BayesianSamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
samplingAlgorithmType	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften	"Bayesian" (erforderlich)

CommandJob

Name	Beschreibung	Wert
codeId	ARM-Ressourcen-ID der Coderessource.	Schnur
Befehl	[Erforderlich] Der Befehl, der beim Starten des Auftrags ausgeführt werden soll. Zb. "python train.py"	Schnur Zwänge: Min. Länge = 1 Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
Verteilung	Verteilungskonfiguration des Auftrags. Wenn festgelegt, sollte dies eines von Mpi, Tensorflow, PyTorch oder Null sein.	DistributionConfiguration-
environmentId	[Erforderlich] Die ARM-Ressourcen-ID der Umgebungsspezifikation für den Auftrag.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
environmentVariables	Umgebungsvariablen, die im Auftrag enthalten sind.	CommandJobEnvironmentVariables
Eingänge	Zuordnung von Eingabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	CommandJobInputs-
jobType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	'Befehl' (erforderlich)
grenzen	Befehlsauftragslimit.	CommandJobLimits-
Ausgaben	Zuordnung von Ausgabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	CommandJobOutputs-
Betriebsmittel	Berechnen der Ressourcenkonfiguration für den Auftrag.	ResourceConfiguration-

CommandJobEnvironmentVariables

Name	Beschreibung	Wert

CommandJobInputs

Name	Beschreibung	Wert

CommandJobLimits

Name	Beschreibung	Wert
jobLimitsType	[Erforderlich] JobLimit-Typ.	'Befehl' "Aufräumen" (erforderlich)
Zeitüberschreitung	Die maximale Laufzeit im ISO 8601-Format, nach der der Auftrag abgebrochen wird. Unterstützt nur die Dauer mit der Genauigkeit so niedrig wie Sekunden.	Schnur

CommandJobOutputs

Name	Beschreibung	Wert

CustomModelJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"custom_model" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

CustomModelJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"custom_model" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

DistributionConfiguration

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	Set to 'Mpi' for type Mpi. Auf 'PyTorch' für typ PyTorchfestgelegt. Legen Sie für den Typ TensorFlowauf "TensorFlow" fest.	"Mpi" 'PyTorch' "TensorFlow" (erforderlich)

EarlyTerminationPolicy

Name	Beschreibung	Wert
delayEvaluation	Anzahl der Intervalle, um die die erste Auswertung verzögert werden soll.	Int
evaluationInterval	Intervall (Anzahl der Ausführungen) zwischen Richtlinienauswertungen.	Int
policyType	Set to 'Bandit' for type BanditPolicy. Legen Sie für den Typ MedianStoppingPolicyauf "MedianStoppingPolicy" fest. Legen Sie für den Typ TruncationSelectionPolicyauf "TruncationSelectionSelectionPolicy" fest.	"Bandit" "MedianStopping" "TruncationSelection" (erforderlich)

GridSamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
samplingAlgorithmType	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften	"Raster" (erforderlich)

IdentityConfiguration

Name	Beschreibung	Wert
identityType	Legen Sie für den Typ AmlTokenauf "AMLToken" fest. Legen Sie für den Typ ManagedIdentity-auf "Verwaltet" fest. Legen Sie für den Typ UserIdentity-auf "UserIdentity" fest.	"AMLToken" "Verwaltet" "UserIdentity" (erforderlich)

JobBaseProperties

Name	Beschreibung	Wert
computeId	ARM-Ressourcen-ID der Computeressource.	Schnur
Beschreibung	Der Text der Objektbeschreibung.	Schnur
displayName	Anzeigename des Auftrags.	Schnur
experimentName	Der Name des Experiments, zu dem der Auftrag gehört. Wenn nicht festgelegt, wird der Auftrag im Experiment "Standard" platziert.	Schnur
Identität	Identitätskonfiguration. Wenn festgelegt, sollte dies eine von AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity oder NULL sein. Der Standardwert ist AmlToken, wenn null.	IdentityConfiguration-
isArchived	Ist die Ressource archiviert?	Bool
jobType	Legen Sie für den Typ CommandJob-auf "Befehl" fest. Set to 'Pipeline' for type PipelineJob. Legen Sie für den Typ SweepJob-auf "Aufräumen" fest.	'Befehl' 'Pipeline' "Aufräumen" (erforderlich)
Eigenschaften	Das Objekteigenschaftenverzeichnis.	ResourceBaseProperties-
Dienste	Liste der JobEndpoints. Für lokale Aufträge verfügt ein Auftragsendpunkt über einen Endpunktwert von FileStreamObject.	JobBaseServices-
Schilder	Tagwörterbuch. Tags können hinzugefügt, entfernt und aktualisiert werden.	ResourceBaseTags-

JobBaseServices

Name	Beschreibung	Wert

JobInput

Name	Beschreibung	Wert
Beschreibung	Beschreibung für die Eingabe.	Schnur
jobInputType	Legen Sie für den Typ CustomModelJobInput-auf "custom_model" fest. Legen Sie für den Typ LiteralJobInputauf "literal" fest. Legen Sie für den Typ MLFlowModelJobInput-auf "mlflow_model" fest. Legen Sie für den Typ MLTableJobInputauf "mltable" fest. Legen Sie für den Typ TritonModelJobInputauf "triton_model" fest. Legen Sie für den Typ UriFileJobInput-auf "uri_file" fest. Legen Sie für den Typ UriFolderJobInput-auf "uri_folder" fest.	"custom_model" "Literal" "mlflow_model" "mltable" "triton_model" "uri_file" "uri_folder" (erforderlich)

JobOutput

Name	Beschreibung	Wert
Beschreibung	Beschreibung für die Ausgabe.	Schnur
jobOutputType	Legen Sie für den Typ CustomModelJobOutputauf "custom_model" fest. Legen Sie für den Typ MLFlowModelJobOutputauf "mlflow_model" fest. Legen Sie für den Typ MLTableJobOutputauf "mltable" fest. Legen Sie für den Typ TritonModelJobOutputauf "triton_model" fest. Legen Sie für den Typ UriFileJobOutput-auf "uri_file" auf "uri_file" fest. Legen Sie für den Typ UriFolderJobOutputauf "uri_folder" fest.	"custom_model" "mlflow_model" "mltable" "triton_model" "uri_file" "uri_folder" (erforderlich)

JobService

Name	Beschreibung	Wert
Endpunkt	URL für Endpunkt.	Schnur
jobServiceType	Endpunkttyp.	Schnur
Hafen	Port für Endpunkt.	Int
Eigenschaften	Zusätzliche Eigenschaften, die für den Endpunkt festgelegt werden sollen.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Name	Beschreibung	Wert

LiteralJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"literal" (erforderlich)
Wert	[Erforderlich] Literalwert für die Eingabe.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

ManagedIdentity

Name	Beschreibung	Wert
clientId	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität nach Client-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.	Schnur Zwänge: Min. Länge = 36 Maximale Länge = 36 Pattern = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
identityType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.	"Verwaltet" (erforderlich)
objectId	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität nach Objekt-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.	Schnur Zwänge: Min. Länge = 36 Maximale Länge = 36 Pattern = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität durch ARM-Ressourcen-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.	Schnur

MedianStoppingPolicy

Name	Beschreibung	Wert
policyType	[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration	"MedianStopping" (erforderlich)

Microsoft.MachineLearningServices/Arbeitsbereiche/Aufträge

Name	Beschreibung	Wert
Name	Der Ressourcenname	Schnur Zwänge: Pattern = `^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$` (erforderlich)
Elternteil	In Bicep können Sie die übergeordnete Ressource für eine untergeordnete Ressource angeben. Sie müssen diese Eigenschaft nur hinzufügen, wenn die untergeordnete Ressource außerhalb der übergeordneten Ressource deklariert wird. Weitere Informationen finden Sie unter Untergeordnete Ressource außerhalb der übergeordneten Ressource.	Symbolischer Name für Ressource des Typs: Arbeitsbereiche
Eigenschaften	[Erforderlich] Zusätzliche Attribute der Entität.	JobBaseProperties- (erforderlich)

MLFlowModelJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mlflow_model" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

MLFlowModelJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mlflow_model" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

MLTableJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mltable" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

MLTableJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mltable" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

Mpi

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.	"Mpi" (erforderlich)
processCountPerInstance	Anzahl der Prozesse pro MPI-Knoten.	Int

Objektiv

Name	Beschreibung	Wert
Ziel	[Erforderlich] Definiert unterstützte Metrikziele für die Hyperparameteroptimierung.	"Maximieren" "Minimieren" (erforderlich)
primaryMetric	[Erforderlich] Name der zu optimierenden Metrik.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

PipelineJob

Name	Beschreibung	Wert
Eingänge	Eingaben für den Pipelineauftrag.	PipelineJobInputs-
arbeitsplätze	Aufträge konstruieren den Pipelineauftrag.	PipelineJobJobs-
jobType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"Pipeline" (erforderlich)
Ausgaben	Ausgaben für den Pipelineauftrag	PipelineJobOutputs
Einstellungen	Pipelineeinstellungen für Dinge wie ContinueRunOnStepFailure usw.	any

PipelineJobInputs

Name	Beschreibung	Wert

PipelineJobJobs

Name	Beschreibung	Wert

PipelineJobOutputs

Name	Beschreibung	Wert

PyTorch

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.	'PyTorch' (erforderlich)
processCountPerInstance	Anzahl der Prozesse pro Knoten.	Int

RandomSamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
Regel	Der spezifische Typ des Zufallsalgorithmus	"Zufällig" 'Sobol'
samplingAlgorithmType	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften	"Zufällig" (erforderlich)
Samen	Eine optionale ganze Zahl, die als Ausgangswert für die Zufallszahlengenerierung verwendet werden soll	Int

ResourceBaseProperties

Name	Beschreibung	Wert

ResourceBaseTags

Name	Beschreibung	Wert

ResourceConfiguration

Name	Beschreibung	Wert
instanceCount	Optionale Anzahl von Instanzen oder Knoten, die vom Computeziel verwendet werden.	Int
instanceType	Optionaler Vm-Typ, der vom Computeziel unterstützt wird.	Schnur
Eigenschaften	Zusätzlicher Eigenschaftenbehälter.	ResourceConfigurationProperties-

ResourceConfigurationProperties

Name	Beschreibung	Wert

SamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
samplingAlgorithmType	Auf 'Bayesian' für typ BayesianSamplingAlgorithmfestgelegt. Legen Sie für den Typ GridSamplingAlgorithmauf "Grid" fest. Legen Sie für typ RandomSamplingAlgorithmauf "Random" fest.	"Bayesian" 'Raster' "Zufällig" (erforderlich)

SweepJob

Name	Beschreibung	Wert
earlyTermination	Richtlinien für vorzeitige Beendigungen ermöglichen das Abbrechen von Ausführungsvorgängen mit schlechter Leistung, bevor sie abgeschlossen sind	EarlyTerminationPolicy-
Eingänge	Zuordnung von Eingabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	SweepJobInputs
jobType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"Aufräumen" (erforderlich)
grenzen	Grenzwert für "Aufräumen von Auftrag".	SweepJobLimits-
objektiv	[Erforderlich] Optimierungsziel.	Ziel- (erforderlich)
Ausgaben	Zuordnung von Ausgabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	SweepJobOutputs-
samplingAlgorithm	[Erforderlich] Der Hyperparameter-Samplingalgorithmus	SamplingAlgorithm (erforderlich)
searchSpace	[Erforderlich] Ein Wörterbuch, das jeden Parameter und seine Verteilung enthält. Der Wörterbuchschlüssel ist der Name des Parameters.	beliebig (erforderlich)
Probephase	[Erforderlich] Definition der Testkomponente.	TrialComponent- (erforderlich)

SweepJobInputs

Name	Beschreibung	Wert

SweepJobLimits

Name	Beschreibung	Wert
jobLimitsType	[Erforderlich] JobLimit-Typ.	'Befehl' "Aufräumen" (erforderlich)
maxConcurrentTrials	Aufräumen des Auftrags max. gleichzeitige Testversionen.	Int
maxTotalTrials	"Auftrag aufräumen" max. Gesamtversuche.	Int
Zeitüberschreitung	Die maximale Laufzeit im ISO 8601-Format, nach der der Auftrag abgebrochen wird. Unterstützt nur die Dauer mit der Genauigkeit so niedrig wie Sekunden.	Schnur
trialTimeout	Timeoutwert für "Testauftrag aufräumen".	Schnur

SweepJobOutputs

Name	Beschreibung	Wert

TensorFlow

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.	"TensorFlow" (erforderlich)
parameterServerCount	Anzahl der Parameterserveraufgaben.	Int
workerCount	Anzahl der Arbeitnehmer. Wenn nicht angegeben, wird standardmäßig die Instanzanzahl verwendet.	Int

TrialComponent

Name	Beschreibung	Wert
codeId	ARM-Ressourcen-ID der Coderessource.	Schnur
Befehl	[Erforderlich] Der Befehl, der beim Starten des Auftrags ausgeführt werden soll. Zb. "python train.py"	Schnur Zwänge: Min. Länge = 1 Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
Verteilung	Verteilungskonfiguration des Auftrags. Wenn festgelegt, sollte dies eines von Mpi, Tensorflow, PyTorch oder Null sein.	DistributionConfiguration-
environmentId	[Erforderlich] Die ARM-Ressourcen-ID der Umgebungsspezifikation für den Auftrag.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
environmentVariables	Umgebungsvariablen, die im Auftrag enthalten sind.	TrialComponentEnvironmentVariables
Betriebsmittel	Berechnen der Ressourcenkonfiguration für den Auftrag.	ResourceConfiguration-

TrialComponentEnvironmentVariables

Name	Beschreibung	Wert

TritonModelJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"triton_model" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

TritonModelJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"triton_model" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

TruncationSelectionPolicy

Name	Beschreibung	Wert
policyType	[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration	"TruncationSelection" (erforderlich)
truncationPercentage	Der Prozentsatz der Läufe, die bei jedem Auswertungsintervall abgebrochen werden sollen.	Int

UriFileJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_file" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

UriFileJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_file" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

UriFolderJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_folder" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

UriFolderJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_folder" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

UserIdentity

Name	Beschreibung	Wert
identityType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.	"UserIdentity" (erforderlich)

Schnellstartbeispiele

Die folgenden Schnellstartbeispiele stellen diesen Ressourcentyp bereit.

Bicep-Datei	Beschreibung
Erstellen eines Azure Machine Learning AutoML-Klassifizierungsauftrags	Diese Vorlage erstellt einen Azure Machine Learning AutoML-Klassifizierungsauftrag, um das beste Modell für die Vorhersage zu ermitteln, ob ein Kunde eine feste Laufzeiteinlage mit einem Finanzinstitut abonniert.
Erstellen eines Azure Machine Learning-Befehlsauftrags	Diese Vorlage erstellt einen Azure Machine Learning-Befehl mit einem einfachen hello_world Skript.
Erstellen eines Azure Machine Learning-Aufräumauftrags	Diese Vorlage erstellt einen Azure Machine Learning Sweep-Auftrag für die Hyperparameteroptimierung.

ARM-Vorlagenressourcendefinition

Der Ressourcentyp "Arbeitsbereiche/Aufträge" kann mit Vorgängen bereitgestellt werden, die auf Folgendes abzielen:

Ressourcengruppen – Siehe Ressourcengruppenbereitstellungsbefehle

Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Änderungsprotokoll.

Ressourcenformat

Um eine Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs-Ressource zu erstellen, fügen Sie der Vorlage den folgenden JSON-Code hinzu.

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs",
  "apiVersion": "2022-05-01",
  "name": "string",
  "properties": {
    "computeId": "string",
    "description": "string",
    "displayName": "string",
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "string"
      // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
    },
    "isArchived": "bool",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "services": {
      "{customized property}": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": "int",
        "properties": {
          "{customized property}": "string"
        }
      }
    },
    "tags": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "jobType": "string"
    // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
  }
}

JobInput-Objekte

Legen Sie die jobInputType-Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für custom_modelFolgendes:

{
  "jobInputType": "custom_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Verwenden Sie für Literal-Folgendes:

{
  "jobInputType": "literal",
  "value": "string"
}

Verwenden Sie für mlflow_model:

{
  "jobInputType": "mlflow_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Verwenden Sie für mltable:

{
  "jobInputType": "mltable",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Verwenden Sie für triton_modelFolgendes:

{
  "jobInputType": "triton_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Verwenden Sie für uri_file:

{
  "jobInputType": "uri_file",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Verwenden Sie für uri_folder:

{
  "jobInputType": "uri_folder",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

DistributionConfiguration-Objekte

Legen Sie die eigenschaft distributionType fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Mpi:

{
  "distributionType": "Mpi",
  "processCountPerInstance": "int"
}

Verwenden Sie für PyTorch:

{
  "distributionType": "PyTorch",
  "processCountPerInstance": "int"
}

Verwenden Sie für TensorFlow-:

{
  "distributionType": "TensorFlow",
  "parameterServerCount": "int",
  "workerCount": "int"
}

JobBaseProperties-Objekte

Legen Sie die jobType-Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Command:

{
  "codeId": "string",
  "command": "string",
  "distribution": {
    "distributionType": "string"
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  },
  "environmentId": "string",
  "environmentVariables": {
    "{customized property}": "string"
  },
  "inputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  },
  "jobType": "Command",
  "limits": {
    "jobLimitsType": "string",
    "timeout": "string"
  },
  "outputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobOutputType": "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  },
  "resources": {
    "instanceCount": "int",
    "instanceType": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": {}
    }
  }
}

Verwenden Sie für Pipeline-:

{
  "inputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  },
  "jobs": {
    "{customized property}": {}
  },
  "jobType": "Pipeline",
  "outputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobOutputType": "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  },
  "settings": {}
}

Verwenden Sie für Aufräumen:

{
  "earlyTermination": {
    "delayEvaluation": "int",
    "evaluationInterval": "int",
    "policyType": "string"
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  },
  "inputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  },
  "jobType": "Sweep",
  "limits": {
    "jobLimitsType": "string",
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxTotalTrials": "int",
    "timeout": "string",
    "trialTimeout": "string"
  },
  "objective": {
    "goal": "string",
    "primaryMetric": "string"
  },
  "outputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobOutputType": "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  },
  "samplingAlgorithm": {
    "samplingAlgorithmType": "string"
    // For remaining properties, see SamplingAlgorithm objects
  },
  "searchSpace": {},
  "trial": {
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "string"
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": "int",
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "{customized property}": {}
      }
    }
  }
}

SamplingAlgorithm-Objekte

Legen Sie die samplingAlgorithmType-Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Bayesian:

{
  "samplingAlgorithmType": "Bayesian"
}

Verwenden Sie für Grid:

{
  "samplingAlgorithmType": "Grid"
}

Verwenden Sie für random:

{
  "rule": "string",
  "samplingAlgorithmType": "Random",
  "seed": "int"
}

EarlyTerminationPolicy-Objekte

Legen Sie den policyType--Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Bandit:

{
  "policyType": "Bandit",
  "slackAmount": "int",
  "slackFactor": "int"
}

Verwenden Sie für MedianStopping-:

{
  "policyType": "MedianStopping"
}

Verwenden Sie für TruncationSelection:

{
  "policyType": "TruncationSelection",
  "truncationPercentage": "int"
}

IdentityConfiguration-Objekte

Legen Sie die identityType-eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für AMLToken:

{
  "identityType": "AMLToken"
}

Verwenden Sie für verwaltete:

{
  "clientId": "string",
  "identityType": "Managed",
  "objectId": "string",
  "resourceId": "string"
}

Verwenden Sie für UserIdentity-:

{
  "identityType": "UserIdentity"
}

JobOutput-Objekte

Legen Sie die jobOutputType--Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für custom_modelFolgendes:

{
  "jobOutputType": "custom_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Verwenden Sie für mlflow_model:

{
  "jobOutputType": "mlflow_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Verwenden Sie für mltable:

{
  "jobOutputType": "mltable",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Verwenden Sie für triton_modelFolgendes:

{
  "jobOutputType": "triton_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Verwenden Sie für uri_file:

{
  "jobOutputType": "uri_file",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Verwenden Sie für uri_folder:

{
  "jobOutputType": "uri_folder",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Eigenschaftswerte

AmlToken

Name	Beschreibung	Wert
identityType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.	"AMLToken" (erforderlich)

BanditPolicy

Name	Beschreibung	Wert
policyType	[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration	"Bandit" (erforderlich)
slackAmount	Absoluter Abstand, der vom besten Lauf erlaubt ist.	Int
slackFactor	Verhältnis des zulässigen Abstands vom besten Lauf.	Int

BayesianSamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
samplingAlgorithmType	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften	"Bayesian" (erforderlich)

CommandJob

Name	Beschreibung	Wert
codeId	ARM-Ressourcen-ID der Coderessource.	Schnur
Befehl	[Erforderlich] Der Befehl, der beim Starten des Auftrags ausgeführt werden soll. Zb. "python train.py"	Schnur Zwänge: Min. Länge = 1 Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
Verteilung	Verteilungskonfiguration des Auftrags. Wenn festgelegt, sollte dies eines von Mpi, Tensorflow, PyTorch oder Null sein.	DistributionConfiguration-
environmentId	[Erforderlich] Die ARM-Ressourcen-ID der Umgebungsspezifikation für den Auftrag.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
environmentVariables	Umgebungsvariablen, die im Auftrag enthalten sind.	CommandJobEnvironmentVariables
Eingänge	Zuordnung von Eingabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	CommandJobInputs-
jobType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	'Befehl' (erforderlich)
grenzen	Befehlsauftragslimit.	CommandJobLimits-
Ausgaben	Zuordnung von Ausgabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	CommandJobOutputs-
Betriebsmittel	Berechnen der Ressourcenkonfiguration für den Auftrag.	ResourceConfiguration-

CommandJobEnvironmentVariables

Name	Beschreibung	Wert

CommandJobInputs

Name	Beschreibung	Wert

CommandJobLimits

Name	Beschreibung	Wert
jobLimitsType	[Erforderlich] JobLimit-Typ.	'Befehl' "Aufräumen" (erforderlich)
Zeitüberschreitung	Die maximale Laufzeit im ISO 8601-Format, nach der der Auftrag abgebrochen wird. Unterstützt nur die Dauer mit der Genauigkeit so niedrig wie Sekunden.	Schnur

CommandJobOutputs

Name	Beschreibung	Wert

CustomModelJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"custom_model" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

CustomModelJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"custom_model" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

DistributionConfiguration

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	Set to 'Mpi' for type Mpi. Auf 'PyTorch' für typ PyTorchfestgelegt. Legen Sie für den Typ TensorFlowauf "TensorFlow" fest.	"Mpi" 'PyTorch' "TensorFlow" (erforderlich)

EarlyTerminationPolicy

Name	Beschreibung	Wert
delayEvaluation	Anzahl der Intervalle, um die die erste Auswertung verzögert werden soll.	Int
evaluationInterval	Intervall (Anzahl der Ausführungen) zwischen Richtlinienauswertungen.	Int
policyType	Set to 'Bandit' for type BanditPolicy. Legen Sie für den Typ MedianStoppingPolicyauf "MedianStoppingPolicy" fest. Legen Sie für den Typ TruncationSelectionPolicyauf "TruncationSelectionSelectionPolicy" fest.	"Bandit" "MedianStopping" "TruncationSelection" (erforderlich)

GridSamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
samplingAlgorithmType	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften	"Raster" (erforderlich)

IdentityConfiguration

Name	Beschreibung	Wert
identityType	Legen Sie für den Typ AmlTokenauf "AMLToken" fest. Legen Sie für den Typ ManagedIdentity-auf "Verwaltet" fest. Legen Sie für den Typ UserIdentity-auf "UserIdentity" fest.	"AMLToken" "Verwaltet" "UserIdentity" (erforderlich)

JobBaseProperties

Name	Beschreibung	Wert
computeId	ARM-Ressourcen-ID der Computeressource.	Schnur
Beschreibung	Der Text der Objektbeschreibung.	Schnur
displayName	Anzeigename des Auftrags.	Schnur
experimentName	Der Name des Experiments, zu dem der Auftrag gehört. Wenn nicht festgelegt, wird der Auftrag im Experiment "Standard" platziert.	Schnur
Identität	Identitätskonfiguration. Wenn festgelegt, sollte dies eine von AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity oder NULL sein. Der Standardwert ist AmlToken, wenn null.	IdentityConfiguration-
isArchived	Ist die Ressource archiviert?	Bool
jobType	Legen Sie für den Typ CommandJob-auf "Befehl" fest. Set to 'Pipeline' for type PipelineJob. Legen Sie für den Typ SweepJob-auf "Aufräumen" fest.	'Befehl' 'Pipeline' "Aufräumen" (erforderlich)
Eigenschaften	Das Objekteigenschaftenverzeichnis.	ResourceBaseProperties-
Dienste	Liste der JobEndpoints. Für lokale Aufträge verfügt ein Auftragsendpunkt über einen Endpunktwert von FileStreamObject.	JobBaseServices-
Schilder	Tagwörterbuch. Tags können hinzugefügt, entfernt und aktualisiert werden.	ResourceBaseTags-

JobBaseServices

Name	Beschreibung	Wert

JobInput

Name	Beschreibung	Wert
Beschreibung	Beschreibung für die Eingabe.	Schnur
jobInputType	Legen Sie für den Typ CustomModelJobInput-auf "custom_model" fest. Legen Sie für den Typ LiteralJobInputauf "literal" fest. Legen Sie für den Typ MLFlowModelJobInput-auf "mlflow_model" fest. Legen Sie für den Typ MLTableJobInputauf "mltable" fest. Legen Sie für den Typ TritonModelJobInputauf "triton_model" fest. Legen Sie für den Typ UriFileJobInput-auf "uri_file" fest. Legen Sie für den Typ UriFolderJobInput-auf "uri_folder" fest.	"custom_model" "Literal" "mlflow_model" "mltable" "triton_model" "uri_file" "uri_folder" (erforderlich)

JobOutput

Name	Beschreibung	Wert
Beschreibung	Beschreibung für die Ausgabe.	Schnur
jobOutputType	Legen Sie für den Typ CustomModelJobOutputauf "custom_model" fest. Legen Sie für den Typ MLFlowModelJobOutputauf "mlflow_model" fest. Legen Sie für den Typ MLTableJobOutputauf "mltable" fest. Legen Sie für den Typ TritonModelJobOutputauf "triton_model" fest. Legen Sie für den Typ UriFileJobOutput-auf "uri_file" auf "uri_file" fest. Legen Sie für den Typ UriFolderJobOutputauf "uri_folder" fest.	"custom_model" "mlflow_model" "mltable" "triton_model" "uri_file" "uri_folder" (erforderlich)

JobService

Name	Beschreibung	Wert
Endpunkt	URL für Endpunkt.	Schnur
jobServiceType	Endpunkttyp.	Schnur
Hafen	Port für Endpunkt.	Int
Eigenschaften	Zusätzliche Eigenschaften, die für den Endpunkt festgelegt werden sollen.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Name	Beschreibung	Wert

LiteralJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"literal" (erforderlich)
Wert	[Erforderlich] Literalwert für die Eingabe.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

ManagedIdentity

Name	Beschreibung	Wert
clientId	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität nach Client-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.	Schnur Zwänge: Min. Länge = 36 Maximale Länge = 36 Pattern = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
identityType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.	"Verwaltet" (erforderlich)
objectId	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität nach Objekt-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.	Schnur Zwänge: Min. Länge = 36 Maximale Länge = 36 Pattern = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität durch ARM-Ressourcen-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.	Schnur

MedianStoppingPolicy

Name	Beschreibung	Wert
policyType	[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration	"MedianStopping" (erforderlich)

Microsoft.MachineLearningServices/Arbeitsbereiche/Aufträge

Name	Beschreibung	Wert
apiVersion	Die API-Version	'2022-05-01'
Name	Der Ressourcenname	Schnur Zwänge: Pattern = `^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$` (erforderlich)
Eigenschaften	[Erforderlich] Zusätzliche Attribute der Entität.	JobBaseProperties- (erforderlich)
Art	Der Ressourcentyp	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs"

MLFlowModelJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mlflow_model" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

MLFlowModelJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mlflow_model" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

MLTableJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mltable" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

MLTableJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mltable" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

Mpi

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.	"Mpi" (erforderlich)
processCountPerInstance	Anzahl der Prozesse pro MPI-Knoten.	Int

Objektiv

Name	Beschreibung	Wert
Ziel	[Erforderlich] Definiert unterstützte Metrikziele für die Hyperparameteroptimierung.	"Maximieren" "Minimieren" (erforderlich)
primaryMetric	[Erforderlich] Name der zu optimierenden Metrik.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

PipelineJob

Name	Beschreibung	Wert
Eingänge	Eingaben für den Pipelineauftrag.	PipelineJobInputs-
arbeitsplätze	Aufträge konstruieren den Pipelineauftrag.	PipelineJobJobs-
jobType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"Pipeline" (erforderlich)
Ausgaben	Ausgaben für den Pipelineauftrag	PipelineJobOutputs
Einstellungen	Pipelineeinstellungen für Dinge wie ContinueRunOnStepFailure usw.	any

PipelineJobInputs

Name	Beschreibung	Wert

PipelineJobJobs

Name	Beschreibung	Wert

PipelineJobOutputs

Name	Beschreibung	Wert

PyTorch

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.	'PyTorch' (erforderlich)
processCountPerInstance	Anzahl der Prozesse pro Knoten.	Int

RandomSamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
Regel	Der spezifische Typ des Zufallsalgorithmus	"Zufällig" 'Sobol'
samplingAlgorithmType	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften	"Zufällig" (erforderlich)
Samen	Eine optionale ganze Zahl, die als Ausgangswert für die Zufallszahlengenerierung verwendet werden soll	Int

ResourceBaseProperties

Name	Beschreibung	Wert

ResourceBaseTags

Name	Beschreibung	Wert

ResourceConfiguration

Name	Beschreibung	Wert
instanceCount	Optionale Anzahl von Instanzen oder Knoten, die vom Computeziel verwendet werden.	Int
instanceType	Optionaler Vm-Typ, der vom Computeziel unterstützt wird.	Schnur
Eigenschaften	Zusätzlicher Eigenschaftenbehälter.	ResourceConfigurationProperties-

ResourceConfigurationProperties

Name	Beschreibung	Wert

SamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
samplingAlgorithmType	Auf 'Bayesian' für typ BayesianSamplingAlgorithmfestgelegt. Legen Sie für den Typ GridSamplingAlgorithmauf "Grid" fest. Legen Sie für typ RandomSamplingAlgorithmauf "Random" fest.	"Bayesian" 'Raster' "Zufällig" (erforderlich)

SweepJob

Name	Beschreibung	Wert
earlyTermination	Richtlinien für vorzeitige Beendigungen ermöglichen das Abbrechen von Ausführungsvorgängen mit schlechter Leistung, bevor sie abgeschlossen sind	EarlyTerminationPolicy-
Eingänge	Zuordnung von Eingabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	SweepJobInputs
jobType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"Aufräumen" (erforderlich)
grenzen	Grenzwert für "Aufräumen von Auftrag".	SweepJobLimits-
objektiv	[Erforderlich] Optimierungsziel.	Ziel- (erforderlich)
Ausgaben	Zuordnung von Ausgabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	SweepJobOutputs-
samplingAlgorithm	[Erforderlich] Der Hyperparameter-Samplingalgorithmus	SamplingAlgorithm (erforderlich)
searchSpace	[Erforderlich] Ein Wörterbuch, das jeden Parameter und seine Verteilung enthält. Der Wörterbuchschlüssel ist der Name des Parameters.	beliebig (erforderlich)
Probephase	[Erforderlich] Definition der Testkomponente.	TrialComponent- (erforderlich)

SweepJobInputs

Name	Beschreibung	Wert

SweepJobLimits

Name	Beschreibung	Wert
jobLimitsType	[Erforderlich] JobLimit-Typ.	'Befehl' "Aufräumen" (erforderlich)
maxConcurrentTrials	Aufräumen des Auftrags max. gleichzeitige Testversionen.	Int
maxTotalTrials	"Auftrag aufräumen" max. Gesamtversuche.	Int
Zeitüberschreitung	Die maximale Laufzeit im ISO 8601-Format, nach der der Auftrag abgebrochen wird. Unterstützt nur die Dauer mit der Genauigkeit so niedrig wie Sekunden.	Schnur
trialTimeout	Timeoutwert für "Testauftrag aufräumen".	Schnur

SweepJobOutputs

Name	Beschreibung	Wert

TensorFlow

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.	"TensorFlow" (erforderlich)
parameterServerCount	Anzahl der Parameterserveraufgaben.	Int
workerCount	Anzahl der Arbeitnehmer. Wenn nicht angegeben, wird standardmäßig die Instanzanzahl verwendet.	Int

TrialComponent

Name	Beschreibung	Wert
codeId	ARM-Ressourcen-ID der Coderessource.	Schnur
Befehl	[Erforderlich] Der Befehl, der beim Starten des Auftrags ausgeführt werden soll. Zb. "python train.py"	Schnur Zwänge: Min. Länge = 1 Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
Verteilung	Verteilungskonfiguration des Auftrags. Wenn festgelegt, sollte dies eines von Mpi, Tensorflow, PyTorch oder Null sein.	DistributionConfiguration-
environmentId	[Erforderlich] Die ARM-Ressourcen-ID der Umgebungsspezifikation für den Auftrag.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
environmentVariables	Umgebungsvariablen, die im Auftrag enthalten sind.	TrialComponentEnvironmentVariables
Betriebsmittel	Berechnen der Ressourcenkonfiguration für den Auftrag.	ResourceConfiguration-

TrialComponentEnvironmentVariables

Name	Beschreibung	Wert

TritonModelJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"triton_model" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

TritonModelJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"triton_model" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

TruncationSelectionPolicy

Name	Beschreibung	Wert
policyType	[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration	"TruncationSelection" (erforderlich)
truncationPercentage	Der Prozentsatz der Läufe, die bei jedem Auswertungsintervall abgebrochen werden sollen.	Int

UriFileJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_file" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

UriFileJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_file" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

UriFolderJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_folder" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

UriFolderJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_folder" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

UserIdentity

Name	Beschreibung	Wert
identityType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.	"UserIdentity" (erforderlich)

Schnellstartvorlagen

Die folgenden Schnellstartvorlagen stellen diesen Ressourcentyp bereit.

Schablone	Beschreibung
Erstellen eines Azure Machine Learning AutoML-Klassifizierungsauftrags	Diese Vorlage erstellt einen Azure Machine Learning AutoML-Klassifizierungsauftrag, um das beste Modell für die Vorhersage zu ermitteln, ob ein Kunde eine feste Laufzeiteinlage mit einem Finanzinstitut abonniert.
Erstellen eines Azure Machine Learning-Befehlsauftrags	Diese Vorlage erstellt einen Azure Machine Learning-Befehl mit einem einfachen hello_world Skript.
Erstellen eines Azure Machine Learning-Aufräumauftrags	Diese Vorlage erstellt einen Azure Machine Learning Sweep-Auftrag für die Hyperparameteroptimierung.

Terraform -Ressourcendefinition (AzAPI-Anbieter)

Der Ressourcentyp "Arbeitsbereiche/Aufträge" kann mit Vorgängen bereitgestellt werden, die auf Folgendes abzielen:

Ressourcengruppen

Eine Liste der geänderten Eigenschaften in jeder API-Version finden Sie unter Änderungsprotokoll.

Ressourcenformat

Um eine Ressource "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs" zu erstellen, fügen Sie Ihrer Vorlage die folgende Terraform hinzu.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01"
  name = "string"
  body = jsonencode({
    properties = {
      computeId = "string"
      description = "string"
      displayName = "string"
      experimentName = "string"
      identity = {
        identityType = "string"
        // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
      }
      isArchived = bool
      properties = {
        {customized property} = "string"
      }
      services = {
        {customized property} = {
          endpoint = "string"
          jobServiceType = "string"
          port = int
          properties = {
            {customized property} = "string"
          }
        }
      }
      tags = {
        {customized property} = "string"
      }
      jobType = "string"
      // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
    }
  })
}

JobInput-Objekte

Legen Sie die jobInputType-Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für custom_modelFolgendes:

{
  jobInputType = "custom_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Verwenden Sie für Literal-Folgendes:

{
  jobInputType = "literal"
  value = "string"
}

Verwenden Sie für mlflow_model:

{
  jobInputType = "mlflow_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Verwenden Sie für mltable:

{
  jobInputType = "mltable"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Verwenden Sie für triton_modelFolgendes:

{
  jobInputType = "triton_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Verwenden Sie für uri_file:

{
  jobInputType = "uri_file"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Verwenden Sie für uri_folder:

{
  jobInputType = "uri_folder"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

DistributionConfiguration-Objekte

Legen Sie die eigenschaft distributionType fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Mpi:

{
  distributionType = "Mpi"
  processCountPerInstance = int
}

Verwenden Sie für PyTorch:

{
  distributionType = "PyTorch"
  processCountPerInstance = int
}

Verwenden Sie für TensorFlow-:

{
  distributionType = "TensorFlow"
  parameterServerCount = int
  workerCount = int
}

JobBaseProperties-Objekte

Legen Sie die jobType-Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Command:

{
  codeId = "string"
  command = "string"
  distribution = {
    distributionType = "string"
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId = "string"
  environmentVariables = {
    {customized property} = "string"
  }
  inputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobType = "Command"
  limits = {
    jobLimitsType = "string"
    timeout = "string"
  }
  outputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobOutputType = "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  resources = {
    instanceCount = int
    instanceType = "string"
    properties = {
      {customized property} = ?
    }
  }
}

Verwenden Sie für Pipeline-:

{
  inputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobs = {
    {customized property} = ?
  }
  jobType = "Pipeline"
  outputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobOutputType = "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  settings = ?
}

Verwenden Sie für Aufräumen:

{
  earlyTermination = {
    delayEvaluation = int
    evaluationInterval = int
    policyType = "string"
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  inputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jobType = "Sweep"
  limits = {
    jobLimitsType = "string"
    maxConcurrentTrials = int
    maxTotalTrials = int
    timeout = "string"
    trialTimeout = "string"
  }
  objective = {
    goal = "string"
    primaryMetric = "string"
  }
  outputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobOutputType = "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  samplingAlgorithm = {
    samplingAlgorithmType = "string"
    // For remaining properties, see SamplingAlgorithm objects
  }
  searchSpace = ?
  trial = {
    codeId = "string"
    command = "string"
    distribution = {
      distributionType = "string"
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId = "string"
    environmentVariables = {
      {customized property} = "string"
    }
    resources = {
      instanceCount = int
      instanceType = "string"
      properties = {
        {customized property} = ?
      }
    }
  }
}

SamplingAlgorithm-Objekte

Legen Sie die samplingAlgorithmType-Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Bayesian:

{
  samplingAlgorithmType = "Bayesian"
}

Verwenden Sie für Grid:

{
  samplingAlgorithmType = "Grid"
}

Verwenden Sie für random:

{
  rule = "string"
  samplingAlgorithmType = "Random"
  seed = int
}

EarlyTerminationPolicy-Objekte

Legen Sie den policyType--Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für Bandit:

{
  policyType = "Bandit"
  slackAmount = int
  slackFactor = int
}

Verwenden Sie für MedianStopping-:

{
  policyType = "MedianStopping"
}

Verwenden Sie für TruncationSelection:

{
  policyType = "TruncationSelection"
  truncationPercentage = int
}

IdentityConfiguration-Objekte

Legen Sie die identityType-eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für AMLToken:

{
  identityType = "AMLToken"
}

Verwenden Sie für verwaltete:

{
  clientId = "string"
  identityType = "Managed"
  objectId = "string"
  resourceId = "string"
}

Verwenden Sie für UserIdentity-:

{
  identityType = "UserIdentity"
}

JobOutput-Objekte

Legen Sie die jobOutputType--Eigenschaft fest, um den Objekttyp anzugeben.

Verwenden Sie für custom_modelFolgendes:

{
  jobOutputType = "custom_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Verwenden Sie für mlflow_model:

{
  jobOutputType = "mlflow_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Verwenden Sie für mltable:

{
  jobOutputType = "mltable"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Verwenden Sie für triton_modelFolgendes:

{
  jobOutputType = "triton_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Verwenden Sie für uri_file:

{
  jobOutputType = "uri_file"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Verwenden Sie für uri_folder:

{
  jobOutputType = "uri_folder"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Eigenschaftswerte

AmlToken

Name	Beschreibung	Wert
identityType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.	"AMLToken" (erforderlich)

BanditPolicy

Name	Beschreibung	Wert
policyType	[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration	"Bandit" (erforderlich)
slackAmount	Absoluter Abstand, der vom besten Lauf erlaubt ist.	Int
slackFactor	Verhältnis des zulässigen Abstands vom besten Lauf.	Int

BayesianSamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
samplingAlgorithmType	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften	"Bayesian" (erforderlich)

CommandJob

Name	Beschreibung	Wert
codeId	ARM-Ressourcen-ID der Coderessource.	Schnur
Befehl	[Erforderlich] Der Befehl, der beim Starten des Auftrags ausgeführt werden soll. Zb. "python train.py"	Schnur Zwänge: Min. Länge = 1 Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
Verteilung	Verteilungskonfiguration des Auftrags. Wenn festgelegt, sollte dies eines von Mpi, Tensorflow, PyTorch oder Null sein.	DistributionConfiguration-
environmentId	[Erforderlich] Die ARM-Ressourcen-ID der Umgebungsspezifikation für den Auftrag.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
environmentVariables	Umgebungsvariablen, die im Auftrag enthalten sind.	CommandJobEnvironmentVariables
Eingänge	Zuordnung von Eingabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	CommandJobInputs-
jobType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	'Befehl' (erforderlich)
grenzen	Befehlsauftragslimit.	CommandJobLimits-
Ausgaben	Zuordnung von Ausgabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	CommandJobOutputs-
Betriebsmittel	Berechnen der Ressourcenkonfiguration für den Auftrag.	ResourceConfiguration-

CommandJobEnvironmentVariables

Name	Beschreibung	Wert

CommandJobInputs

Name	Beschreibung	Wert

CommandJobLimits

Name	Beschreibung	Wert
jobLimitsType	[Erforderlich] JobLimit-Typ.	'Befehl' "Aufräumen" (erforderlich)
Zeitüberschreitung	Die maximale Laufzeit im ISO 8601-Format, nach der der Auftrag abgebrochen wird. Unterstützt nur die Dauer mit der Genauigkeit so niedrig wie Sekunden.	Schnur

CommandJobOutputs

Name	Beschreibung	Wert

CustomModelJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"custom_model" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

CustomModelJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"custom_model" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

DistributionConfiguration

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	Set to 'Mpi' for type Mpi. Auf 'PyTorch' für typ PyTorchfestgelegt. Legen Sie für den Typ TensorFlowauf "TensorFlow" fest.	"Mpi" 'PyTorch' "TensorFlow" (erforderlich)

EarlyTerminationPolicy

Name	Beschreibung	Wert
delayEvaluation	Anzahl der Intervalle, um die die erste Auswertung verzögert werden soll.	Int
evaluationInterval	Intervall (Anzahl der Ausführungen) zwischen Richtlinienauswertungen.	Int
policyType	Set to 'Bandit' for type BanditPolicy. Legen Sie für den Typ MedianStoppingPolicyauf "MedianStoppingPolicy" fest. Legen Sie für den Typ TruncationSelectionPolicyauf "TruncationSelectionSelectionPolicy" fest.	"Bandit" "MedianStopping" "TruncationSelection" (erforderlich)

GridSamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
samplingAlgorithmType	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften	"Raster" (erforderlich)

IdentityConfiguration

Name	Beschreibung	Wert
identityType	Legen Sie für den Typ AmlTokenauf "AMLToken" fest. Legen Sie für den Typ ManagedIdentity-auf "Verwaltet" fest. Legen Sie für den Typ UserIdentity-auf "UserIdentity" fest.	"AMLToken" "Verwaltet" "UserIdentity" (erforderlich)

JobBaseProperties

Name	Beschreibung	Wert
computeId	ARM-Ressourcen-ID der Computeressource.	Schnur
Beschreibung	Der Text der Objektbeschreibung.	Schnur
displayName	Anzeigename des Auftrags.	Schnur
experimentName	Der Name des Experiments, zu dem der Auftrag gehört. Wenn nicht festgelegt, wird der Auftrag im Experiment "Standard" platziert.	Schnur
Identität	Identitätskonfiguration. Wenn festgelegt, sollte dies eine von AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity oder NULL sein. Der Standardwert ist AmlToken, wenn null.	IdentityConfiguration-
isArchived	Ist die Ressource archiviert?	Bool
jobType	Legen Sie für den Typ CommandJob-auf "Befehl" fest. Set to 'Pipeline' for type PipelineJob. Legen Sie für den Typ SweepJob-auf "Aufräumen" fest.	'Befehl' 'Pipeline' "Aufräumen" (erforderlich)
Eigenschaften	Das Objekteigenschaftenverzeichnis.	ResourceBaseProperties-
Dienste	Liste der JobEndpoints. Für lokale Aufträge verfügt ein Auftragsendpunkt über einen Endpunktwert von FileStreamObject.	JobBaseServices-
Schilder	Tagwörterbuch. Tags können hinzugefügt, entfernt und aktualisiert werden.	ResourceBaseTags-

JobBaseServices

Name	Beschreibung	Wert

JobInput

Name	Beschreibung	Wert
Beschreibung	Beschreibung für die Eingabe.	Schnur
jobInputType	Legen Sie für den Typ CustomModelJobInput-auf "custom_model" fest. Legen Sie für den Typ LiteralJobInputauf "literal" fest. Legen Sie für den Typ MLFlowModelJobInput-auf "mlflow_model" fest. Legen Sie für den Typ MLTableJobInputauf "mltable" fest. Legen Sie für den Typ TritonModelJobInputauf "triton_model" fest. Legen Sie für den Typ UriFileJobInput-auf "uri_file" fest. Legen Sie für den Typ UriFolderJobInput-auf "uri_folder" fest.	"custom_model" "Literal" "mlflow_model" "mltable" "triton_model" "uri_file" "uri_folder" (erforderlich)

JobOutput

Name	Beschreibung	Wert
Beschreibung	Beschreibung für die Ausgabe.	Schnur
jobOutputType	Legen Sie für den Typ CustomModelJobOutputauf "custom_model" fest. Legen Sie für den Typ MLFlowModelJobOutputauf "mlflow_model" fest. Legen Sie für den Typ MLTableJobOutputauf "mltable" fest. Legen Sie für den Typ TritonModelJobOutputauf "triton_model" fest. Legen Sie für den Typ UriFileJobOutput-auf "uri_file" auf "uri_file" fest. Legen Sie für den Typ UriFolderJobOutputauf "uri_folder" fest.	"custom_model" "mlflow_model" "mltable" "triton_model" "uri_file" "uri_folder" (erforderlich)

JobService

Name	Beschreibung	Wert
Endpunkt	URL für Endpunkt.	Schnur
jobServiceType	Endpunkttyp.	Schnur
Hafen	Port für Endpunkt.	Int
Eigenschaften	Zusätzliche Eigenschaften, die für den Endpunkt festgelegt werden sollen.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Name	Beschreibung	Wert

LiteralJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"literal" (erforderlich)
Wert	[Erforderlich] Literalwert für die Eingabe.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

ManagedIdentity

Name	Beschreibung	Wert
clientId	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität nach Client-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.	Schnur Zwänge: Min. Länge = 36 Maximale Länge = 36 Pattern = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
identityType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.	"Verwaltet" (erforderlich)
objectId	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität nach Objekt-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.	Schnur Zwänge: Min. Länge = 36 Maximale Länge = 36 Pattern = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität durch ARM-Ressourcen-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.	Schnur

MedianStoppingPolicy

Name	Beschreibung	Wert
policyType	[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration	"MedianStopping" (erforderlich)

Microsoft.MachineLearningServices/Arbeitsbereiche/Aufträge

Name	Beschreibung	Wert
Name	Der Ressourcenname	Schnur Zwänge: Pattern = `^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$` (erforderlich)
parent_id	Die ID der Ressource, die das übergeordnete Element für diese Ressource ist.	ID für Ressource des Typs: Arbeitsbereiche
Eigenschaften	[Erforderlich] Zusätzliche Attribute der Entität.	JobBaseProperties- (erforderlich)
Art	Der Ressourcentyp	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01"

MLFlowModelJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mlflow_model" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

MLFlowModelJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mlflow_model" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

MLTableJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mltable" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

MLTableJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"mltable" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

Mpi

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.	"Mpi" (erforderlich)
processCountPerInstance	Anzahl der Prozesse pro MPI-Knoten.	Int

Objektiv

Name	Beschreibung	Wert
Ziel	[Erforderlich] Definiert unterstützte Metrikziele für die Hyperparameteroptimierung.	"Maximieren" "Minimieren" (erforderlich)
primaryMetric	[Erforderlich] Name der zu optimierenden Metrik.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

PipelineJob

Name	Beschreibung	Wert
Eingänge	Eingaben für den Pipelineauftrag.	PipelineJobInputs-
arbeitsplätze	Aufträge konstruieren den Pipelineauftrag.	PipelineJobJobs-
jobType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"Pipeline" (erforderlich)
Ausgaben	Ausgaben für den Pipelineauftrag	PipelineJobOutputs
Einstellungen	Pipelineeinstellungen für Dinge wie ContinueRunOnStepFailure usw.	any

PipelineJobInputs

Name	Beschreibung	Wert

PipelineJobJobs

Name	Beschreibung	Wert

PipelineJobOutputs

Name	Beschreibung	Wert

PyTorch

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.	'PyTorch' (erforderlich)
processCountPerInstance	Anzahl der Prozesse pro Knoten.	Int

RandomSamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
Regel	Der spezifische Typ des Zufallsalgorithmus	"Zufällig" 'Sobol'
samplingAlgorithmType	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften	"Zufällig" (erforderlich)
Samen	Eine optionale ganze Zahl, die als Ausgangswert für die Zufallszahlengenerierung verwendet werden soll	Int

ResourceBaseProperties

Name	Beschreibung	Wert

ResourceBaseTags

Name	Beschreibung	Wert

ResourceConfiguration

Name	Beschreibung	Wert
instanceCount	Optionale Anzahl von Instanzen oder Knoten, die vom Computeziel verwendet werden.	Int
instanceType	Optionaler Vm-Typ, der vom Computeziel unterstützt wird.	Schnur
Eigenschaften	Zusätzlicher Eigenschaftenbehälter.	ResourceConfigurationProperties-

ResourceConfigurationProperties

Name	Beschreibung	Wert

SamplingAlgorithm

Name	Beschreibung	Wert
samplingAlgorithmType	Auf 'Bayesian' für typ BayesianSamplingAlgorithmfestgelegt. Legen Sie für den Typ GridSamplingAlgorithmauf "Grid" fest. Legen Sie für typ RandomSamplingAlgorithmauf "Random" fest.	"Bayesian" 'Raster' "Zufällig" (erforderlich)

SweepJob

Name	Beschreibung	Wert
earlyTermination	Richtlinien für vorzeitige Beendigungen ermöglichen das Abbrechen von Ausführungsvorgängen mit schlechter Leistung, bevor sie abgeschlossen sind	EarlyTerminationPolicy-
Eingänge	Zuordnung von Eingabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	SweepJobInputs
jobType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"Aufräumen" (erforderlich)
grenzen	Grenzwert für "Aufräumen von Auftrag".	SweepJobLimits-
objektiv	[Erforderlich] Optimierungsziel.	Ziel- (erforderlich)
Ausgaben	Zuordnung von Ausgabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.	SweepJobOutputs-
samplingAlgorithm	[Erforderlich] Der Hyperparameter-Samplingalgorithmus	SamplingAlgorithm (erforderlich)
searchSpace	[Erforderlich] Ein Wörterbuch, das jeden Parameter und seine Verteilung enthält. Der Wörterbuchschlüssel ist der Name des Parameters.	beliebig (erforderlich)
Probephase	[Erforderlich] Definition der Testkomponente.	TrialComponent- (erforderlich)

SweepJobInputs

Name	Beschreibung	Wert

SweepJobLimits

Name	Beschreibung	Wert
jobLimitsType	[Erforderlich] JobLimit-Typ.	'Befehl' "Aufräumen" (erforderlich)
maxConcurrentTrials	Aufräumen des Auftrags max. gleichzeitige Testversionen.	Int
maxTotalTrials	"Auftrag aufräumen" max. Gesamtversuche.	Int
Zeitüberschreitung	Die maximale Laufzeit im ISO 8601-Format, nach der der Auftrag abgebrochen wird. Unterstützt nur die Dauer mit der Genauigkeit so niedrig wie Sekunden.	Schnur
trialTimeout	Timeoutwert für "Testauftrag aufräumen".	Schnur

SweepJobOutputs

Name	Beschreibung	Wert

TensorFlow

Name	Beschreibung	Wert
distributionType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.	"TensorFlow" (erforderlich)
parameterServerCount	Anzahl der Parameterserveraufgaben.	Int
workerCount	Anzahl der Arbeitnehmer. Wenn nicht angegeben, wird standardmäßig die Instanzanzahl verwendet.	Int

TrialComponent

Name	Beschreibung	Wert
codeId	ARM-Ressourcen-ID der Coderessource.	Schnur
Befehl	[Erforderlich] Der Befehl, der beim Starten des Auftrags ausgeführt werden soll. Zb. "python train.py"	Schnur Zwänge: Min. Länge = 1 Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
Verteilung	Verteilungskonfiguration des Auftrags. Wenn festgelegt, sollte dies eines von Mpi, Tensorflow, PyTorch oder Null sein.	DistributionConfiguration-
environmentId	[Erforderlich] Die ARM-Ressourcen-ID der Umgebungsspezifikation für den Auftrag.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)
environmentVariables	Umgebungsvariablen, die im Auftrag enthalten sind.	TrialComponentEnvironmentVariables
Betriebsmittel	Berechnen der Ressourcenkonfiguration für den Auftrag.	ResourceConfiguration-

TrialComponentEnvironmentVariables

Name	Beschreibung	Wert

TritonModelJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"triton_model" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

TritonModelJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"triton_model" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

TruncationSelectionPolicy

Name	Beschreibung	Wert
policyType	[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration	"TruncationSelection" (erforderlich)
truncationPercentage	Der Prozentsatz der Läufe, die bei jedem Auswertungsintervall abgebrochen werden sollen.	Int

UriFileJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_file" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

UriFileJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_file" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

UriFolderJobInput

Name	Beschreibung	Wert
jobInputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_folder" (erforderlich)
Modus	Übermittlungsmodus der Eingaberessource.	"Direkt" "Herunterladen" 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
Uri	[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.	Schnur Zwänge: Pattern = `[a-zA-Z0-9_]` (erforderlich)

UriFolderJobOutput

Name	Beschreibung	Wert
jobOutputType	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.	"uri_folder" (erforderlich)
Modus	Ausgabeobjektübermittlungsmodus.	'ReadWriteMount' "Hochladen"
Uri	Ausgabeobjekt-URI.	Schnur

UserIdentity

Name	Beschreibung	Wert
identityType	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.	"UserIdentity" (erforderlich)

Freigeben über

Microsoft.MachineLearningServices Arbeitsbereiche/Jobs 2022-05-01

Bicep-Ressourcendefinition

Ressourcenformat

JobInput-Objekte

DistributionConfiguration-Objekte

JobBaseProperties-Objekte

SamplingAlgorithm-Objekte

EarlyTerminationPolicy-Objekte

IdentityConfiguration-Objekte

JobOutput-Objekte

Eigenschaftswerte

AmlToken

BanditPolicy

BayesianSamplingAlgorithm

CommandJob

CommandJobEnvironmentVariables

CommandJobInputs

CommandJobLimits

CommandJobOutputs

CustomModelJobInput

CustomModelJobOutput

DistributionConfiguration

EarlyTerminationPolicy

GridSamplingAlgorithm

IdentityConfiguration

JobBaseProperties

JobBaseServices

JobInput

JobOutput

JobService

JobServiceProperties

LiteralJobInput

ManagedIdentity

MedianStoppingPolicy

Microsoft.MachineLearningServices/Arbeitsbereiche/Aufträge

MLFlowModelJobInput

MLFlowModelJobOutput

MLTableJobInput

MLTableJobOutput

Mpi

Objektiv

PipelineJob

PipelineJobInputs

PipelineJobJobs

PipelineJobOutputs

PyTorch

RandomSamplingAlgorithm

ResourceBaseProperties

ResourceBaseTags

ResourceConfiguration

ResourceConfigurationProperties

SamplingAlgorithm

SweepJob

SweepJobInputs

SweepJobLimits

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TensorFlow

TrialComponent

TrialComponentEnvironmentVariables

TritonModelJobInput

TritonModelJobOutput

TruncationSelectionPolicy

UriFileJobInput

UriFileJobOutput

UriFolderJobInput

UriFolderJobOutput

UserIdentity

Schnellstartbeispiele

ARM-Vorlagenressourcendefinition

Ressourcenformat

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