MachineLearningSweepJob Clase
Definición
Importante
Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
Definición del trabajo de barrido.
public class MachineLearningSweepJob : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobProperties
type MachineLearningSweepJob = class
inherit MachineLearningJobProperties
Public Class MachineLearningSweepJob
Inherits MachineLearningJobProperties
- Herencia
Constructores
MachineLearningSweepJob(MachineLearningObjective, SamplingAlgorithm, BinaryData, MachineLearningTrialComponent) |
Inicializa una nueva instancia de MachineLearningSweepJob. |
Propiedades
ComponentId |
Id. de recurso de ARM del recurso de componente. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
ComputeId |
Id. de recurso de ARM del recurso de proceso. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Description |
Texto de descripción del recurso. (Heredado de MachineLearningResourceBase) |
DisplayName |
Nombre para mostrar del trabajo. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
EarlyTermination |
Las directivas de terminación anticipada permiten cancelar ejecuciones con un rendimiento deficiente antes de que se completen. Tenga en cuenta MachineLearningEarlyTerminationPolicy que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen BanditPolicy, MedianStoppingPolicy y TruncationSelectionPolicy. |
ExperimentName |
Nombre del experimento al que pertenece el trabajo. Si no se establece, el trabajo se coloca en el experimento "Predeterminado". (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Identity |
Configuración de identidad. Si se establece, debe ser uno de AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity o null. El valor predeterminado es AmlToken si es null. Tenga en cuenta MachineLearningIdentityConfiguration que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen AmlToken, MachineLearningManagedIdentity y MachineLearningUserIdentity. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Inputs |
Asignación de enlaces de datos de entrada usados en el trabajo. Tenga en cuenta MachineLearningJobInput que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen MachineLearningCustomModelJobInput, MachineLearningLiteralJobInput, MachineLearningFlowModelJobInputMachineLearningTableJobInput, , MachineLearningTritonModelJobInputy MachineLearningUriFileJobInputMachineLearningUriFolderJobInput. |
IsArchived |
¿Se archiva el recurso? (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Limits |
Límite de trabajo de barrido. |
NotificationSetting |
Configuración de notificación para el trabajo. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Objective |
[Obligatorio] Objetivo de optimización. |
Outputs |
Asignación de enlaces de datos de salida usados en el trabajo. Tenga en cuenta MachineLearningJobOutput que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen MachineLearningCustomModelJobOutput, MachineLearningFlowModelJobOutput, MachineLearningTableJobOutput, MachineLearningTritonModelJobOutputy MachineLearningUriFileJobOutputMachineLearningUriFolderJobOutput. |
Properties |
Diccionario de propiedades de recursos. (Heredado de MachineLearningResourceBase) |
QueueSettings |
Configuración de cola para el trabajo. |
SamplingAlgorithm |
[Obligatorio] El algoritmo de muestreo de hiperparámetros Tenga en cuenta SamplingAlgorithm que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen BayesianSamplingAlgorithm, GridSamplingAlgorithm y RandomSamplingAlgorithm. |
SearchSpace |
[Obligatorio] Diccionario que contiene cada parámetro y su distribución. La clave de diccionario es el nombre del parámetro. Para asignar un objeto a esta propiedad, use FromObjectAsJson<T>(T, JsonSerializerOptions). Para asignar una cadena JSON ya con formato a esta propiedad, use FromString(String). Ejemplos:
|
SecretsConfiguration |
Configuración para que los secretos estén disponibles durante el tiempo de ejecución. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Services |
Lista de jobEndpoints. En el caso de los trabajos locales, un punto de conexión de trabajo tendrá un valor de punto de conexión de FileStreamObject. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Status |
Estado del trabajo. (Heredado de MachineLearningJobProperties) |
Tags |
Diccionario de etiquetas. Las etiquetas se pueden agregar, quitar y actualizar. (Heredado de MachineLearningResourceBase) |
Trial |
[Obligatorio] Definición del componente de prueba. |