Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models Espacio de nombres
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.
Clases
AccessKeyAuthTypeWorkspaceConnectionProperties |
The AccessKeyAuthTypeWorkspaceConnectionProperties. |
AmlCompute |
Proceso de Azure Machine Learning. |
AmlComputeNodeInformation |
Información del nodo de proceso relacionada con AmlCompute. |
AmlComputeProperties |
Propiedades de proceso de AML. |
AmlComputeScaleSettings |
configuración de escalado para proceso de AML. |
AmlToken |
Configuración de identidad de token de AML. |
AmlTokenComputeIdentity |
Definición de identidad de proceso de token de AML. |
ApiKeyAuthWorkspaceConnectionProperties |
Este tipo de conexión cubre las categorías genéricas de conexión de autenticación apiKey, por ejemplo: AzureOpenAI: Category:= AzureOpenAI AuthType:= ApiKey (como discriminador de tipos) Credentials:= {ApiKey} como Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= {ApiBase} CognitiveService: Category:= CognitiveService AuthType:= ApiKey (as type discriminator) Credentials:= {SubscriptionKey} as Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= ServiceRegion={serviceRegion} CognitiveSearch: Category:= CognitiveSearch AuthType:= ApiKey (as type discriminator) Credentials:= {Key} as Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= {Endpoint} Usar el contenedor de propiedades Metadata para ApiType, ApiVersion, Kind y otros campos de metadatos |
ArmMachineLearningModelFactory |
Generador de modelos para modelos. |
AutoDeleteSetting |
The AutoDeleteSetting. |
AutoForecastHorizon |
Horizonte previsto determinado automáticamente por el sistema. |
AutoMLJob |
Clase AutoMLJob. Use esta clase para ejecutar tareas de AutoML, como clasificación o regresión, etc. Consulte Enumeración TaskType para ver todas las tareas admitidas. |
AutoMLVertical |
Clase vertical autoML. Clase base para verticales AutoML: TableVertical/ImageVertical/NLPVertical Tenga en cuenta AutoMLVertical 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 ClassificationTask, MachineLearningForecasting, ImageClassification, ImageClassificationMultilabelImageInstanceSegmentationAutoMLVerticalRegressionImageObjectDetection, , TextClassification, y . TextClassificationMultilabelTextNer |
AutoMLVerticalRegression |
Tarea regresión en la tabla AutoML vertical. |
AutoNCrossValidations |
N-Validaciones cruzadas determinadas automáticamente. |
AutoSeasonality |
The AutoSeasonality. |
AutoTargetLags |
The AutoTargetLags. |
AutoTargetRollingWindowSize |
Ventana gradual de retardos de destino determinada automáticamente. |
AzMonMonitoringAlertNotificationSettings |
The AzMonMonitoringAlertNotificationSettings. |
AzureDevOpsWebhook |
Detalles de webhook específicos de Azure DevOps. |
AzureMLBatchInferencingServer |
Configuraciones del servidor de inferencia por lotes de Azure ML. |
AzureMLOnlineInferencingServer |
Configuraciones de inferencia en línea de Azure ML. |
BanditPolicy |
Define una directiva de terminación anticipada basada en criterios de Slack y un intervalo de frecuencia e intervalo de retraso para la evaluación. |
BaseEnvironmentSource |
The BaseEnvironmentSource. Tenga en cuenta BaseEnvironmentSource 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 BaseEnvironmentType. |
BaseEnvironmentType |
Tipo de entorno base. |
BatchDeploymentConfiguration |
Propiedades relevantes para diferentes tipos de implementación. Tenga en cuenta BatchDeploymentConfiguration 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 BatchPipelineComponentDeploymentConfiguration. |
BatchPipelineComponentDeploymentConfiguration |
Propiedades de una implementación de componentes de canalización por lotes. |
BayesianSamplingAlgorithm |
Define un algoritmo de muestreo que genera valores basados en valores anteriores. |
BlobReferenceForConsumptionDto |
The BlobReferenceForConsumptionDto. |
CategoricalDataDriftMetricThreshold |
The CategoricalDataDriftMetricThreshold. |
CategoricalDataQualityMetricThreshold |
The CategoricalDataQualityMetricThreshold. |
CategoricalPredictionDriftMetricThreshold |
The CategoricalPredictionDriftMetricThreshold. |
ClassificationModelPerformanceMetricThreshold |
The ClassificationModelPerformanceMetricThreshold. |
ClassificationTask |
Tarea de clasificación en la tabla de AutoML vertical. |
ClassificationTrainingSettings |
Configuración relacionada con el entrenamiento de clasificación. |
CocoExportSummary |
The CocoExportSummary. |
ColumnTransformer |
Parámetros de transformador de columna. |
ComputeStartStopCronSchedule |
Cron del desencadenador de flujo de trabajo para el tipo de programación ComputeStartStop. |
ComputeStartStopRecurrenceSchedule |
Periodicidad del desencadenador de flujo de trabajo para el tipo de programación ComputeStartStop. |
ContainerEndpoint |
The ContainerEndpoint. |
CreateMonitorAction |
The CreateMonitorAction. |
CronTrigger |
The CronTrigger. |
CsvExportSummary |
The CsvExportSummary. |
CustomForecastHorizon |
Horizonte de previsión máximo deseado en unidades de frecuencia de la serie temporal. |
CustomInferencingServer |
Configuraciones personalizadas del servidor de inferencia. |
CustomKeysWorkspaceConnectionProperties |
Category:= CustomKeys AuthType:= CustomKeys (as type discriminator) Credentials:= {CustomKeys} as Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.CustomKeys Target:= {any value} Use Metadata property bag for ApiVersion y otros campos de metadatos |
CustomMetricThreshold |
The CustomMetricThreshold. |
CustomMonitoringSignal |
The CustomMonitoringSignal. |
CustomNCrossValidations |
El usuario especifica n validaciones cruzadas. |
CustomSeasonality |
The CustomSeasonality. |
CustomService |
Especifica la configuración del servicio personalizado. |
CustomTargetLags |
The CustomTargetLags. |
CustomTargetRollingWindowSize |
The CustomTargetRollingWindowSize. |
DatabaseSource |
The DatabaseSource. |
DataCollectionConfiguration |
The DataCollectionConfiguration. |
DataCollector |
The DataCollector. |
DataDriftMetricThresholdBase |
The DataDriftMetricThresholdBase. Tenga en cuenta DataDriftMetricThresholdBase 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 CategoricalDataDriftMetricThreshold y NumericalDataDriftMetricThreshold. |
DataDriftMonitoringSignal |
The DataDriftMonitoringSignal. |
DataImport |
The DataImport. |
DataImportSource |
The DataImportSource. Tenga en cuenta DataImportSource 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 DatabaseSource y FileSystemSource. |
DataQualityMetricThresholdBase |
The DataQualityMetricThresholdBase. Tenga en cuenta DataQualityMetricThresholdBase 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 CategoricalDataQualityMetricThreshold y NumericalDataQualityMetricThreshold. |
DataQualityMonitoringSignal |
The DataQualityMonitoringSignal. |
DatasetExportSummary |
The DatasetExportSummary. |
DockerSetting |
The DockerSetting. |
EmailMonitoringAlertNotificationSettings |
The EmailMonitoringAlertNotificationSettings. |
EncryptionKeyVaultUpdateProperties |
The EncryptionKeyVaultUpdateProperties. |
EncryptionUpdateProperties |
The EncryptionUpdateProperties. |
EnvironmentVariable |
The EnvironmentVariable. |
ExportSummary |
The ExportSummary. Tenga en cuenta ExportSummary 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 CsvExportSummary, CocoExportSummary y DatasetExportSummary. |
FeatureAttributionDriftMonitoringSignal |
The FeatureAttributionDriftMonitoringSignal. |
FeatureAttributionMetricThreshold |
The FeatureAttributionMetricThreshold. |
FeatureSetVersionBackfillContent |
Solicitud de carga para crear una solicitud de reposición para una versión determinada del conjunto de características. |
FeatureStoreSettings |
The FeatureStoreSettings. |
FeatureSubset |
The FeatureSubset. |
FeatureWindow |
Especifica la ventana de características. |
FileSystemSource |
The FileSystemSource. |
FixedInputData |
Se ha corregido la definición de datos de entrada. |
ForecastHorizon |
Horizonte de previsión máximo deseado en unidades de frecuencia de la serie temporal. Tenga en cuenta ForecastHorizon 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 AutoForecastHorizon y CustomForecastHorizon. |
ForecastingSeasonality |
Previsión de estacionalidad. Tenga en cuenta ForecastingSeasonality 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 AutoSeasonality y CustomSeasonality. |
ForecastingSettings |
Previsión de parámetros específicos. |
ForecastingTrainingSettings |
Configuración relacionada con el entrenamiento de previsión. |
FqdnOutboundRule |
Regla de salida de FQDN para la red administrada de un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
GenerationSafetyQualityMetricThreshold |
Definición de umbral de métrica de calidad de seguridad de generación. |
GenerationSafetyQualityMonitoringSignal |
Definición de señal de supervisión de la calidad de la seguridad de generación. |
GenerationTokenStatisticsMetricThreshold |
Definición de umbral de métrica de estadísticas de token de generación. |
GenerationTokenStatisticsSignal |
Definición de señal de estadísticas de token de generación. |
GridSamplingAlgorithm |
Define un algoritmo de muestreo que genera exhaustivamente cada combinación de valores en el espacio. |
HdfsDatastore |
The HdfsDatastore. |
IdleShutdownSetting |
Detiene la instancia de proceso después del período de inactividad definido por el usuario. |
ImageClassification |
Clasificación de imágenes. La clasificación de imágenes de varias clases se usa cuando una imagen se clasifica con una sola etiqueta de un conjunto de clases; por ejemplo, cada imagen se clasifica como una imagen de un "gato" o un "perro" o un "pato". |
ImageClassificationMultilabel |
Clasificación de imágenes Multilabel. La clasificación de imágenes de varias etiquetas se usa cuando una imagen podría tener una o varias etiquetas de un conjunto de etiquetas; por ejemplo, una imagen podría etiquetarse con "cat" y "dog". |
ImageInstanceSegmentation |
Segmentación de instancia de imagen. La segmentación de instancia se usa para identificar objetos de una imagen en el nivel de píxel, dibujando un polígono alrededor de cada objeto de la imagen. |
ImageLimitSettings |
Limite la configuración del trabajo de AutoML. |
ImageMetadata |
Devuelve metadatos sobre la imagen del sistema operativo para esta instancia de proceso. |
ImageModelDistributionSettings |
Expresiones de distribución para barrer los valores de la configuración del modelo. <ejemplo> Algunos ejemplos son:
|
ImageModelDistributionSettingsClassification |
Expresiones de distribución para barrer los valores de la configuración del modelo. <ejemplo> Algunos ejemplos son:
|
ImageModelDistributionSettingsObjectDetection |
Expresiones de distribución para barrer los valores de la configuración del modelo. <ejemplo> Algunos ejemplos son:
|
ImageModelSettings |
Configuración usada para entrenar el modelo. Para obtener más información sobre la configuración disponible, visite la documentación oficial: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
ImageModelSettingsClassification |
Configuración usada para entrenar el modelo. Para obtener más información sobre la configuración disponible, visite la documentación oficial: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
ImageModelSettingsObjectDetection |
Configuración usada para entrenar el modelo. Para obtener más información sobre la configuración disponible, visite la documentación oficial: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. |
ImageObjectDetection |
Detección de objetos de imagen. La detección de objetos se usa para identificar objetos en una imagen y localizar cada objeto con un rectángulo de selección, por ejemplo, localizar todos los perros y gatos en una imagen y dibujar un rectángulo delimitador alrededor de cada uno. |
ImageSetting |
The ImageSetting. |
ImageSweepSettings |
Configuración relacionada con el barrido de hiperparámetros y el barrido de modelos. |
ImportDataAction |
The ImportDataAction. |
IndexColumn |
Objeto Dto que representa la columna de índice. |
InferencingServer |
The InferencingServer. Tenga en cuenta InferencingServer 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 AzureMLBatchInferencingServer, AzureMLOnlineInferencingServerCustomInferencingServer y TritonInferencingServer. |
IntellectualProperty |
Detalles de la propiedad intelectual de un recurso. |
JobAllNodes |
Todos los nodos significan que el servicio se ejecutará en todos los nodos del trabajo. |
JobNodes |
Definición de nodos abstractos Tenga en cuenta JobNodes 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 JobAllNodes. |
JobQueueSettings |
The JobQueueSettings. |
JobStatusMessage |
Mensaje activo asociado al proyecto. |
KerberosKeytabCredentials |
The KerberosKeytabCredentials. |
KerberosKeytabSecrets |
The KerberosKeytabSecrets. |
KerberosPasswordCredentials |
The KerberosPasswordCredentials. |
KerberosPasswordSecrets |
The KerberosPasswordSecrets. |
LabelCategory |
Definición de categoría de etiqueta. |
LabelClass |
Definición de clase de etiqueta. |
LabelingDataConfiguration |
Definición de configuración de datos de etiquetado. |
LabelingJobImageProperties |
Propiedades de un trabajo de etiquetado para los datos de imagen. |
LabelingJobMediaProperties |
Propiedades de un trabajo de etiquetado Tenga en cuenta LabelingJobMediaProperties 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 LabelingJobImageProperties y LabelingJobTextProperties. |
LabelingJobProperties |
Definición del trabajo de etiquetado. |
LabelingJobTextProperties |
Propiedades de un trabajo de etiquetado para datos de texto. |
LakeHouseArtifact |
El LakeHouseArtifact. |
MachineLearningAccountKeyDatastoreCredentials |
Configuración de credenciales del almacén de datos de clave de cuenta. |
MachineLearningAccountKeyDatastoreSecrets |
Secretos de clave de cuenta de almacén de datos. |
MachineLearningAksCompute |
Proceso de Machine Learning basado en AKS. |
MachineLearningAksComputeProperties |
Propiedades de AKS. |
MachineLearningAksComputeSecrets |
Secretos relacionados con un proceso de Machine Learning basado en AKS. |
MachineLearningAksNetworkingConfiguration |
Configuración avanzada para redes de AKS. |
MachineLearningAllFeatures |
The MachineLearningAllFeatures. |
MachineLearningAssetBase |
The MachineLearningAssetBase. |
MachineLearningAssetContainer |
The MachineLearningAssetContainer. |
MachineLearningAssetReferenceBase |
Definición base de referencias de recursos. Tenga en cuenta MachineLearningAssetReferenceBase 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 MachineLearningDataPathAssetReference, MachineLearningOutputPathAssetReference y MachineLearningIdAssetReference. |
MachineLearningAssistConfiguration |
Etiquetado de la definición de configuración mlAssist Tenga en cuenta MachineLearningAssistConfiguration 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 MLAssistConfigurationDisabled y MachineLearningAssistEnabledConfiguration. |
MachineLearningAssistEnabledConfiguration |
Etiquetado de la definición de configuración de MLAssist cuando MLAssist está habilitado. |
MachineLearningAutoPauseProperties |
Propiedades de pausa automática. |
MachineLearningAutoScaleProperties |
Propiedades de escalado automático. |
MachineLearningAzureBlobDatastore |
Configuración del almacén de datos de blobs de Azure. |
MachineLearningAzureDataLakeGen1Datastore |
Configuración del almacén de datos de Azure Data Lake Gen1. |
MachineLearningAzureDataLakeGen2Datastore |
Configuración del almacén de datos de Azure Data Lake Gen2. |
MachineLearningAzureFileDatastore |
Configuración del almacén de datos de Azure File. |
MachineLearningBatchDeploymentPatch |
Se usa estrictamente en las solicitudes de actualización. |
MachineLearningBatchDeploymentProperties |
Configuración de inferencia por lotes por implementación. |
MachineLearningBatchEndpointProperties |
Configuración del punto de conexión de Batch. |
MachineLearningBatchRetrySettings |
Configuración de reintento para una operación de inferencia por lotes. |
MachineLearningBuildContext |
Opciones de configuración para el contexto de compilación de Docker. |
MachineLearningCertificateDatastoreCredentials |
Configuración de credenciales del almacén de datos de certificados. |
MachineLearningCertificateDatastoreSecrets |
Secretos de certificado de almacén de datos. |
MachineLearningCodeConfiguration |
Configuración de un recurso de código de puntuación. |
MachineLearningCodeContainerProperties |
Contenedor para las versiones de recursos de código. |
MachineLearningCodeVersionProperties |
Detalles de la versión del recurso de código. |
MachineLearningCommandJob |
Definición del trabajo de comando. |
MachineLearningCommandJobLimits |
Clase de límite de trabajos de comando. |
MachineLearningComponentContainerProperties |
Definición de contenedor de componentes. <see href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-yaml-component-command" /> |
MachineLearningComponentVersionProperties |
Definición de una versión de componente: define los recursos que abarcan los tipos de componentes. |
MachineLearningComputeInstance |
Una instancia de proceso de Azure Machine Learning. |
MachineLearningComputeInstanceApplication |
Define una aplicación de instancia de Aml y su URI de punto de conexión de conectividad. |
MachineLearningComputeInstanceAssignedUser |
Un usuario que se puede asignar a una instancia de proceso. |
MachineLearningComputeInstanceConnectivityEndpoints |
Define todos los puntos de conexión de conectividad y las propiedades de una computeInstance. |
MachineLearningComputeInstanceContainer |
Define un contenedor de instancias de Aml. |
MachineLearningComputeInstanceCreatedBy |
Describe información sobre el usuario que creó esta computeInstance. |
MachineLearningComputeInstanceDataDisk |
Define un datadisk de instancia de Aml. |
MachineLearningComputeInstanceDataMount |
Define una instancia de Aml DataMount. |
MachineLearningComputeInstanceEnvironmentInfo |
Información del entorno. |
MachineLearningComputeInstanceLastOperation |
Última operación en ComputeInstance. |
MachineLearningComputeInstanceProperties |
Propiedades de instancia de proceso. |
MachineLearningComputeInstanceSshSettings |
Especifica la directiva y la configuración para el acceso SSH. |
MachineLearningComputePatch |
Parámetros de actualización de AmlCompute. |
MachineLearningComputeProperties |
Objeto de proceso de Machine Learning. Tenga en cuenta MachineLearningComputeProperties 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 MachineLearningAksCompute, AmlCompute, MachineLearningComputeInstance, MachineLearningDataFactoryComputeMachineLearningDataLakeAnalyticsMachineLearningHDInsightComputeMachineLearningDatabricksCompute, , MachineLearningKubernetesCompute, y . MachineLearningSynapseSparkMachineLearningVirtualMachineCompute |
MachineLearningComputeSecrets |
Secretos relacionados con un proceso de Machine Learning. Puede diferir para cada tipo de proceso. Tenga en cuenta MachineLearningComputeSecrets 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 MachineLearningAksComputeSecrets, MachineLearningDatabricksComputeSecrets y MachineLearningVirtualMachineSecrets. |
MachineLearningComputeStartStopSchedule |
Las propiedades de programación de detención de inicio de proceso. |
MachineLearningComputeSystemService |
Un servicio del sistema que se ejecuta en un proceso. |
MachineLearningContainerRegistryCredentials |
The MachineLearningContainerRegistryCredentials. |
MachineLearningContainerResourceRequirements |
Requisitos de recursos para cada instancia de contenedor dentro de una implementación en línea. |
MachineLearningContainerResourceSettings |
The MachineLearningContainerResourceSettings. |
MachineLearningCustomModelJobInput |
The MachineLearningCustomModelJobInput. |
MachineLearningCustomModelJobOutput |
The MachineLearningCustomModelJobOutput. |
MachineLearningDatabricksCompute |
Proceso de DataFactory. |
MachineLearningDatabricksComputeSecrets |
Secretos relacionados con un proceso de Machine Learning basado en Databricks. |
MachineLearningDatabricksProperties |
Propiedades de Databricks. |
MachineLearningDataContainerProperties |
Contenedor para versiones de recursos de datos. |
MachineLearningDataFactoryCompute |
Proceso de DataFactory. |
MachineLearningDataLakeAnalytics |
Proceso de DataLakeAnalytics. |
MachineLearningDataPathAssetReference |
Referencia a un recurso a través de su ruta de acceso en un almacén de datos. |
MachineLearningDatastoreCollectionGetAllOptions |
The MachineLearningDatastoreCollectionGetAllOptions. |
MachineLearningDatastoreCredentials |
Definición base de las credenciales del almacén de datos. Tenga en cuenta MachineLearningDatastoreCredentials 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 MachineLearningAccountKeyDatastoreCredentials, MachineLearningCertificateDatastoreCredentials, KerberosKeytabCredentialsKerberosPasswordCredentials, , MachineLearningNoneDatastoreCredentialsy MachineLearningSasDatastoreCredentialsMachineLearningServicePrincipalDatastoreCredentials. |
MachineLearningDatastoreProperties |
Definición base para la configuración del contenido del almacén de datos. Tenga en cuenta MachineLearningDatastoreProperties 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 MachineLearningAzureBlobDatastore, MachineLearningAzureDataLakeGen1Datastore, MachineLearningAzureDataLakeGen2Datastore, MachineLearningAzureFileDatastorey HdfsDatastoreOneLakeDatastore. |
MachineLearningDatastoreSecrets |
Definición base de los secretos del almacén de datos. Tenga en cuenta MachineLearningDatastoreSecrets 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 MachineLearningCertificateDatastoreSecrets, KerberosKeytabSecrets, KerberosPasswordSecrets, MachineLearningSasDatastoreSecretsy MachineLearningServicePrincipalDatastoreSecretsMachineLearningAccountKeyDatastoreSecrets. |
MachineLearningDataVersionCollectionGetAllOptions |
The MachineLearningDataVersionCollectionGetAllOptions. |
MachineLearningDataVersionProperties |
Definición base de la versión de datos Tenga en cuenta MachineLearningDataVersionProperties 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 MachineLearningTable, MachineLearningUriFileDataVersion y MachineLearningUriFolderDataVersion. |
MachineLearningDefaultScaleSettings |
The MachineLearningDefaultScaleSettings. |
MachineLearningDeploymentLogs |
The MachineLearningDeploymentLogs. |
MachineLearningDeploymentLogsContent |
The MachineLearningDeploymentLogsContent. |
MachineLearningDeploymentResourceConfiguration |
The MachineLearningDeploymentResourceConfiguration. |
MachineLearningDiagnoseResult |
Resultado del diagnóstico. |
MachineLearningDiagnoseResultValue |
The MachineLearningDiagnoseResultValue. |
MachineLearningDistributionConfiguration |
Definición base para la configuración de distribución de trabajos. Tenga en cuenta MachineLearningDistributionConfiguration 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 MpiDistributionConfiguration, PyTorchDistributionConfigurationRayDistributionConfiguration y TensorFlowDistributionConfiguration. |
MachineLearningEarlyTerminationPolicy |
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. |
MachineLearningEncryptionKeyVaultProperties |
The MachineLearningEncryptionKeyVaultProperties. |
MachineLearningEncryptionSetting |
The MachineLearningEncryptionSetting. |
MachineLearningEndpointAuthKeys |
Claves para la autenticación de punto de conexión. |
MachineLearningEndpointAuthToken |
Token de servicio. |
MachineLearningEndpointDeploymentProperties |
Definición base para la implementación del punto de conexión. |
MachineLearningEndpointKeyRegenerateContent |
The MachineLearningEndpointKeyRegenerateContent. |
MachineLearningEndpointProperties |
Definición base del punto de conexión de inferencia. |
MachineLearningEndpointScheduleAction |
The MachineLearningEndpointScheduleAction. |
MachineLearningEnvironmentContainerProperties |
Contenedor para versiones de especificación del entorno. |
MachineLearningEnvironmentVersionProperties |
Detalles de la versión del entorno. |
MachineLearningError |
Respuesta de error común para todas las API de Azure Resource Manager para devolver los detalles de error de las operaciones con errores. (Esto también sigue el formato de respuesta de error de OData). |
MachineLearningEstimatedVmPrice |
La información de precios estimada para usar una máquina virtual de un tipo de sistema operativo determinado, nivel, etc. |
MachineLearningEstimatedVmPrices |
Información de precios estimada para usar una máquina virtual. |
MachineLearningFeatureProperties |
Objeto Dto que representa la característica. |
MachineLearningFeatureSetContainerCollectionGetAllOptions |
The MachineLearningFeatureSetContainerCollectionGetAllOptions. |
MachineLearningFeatureSetContainerProperties |
Objeto Dto que representa el conjunto de características. |
MachineLearningFeatureSetJob |
Objeto Dto que representa el trabajo del conjunto de características. |
MachineLearningFeatureSetVersionCollectionGetAllOptions |
The MachineLearningFeatureSetVersionCollectionGetAllOptions. |
MachineLearningFeatureSetVersionProperties |
Objeto Dto que representa la versión del conjunto de características. |
MachineLearningFeatureStoreEntityContainerCollectionGetAllOptions |
The MachineLearningFeatureStoreEntityContainerCollectionGetAllOptions. |
MachineLearningFeatureStoreEntityContainerProperties |
Objeto Dto que representa la entidad de característica. |
MachineLearningFeaturestoreEntityVersionCollectionGetAllOptions |
The MachineLearningFeaturestoreEntityVersionCollectionGetAllOptions. |
MachineLearningFeatureStoreEntityVersionProperties |
Objeto Dto que representa la versión de la entidad de característica. |
MachineLearningFeaturizationSettings |
Configuración de caracterización. |
MachineLearningFlavorData |
The MachineLearningFlavorData. |
MachineLearningFlowModelJobInput |
The MachineLearningFlowModelJobInput. |
MachineLearningFlowModelJobOutput |
The MachineLearningFlowModelJobOutput. |
MachineLearningForecasting |
Tarea de previsión en la tabla AutoML vertical. |
MachineLearningFqdnEndpoint |
The MachineLearningFqdnEndpoint. |
MachineLearningFqdnEndpointDetail |
The MachineLearningFqdnEndpointDetail. |
MachineLearningFqdnEndpoints |
Resultado del contenedor de propiedades para los puntos de conexión de FQDN. |
MachineLearningFqdnEndpointsProperties |
The MachineLearningFqdnEndpointsProperties. |
MachineLearningHDInsightCompute |
Un proceso de HDInsight. |
MachineLearningHDInsightProperties |
Propiedades de proceso de HDInsight. |
MachineLearningIdAssetReference |
Referencia a un recurso a través de su identificador de recurso de ARM. |
MachineLearningIdentityConfiguration |
Definición base para la configuración de identidad. 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. |
MachineLearningInferenceContainerProperties |
The MachineLearningInferenceContainerProperties. |
MachineLearningInferenceContainerRoute |
The MachineLearningInferenceContainerRoute. |
MachineLearningInstanceTypeSchema |
Esquema de tipo de instancia. |
MachineLearningInstanceTypeSchemaResources |
Solicitudes o límites de recursos para este tipo de instancia. |
MachineLearningJobCollectionGetAllOptions |
The MachineLearningJobCollectionGetAllOptions. |
MachineLearningJobInput |
Definición del trabajo de comando. 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. |
MachineLearningJobLimits |
The MachineLearningJobLimits. Tenga en cuenta MachineLearningJobLimits 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 MachineLearningSweepJobLimits y MachineLearningCommandJobLimits. |
MachineLearningJobOutput |
Información del contenedor de definición de salida del trabajo sobre dónde buscar los registros o la salida del 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. |
MachineLearningJobPatch |
Azure Resource Manager sobre de recursos estrictamente usado en las solicitudes de actualización. |
MachineLearningJobProperties |
Definición base de un trabajo. Tenga en cuenta MachineLearningJobProperties 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 AutoMLJob, MachineLearningCommandJob, LabelingJobProperties, MachineLearningPipelineJoby SparkJobMachineLearningSweepJob. |
MachineLearningJobResourceConfiguration |
The MachineLearningJobResourceConfiguration. |
MachineLearningJobScheduleAction |
The MachineLearningJobScheduleAction. |
MachineLearningJobService |
Definición del punto de conexión de trabajo. |
MachineLearningKubernetesCompute |
Un proceso de Machine Learning basado en El proceso de Kubernetes. |
MachineLearningKubernetesOnlineDeployment |
Propiedades específicas de kubernetesOnlineDeployment. |
MachineLearningKubernetesProperties |
Propiedades de Kubernetes. |
MachineLearningLiteralJobInput |
Tipo de entrada literal. |
MachineLearningManagedIdentity |
Configuración de identidad administrada. |
MachineLearningManagedIdentityAuthTypeWorkspaceConnection |
The MachineLearningManagedIdentityAuthTypeWorkspaceConnection. |
MachineLearningManagedOnlineDeployment |
Propiedades específicas de managedOnlineDeployment. |
MachineLearningModelContainerProperties |
The MachineLearningModelContainerProperties. |
MachineLearningModelVersionCollectionGetAllOptions |
The MachineLearningModelVersionCollectionGetAllOptions. |
MachineLearningModelVersionProperties |
Detalles de la versión del recurso de modelo. |
MachineLearningNodeStateCounts |
Recuentos de varios estados de nodo de proceso en amlCompute. |
MachineLearningNoneAuthTypeWorkspaceConnection |
The MachineLearningNoneAuthTypeWorkspaceConnection. |
MachineLearningNoneDatastoreCredentials |
Credenciales de almacén de datos vacías o ninguna. |
MachineLearningNotebookPreparationError |
The MachineLearningNotebookPreparationError. |
MachineLearningNotebookResourceInfo |
The MachineLearningNotebookResourceInfo. |
MachineLearningObjective |
Objetivo de optimización. |
MachineLearningOnlineDeploymentPatch |
Estrictamente usado en las solicitudes de actualización. |
MachineLearningOnlineDeploymentProperties |
The MachineLearningOnlineDeploymentProperties. Tenga en cuenta MachineLearningOnlineDeploymentProperties 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 MachineLearningKubernetesOnlineDeployment y MachineLearningManagedOnlineDeployment. |
MachineLearningOnlineEndpointCollectionGetAllOptions |
The MachineLearningOnlineEndpointCollectionGetAllOptions. |
MachineLearningOnlineEndpointProperties |
Configuración del punto de conexión en línea. |
MachineLearningOnlineRequestSettings |
Configuración de solicitudes de puntuación de implementación en línea. |
MachineLearningOnlineScaleSettings |
Configuración de escalado de implementación en línea. Tenga en cuenta MachineLearningOnlineScaleSettings 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 MachineLearningDefaultScaleSettings y MachineLearningTargetUtilizationScaleSettings. |
MachineLearningOutboundRule |
Regla de salida para la red administrada de un área de trabajo de Machine Learning. Tenga en cuenta MachineLearningOutboundRule 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 FqdnOutboundRule, PrivateEndpointOutboundRule y ServiceTagOutboundRule. |
MachineLearningOutputPathAssetReference |
Referencia a un recurso a través de su ruta de acceso en una salida de trabajo. |
MachineLearningPartialManagedServiceIdentity |
Identidad de servicio administrada (identidades asignadas por el sistema o asignadas por el usuario) |
MachineLearningPasswordDetail |
The MachineLearningPasswordDetail. |
MachineLearningPatAuthTypeWorkspaceConnection |
The MachineLearningPatAuthTypeWorkspaceConnection. |
MachineLearningPipelineJob |
Definición del trabajo de canalización: define los atributos genéricos de MFE. |
MachineLearningPrivateEndpoint |
Recurso de punto de conexión privado. |
MachineLearningPrivateLinkResource |
Un recurso de vínculo privado. |
MachineLearningPrivateLinkServiceConnectionState |
Colección de información sobre el estado de la conexión entre el consumidor del servicio y el proveedor. |
MachineLearningProbeSettings |
Configuración del sondeo de preparación y ejecución del contenedor de implementación. |
MachineLearningQuotaProperties |
Propiedades de actualización o recuperación de cuotas. |
MachineLearningQuotaUpdateContent |
Parámetros de actualización de cuota. |
MachineLearningRecurrenceSchedule |
The MachineLearningRecurrenceSchedule. |
MachineLearningRecurrenceTrigger |
The MachineLearningRecurrenceTrigger. |
MachineLearningRegistryModelVersionCollectionGetAllOptions |
The MachineLearningRegistryModelVersionCollectionGetAllOptions. |
MachineLearningRegistryPatch |
Estrictamente usado en las solicitudes de actualización. |
MachineLearningResourceBase |
The MachineLearningResourceBase. |
MachineLearningResourceConfiguration |
The MachineLearningResourceConfiguration. |
MachineLearningResourceName |
Nombre del recurso. |
MachineLearningResourcePatch |
Se usa estrictamente en las solicitudes de actualización. |
MachineLearningResourcePatchWithIdentity |
Se usa estrictamente en las solicitudes de actualización. |
MachineLearningResourceQuota |
Cuota asignada a un recurso. |
MachineLearningSasAuthTypeWorkspaceConnection |
The MachineLearningSasAuthTypeWorkspaceConnection. |
MachineLearningSasDatastoreCredentials |
Configuración de credenciales del almacén de datos de SAS. |
MachineLearningSasDatastoreSecrets |
Secretos de SAS del almacén de datos. |
MachineLearningScheduleAction |
The MachineLearningScheduleAction. Tenga en cuenta MachineLearningScheduleAction 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 MachineLearningJobScheduleAction, CreateMonitorActionImportDataAction y MachineLearningEndpointScheduleAction. |
MachineLearningScheduleBase |
The MachineLearningScheduleBase. |
MachineLearningScheduleProperties |
Definición base de una programación. |
MachineLearningScriptReference |
Referencia de script. |
MachineLearningScriptsToExecute |
Scripts de configuración personalizados. |
MachineLearningServicePrincipalDatastoreCredentials |
Configuración de credenciales del almacén de datos de la entidad de servicio. |
MachineLearningServicePrincipalDatastoreSecrets |
Secretos de la entidad de servicio del almacén de datos. |
MachineLearningSharedPrivateLinkResource |
The MachineLearningSharedPrivateLinkResource. |
MachineLearningSku |
Definición del modelo de recursos que representa la SKU. |
MachineLearningSkuCapacity |
Información de capacidad de SKU. |
MachineLearningSkuDetail |
Cumple el requisito del contrato de ARM para enumerar todas las SKU disponibles para un recurso. |
MachineLearningSkuPatch |
Definición de SKU común. |
MachineLearningSkuSetting |
SkuSetting satisface la necesidad de eliminar la información de SKU en el contrato de ARM. |
MachineLearningSslConfiguration |
Configuración ssl para la puntuación. |
MachineLearningStackEnsembleSettings |
Avanza la configuración para personalizar la ejecución de StackEnsemble. |
MachineLearningSweepJob |
Definición del trabajo de barrido. |
MachineLearningSweepJobLimits |
Clase de límite de trabajo de barrido. |
MachineLearningSynapseSpark |
Proceso de SynapseSpark. |
MachineLearningSynapseSparkProperties |
The MachineLearningSynapseSparkProperties. |
MachineLearningTable |
Definición de datos de MLTable. |
MachineLearningTableJobInput |
The MachineLearningTableJobInput. |
MachineLearningTableJobOutput |
The MachineLearningTableJobOutput. |
MachineLearningTargetUtilizationScaleSettings |
The MachineLearningTargetUtilizationScaleSettings. |
MachineLearningTrainingSettings |
Configuración relacionada con el entrenamiento. |
MachineLearningTrialComponent |
Definición del componente de prueba. |
MachineLearningTriggerBase |
The MachineLearningTriggerBase. Tenga en cuenta MachineLearningTriggerBase 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 CronTrigger y MachineLearningRecurrenceTrigger. |
MachineLearningTritonModelJobInput |
The MachineLearningTritonModelJobInput. |
MachineLearningTritonModelJobOutput |
The MachineLearningTritonModelJobOutput. |
MachineLearningUriFileDataVersion |
Entidad de versión de datos de archivo uri. |
MachineLearningUriFileJobInput |
The MachineLearningUriFileJobInput. |
MachineLearningUriFileJobOutput |
The MachineLearningUriFileJobOutput. |
MachineLearningUriFolderDataVersion |
Entidad de versión de datos de carpeta uri. |
MachineLearningUriFolderJobInput |
The MachineLearningUriFolderJobInput. |
MachineLearningUriFolderJobOutput |
The MachineLearningUriFolderJobOutput. |
MachineLearningUsage |
Describe el uso de recursos de AML. |
MachineLearningUsageName |
Nombres de uso. |
MachineLearningUserAccountCredentials |
Configuración de la cuenta de usuario que se crea en cada uno de los nodos de un proceso. |
MachineLearningUserFeature |
Características habilitadas para un área de trabajo. |
MachineLearningUserIdentity |
Configuración de identidad de usuario. |
MachineLearningUsernamePasswordAuthTypeWorkspaceConnection |
The MachineLearningUsernamePasswordAuthTypeWorkspaceConnection. |
MachineLearningVirtualMachineCompute |
Proceso de Machine Learning basado en Azure Virtual Machines. |
MachineLearningVirtualMachineProperties |
The MachineLearningVirtualMachineProperties. |
MachineLearningVirtualMachineSecrets |
Secretos relacionados con un proceso de Machine Learning basado en AKS. |
MachineLearningVmSize |
Describe las propiedades de un tamaño de máquina virtual. |
MachineLearningVmSshCredentials |
Administración credenciales para la máquina virtual. |
MachineLearningWebhook |
Base de webhook Tenga en cuenta MachineLearningWebhook 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 AzureDevOpsWebhook. |
MachineLearningWorkspaceConnectionManagedIdentity |
The MachineLearningWorkspaceConnectionManagedIdentity. |
MachineLearningWorkspaceConnectionPatch |
Las propiedades con las que se actualizará la conexión del área de trabajo de Machine Learning. |
MachineLearningWorkspaceConnectionProperties |
The MachineLearningWorkspaceConnectionProperties. Tenga en cuenta MachineLearningWorkspaceConnectionProperties 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 MachineLearningManagedIdentityAuthTypeWorkspaceConnection, MachineLearningNoneAuthTypeWorkspaceConnection, MachineLearningPatAuthTypeWorkspaceConnectiony MachineLearningSasAuthTypeWorkspaceConnectionMachineLearningUsernamePasswordAuthTypeWorkspaceConnection. |
MachineLearningWorkspaceConnectionUsernamePassword |
The MachineLearningWorkspaceConnectionUsernamePassword. |
MachineLearningWorkspaceDiagnoseContent |
Parámetros para diagnosticar un área de trabajo. |
MachineLearningWorkspaceDiagnoseProperties |
The MachineLearningWorkspaceDiagnoseProperties. |
MachineLearningWorkspaceDiagnoseResult |
The MachineLearningWorkspaceDiagnoseResult. |
MachineLearningWorkspaceGetKeysResult |
The MachineLearningWorkspaceGetKeysResult. |
MachineLearningWorkspaceGetNotebookKeysResult |
The MachineLearningWorkspaceGetNotebookKeysResult. |
MachineLearningWorkspaceGetStorageAccountKeysResult |
The MachineLearningWorkspaceGetStorageAccountKeysResult. |
MachineLearningWorkspaceNotebookAccessTokenResult |
The MachineLearningWorkspaceNotebookAccessTokenResult. |
MachineLearningWorkspacePatch |
Parámetros para actualizar un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
MachineLearningWorkspaceQuotaUpdate |
Las propiedades para actualizar la respuesta de cuota. |
ManagedComputeIdentity |
Definición de identidad de proceso administrada. |
ManagedNetworkProvisionContent |
Opciones de aprovisionamiento de red administrada para la red administrada de un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
ManagedNetworkProvisionStatus |
Estado del aprovisionamiento para la red administrada de un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
ManagedNetworkSettings |
Configuración de red administrada para un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
MaterializationSettings |
The MaterializationSettings. |
MedianStoppingPolicy |
Define una directiva de terminación anticipada basada en los promedios de ejecución de la métrica principal de todas las ejecuciones. |
MLAssistConfigurationDisabled |
Etiquetado de la definición de configuración de MLAssist cuando MLAssist está deshabilitado. |
ModelConfiguration |
Opciones de configuración del modelo. |
ModelPackageContent |
Propiedades de solicitud de operación del paquete de modelo. |
ModelPackageInput |
Opciones de entrada del paquete de modelo. |
ModelPackageResult |
Respuesta de paquete devuelta después de que la operación del paquete asincrónico se complete correctamente. |
ModelPerformanceMetricThresholdBase |
The ModelPerformanceMetricThresholdBase. Tenga en cuenta ModelPerformanceMetricThresholdBase 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 ClassificationModelPerformanceMetricThreshold y RegressionModelPerformanceMetricThreshold. |
ModelPerformanceSignal |
Definición de señal de rendimiento del modelo. |
MonitorComputeConfigurationBase |
Supervise la definición de la base de configuración de proceso. Tenga en cuenta MonitorComputeConfigurationBase 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 MonitorServerlessSparkCompute. |
MonitorComputeIdentityBase |
Supervise la definición de base de identidad de proceso. Tenga en cuenta MonitorComputeIdentityBase 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 AmlTokenComputeIdentity y ManagedComputeIdentity. |
MonitorDefinition |
The MonitorDefinition. |
MonitoringAlertNotificationSettingsBase |
The MonitoringAlertNotificationSettingsBase. Tenga en cuenta MonitoringAlertNotificationSettingsBase 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 AzMonMonitoringAlertNotificationSettings y EmailMonitoringAlertNotificationSettings. |
MonitoringDataSegment |
The MonitoringDataSegment. |
MonitoringFeatureFilterBase |
The MonitoringFeatureFilterBase. Tenga en cuenta MonitoringFeatureFilterBase 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 MachineLearningAllFeatures, FeatureSubset y TopNFeaturesByAttribution. |
MonitoringInputDataBase |
Supervisión de la definición de la base de datos de entrada. Tenga en cuenta MonitoringInputDataBase 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 FixedInputData, StaticInputData y TrailingInputData. |
MonitoringSignalBase |
The MonitoringSignalBase. Tenga en cuenta MonitoringSignalBase 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 CustomMonitoringSignal, DataDriftMonitoringSignal, DataQualityMonitoringSignal, FeatureAttributionDriftMonitoringSignal, GenerationSafetyQualityMonitoringSignal, GenerationTokenStatisticsSignal, ModelPerformanceSignal y PredictionDriftMonitoringSignal. |
MonitoringTarget |
Supervisión de la definición de destino. |
MonitoringWorkspaceConnection |
Supervisión de la definición de conexión del área de trabajo. |
MonitorServerlessSparkCompute |
Supervise la definición de proceso de Spark sin servidor. |
MountBindOptions |
The MountBindOptions. |
MpiDistributionConfiguration |
Configuración de distribución de MPI. |
NCrossValidations |
Valor de las validaciones de N-Cross. Tenga en cuenta NCrossValidations 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 AutoNCrossValidations y CustomNCrossValidations. |
NlpFixedParameters |
Se han corregido parámetros de entrenamiento que no se arrastrarán durante el entrenamiento de NLP de AutoML. |
NlpParameterSubspace |
Espacios de búsqueda con cadenas para cada parámetro. Vea los siguientes ejemplos. |
NlpSweepSettings |
Ajuste de hiperparámetros y barrido de modelos. |
NlpVerticalLimitSettings |
Restricciones de ejecución del trabajo. |
NotificationSetting |
Configuración de la notificación. |
NumericalDataDriftMetricThreshold |
NumericDataDriftMetricThreshold. |
NumericalDataQualityMetricThreshold |
NumericDataQualityMetricThreshold. |
NumericalPredictionDriftMetricThreshold |
NumericPredictionDriftMetricThreshold. |
OneLakeArtifact |
Configuración de artefacto de OneLake (origen de datos). Tenga en cuenta OneLakeArtifact 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 LakeHouseArtifact. |
OneLakeDatastore |
Configuración del almacén de datos de OneLake (Trident). |
OnlineInferenceConfiguration |
Opciones de configuración de inferencia en línea. |
PackageInputPathBase |
The PackageInputPathBase. Tenga en cuenta PackageInputPathBase 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 PackageInputPathId, PackageInputPathVersion y PackageInputPathUri. |
PackageInputPathId |
Ruta de acceso de entrada del paquete especificada con un identificador de recurso. |
PackageInputPathUri |
Ruta de acceso de entrada del paquete especificada como una dirección URL. |
PackageInputPathVersion |
Ruta de acceso de entrada del paquete especificada con el nombre y la versión. |
PendingUploadCredentialDto |
The PendingUploadCredentialDto. Tenga en cuenta PendingUploadCredentialDto 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 SasCredentialDto. |
PendingUploadRequestDto |
The PendingUploadRequestDto. |
PendingUploadResponseDto |
The PendingUploadResponseDto. |
PredictionDriftMetricThresholdBase |
The PredictionDriftMetricThresholdBase. Tenga en cuenta PredictionDriftMetricThresholdBase 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 CategoricalPredictionDriftMetricThreshold y NumericalPredictionDriftMetricThreshold. |
PredictionDriftMonitoringSignal |
The PredictionDriftMonitoringSignal. |
PrivateEndpointBase |
El recurso punto de conexión privado. |
PrivateEndpointDestination |
Destino de punto de conexión privado para una regla de salida de punto de conexión privado para la red administrada de un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
PrivateEndpointOutboundRule |
Regla de salida de punto de conexión privado para la red administrada de un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
ProgressMetrics |
Definición de métricas de progreso. |
PyTorchDistributionConfiguration |
Configuración de distribución de PyTorch. |
RandomSamplingAlgorithm |
Define un algoritmo de muestreo que genera valores aleatoriamente. |
RayDistributionConfiguration |
Configuración de distribución de Ray. |
RegistryAcrDetails |
Detalles de la cuenta de ACR que se usará para el Registro. |
RegistryPrivateEndpoint |
El recurso de red pe que está vinculado a esta conexión PE. |
RegistryPrivateEndpointConnection |
Definición de conexión de punto de conexión privado. |
RegistryPrivateLinkServiceConnectionState |
Estado de conexión. |
RegistryRegionArmDetails |
Detalles de cada región en la que se encuentra el registro. |
RegressionModelPerformanceMetricThreshold |
The RegressionModelPerformanceMetricThreshold. |
RegressionTrainingSettings |
Configuración relacionada con el entrenamiento de regresión. |
SamplingAlgorithm |
El algoritmo de muestreo usado para generar valores de hiperparámetros, junto con las propiedades para configurar el algoritmo 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. |
SasCredentialDto |
The SasCredentialDto. |
SecretConfiguration |
Definición de configuración de secretos. |
ServicePrincipalAuthTypeWorkspaceConnectionProperties |
The ServicePrincipalAuthTypeWorkspaceConnectionProperties. |
ServiceTagDestination |
Destino de la etiqueta de servicio para una regla de salida de etiqueta de servicio para la red administrada de un área de trabajo de Machine Learning. |
ServiceTagOutboundRule |
Regla de salida de etiqueta de servicio para la red administrada de un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
SparkJob |
Definición del trabajo de Spark. |
SparkJobEntry |
Definición del punto de entrada del trabajo de Spark. Tenga en cuenta SparkJobEntry 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 SparkJobPythonEntry y SparkJobScalaEntry. |
SparkJobPythonEntry |
The SparkJobPythonEntry. |
SparkJobScalaEntry |
The SparkJobScalaEntry. |
SparkResourceConfiguration |
The SparkResourceConfiguration. |
StaticInputData |
Definición de datos de entrada estática. |
StorageAccountDetails |
Detalles de la cuenta de almacenamiento que se va a usar para el Registro. |
SystemCreatedAcrAccount |
The SystemCreatedAcrAccount. |
SystemCreatedStorageAccount |
The SystemCreatedStorageAccount. |
TableFixedParameters |
Se corrigieron los parámetros de entrenamiento que no se barrirán durante el entrenamiento de tabla de AutoML. |
TableParameterSubspace |
The TableParameterSubspace. |
TableSweepSettings |
The TableSweepSettings. |
TableVerticalFeaturizationSettings |
Configuración de caracterización. |
TableVerticalLimitSettings |
Restricciones de ejecución de trabajos. |
TargetLags |
Número de períodos pasados para retrasar desde la columna de destino. Tenga en cuenta TargetLags 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 AutoTargetLags y CustomTargetLags. |
TargetRollingWindowSize |
Tamaño de ventana gradual de destino de previsión. Tenga en cuenta TargetRollingWindowSize 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 AutoTargetRollingWindowSize y CustomTargetRollingWindowSize. |
TensorFlowDistributionConfiguration |
Configuración de distribución de TensorFlow. |
TextClassification |
Tarea Clasificación de texto en vertical NLP de AutoML. NLP: procesamiento de lenguaje natural. |
TextClassificationMultilabel |
Tarea Multilabel de clasificación de texto en vertical NLP de AutoML. NLP: procesamiento de lenguaje natural. |
TextNer |
Tarea Text-NER en vertical NLP de AutoML. NER: reconocimiento de entidades con nombre. NLP: procesamiento de lenguaje natural. |
TopNFeaturesByAttribution |
The TopNFeaturesByAttribution. |
TrailingInputData |
Definición de datos de entrada final. |
TritonInferencingServer |
Configuraciones de servidor de inferencia triton. |
TruncationSelectionPolicy |
Define una directiva de terminación anticipada que cancela un porcentaje determinado de ejecuciones en cada intervalo de evaluación. |
VolumeDefinition |
The VolumeDefinition. |
WorkspaceConnectionAccessKey |
The WorkspaceConnectionAccessKey. |
WorkspaceConnectionServicePrincipal |
The WorkspaceConnectionServicePrincipal. |
WorkspaceHubConfig |
Objeto de configuración de WorkspaceHub. |
Estructuras
AutoDeleteCondition |
The AutoDeleteCondition. |
AutoMLVerticalRegressionModel |
Enumeración para todos los modelos de regresión admitidos por AutoML. |
AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric |
Métricas principales de la tarea Regresión. |
AutoRebuildSetting |
Configuración de AutoRebuild para la imagen derivada. |
BlockedTransformer |
Enumeración para todos los modelos de clasificación admitidos por AutoML. |
CategoricalDataDriftMetric |
The CategoricalDataDriftMetric. |
CategoricalDataQualityMetric |
The CategoricalDataQualityMetric. |
CategoricalPredictionDriftMetric |
The CategoricalPredictionDriftMetric. |
ClassificationModel |
Enumeración para todos los modelos de clasificación admitidos por AutoML. |
ClassificationModelPerformanceMetric |
The ClassificationModelPerformanceMetric. |
ClassificationMultilabelPrimaryMetric |
Métricas principales para las tareas de varias etiquetas de clasificación. |
ClassificationPrimaryMetric |
Métricas principales para las tareas de clasificación. |
ContainerCommunicationProtocol |
Protocolo sobre el que se realizará la comunicación a través de este punto de conexión. |
DataCollectionMode |
The DataCollectionMode. |
EmailNotificationEnableType |
Enumeración para determinar el tipo de notificación por correo electrónico. |
EnvironmentVariableType |
Tipo de variable de entorno. Los valores posibles son: local: para la variable local. |
FeatureAttributionMetric |
The FeatureAttributionMetric. |
FeatureDataType |
The FeatureDataType. |
FeatureStoreJobType |
The FeatureStoreJobType. |
ForecastingModel |
Enumeración para todos los modelos de previsión admitidos por AutoML. |
ForecastingPrimaryMetric |
Métricas principales de la tarea Previsión. |
GenerationSafetyQualityMetric |
Enumeración métrica de calidad de seguridad de generación. |
GenerationTokenStatisticsMetric |
Enumeración de métricas de estadísticas de token de generación. |
ImageAnnotationType |
Tipo de anotación de datos de imagen. |
ImageType |
Tipo de la imagen. Los valores posibles son: docker: para imágenes de Docker. azureml: para imágenes de AzureML. |
IncrementalDataRefresh |
Indica si IncrementalDataRefresh está habilitado. |
InstanceSegmentationPrimaryMetric |
Métricas principales para las tareas instanceSegmentation. |
IntellectualProtectionLevel |
Nivel de protección asociado a la Propiedad Intelectual. |
IsolationMode |
Modo de aislamiento para la red administrada de un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
JobInputType |
Enumeración para determinar el tipo de entrada de trabajo. |
JobProvisioningState |
Enumeración para determinar el estado de aprovisionamiento del trabajo. |
JobStatusMessageLevel |
The JobStatusMessageLevel. |
JobTier |
Enumeración para determinar el nivel de trabajo. |
LabelCategoryMultiSelect |
Indica si la selección múltiple está habilitada. |
LearningRateScheduler |
Enumeración del programador de velocidad de aprendizaje. |
LogTrainingMetric |
The LogTrainingMetric. |
LogValidationLoss |
The LogValidationLoss. |
MachineLearningAllocationState |
Estado de asignación del proceso. Los valores posibles son: estable: indica que el proceso no cambia el tamaño. No hay ningún cambio en el número de nodos de proceso en curso. Un proceso entra en este estado cuando se crea y cuando no se realiza ninguna operación en el proceso para cambiar el número de nodos de proceso. cambio de tamaño: indica que el proceso se está cambio de tamaño; es decir, los nodos de proceso se agregan o quitan del proceso. |
MachineLearningApplicationSharingPolicy |
Directiva para compartir aplicaciones en esta instancia de proceso entre los usuarios del área de trabajo primaria. Si es Personal, solo el creador puede acceder a las aplicaciones en esta instancia de proceso. Cuando es Compartido, cualquier usuario del área de trabajo puede acceder a las aplicaciones de esta instancia en función de su rol asignado. |
MachineLearningBatchLoggingLevel |
Detalle del registro para la inferencia por lotes. El aumento del orden de detalle para el registro es: Advertencia, Información y Depuración. El valor predeterminado es Información. |
MachineLearningBatchOutputAction |
Enumeración para determinar cómo controlará la inferencia por lotes la salida. |
MachineLearningBillingCurrency |
Código con tres letras que especifica la moneda del precio de la máquina virtual. Ejemplo: USD. |
MachineLearningCachingType |
Tipo de almacenamiento en caché del disco de datos. |
MachineLearningClusterPurpose |
Uso previsto del clúster. |
MachineLearningComputeInstanceAuthorizationType |
Tipo de autorización de instancia de proceso. Los valores disponibles son personales (valor predeterminado). |
MachineLearningComputeInstanceAutosave |
Guardar automáticamente la configuración. |
MachineLearningComputeInstanceState |
Estado actual de computeInstance. |
MachineLearningComputePowerAction |
[Obligatorio] Acción de potencia de proceso. |
MachineLearningComputeProvisioningStatus |
El estado de implementación actual de la programación. |
MachineLearningConnectionCategory |
Categoría de la conexión. |
MachineLearningContainerType |
Tipo de contenedor del que se van a recuperar los registros. |
MachineLearningDataType |
Enumeración para determinar el tipo de datos. |
MachineLearningDayOfWeek |
Enumeración del día de la semana. |
MachineLearningDeploymentProvisioningState |
Valores posibles para DeploymentProvisioningState. |
MachineLearningDiagnoseResultLevel |
Error de configuración del área de trabajo. |
MachineLearningEgressPublicNetworkAccessType |
Enumeración para determinar si PublicNetworkAccess está habilitado o deshabilitado para la salida de una implementación. |
MachineLearningEncryptionStatus |
Indica si el cifrado está habilitado o no para el área de trabajo. |
MachineLearningEndpointAuthMode |
Enumeración para determinar el modo de autenticación del punto de conexión. |
MachineLearningEndpointComputeType |
Enumeración para determinar el tipo de proceso del punto de conexión. |
MachineLearningEndpointProvisioningState |
Estado del aprovisionamiento de puntos de conexión. |
MachineLearningEnvironmentType |
El tipo de entorno es creado por el usuario o mantenido por el servicio Azure ML. |
MachineLearningFeatureLag |
Marca para generar retrasos para las características numéricas. |
MachineLearningFeaturizationMode |
Modo de caracterización: determina el modo de caracterización de datos. |
MachineLearningFlowAutoLogger |
Indica si el registrador automático de mlflow está habilitado para los cuadernos. |
MachineLearningFlowAutoLoggerState |
Enumeración para determinar el estado del registrador automático de mlflow. |
MachineLearningGoal |
Define los objetivos de métrica admitidos para el ajuste de hiperparámetros. |
MachineLearningInputDeliveryMode |
Enumeración para determinar el modo de entrega de datos de entrada. |
MachineLearningJobStatus |
Estado de un trabajo. |
MachineLearningKeyType |
The MachineLearningKeyType. |
MachineLearningListViewType |
The MachineLearningListViewType. |
MachineLearningLoadBalancerType |
Load Balancer Tipo. |
MachineLearningLogVerbosity |
Enumeración para establecer el nivel de detalle del registro. |
MachineLearningModelSize |
Tamaño del modelo de imagen. |
MachineLearningMountAction |
Acción de montaje. |
MachineLearningMountState |
Estado de montaje. |
MachineLearningNetwork |
red de este contenedor. |
MachineLearningNodeState |
Estado del nodo de proceso. Los valores están inactivos, en ejecución, preparando, inutilizables, dejando y adelantando. |
MachineLearningOperatingSystemType |
El tipo de sistema operativo. |
MachineLearningOperationName |
Nombre de la última operación. |
MachineLearningOperationStatus |
Estado de la operación. |
MachineLearningOperationTrigger |
Desencadenador de la operación. |
MachineLearningOrderString |
The MachineLearningOrderString. |
MachineLearningOSType |
Tipo de sistema operativo de proceso. |
MachineLearningOutputDeliveryMode |
Enumeraciones del modo de entrega de datos de salida. |
MachineLearningPrivateEndpointConnectionProvisioningState |
Estado de aprovisionamiento actual. |
MachineLearningPrivateEndpointServiceConnectionStatus |
Estado de conexión del consumidor de servicios con el proveedor de servicios. |
MachineLearningProvisioningState |
Estado de aprovisionamiento del clúster. Los valores válidos son Unknown, Updating, Provisioning, Succeeded y Failed. |
MachineLearningPublicNetworkAccess |
Indica si se permiten solicitudes de red pública. |
MachineLearningPublicNetworkAccessType |
Enumeración para determinar si PublicNetworkAccess está habilitado o deshabilitado. |
MachineLearningQuotaUnit |
Enumeración que describe la unidad de medida de cuota. |
MachineLearningRecurrenceFrequency |
Enumeración para describir la frecuencia de una programación de periodicidad. |
MachineLearningRemoteLoginPortPublicAccess |
Estado del puerto SSH público. Los valores posibles son: Deshabilitado: indica que el puerto ssh público está cerrado en todos los nodos del clúster. Enabled: indica que el puerto SSH público está abierto en todos los nodos del clúster. NotSpecified: indica que el puerto SSH público está cerrado en todos los nodos del clúster si se define la red virtual; de lo contrario, está abierto en todos los nodos públicos. Solo puede ser el valor predeterminado durante el tiempo de creación del clúster, después de su creación se habilitará o deshabilitará. |
MachineLearningScheduleListViewType |
The MachineLearningScheduleListViewType. |
MachineLearningScheduleProvisioningState |
El estado de implementación actual de la programación. |
MachineLearningScheduleProvisioningStatus |
The MachineLearningScheduleProvisioningStatus. |
MachineLearningScheduleStatus |
¿Está habilitada o deshabilitada la programación? |
MachineLearningServiceDataAccessAuthIdentity |
The MachineLearningServiceDataAccessAuthIdentity. |
MachineLearningShortSeriesHandlingConfiguration |
Parámetro que define si AutoML debe controlar series temporales cortas. |
MachineLearningSkuScaleType |
Configuración de escalado de nodos para la SKU de proceso. |
MachineLearningSourceType |
Tipo de origen de datos. |
MachineLearningSshPublicAccess |
Estado del puerto SSH público. Los valores posibles son: Disabled: indica que el puerto ssh público está cerrado en esta instancia. Habilitado: indica que el puerto ssh público está abierto y accesible según la directiva de red virtual o subred, si procede. |
MachineLearningSslConfigStatus |
Habilite o deshabilite ssl para la puntuación. |
MachineLearningStackMetaLearnerType |
El meta-learner es un modelo entrenado en la salida de los modelos heterogéneos individuales. Los meta-aprendices predeterminados son LogisticRegression para tareas de clasificación (o LogisticRegressionCV si la validación cruzada está habilitada) y ElasticNet para tareas de regresión y previsión (o ElasticNetCV si está habilitada la validación cruzada). Este parámetro puede ser una de las siguientes cadenas: LogisticRegression, LogisticRegressionCV, LightGBMClassifier, ElasticNet, ElasticNetCV, LightGBMRegressor o LinearRegression |
MachineLearningStorageAccountType |
tipo de esta cuenta de almacenamiento. |
MachineLearningTriggerType |
The MachineLearningTriggerType. |
MachineLearningUnderlyingResourceAction |
The MachineLearningUnderlyingResourceAction. |
MachineLearningUnitOfMeasure |
Unidad de medida de tiempo para el precio de máquina virtual especificado. Ejemplo: OneHour. |
MachineLearningUsageUnit |
Enumeración que describe la unidad de medida de uso. |
MachineLearningUseStl |
Configura la descomposición de STL de la columna de destino de la serie temporal. |
MachineLearningVmPriceOSType |
Tipo de sistema operativo usado por la máquina virtual. |
MachineLearningVmPriority |
Prioridad de la máquina virtual. |
MachineLearningVmTier |
El tipo de la máquina virtual. |
MachineLearningWorkspaceQuotaStatus |
Estado de la cuota del área de trabajo de actualización. |
ManagedNetworkStatus |
Estado de la red administrada de un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
MaterializationStoreType |
The MaterializationStoreType. |
ModelTaskType |
Enumeración de tipo de tarea de modelo. |
MonitoringFeatureDataType |
The MonitoringFeatureDataType. |
MonitoringModelType |
The MonitoringModelType. |
MonitoringNotificationMode |
The MonitoringNotificationMode. |
NetworkingRuleAction |
Enumeración de acción para la regla de red. |
NlpLearningRateScheduler |
Enumeración de programadores de velocidad de aprendizaje que se alinean con los admitidos por HF. |
NumericalDataDriftMetric |
NumericDataDriftMetric. |
NumericalDataQualityMetric |
NumericDataQualityMetric. |
NumericalPredictionDriftMetric |
NumericPredictionDriftMetric. |
ObjectDetectionPrimaryMetric |
Métricas principales de la tarea Image ObjectDetection. |
OutboundRuleCategory |
Categoría de una regla de salida de red administrada de un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
OutboundRuleStatus |
Tipo de una regla de salida de red administrada de un área de trabajo de Aprendizaje automático. |
PackageBuildState |
Estado de compilación del paquete devuelto en la respuesta del paquete. |
PackageInputDeliveryMode |
Tipo de montaje del modelo o de las entradas. |
PackageInputType |
Tipo de las entradas. |
PendingUploadType |
Tipo de almacenamiento que se va a usar para la ubicación de carga pendiente. |
RandomSamplingAlgorithmRule |
Tipo específico de algoritmo aleatorio. |
RegistryAssetProvisioningState |
Estado de aprovisionamiento del recurso del Registro. |
RegressionModelPerformanceMetric |
The RegressionModelPerformanceMetric. |
RollingRateType |
The RollingRateType. |
SamplingAlgorithmType |
The SamplingAlgorithmType. |
StochasticOptimizer |
Optimizador estocástico para modelos de imagen. |
TargetAggregationFunction |
Función de agregado de destino. |
TextAnnotationType |
Tipo de anotación de datos de texto. |
TrainingMode |
El modo de entrenamiento determina si se debe usar el entrenamiento distribuido o no. |
ValidationMetricType |
Método de cálculo de métricas que se va a usar para las métricas de validación en las tareas de imagen. |
VolumeDefinitionType |
Tipo de definición de volumen. Valores posibles: bind,volume,tmpfs,npipe. |
Enumeraciones
MachineLearningSkuTier |
El proveedor de recursos necesita implementar este campo si el servicio tiene más de un nivel, pero no es necesario en put. |
Azure SDK for .NET