Microsoft.MachineLearningServices workspaces/jobs 2021-03-01-preview

[アーティクル]
08/01/2024

Bicep リソース定義

ワークスペース/ジョブリソースの種類は、次を対象とする操作と共にデプロイできます。

リソースグループの - リソースグループのデプロイコマンド参照

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs リソースを作成するには、次の Bicep をテンプレートに追加します。

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2021-03-01-preview' = {
  name: 'string'
  parent: resourceSymbolicName
  properties: {
    description: 'string'
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    tags: {}
    jobType: 'string'
    // For remaining properties, see JobBase objects
  }
}

JobBase オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、jobType プロパティを設定します。

コマンドの場合は、次のコマンドを使用します。

  jobType: 'Command'
  codeId: 'string'
  command: 'string'
  compute: {
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    isLocal: bool
    location: 'string'
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    target: 'string'
  }
  distribution: {
    distributionType: 'string'
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId: 'string'
  environmentVariables: {
    {customized property}: 'string'
  }
  experimentName: 'string'
  identity: {
    identityType: 'string'
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  inputDataBindings: {
    {customized property}: {
      dataId: 'string'
      mode: 'string'
      pathOnCompute: 'string'
    }
  }
  outputDataBindings: {
    {customized property}: {
      datastoreId: 'string'
      mode: 'string'
      pathOnCompute: 'string'
      pathOnDatastore: 'string'
    }
  }
  priority: int
  timeout: 'string'

スイープの場合は、次を使用します。

  jobType: 'Sweep'
  algorithm: 'string'
  compute: {
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    isLocal: bool
    location: 'string'
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    target: 'string'
  }
  earlyTermination: {
    delayEvaluation: int
    evaluationInterval: int
    policyType: 'string'
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  experimentName: 'string'
  identity: {
    identityType: 'string'
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  maxConcurrentTrials: int
  maxTotalTrials: int
  objective: {
    goal: 'string'
    primaryMetric: 'string'
  }
  priority: int
  searchSpace: {
    {customized property}: any()
  }
  timeout: 'string'
  trial: {
    codeId: 'string'
    command: 'string'
    distribution: {
      distributionType: 'string'
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId: 'string'
    environmentVariables: {
      {customized property}: 'string'
    }
    inputDataBindings: {
      {customized property}: {
        dataId: 'string'
        mode: 'string'
        pathOnCompute: 'string'
      }
    }
    outputDataBindings: {
      {customized property}: {
        datastoreId: 'string'
        mode: 'string'
        pathOnCompute: 'string'
        pathOnDatastore: 'string'
      }
    }
    timeout: 'string'
  }

DistributionConfiguration オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、distributionType プロパティを設定します。

Mpiの場合は、次を使用します。

  distributionType: 'Mpi'
  processCountPerInstance: int

PyTorchをする場合は、次を使用します。

  distributionType: 'PyTorch'
  processCount: int

TensorFlowの場合は、次を使用します。

  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int

IdentityConfiguration オブジェクト

identityType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

AMLTokenをする場合は、次を使用します。

  identityType: 'AMLToken'

マネージドの場合は、次を使用します。

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

EarlyTerminationPolicy オブジェクト

policyType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

バンディットの場合は、次を使用します。

  policyType: 'Bandit'
  slackAmount: int
  slackFactor: int

MedianStopping の場合は、次の値を使用します。

  policyType: 'MedianStopping'

TruncationSelectionの場合は、次のコマンドを使用します。

  policyType: 'TruncationSelection'
  truncationPercentage: int

プロパティ値

workspaces/jobs

名前	形容	価値
名前	リソース名 Bicepで子リソースの名前と種類設定する方法を参照してください。	string (必須)
親	Bicep では、子リソースの親リソースを指定できます。このプロパティを追加する必要があるのは、子リソースが親リソースの外部で宣言されている場合のみです。詳細については、「親リソースの外部子リソース」を参照してください。	種類のリソースのシンボリック名: ワークスペース
プロパティ	[必須]エンティティの追加の属性。	JobBase (必須)

JobBase

名前	形容	価値
形容	資産の説明テキスト。	糸
プロパティ	資産プロパティディクショナリ。	JobBaseProperties
タグ	タグディクショナリ。タグは追加、削除、更新できます。	オブジェクト
jobType	オブジェクトの種類を設定する	コマンドスイープ (必須)

JobBaseProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

CommandJob

名前	形容	価値
jobType	[必須]ジョブの種類を指定します。	'Command' (必須)
codeId	コード資産の ARM リソース ID。	糸
命令	[必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。例えば。 "python train.py"	string (必須) 制約：最小長 = 1 パターン = `[a-zA-Z0-9_]`
計算する	[必須]ジョブのコンピューティングバインド。	ComputeConfiguration (必須)
流通	ジョブの配布構成。設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。	DistributionConfiguration
environmentId	ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。	糸
environmentVariables	ジョブに含まれる環境変数。	CommandJobEnvironmentVariables
experimentName	ジョブが属する実験の名前。設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。	糸
同一性	ID の構成。設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。 null の場合、既定値は AmlToken になります。	IdentityConfiguration
inputDataBindings	ジョブで使用される入力データバインディングのマッピング。	CommandJobInputDataBindings の
outputDataBindings	ジョブで使用される出力データバインディングのマッピング。	CommandJobOutputDataBindings
優先権	スケジュールポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。プライベートプレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。	int
タイムアウト	ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、ジョブは取り消されます。秒という低い精度の期間のみをサポートします。	糸

ComputeConfiguration

名前	形容	価値
instanceCount	インスタンスまたはノードの数。	int
instanceType	実行する SKU の種類。	糸
isLocal	ローカルコンピューティングで実行されているジョブの場合は true に設定します。	bool
場所	仮想クラスターの実行場所。	糸
プロパティ	その他のプロパティ。	ComputeConfigurationProperties
ターゲット	対象となるコンピューティングの ARM リソース ID。指定されていない場合、リソースはマネージドとしてデプロイされます。	糸

ComputeConfigurationProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

DistributionConfiguration

名前	形容	価値
distributionType	オブジェクトの種類を設定する	Mpi PyTorch をする TensorFlow (必須)

Mpi

名前	形容	価値
distributionType	[必須]ディストリビューションフレームワークの種類を指定します。	'Mpi' (必須)
processCountPerInstance	MPI ノードあたりのプロセス数。	int

PyTorch

名前	形容	価値
distributionType	[必須]ディストリビューションフレームワークの種類を指定します。	'PyTorch' (必須)
processCount	分散ジョブの合計プロセス数。	int

TensorFlow

名前	形容	価値
distributionType	[必須]ディストリビューションフレームワークの種類を指定します。	'TensorFlow' (必須)
parameterServerCount	パラメーターサーバータスクの数。	int
workerCount	ワーカーの数。コンピューティングバインドのノード数を上書きします。	int

CommandJobEnvironmentVariables

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

IdentityConfiguration

名前	形容	価値
identityType	オブジェクトの種類を設定する	AMLToken をするマネージド (必須)

AmlToken

名前	形容	価値
identityType	[必須]ID フレームワークの種類を指定します。	'AMLToken' (必須)

ManagedIdentity

名前	形容	価値
identityType	[必須]ID フレームワークの種類を指定します。	'Managed' (必須)
clientId	クライアント ID でユーザー割り当て ID を指定します。システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。	糸制約：最小長 = 36 最大長 = 36 パターン = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	ユーザー割り当て ID をオブジェクト ID で指定します。システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。	糸制約：最小長 = 36 最大長 = 36 パターン = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	ARM リソース ID でユーザー割り当て ID を指定します。システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。	糸

CommandJobInputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		InputDataBinding の

InputDataBinding

名前	形容	価値
dataId	登録済みの dataVersion の ARM リソース ID。	糸
モード	データ成果物にアクセスするためのメカニズム。	'Direct' 'ダウンロード' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'Mount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' 'Upload'
pathOnCompute	コンテナープロセス内のデータの場所。	糸

CommandJobOutputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		OutputDataBinding の

OutputDataBinding

名前	形容	価値
datastoreId	データ出力が格納されるデータストアの ARM リソース ID。	糸
モード	データストアへのデータ移動のメカニズム。	'Direct' 'ダウンロード' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'Mount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' 'Upload'
pathOnCompute	コンテナープロセス内のデータの場所。	糸
pathOnDatastore	データストア内のデータへのパス。	糸

SweepJob

名前	形容	価値
jobType	[必須]ジョブの種類を指定します。	'Sweep' (必須)
アルゴリズム	[必須]ハイパーパラメーターサンプリングアルゴリズムの種類	'Bayesian' 'Grid' 'Random' (必須)
計算する	[必須]ジョブのコンピューティングバインド。	ComputeConfiguration (必須)
earlyTermination	早期終了ポリシーを使用すると、実行が完了する前にパフォーマンスの低い実行をキャンセルできます。	EarlyTerminationPolicy
experimentName	ジョブが属する実験の名前。設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。	糸
同一性	ID の構成。設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。 null の場合、既定値は AmlToken になります。	IdentityConfiguration
maxConcurrentTrials	並列で実行される試行回数の上限。	int
maxTotalTrials	実行する試行回数の上限。	int
目的	[必須]最適化の目的。	目標 (必須)
優先権	スケジュールポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。プライベートプレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。	int
searchSpace	[必須]各パラメーターとその分布を含むディクショナリ。ディクショナリキーはパラメーターの名前です	SweepJobSearchSpace (必須)
タイムアウト	ISO 8601 形式の合計タイムアウト。分単位の精度で期間のみをサポートします。	糸
裁判	試用版コンポーネントの定義。	TrialComponent

EarlyTerminationPolicy

名前	形容	価値
delayEvaluation	最初の評価を遅らせる間隔の数。	int
evaluationInterval	ポリシー評価間の間隔 (実行回数)。	int
policyType	オブジェクトの種類を設定する	バンディット MedianStopping TruncationSelection (必須)

BanditPolicy

名前	形容	価値
policyType	[必須]ポリシー構成の名前	'Bandit' (必須)
slackAmount	最高のパフォーマンスを発揮する実行から許容される絶対距離。	int
slackFactor	最もパフォーマンスの高い実行からの許容距離の比率。	int

MedianStoppingPolicy

名前	形容	価値
policyType	[必須]ポリシー構成の名前	'MedianStopping' (必須)

TruncationSelectionPolicy

名前	形容	価値
policyType	[必須]ポリシー構成の名前	'TruncationSelection' (必須)
truncationPercentage	各評価間隔で取り消す実行の割合。	int

目的

名前	形容	価値
ゴール	[必須]ハイパーパラメーター調整でサポートされるメトリックの目標を定義します	'最大化' '最小化' (必須)
primaryMetric	[必須]最適化するメトリックの名前。	string (必須) 制約：パターン = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobSearchSpace

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		Bicep の場合は、any() 関数を使用できます。

TrialComponent

名前	形容	価値
codeId	コード資産の ARM リソース ID。	糸
命令	[必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。例えば。 "python train.py"	string (必須) 制約：最小長 = 1 パターン = `[a-zA-Z0-9_]`
流通	ジョブの配布構成。設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。	DistributionConfiguration
environmentId	ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。	糸
environmentVariables	ジョブに含まれる環境変数。	TrialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings	ジョブで使用される入力データバインディングのマッピング。	TrialComponentInputDataBindings
outputDataBindings	ジョブで使用される出力データバインディングのマッピング。	TrialComponentOutputDataBindings
タイムアウト	ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、試用コンポーネントは取り消されます。秒という低い精度の期間のみをサポートします。	糸

TrialComponentEnvironmentVariables

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

TrialComponentInputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		InputDataBinding の

TrialComponentOutputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		OutputDataBinding の

クイックスタートテンプレート

次のクイックスタートテンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。

テンプレート	形容
Azure Machine Learning AutoML 分類ジョブを作成する Azure にデプロイする	このテンプレートでは、Azure Machine Learning AutoML 分類ジョブを作成して、クライアントが金融機関との固定定期預金をサブスクライブするかどうかを予測するための最適なモデルを見つけます。
Azure Machine Learning コマンドジョブを作成する Azure にデプロイする	このテンプレートは、基本的なhello_world スクリプトを使用して Azure Machine Learning コマンドジョブを作成します
Azure Machine Learning スイープジョブを作成する Azure にデプロイする	このテンプレートでは、ハイパーパラメーター調整用の Azure Machine Learning スイープジョブが作成されます。

ARM テンプレートリソース定義

ワークスペース/ジョブリソースの種類は、次を対象とする操作と共にデプロイできます。

リソースグループの - リソースグループのデプロイコマンド参照

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs リソースを作成するには、次の JSON をテンプレートに追加します。

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs",
  "apiVersion": "2021-03-01-preview",
  "name": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "tags": {},
    "jobType": "string"
    // For remaining properties, see JobBase objects
  }
}

JobBase オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、jobType プロパティを設定します。

コマンドの場合は、次のコマンドを使用します。

  "jobType": "Command",
  "codeId": "string",
  "command": "string",
  "compute": {
    "instanceCount": "int",
    "instanceType": "string",
    "isLocal": "bool",
    "location": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "target": "string"
  },
  "distribution": {
    "distributionType": "string"
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  },
  "environmentId": "string",
  "environmentVariables": {
    "{customized property}": "string"
  },
  "experimentName": "string",
  "identity": {
    "identityType": "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  },
  "inputDataBindings": {
    "{customized property}": {
      "dataId": "string",
      "mode": "string",
      "pathOnCompute": "string"
    }
  },
  "outputDataBindings": {
    "{customized property}": {
      "datastoreId": "string",
      "mode": "string",
      "pathOnCompute": "string",
      "pathOnDatastore": "string"
    }
  },
  "priority": "int",
  "timeout": "string"

スイープの場合は、次を使用します。

  "jobType": "Sweep",
  "algorithm": "string",
  "compute": {
    "instanceCount": "int",
    "instanceType": "string",
    "isLocal": "bool",
    "location": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "target": "string"
  },
  "earlyTermination": {
    "delayEvaluation": "int",
    "evaluationInterval": "int",
    "policyType": "string"
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  },
  "experimentName": "string",
  "identity": {
    "identityType": "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  },
  "maxConcurrentTrials": "int",
  "maxTotalTrials": "int",
  "objective": {
    "goal": "string",
    "primaryMetric": "string"
  },
  "priority": "int",
  "searchSpace": {
    "{customized property}": {}
  },
  "timeout": "string",
  "trial": {
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "string"
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "inputDataBindings": {
      "{customized property}": {
        "dataId": "string",
        "mode": "string",
        "pathOnCompute": "string"
      }
    },
    "outputDataBindings": {
      "{customized property}": {
        "datastoreId": "string",
        "mode": "string",
        "pathOnCompute": "string",
        "pathOnDatastore": "string"
      }
    },
    "timeout": "string"
  }

DistributionConfiguration オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、distributionType プロパティを設定します。

Mpiの場合は、次を使用します。

  "distributionType": "Mpi",
  "processCountPerInstance": "int"

PyTorchをする場合は、次を使用します。

  "distributionType": "PyTorch",
  "processCount": "int"

TensorFlowの場合は、次を使用します。

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

IdentityConfiguration オブジェクト

identityType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

AMLTokenをする場合は、次を使用します。

  "identityType": "AMLToken"

マネージドの場合は、次を使用します。

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

EarlyTerminationPolicy オブジェクト

policyType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

バンディットの場合は、次を使用します。

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

MedianStopping の場合は、次の値を使用します。

  "policyType": "MedianStopping"

TruncationSelectionの場合は、次のコマンドを使用します。

  "policyType": "TruncationSelection",
  "truncationPercentage": "int"

プロパティ値

workspaces/jobs

名前	形容	価値
種類	リソースの種類	'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs'
apiVersion	リソース API のバージョン	'2021-03-01-preview'
名前	リソース名 JSON ARM テンプレートで子リソースの名前と型設定する方法を参照してください。	string (必須)
プロパティ	[必須]エンティティの追加の属性。	JobBase (必須)

JobBase

名前	形容	価値
形容	資産の説明テキスト。	糸
プロパティ	資産プロパティディクショナリ。	JobBaseProperties
タグ	タグディクショナリ。タグは追加、削除、更新できます。	オブジェクト
jobType	オブジェクトの種類を設定する	コマンドスイープ (必須)

JobBaseProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

CommandJob

名前	形容	価値
jobType	[必須]ジョブの種類を指定します。	'Command' (必須)
codeId	コード資産の ARM リソース ID。	糸
命令	[必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。例えば。 "python train.py"	string (必須) 制約：最小長 = 1 パターン = `[a-zA-Z0-9_]`
計算する	[必須]ジョブのコンピューティングバインド。	ComputeConfiguration (必須)
流通	ジョブの配布構成。設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。	DistributionConfiguration
environmentId	ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。	糸
environmentVariables	ジョブに含まれる環境変数。	CommandJobEnvironmentVariables
experimentName	ジョブが属する実験の名前。設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。	糸
同一性	ID の構成。設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。 null の場合、既定値は AmlToken になります。	IdentityConfiguration
inputDataBindings	ジョブで使用される入力データバインディングのマッピング。	CommandJobInputDataBindings の
outputDataBindings	ジョブで使用される出力データバインディングのマッピング。	CommandJobOutputDataBindings
優先権	スケジュールポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。プライベートプレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。	int
タイムアウト	ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、ジョブは取り消されます。秒という低い精度の期間のみをサポートします。	糸

ComputeConfiguration

名前	形容	価値
instanceCount	インスタンスまたはノードの数。	int
instanceType	実行する SKU の種類。	糸
isLocal	ローカルコンピューティングで実行されているジョブの場合は true に設定します。	bool
場所	仮想クラスターの実行場所。	糸
プロパティ	その他のプロパティ。	ComputeConfigurationProperties
ターゲット	対象となるコンピューティングの ARM リソース ID。指定されていない場合、リソースはマネージドとしてデプロイされます。	糸

ComputeConfigurationProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

DistributionConfiguration

名前	形容	価値
distributionType	オブジェクトの種類を設定する	Mpi PyTorch をする TensorFlow (必須)

Mpi

名前	形容	価値
distributionType	[必須]ディストリビューションフレームワークの種類を指定します。	'Mpi' (必須)
processCountPerInstance	MPI ノードあたりのプロセス数。	int

PyTorch

名前	形容	価値
distributionType	[必須]ディストリビューションフレームワークの種類を指定します。	'PyTorch' (必須)
processCount	分散ジョブの合計プロセス数。	int

TensorFlow

名前	形容	価値
distributionType	[必須]ディストリビューションフレームワークの種類を指定します。	'TensorFlow' (必須)
parameterServerCount	パラメーターサーバータスクの数。	int
workerCount	ワーカーの数。コンピューティングバインドのノード数を上書きします。	int

CommandJobEnvironmentVariables

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

IdentityConfiguration

名前	形容	価値
identityType	オブジェクトの種類を設定する	AMLToken をするマネージド (必須)

AmlToken

名前	形容	価値
identityType	[必須]ID フレームワークの種類を指定します。	'AMLToken' (必須)

ManagedIdentity

名前	形容	価値
identityType	[必須]ID フレームワークの種類を指定します。	'Managed' (必須)
clientId	クライアント ID でユーザー割り当て ID を指定します。システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。	糸制約：最小長 = 36 最大長 = 36 パターン = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	ユーザー割り当て ID をオブジェクト ID で指定します。システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。	糸制約：最小長 = 36 最大長 = 36 パターン = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	ARM リソース ID でユーザー割り当て ID を指定します。システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。	糸

CommandJobInputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		InputDataBinding の

InputDataBinding

名前	形容	価値
dataId	登録済みの dataVersion の ARM リソース ID。	糸
モード	データ成果物にアクセスするためのメカニズム。	'Direct' 'ダウンロード' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'Mount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' 'Upload'
pathOnCompute	コンテナープロセス内のデータの場所。	糸

CommandJobOutputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		OutputDataBinding の

OutputDataBinding

名前	形容	価値
datastoreId	データ出力が格納されるデータストアの ARM リソース ID。	糸
モード	データストアへのデータ移動のメカニズム。	'Direct' 'ダウンロード' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'Mount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' 'Upload'
pathOnCompute	コンテナープロセス内のデータの場所。	糸
pathOnDatastore	データストア内のデータへのパス。	糸

SweepJob

名前	形容	価値
jobType	[必須]ジョブの種類を指定します。	'Sweep' (必須)
アルゴリズム	[必須]ハイパーパラメーターサンプリングアルゴリズムの種類	'Bayesian' 'Grid' 'Random' (必須)
計算する	[必須]ジョブのコンピューティングバインド。	ComputeConfiguration (必須)
earlyTermination	早期終了ポリシーを使用すると、実行が完了する前にパフォーマンスの低い実行をキャンセルできます。	EarlyTerminationPolicy
experimentName	ジョブが属する実験の名前。設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。	糸
同一性	ID の構成。設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。 null の場合、既定値は AmlToken になります。	IdentityConfiguration
maxConcurrentTrials	並列で実行される試行回数の上限。	int
maxTotalTrials	実行する試行回数の上限。	int
目的	[必須]最適化の目的。	目標 (必須)
優先権	スケジュールポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。プライベートプレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。	int
searchSpace	[必須]各パラメーターとその分布を含むディクショナリ。ディクショナリキーはパラメーターの名前です	SweepJobSearchSpace (必須)
タイムアウト	ISO 8601 形式の合計タイムアウト。分単位の精度で期間のみをサポートします。	糸
裁判	試用版コンポーネントの定義。	TrialComponent

EarlyTerminationPolicy

名前	形容	価値
delayEvaluation	最初の評価を遅らせる間隔の数。	int
evaluationInterval	ポリシー評価間の間隔 (実行回数)。	int
policyType	オブジェクトの種類を設定する	バンディット MedianStopping TruncationSelection (必須)

BanditPolicy

名前	形容	価値
policyType	[必須]ポリシー構成の名前	'Bandit' (必須)
slackAmount	最高のパフォーマンスを発揮する実行から許容される絶対距離。	int
slackFactor	最もパフォーマンスの高い実行からの許容距離の比率。	int

MedianStoppingPolicy

名前	形容	価値
policyType	[必須]ポリシー構成の名前	'MedianStopping' (必須)

TruncationSelectionPolicy

名前	形容	価値
policyType	[必須]ポリシー構成の名前	'TruncationSelection' (必須)
truncationPercentage	各評価間隔で取り消す実行の割合。	int

目的

名前	形容	価値
ゴール	[必須]ハイパーパラメーター調整でサポートされるメトリックの目標を定義します	'最大化' '最小化' (必須)
primaryMetric	[必須]最適化するメトリックの名前。	string (必須) 制約：パターン = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobSearchSpace

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}

TrialComponent

名前	形容	価値
codeId	コード資産の ARM リソース ID。	糸
命令	[必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。例えば。 "python train.py"	string (必須) 制約：最小長 = 1 パターン = `[a-zA-Z0-9_]`
流通	ジョブの配布構成。設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。	DistributionConfiguration
environmentId	ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。	糸
environmentVariables	ジョブに含まれる環境変数。	TrialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings	ジョブで使用される入力データバインディングのマッピング。	TrialComponentInputDataBindings
outputDataBindings	ジョブで使用される出力データバインディングのマッピング。	TrialComponentOutputDataBindings
タイムアウト	ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、試用コンポーネントは取り消されます。秒という低い精度の期間のみをサポートします。	糸

TrialComponentEnvironmentVariables

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

TrialComponentInputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		InputDataBinding の

TrialComponentOutputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		OutputDataBinding の

クイックスタートテンプレート

次のクイックスタートテンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。

テンプレート	形容
Azure Machine Learning AutoML 分類ジョブを作成する Azure にデプロイする	このテンプレートでは、Azure Machine Learning AutoML 分類ジョブを作成して、クライアントが金融機関との固定定期預金をサブスクライブするかどうかを予測するための最適なモデルを見つけます。
Azure Machine Learning コマンドジョブを作成する Azure にデプロイする	このテンプレートは、基本的なhello_world スクリプトを使用して Azure Machine Learning コマンドジョブを作成します
Azure Machine Learning スイープジョブを作成する Azure にデプロイする	このテンプレートでは、ハイパーパラメーター調整用の Azure Machine Learning スイープジョブが作成されます。

Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義

ワークスペース/ジョブリソースの種類は、次を対象とする操作と共にデプロイできます。

リソースグループの

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs リソースを作成するには、次の Terraform をテンプレートに追加します。

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2021-03-01-preview"
  name = "string"
  parent_id = "string"
  body = jsonencode({
    properties = {
      description = "string"
      properties = {
        {customized property} = "string"
      }
      tags = {}
      jobType = "string"
      // For remaining properties, see JobBase objects
    }
  })
}

JobBase オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、jobType プロパティを設定します。

コマンドの場合は、次のコマンドを使用します。

  jobType = "Command"
  codeId = "string"
  command = "string"
  compute = {
    instanceCount = int
    instanceType = "string"
    isLocal = bool
    location = "string"
    properties = {
      {customized property} = "string"
    }
    target = "string"
  }
  distribution = {
    distributionType = "string"
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId = "string"
  environmentVariables = {
    {customized property} = "string"
  }
  experimentName = "string"
  identity {
    identityType = "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  inputDataBindings = {
    {customized property} = {
      dataId = "string"
      mode = "string"
      pathOnCompute = "string"
    }
  }
  outputDataBindings = {
    {customized property} = {
      datastoreId = "string"
      mode = "string"
      pathOnCompute = "string"
      pathOnDatastore = "string"
    }
  }
  priority = int
  timeout = "string"

スイープの場合は、次を使用します。

  jobType = "Sweep"
  algorithm = "string"
  compute = {
    instanceCount = int
    instanceType = "string"
    isLocal = bool
    location = "string"
    properties = {
      {customized property} = "string"
    }
    target = "string"
  }
  earlyTermination = {
    delayEvaluation = int
    evaluationInterval = int
    policyType = "string"
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  experimentName = "string"
  identity {
    identityType = "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  maxConcurrentTrials = int
  maxTotalTrials = int
  objective = {
    goal = "string"
    primaryMetric = "string"
  }
  priority = int
  searchSpace = {}
  timeout = "string"
  trial = {
    codeId = "string"
    command = "string"
    distribution = {
      distributionType = "string"
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId = "string"
    environmentVariables = {
      {customized property} = "string"
    }
    inputDataBindings = {
      {customized property} = {
        dataId = "string"
        mode = "string"
        pathOnCompute = "string"
      }
    }
    outputDataBindings = {
      {customized property} = {
        datastoreId = "string"
        mode = "string"
        pathOnCompute = "string"
        pathOnDatastore = "string"
      }
    }
    timeout = "string"
  }

DistributionConfiguration オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、distributionType プロパティを設定します。

Mpiの場合は、次を使用します。

  distributionType = "Mpi"
  processCountPerInstance = int

PyTorchをする場合は、次を使用します。

  distributionType = "PyTorch"
  processCount = int

TensorFlowの場合は、次を使用します。

  distributionType = "TensorFlow"
  parameterServerCount = int
  workerCount = int

IdentityConfiguration オブジェクト

identityType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

AMLTokenをする場合は、次を使用します。

  identityType = "AMLToken"

マネージドの場合は、次を使用します。

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

EarlyTerminationPolicy オブジェクト

policyType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

バンディットの場合は、次を使用します。

  policyType = "Bandit"
  slackAmount = int
  slackFactor = int

MedianStopping の場合は、次の値を使用します。

  policyType = "MedianStopping"

TruncationSelectionの場合は、次のコマンドを使用します。

  policyType = "TruncationSelection"
  truncationPercentage = int

プロパティ値

workspaces/jobs

名前	形容	価値
種類	リソースの種類	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2021-03-01-preview"
名前	リソース名	string (必須)
parent_id	このリソースの親であるリソースの ID。	種類のリソースの ID: ワークスペース
プロパティ	[必須]エンティティの追加の属性。	JobBase (必須)

JobBase

名前	形容	価値
形容	資産の説明テキスト。	糸
プロパティ	資産プロパティディクショナリ。	JobBaseProperties
タグ	タグディクショナリ。タグは追加、削除、更新できます。	オブジェクト
jobType	オブジェクトの種類を設定する	コマンドスイープ (必須)

JobBaseProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

CommandJob

名前	形容	価値
jobType	[必須]ジョブの種類を指定します。	"Command" (必須)
codeId	コード資産の ARM リソース ID。	糸
命令	[必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。例えば。 "python train.py"	string (必須) 制約：最小長 = 1 パターン = `[a-zA-Z0-9_]`
計算する	[必須]ジョブのコンピューティングバインド。	ComputeConfiguration (必須)
流通	ジョブの配布構成。設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。	DistributionConfiguration
environmentId	ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。	糸
environmentVariables	ジョブに含まれる環境変数。	CommandJobEnvironmentVariables
experimentName	ジョブが属する実験の名前。設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。	糸
同一性	ID の構成。設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。 null の場合、既定値は AmlToken になります。	IdentityConfiguration
inputDataBindings	ジョブで使用される入力データバインディングのマッピング。	CommandJobInputDataBindings の
outputDataBindings	ジョブで使用される出力データバインディングのマッピング。	CommandJobOutputDataBindings
優先権	スケジュールポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。プライベートプレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。	int
タイムアウト	ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、ジョブは取り消されます。秒という低い精度の期間のみをサポートします。	糸

ComputeConfiguration

名前	形容	価値
instanceCount	インスタンスまたはノードの数。	int
instanceType	実行する SKU の種類。	糸
isLocal	ローカルコンピューティングで実行されているジョブの場合は true に設定します。	bool
場所	仮想クラスターの実行場所。	糸
プロパティ	その他のプロパティ。	ComputeConfigurationProperties
ターゲット	対象となるコンピューティングの ARM リソース ID。指定されていない場合、リソースはマネージドとしてデプロイされます。	糸

ComputeConfigurationProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

DistributionConfiguration

名前	形容	価値
distributionType	オブジェクトの種類を設定する	Mpi PyTorch をする TensorFlow (必須)

Mpi

名前	形容	価値
distributionType	[必須]ディストリビューションフレームワークの種類を指定します。	"Mpi" (必須)
processCountPerInstance	MPI ノードあたりのプロセス数。	int

PyTorch

名前	形容	価値
distributionType	[必須]ディストリビューションフレームワークの種類を指定します。	"PyTorch" (必須)
processCount	分散ジョブの合計プロセス数。	int

TensorFlow

名前	形容	価値
distributionType	[必須]ディストリビューションフレームワークの種類を指定します。	"TensorFlow" (必須)
parameterServerCount	パラメーターサーバータスクの数。	int
workerCount	ワーカーの数。コンピューティングバインドのノード数を上書きします。	int

CommandJobEnvironmentVariables

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

IdentityConfiguration

名前	形容	価値
identityType	オブジェクトの種類を設定する	AMLToken をするマネージド (必須)

AmlToken

名前	形容	価値
identityType	[必須]ID フレームワークの種類を指定します。	"AMLToken" (必須)

ManagedIdentity

名前	形容	価値
identityType	[必須]ID フレームワークの種類を指定します。	"マネージド" (必須)
clientId	クライアント ID でユーザー割り当て ID を指定します。システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。	糸制約：最小長 = 36 最大長 = 36 パターン = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	ユーザー割り当て ID をオブジェクト ID で指定します。システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。	糸制約：最小長 = 36 最大長 = 36 パターン = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	ARM リソース ID でユーザー割り当て ID を指定します。システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。	糸

CommandJobInputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		InputDataBinding の

InputDataBinding

名前	形容	価値
dataId	登録済みの dataVersion の ARM リソース ID。	糸
モード	データ成果物にアクセスするためのメカニズム。	"Direct" "ダウンロード" "EvalDownload" "EvalMount" "Mount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount" "アップロード"
pathOnCompute	コンテナープロセス内のデータの場所。	糸

CommandJobOutputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		OutputDataBinding の

OutputDataBinding

名前	形容	価値
datastoreId	データ出力が格納されるデータストアの ARM リソース ID。	糸
モード	データストアへのデータ移動のメカニズム。	"Direct" "ダウンロード" "EvalDownload" "EvalMount" "Mount" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount" "アップロード"
pathOnCompute	コンテナープロセス内のデータの場所。	糸
pathOnDatastore	データストア内のデータへのパス。	糸

SweepJob

名前	形容	価値
jobType	[必須]ジョブの種類を指定します。	"スイープ" (必須)
アルゴリズム	[必須]ハイパーパラメーターサンプリングアルゴリズムの種類	"Bayesian" "Grid" "Random" (必須)
計算する	[必須]ジョブのコンピューティングバインド。	ComputeConfiguration (必須)
earlyTermination	早期終了ポリシーを使用すると、実行が完了する前にパフォーマンスの低い実行をキャンセルできます。	EarlyTerminationPolicy
experimentName	ジョブが属する実験の名前。設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。	糸
同一性	ID の構成。設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。 null の場合、既定値は AmlToken になります。	IdentityConfiguration
maxConcurrentTrials	並列で実行される試行回数の上限。	int
maxTotalTrials	実行する試行回数の上限。	int
目的	[必須]最適化の目的。	目標 (必須)
優先権	スケジュールポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。プライベートプレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。	int
searchSpace	[必須]各パラメーターとその分布を含むディクショナリ。ディクショナリキーはパラメーターの名前です	SweepJobSearchSpace (必須)
タイムアウト	ISO 8601 形式の合計タイムアウト。分単位の精度で期間のみをサポートします。	糸
裁判	試用版コンポーネントの定義。	TrialComponent

EarlyTerminationPolicy

名前	形容	価値
delayEvaluation	最初の評価を遅らせる間隔の数。	int
evaluationInterval	ポリシー評価間の間隔 (実行回数)。	int
policyType	オブジェクトの種類を設定する	バンディット MedianStopping TruncationSelection (必須)

BanditPolicy

名前	形容	価値
policyType	[必須]ポリシー構成の名前	"Bandit" (必須)
slackAmount	最高のパフォーマンスを発揮する実行から許容される絶対距離。	int
slackFactor	最もパフォーマンスの高い実行からの許容距離の比率。	int

MedianStoppingPolicy

名前	形容	価値
policyType	[必須]ポリシー構成の名前	"MedianStopping" (必須)

TruncationSelectionPolicy

名前	形容	価値
policyType	[必須]ポリシー構成の名前	"TruncationSelection" (必須)
truncationPercentage	各評価間隔で取り消す実行の割合。	int

目的

名前	形容	価値
ゴール	[必須]ハイパーパラメーター調整でサポートされるメトリックの目標を定義します	"最大化" "最小化" (必須)
primaryMetric	[必須]最適化するメトリックの名前。	string (必須) 制約：パターン = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobSearchSpace

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}

TrialComponent

名前	形容	価値
codeId	コード資産の ARM リソース ID。	糸
命令	[必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。例えば。 "python train.py"	string (必須) 制約：最小長 = 1 パターン = `[a-zA-Z0-9_]`
流通	ジョブの配布構成。設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。	DistributionConfiguration
environmentId	ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。	糸
environmentVariables	ジョブに含まれる環境変数。	TrialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings	ジョブで使用される入力データバインディングのマッピング。	TrialComponentInputDataBindings
outputDataBindings	ジョブで使用される出力データバインディングのマッピング。	TrialComponentOutputDataBindings
タイムアウト	ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、試用コンポーネントは取り消されます。秒という低い精度の期間のみをサポートします。	糸

TrialComponentEnvironmentVariables

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

TrialComponentInputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		InputDataBinding の

TrialComponentOutputDataBindings

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		OutputDataBinding の

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Microsoft.MachineLearningServices workspaces/jobs 2021-03-01-preview

Bicep リソース定義

リソースの形式

JobBase オブジェクト

DistributionConfiguration オブジェクト

IdentityConfiguration オブジェクト

EarlyTerminationPolicy オブジェクト

プロパティ値

workspaces/jobs

JobBase

JobBaseProperties

CommandJob

ComputeConfiguration

ComputeConfigurationProperties

DistributionConfiguration

Mpi

PyTorch

TensorFlow

CommandJobEnvironmentVariables

IdentityConfiguration

AmlToken

ManagedIdentity

CommandJobInputDataBindings

InputDataBinding

CommandJobOutputDataBindings

OutputDataBinding

SweepJob

EarlyTerminationPolicy

BanditPolicy

MedianStoppingPolicy

TruncationSelectionPolicy

目的

SweepJobSearchSpace

TrialComponent

TrialComponentEnvironmentVariables

TrialComponentInputDataBindings

TrialComponentOutputDataBindings

クイック スタート テンプレート

ARM テンプレート リソース定義

リソースの形式

JobBase オブジェクト

DistributionConfiguration オブジェクト

IdentityConfiguration オブジェクト

EarlyTerminationPolicy オブジェクト

プロパティ値

workspaces/jobs

JobBase

JobBaseProperties

CommandJob

ComputeConfiguration

ComputeConfigurationProperties

DistributionConfiguration

Mpi

PyTorch

TensorFlow

CommandJobEnvironmentVariables

IdentityConfiguration

AmlToken

ManagedIdentity

CommandJobInputDataBindings

InputDataBinding

CommandJobOutputDataBindings

OutputDataBinding

SweepJob

EarlyTerminationPolicy

BanditPolicy

MedianStoppingPolicy

TruncationSelectionPolicy

目的

SweepJobSearchSpace

TrialComponent

TrialComponentEnvironmentVariables

TrialComponentInputDataBindings

TrialComponentOutputDataBindings

クイック スタート テンプレート

Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義

リソースの形式

JobBase オブジェクト

DistributionConfiguration オブジェクト

クイックスタートテンプレート

ARM テンプレートリソース定義

クイックスタートテンプレート