Microsoft.MachineLearningServices workspaces/services 2021-04-01

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Bicep リソース定義

ワークスペース/サービス 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/services 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/services@2021-04-01' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  parent: resourceSymbolicName
  description: 'string'
  environmentImageRequest: {
    assets: [
      {
        id: 'string'
        mimeType: 'string'
        unpack: bool
        url: 'string'
      }
    ]
    driverProgram: 'string'
    environment: {
      docker: {
        baseDockerfile: 'string'
        baseImage: 'string'
        baseImageRegistry: {
          address: 'string'
          password: 'string'
          username: 'string'
        }
      }
      environmentVariables: {
        {customized property}: 'string'
      }
      inferencingStackVersion: 'string'
      name: 'string'
      python: {
        baseCondaEnvironment: 'string'
        condaDependencies: any()
        interpreterPath: 'string'
        userManagedDependencies: bool
      }
      r: {
        bioConductorPackages: [
          'string'
        ]
        cranPackages: [
          {
            name: 'string'
            repository: 'string'
          }
        ]
        customUrlPackages: [
          'string'
        ]
        gitHubPackages: [
          {
            authToken: 'string'
            repository: 'string'
          }
        ]
        rscriptPath: 'string'
        rVersion: 'string'
        snapshotDate: 'string'
        userManaged: bool
      }
      spark: {
        packages: [
          {
            artifact: 'string'
            group: 'string'
            version: 'string'
          }
        ]
        precachePackages: bool
        repositories: [
          'string'
        ]
      }
      version: 'string'
    }
    environmentReference: {
      name: 'string'
      version: 'string'
    }
    modelIds: [
      'string'
    ]
    models: [
      {
        createdTime: 'string'
        datasets: [
          {
            id: 'string'
            name: 'string'
          }
        ]
        derivedModelIds: [
          'string'
        ]
        description: 'string'
        experimentName: 'string'
        framework: 'string'
        frameworkVersion: 'string'
        id: 'string'
        kvTags: {}
        mimeType: 'string'
        modifiedTime: 'string'
        name: 'string'
        parentModelId: 'string'
        properties: {
          {customized property}: 'string'
        }
        resourceRequirements: {
          cpu: int
          cpuLimit: int
          fpga: int
          gpu: int
          memoryInGB: int
          memoryInGBLimit: int
        }
        runId: 'string'
        sampleInputData: 'string'
        sampleOutputData: 'string'
        unpack: bool
        url: 'string'
        version: int
      }
    ]
  }
  keys: {
    primaryKey: 'string'
    secondaryKey: 'string'
  }
  kvTags: {}
  properties: {
    {customized property}: 'string'
  }
  computeType: 'string'
  // For remaining properties, see workspaces/services objects
}

workspaces/services オブジェクト

computeType 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。

ACIの場合は、次を使用します。

  computeType: 'ACI'
  appInsightsEnabled: bool
  authEnabled: bool
  cname: 'string'
  containerResourceRequirements: {
    cpu: int
    cpuLimit: int
    fpga: int
    gpu: int
    memoryInGB: int
    memoryInGBLimit: int
  }
  dataCollection: {
    eventHubEnabled: bool
    storageEnabled: bool
  }
  dnsNameLabel: 'string'
  encryptionProperties: {
    keyName: 'string'
    keyVersion: 'string'
    vaultBaseUrl: 'string'
  }
  sslCertificate: 'string'
  sslEnabled: bool
  sslKey: 'string'
  vnetConfiguration: {
    subnetName: 'string'
    vnetName: 'string'
  }

AKSの場合は、次を使用します。

  computeType: 'AKS'
  aadAuthEnabled: bool
  appInsightsEnabled: bool
  authEnabled: bool
  autoScaler: {
    autoscaleEnabled: bool
    maxReplicas: int
    minReplicas: int
    refreshPeriodInSeconds: int
    targetUtilization: int
  }
  computeName: 'string'
  containerResourceRequirements: {
    cpu: int
    cpuLimit: int
    fpga: int
    gpu: int
    memoryInGB: int
    memoryInGBLimit: int
  }
  dataCollection: {
    eventHubEnabled: bool
    storageEnabled: bool
  }
  isDefault: bool
  livenessProbeRequirements: {
    failureThreshold: int
    initialDelaySeconds: int
    periodSeconds: int
    successThreshold: int
    timeoutSeconds: int
  }
  maxConcurrentRequestsPerContainer: int
  maxQueueWaitMs: int
  namespace: 'string'
  numReplicas: int
  scoringTimeoutMs: int
  trafficPercentile: int
  type: 'string'

プロパティ値

workspaces/services

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)
場所	Azure の場所/リージョンの名前。	糸
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
形容	サービスの説明。	糸
environmentImageRequest	推論に必要な環境、モデル、資産。	CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest の
キー	認証キー。	CreateServiceRequestKeys の
kvTags	サービス タグ ディクショナリ。 タグは変更可能です。	オブジェクト
プロパティ	サービス プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	CreateServiceRequestProperties の
computeType	オブジェクトの種類を設定する	ACI の AKS (必須)

ACIServiceCreateRequest

名前	形容	価値
computeType	サービスのコンピューティング環境の種類。	'ACI' (必須)
appInsightsEnabled	Application Insights が有効かどうか。	bool
authEnabled	サービスで認証が有効になっているかどうか。	bool
cname	サービスの CName。	糸
containerResourceRequirements	コンテナー リソースの要件。	ContainerResourceRequirements
dataCollection	指定されたデータ収集オプションの詳細。	ACIServiceCreateRequestDataCollection の
dnsNameLabel	サービスの Dns ラベル。	糸
encryptionProperties	暗号化プロパティ。	ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate	SSL が有効になっている場合に使用する PEM 形式のパブリック SSL 証明書。	糸
sslEnabled	SSL が有効かどうか。	bool
sslKey	証明書の PEM 形式の公開 SSL キー。	糸
vnetConfiguration	仮想ネットワークの構成。	ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ContainerResourceRequirements

名前	形容	価値
cpu	コンテナーで使用される CPU コアの最小量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int
cpuLimit	コンテナーで使用できる CPU コアの最大量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int
fpga	コンテナーに公開されている FPGA PCIE デバイスの数。 2 の倍数である必要があります。	int
gpu	コンテナー内の GPU コアの数。	int
memoryInGB	コンテナーで使用されるメモリの最小量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int
memoryInGBLimit	コンテナーで使用できるメモリの最大量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int

ACIServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	bool
storageEnabled	ストレージを有効または無効にするオプション。	bool

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

名前	形容	価値
keyName	暗号化キー名	string (必須)
keyVersion	暗号化キーのバージョン	string (必須)
vaultBaseUrl	コンテナーのベース URL	string (必須)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

名前	形容	価値
subnetName	仮想ネットワーク サブネットの名前。	糸
vnetName	仮想ネットワークの名前。	糸

AKSServiceCreateRequest

名前	形容	価値
computeType	サービスのコンピューティング環境の種類。	'AKS' (必須)
aadAuthEnabled	AAD 認証が有効かどうか。	bool
appInsightsEnabled	Application Insights が有効かどうか。	bool
authEnabled	認証が有効かどうか。	bool
autoScaler	自動スケーラーのプロパティ。	AKSServiceCreateRequestAutoScaler の
computeName	コンピューティング リソースの名前。	糸
containerResourceRequirements	コンテナー リソースの要件。	ContainerResourceRequirements
dataCollection	指定されたデータ収集オプションの詳細。	AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault	これが既定のバリアントです。	bool
livenessProbeRequirements	ライブネス プローブの要件。	AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer	コンテナーあたりの同時要求の最大数。	int
maxQueueWaitMs	要求がキューで待機する最大時間 (ミリ秒)。 この時間が経過すると、サービスは 503 (サービス利用不可) を返します	int
名前空間	サービスの Kubernetes 名前空間。	糸
numReplicas	クラスター上のレプリカの数。	int
scoringTimeoutMs	スコアリング タイムアウト (ミリ秒単位)。	int
trafficPercentile	受信するトラフィックバリアントの量。	int
種類	バリアントの型。	'Control' 'Treatment'

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

名前	形容	価値
autoscaleEnabled	自動スケーリングを有効または無効にするオプション。	bool
maxReplicas	クラスター内のレプリカの最大数。	int
minReplicas	スケールダウンするレプリカの最小数。	int
refreshPeriodInSeconds	自動スケールの更新の間に待機する秒数。	int
targetUtilization	クラスターをスケーリングするかどうかを決定するために使用するターゲット使用率の割合。	int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	bool
storageEnabled	ストレージを有効または無効にするオプション。	bool

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

名前	形容	価値
failureThreshold	異常な状態を返す前に許可するエラーの数。	int
initialDelaySeconds	最初のプローブの前の遅延 (秒単位)。	int
periodSeconds	プローブ間の時間の長さ (秒単位)。	int
successThreshold	正常な状態を返す前の成功したプローブの数。	int
timeoutSeconds	プローブのタイムアウト (秒単位)。	int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

名前	形容	価値
財産	資産の一覧。	ImageAsset[]
driverProgram	ドライバー ファイルの名前。	糸
環境	AZURE ML 環境の詳細。	EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference	AZURE ML 環境の一意の識別の詳細。	EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds	モデル ID の一覧。	string[]
モデル	モデルの一覧。	モデル[]

ImageAsset

名前	形容	価値
身分証明書	資産 ID。	糸
mimeType	mime の種類。	糸
解凍	アセットがアンパックされるかどうか。	bool
url	資産の URL。	糸

EnvironmentImageRequestEnvironment

名前	形容	価値
港湾労働者	Docker コンテナーの定義。	ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables	環境内で定義される環境変数の定義。	ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
inferencingStackVersion	イメージに追加された推論スタック のバージョン。 推論スタックを追加しないようにするには、この値を設定しないでください。 有効な値: "latest"。	糸
名前	環境の名前。	糸
ニシキヘビ	Python 環境の設定。	ModelEnvironmentDefinitionPython
r	R 環境の設定。	ModelEnvironmentDefinitionR
火花	Spark 環境の構成。	ModelEnvironmentDefinitionSpark
バージョン	環境のバージョン。	糸

ModelEnvironmentDefinitionDocker

名前	形容	価値
baseDockerfile	Docker ベースの実行に使用される基本 Dockerfile。 BaseImage と相互に排他的です。	糸
baseImage	Docker ベースの実行に使用される基本イメージ。 BaseDockerfile と相互に排他的です。	糸
baseImageRegistry	基本イメージを含むイメージ レジストリ。	ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

名前	形容	価値
住所		糸
パスワード		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
username		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。

ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

ModelEnvironmentDefinitionPython

名前	形容	価値
baseCondaEnvironment		糸
condaDependencies	Conda の依存関係を含む JObject。	Bicep の場合は、any() 関数を使用できます。
interpreterPath	環境のビルドが必要ない場合に使用する Python インタープリター パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
userManagedDependencies	True は、AzureML が既存の Python 環境を再利用することを意味します。False は、AzureML が Conda 依存関係の仕様に基づいて Python 環境を作成することを意味します。	bool

ModelEnvironmentDefinitionR

名前	形容	価値
bioConductorPackages	バイオコンダクタからのパッケージ。	string[]
cranPackages	使用する CRAN パッケージ。	RCranPackage[]
customUrlPackages	カスタム URL からのパッケージ。	string[]
gitHubPackages	GitHub から直接パッケージ。	RGitHubPackage[]
rscriptPath	環境のビルドが必要ない場合に使用する Rscript パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
rVersion	インストールする R のバージョン	糸
snapshotDate	YYYY-MM-DD 形式で使用する MRAN スナップショットの日付 (例: "2019-04-17" )	糸
userManaged	環境がユーザーによって管理されているか、AzureML によって管理されているかを示します。	bool

RCranPackage

名前	形容	価値
名前	パッケージ名。	糸
リポジトリ	リポジトリ名。	糸

RGitHubPackage

名前	形容	価値
authToken	プライベート リポジトリからインストールする個人用アクセス トークン	糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
リポジトリ	ユーザー名/リポジトリ[/subdir][@ref,#pull] 形式のリポジトリ アドレス。	糸

ModelEnvironmentDefinitionSpark

名前	形容	価値
パッケージ	使用する Spark パッケージ。	SparkMavenPackage[]
precachePackages	パッケージを事前キャッシュするかどうか。	bool
リポジトリ	Spark リポジトリの一覧。	string[]

SparkMavenPackage

名前	形容	価値
アーティファクト		糸
群		糸
バージョン		糸

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

名前	形容	価値
名前	環境の名前。	糸
バージョン	環境のバージョン。	糸

モデル

名前	形容	価値
createdTime	モデルの作成時刻 (UTC)。	糸
データセット	モデルに関連付けられているデータセットの一覧。	DatasetReference[]
derivedModelIds	このモデルから派生したモデル	string[]
形容	モデルの説明テキスト。	糸
experimentName	このモデルが作成された実験の名前。	糸
フレームワーク	モデル フレームワーク。	糸
frameworkVersion	モデル フレームワークのバージョン。	糸
身分証明書	モデル ID。	糸
kvTags	モデル タグ ディクショナリ。 項目は変更可能です。	オブジェクト
mimeType	モデル コンテンツの MIME の種類。 MIME の種類の詳細については、https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml を開いてください	string (必須)
modifiedTime	モデルの最終変更時刻 (UTC)。	糸
名前	モデル名。	string (必須)
parentModelId	親モデル ID。	糸
プロパティ	Model プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	ModelProperties
resourceRequirements	モデルのリソース要件	ContainerResourceRequirements
runId	このモデルを作成した RunId。	糸
sampleInputData	モデルの入力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
sampleOutputData	モデルの出力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
解凍	Docker イメージの作成時にモデルをアンパックする必要があるかどうかを示します。	bool
url	モデルの URL。 通常は SAS URL です。	string (必須)
バージョン	モデル管理サービスによって割り当てられたモデル バージョン。	int

DatasetReference

名前	形容	価値
身分証明書	データセット参照の ID。	糸
名前	データセット参照の名前。	糸

ModelProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

CreateServiceRequestKeys

名前	形容	価値
primaryKey	主キー。	糸
secondaryKey	セカンダリ キー。	糸

CreateServiceRequestProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

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 Service 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 サービスが作成されます。
Azure Machine Learning Service (AKS) 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 サービスが作成されます。

ARM テンプレート リソース定義

ワークスペース/サービス 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/services 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/services",
  "apiVersion": "2021-04-01",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "description": "string",
  "environmentImageRequest": {
    "assets": [
      {
        "id": "string",
        "mimeType": "string",
        "unpack": "bool",
        "url": "string"
      }
    ],
    "driverProgram": "string",
    "environment": {
      "docker": {
        "baseDockerfile": "string",
        "baseImage": "string",
        "baseImageRegistry": {
          "address": "string",
          "password": "string",
          "username": "string"
        }
      },
      "environmentVariables": {
        "{customized property}": "string"
      },
      "inferencingStackVersion": "string",
      "name": "string",
      "python": {
        "baseCondaEnvironment": "string",
        "condaDependencies": {},
        "interpreterPath": "string",
        "userManagedDependencies": "bool"
      },
      "r": {
        "bioConductorPackages": [ "string" ],
        "cranPackages": [
          {
            "name": "string",
            "repository": "string"
          }
        ],
        "customUrlPackages": [ "string" ],
        "gitHubPackages": [
          {
            "authToken": "string",
            "repository": "string"
          }
        ],
        "rscriptPath": "string",
        "rVersion": "string",
        "snapshotDate": "string",
        "userManaged": "bool"
      },
      "spark": {
        "packages": [
          {
            "artifact": "string",
            "group": "string",
            "version": "string"
          }
        ],
        "precachePackages": "bool",
        "repositories": [ "string" ]
      },
      "version": "string"
    },
    "environmentReference": {
      "name": "string",
      "version": "string"
    },
    "modelIds": [ "string" ],
    "models": [
      {
        "createdTime": "string",
        "datasets": [
          {
            "id": "string",
            "name": "string"
          }
        ],
        "derivedModelIds": [ "string" ],
        "description": "string",
        "experimentName": "string",
        "framework": "string",
        "frameworkVersion": "string",
        "id": "string",
        "kvTags": {},
        "mimeType": "string",
        "modifiedTime": "string",
        "name": "string",
        "parentModelId": "string",
        "properties": {
          "{customized property}": "string"
        },
        "resourceRequirements": {
          "cpu": "int",
          "cpuLimit": "int",
          "fpga": "int",
          "gpu": "int",
          "memoryInGB": "int",
          "memoryInGBLimit": "int"
        },
        "runId": "string",
        "sampleInputData": "string",
        "sampleOutputData": "string",
        "unpack": "bool",
        "url": "string",
        "version": "int"
      }
    ]
  },
  "keys": {
    "primaryKey": "string",
    "secondaryKey": "string"
  },
  "kvTags": {},
  "properties": {
    "{customized property}": "string"
  },
  "computeType": "string"
  // For remaining properties, see workspaces/services objects
}

workspaces/services オブジェクト

computeType 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。

ACIの場合は、次を使用します。

  "computeType": "ACI",
  "appInsightsEnabled": "bool",
  "authEnabled": "bool",
  "cname": "string",
  "containerResourceRequirements": {
    "cpu": "int",
    "cpuLimit": "int",
    "fpga": "int",
    "gpu": "int",
    "memoryInGB": "int",
    "memoryInGBLimit": "int"
  },
  "dataCollection": {
    "eventHubEnabled": "bool",
    "storageEnabled": "bool"
  },
  "dnsNameLabel": "string",
  "encryptionProperties": {
    "keyName": "string",
    "keyVersion": "string",
    "vaultBaseUrl": "string"
  },
  "sslCertificate": "string",
  "sslEnabled": "bool",
  "sslKey": "string",
  "vnetConfiguration": {
    "subnetName": "string",
    "vnetName": "string"
  }

AKSの場合は、次を使用します。

  "computeType": "AKS",
  "aadAuthEnabled": "bool",
  "appInsightsEnabled": "bool",
  "authEnabled": "bool",
  "autoScaler": {
    "autoscaleEnabled": "bool",
    "maxReplicas": "int",
    "minReplicas": "int",
    "refreshPeriodInSeconds": "int",
    "targetUtilization": "int"
  },
  "computeName": "string",
  "containerResourceRequirements": {
    "cpu": "int",
    "cpuLimit": "int",
    "fpga": "int",
    "gpu": "int",
    "memoryInGB": "int",
    "memoryInGBLimit": "int"
  },
  "dataCollection": {
    "eventHubEnabled": "bool",
    "storageEnabled": "bool"
  },
  "isDefault": "bool",
  "livenessProbeRequirements": {
    "failureThreshold": "int",
    "initialDelaySeconds": "int",
    "periodSeconds": "int",
    "successThreshold": "int",
    "timeoutSeconds": "int"
  },
  "maxConcurrentRequestsPerContainer": "int",
  "maxQueueWaitMs": "int",
  "namespace": "string",
  "numReplicas": "int",
  "scoringTimeoutMs": "int",
  "trafficPercentile": "int",
  "type": "string"

プロパティ値

workspaces/services

名前	形容	価値
種類	リソースの種類	'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services'
apiVersion	リソース API のバージョン	'2021-04-01'
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)
場所	Azure の場所/リージョンの名前。	糸
形容	サービスの説明。	糸
environmentImageRequest	推論に必要な環境、モデル、資産。	CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest の
キー	認証キー。	CreateServiceRequestKeys の
kvTags	サービス タグ ディクショナリ。 タグは変更可能です。	オブジェクト
プロパティ	サービス プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	CreateServiceRequestProperties の
computeType	オブジェクトの種類を設定する	ACI の AKS (必須)

ACIServiceCreateRequest

名前	形容	価値
computeType	サービスのコンピューティング環境の種類。	'ACI' (必須)
appInsightsEnabled	Application Insights が有効かどうか。	bool
authEnabled	サービスで認証が有効になっているかどうか。	bool
cname	サービスの CName。	糸
containerResourceRequirements	コンテナー リソースの要件。	ContainerResourceRequirements
dataCollection	指定されたデータ収集オプションの詳細。	ACIServiceCreateRequestDataCollection の
dnsNameLabel	サービスの Dns ラベル。	糸
encryptionProperties	暗号化プロパティ。	ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate	SSL が有効になっている場合に使用する PEM 形式のパブリック SSL 証明書。	糸
sslEnabled	SSL が有効かどうか。	bool
sslKey	証明書の PEM 形式の公開 SSL キー。	糸
vnetConfiguration	仮想ネットワークの構成。	ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ContainerResourceRequirements

名前	形容	価値
cpu	コンテナーで使用される CPU コアの最小量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int
cpuLimit	コンテナーで使用できる CPU コアの最大量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int
fpga	コンテナーに公開されている FPGA PCIE デバイスの数。 2 の倍数である必要があります。	int
gpu	コンテナー内の GPU コアの数。	int
memoryInGB	コンテナーで使用されるメモリの最小量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int
memoryInGBLimit	コンテナーで使用できるメモリの最大量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int

ACIServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	bool
storageEnabled	ストレージを有効または無効にするオプション。	bool

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

名前	形容	価値
keyName	暗号化キー名	string (必須)
keyVersion	暗号化キーのバージョン	string (必須)
vaultBaseUrl	コンテナーのベース URL	string (必須)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

名前	形容	価値
subnetName	仮想ネットワーク サブネットの名前。	糸
vnetName	仮想ネットワークの名前。	糸

AKSServiceCreateRequest

名前	形容	価値
computeType	サービスのコンピューティング環境の種類。	'AKS' (必須)
aadAuthEnabled	AAD 認証が有効かどうか。	bool
appInsightsEnabled	Application Insights が有効かどうか。	bool
authEnabled	認証が有効かどうか。	bool
autoScaler	自動スケーラーのプロパティ。	AKSServiceCreateRequestAutoScaler の
computeName	コンピューティング リソースの名前。	糸
containerResourceRequirements	コンテナー リソースの要件。	ContainerResourceRequirements
dataCollection	指定されたデータ収集オプションの詳細。	AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault	これが既定のバリアントです。	bool
livenessProbeRequirements	ライブネス プローブの要件。	AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer	コンテナーあたりの同時要求の最大数。	int
maxQueueWaitMs	要求がキューで待機する最大時間 (ミリ秒)。 この時間が経過すると、サービスは 503 (サービス利用不可) を返します	int
名前空間	サービスの Kubernetes 名前空間。	糸
numReplicas	クラスター上のレプリカの数。	int
scoringTimeoutMs	スコアリング タイムアウト (ミリ秒単位)。	int
trafficPercentile	受信するトラフィックバリアントの量。	int
種類	バリアントの型。	'Control' 'Treatment'

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

名前	形容	価値
autoscaleEnabled	自動スケーリングを有効または無効にするオプション。	bool
maxReplicas	クラスター内のレプリカの最大数。	int
minReplicas	スケールダウンするレプリカの最小数。	int
refreshPeriodInSeconds	自動スケールの更新の間に待機する秒数。	int
targetUtilization	クラスターをスケーリングするかどうかを決定するために使用するターゲット使用率の割合。	int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	bool
storageEnabled	ストレージを有効または無効にするオプション。	bool

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

名前	形容	価値
failureThreshold	異常な状態を返す前に許可するエラーの数。	int
initialDelaySeconds	最初のプローブの前の遅延 (秒単位)。	int
periodSeconds	プローブ間の時間の長さ (秒単位)。	int
successThreshold	正常な状態を返す前の成功したプローブの数。	int
timeoutSeconds	プローブのタイムアウト (秒単位)。	int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

名前	形容	価値
財産	資産の一覧。	ImageAsset[]
driverProgram	ドライバー ファイルの名前。	糸
環境	AZURE ML 環境の詳細。	EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference	AZURE ML 環境の一意の識別の詳細。	EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds	モデル ID の一覧。	string[]
モデル	モデルの一覧。	モデル[]

ImageAsset

名前	形容	価値
身分証明書	資産 ID。	糸
mimeType	mime の種類。	糸
解凍	アセットがアンパックされるかどうか。	bool
url	資産の URL。	糸

EnvironmentImageRequestEnvironment

名前	形容	価値
港湾労働者	Docker コンテナーの定義。	ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables	環境内で定義される環境変数の定義。	ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
inferencingStackVersion	イメージに追加された推論スタック のバージョン。 推論スタックを追加しないようにするには、この値を設定しないでください。 有効な値: "latest"。	糸
名前	環境の名前。	糸
ニシキヘビ	Python 環境の設定。	ModelEnvironmentDefinitionPython
r	R 環境の設定。	ModelEnvironmentDefinitionR
火花	Spark 環境の構成。	ModelEnvironmentDefinitionSpark
バージョン	環境のバージョン。	糸

ModelEnvironmentDefinitionDocker

名前	形容	価値
baseDockerfile	Docker ベースの実行に使用される基本 Dockerfile。 BaseImage と相互に排他的です。	糸
baseImage	Docker ベースの実行に使用される基本イメージ。 BaseDockerfile と相互に排他的です。	糸
baseImageRegistry	基本イメージを含むイメージ レジストリ。	ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

名前	形容	価値
住所		糸
パスワード		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
username		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。

ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

ModelEnvironmentDefinitionPython

名前	形容	価値
baseCondaEnvironment		糸
condaDependencies	Conda の依存関係を含む JObject。
interpreterPath	環境のビルドが必要ない場合に使用する Python インタープリター パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
userManagedDependencies	True は、AzureML が既存の Python 環境を再利用することを意味します。False は、AzureML が Conda 依存関係の仕様に基づいて Python 環境を作成することを意味します。	bool

ModelEnvironmentDefinitionR

名前	形容	価値
bioConductorPackages	バイオコンダクタからのパッケージ。	string[]
cranPackages	使用する CRAN パッケージ。	RCranPackage[]
customUrlPackages	カスタム URL からのパッケージ。	string[]
gitHubPackages	GitHub から直接パッケージ。	RGitHubPackage[]
rscriptPath	環境のビルドが必要ない場合に使用する Rscript パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
rVersion	インストールする R のバージョン	糸
snapshotDate	YYYY-MM-DD 形式で使用する MRAN スナップショットの日付 (例: "2019-04-17" )	糸
userManaged	環境がユーザーによって管理されているか、AzureML によって管理されているかを示します。	bool

RCranPackage

名前	形容	価値
名前	パッケージ名。	糸
リポジトリ	リポジトリ名。	糸

RGitHubPackage

名前	形容	価値
authToken	プライベート リポジトリからインストールする個人用アクセス トークン	糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
リポジトリ	ユーザー名/リポジトリ[/subdir][@ref,#pull] 形式のリポジトリ アドレス。	糸

ModelEnvironmentDefinitionSpark

名前	形容	価値
パッケージ	使用する Spark パッケージ。	SparkMavenPackage[]
precachePackages	パッケージを事前キャッシュするかどうか。	bool
リポジトリ	Spark リポジトリの一覧。	string[]

SparkMavenPackage

名前	形容	価値
アーティファクト		糸
群		糸
バージョン		糸

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

名前	形容	価値
名前	環境の名前。	糸
バージョン	環境のバージョン。	糸

モデル

名前	形容	価値
createdTime	モデルの作成時刻 (UTC)。	糸
データセット	モデルに関連付けられているデータセットの一覧。	DatasetReference[]
derivedModelIds	このモデルから派生したモデル	string[]
形容	モデルの説明テキスト。	糸
experimentName	このモデルが作成された実験の名前。	糸
フレームワーク	モデル フレームワーク。	糸
frameworkVersion	モデル フレームワークのバージョン。	糸
身分証明書	モデル ID。	糸
kvTags	モデル タグ ディクショナリ。 項目は変更可能です。	オブジェクト
mimeType	モデル コンテンツの MIME の種類。 MIME の種類の詳細については、https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml を開いてください	string (必須)
modifiedTime	モデルの最終変更時刻 (UTC)。	糸
名前	モデル名。	string (必須)
parentModelId	親モデル ID。	糸
プロパティ	Model プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	ModelProperties
resourceRequirements	モデルのリソース要件	ContainerResourceRequirements
runId	このモデルを作成した RunId。	糸
sampleInputData	モデルの入力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
sampleOutputData	モデルの出力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
解凍	Docker イメージの作成時にモデルをアンパックする必要があるかどうかを示します。	bool
url	モデルの URL。 通常は SAS URL です。	string (必須)
バージョン	モデル管理サービスによって割り当てられたモデル バージョン。	int

DatasetReference

名前	形容	価値
身分証明書	データセット参照の ID。	糸
名前	データセット参照の名前。	糸

ModelProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

CreateServiceRequestKeys

名前	形容	価値
primaryKey	主キー。	糸
secondaryKey	セカンダリ キー。	糸

CreateServiceRequestProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

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 Service 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 サービスが作成されます。
Azure Machine Learning Service (AKS) 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 サービスが作成されます。

Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義

ワークスペース/サービス 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/services 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/services@2021-04-01"
  name = "string"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  // For remaining properties, see workspaces/services objects
  body = jsonencode({
    description = "string"
    environmentImageRequest = {
      assets = [
        {
          id = "string"
          mimeType = "string"
          unpack = bool
          url = "string"
        }
      ]
      driverProgram = "string"
      environment = {
        docker = {
          baseDockerfile = "string"
          baseImage = "string"
          baseImageRegistry = {
            address = "string"
            password = "string"
            username = "string"
          }
        }
        environmentVariables = {
          {customized property} = "string"
        }
        inferencingStackVersion = "string"
        name = "string"
        python = {
          baseCondaEnvironment = "string"
          interpreterPath = "string"
          userManagedDependencies = bool
        }
        r = {
          bioConductorPackages = [
            "string"
          ]
          cranPackages = [
            {
              name = "string"
              repository = "string"
            }
          ]
          customUrlPackages = [
            "string"
          ]
          gitHubPackages = [
            {
              authToken = "string"
              repository = "string"
            }
          ]
          rscriptPath = "string"
          rVersion = "string"
          snapshotDate = "string"
          userManaged = bool
        }
        spark = {
          packages = [
            {
              artifact = "string"
              group = "string"
              version = "string"
            }
          ]
          precachePackages = bool
          repositories = [
            "string"
          ]
        }
        version = "string"
      }
      environmentReference = {
        name = "string"
        version = "string"
      }
      modelIds = [
        "string"
      ]
      models = [
        {
          createdTime = "string"
          datasets = [
            {
              id = "string"
              name = "string"
            }
          ]
          derivedModelIds = [
            "string"
          ]
          description = "string"
          experimentName = "string"
          framework = "string"
          frameworkVersion = "string"
          id = "string"
          kvTags = {}
          mimeType = "string"
          modifiedTime = "string"
          name = "string"
          parentModelId = "string"
          properties = {
            {customized property} = "string"
          }
          resourceRequirements = {
            cpu = int
            cpuLimit = int
            fpga = int
            gpu = int
            memoryInGB = int
            memoryInGBLimit = int
          }
          runId = "string"
          sampleInputData = "string"
          sampleOutputData = "string"
          unpack = bool
          url = "string"
          version = int
        }
      ]
    }
    keys = {
      primaryKey = "string"
      secondaryKey = "string"
    }
    kvTags = {}
    body = jsonencode({
    properties = {
      {customized property} = "string"
    }
    computeType = "string"
  })
}

workspaces/services オブジェクト

computeType 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。

ACIの場合は、次を使用します。

  computeType = "ACI"
  appInsightsEnabled = bool
  authEnabled = bool
  cname = "string"
  containerResourceRequirements = {
    cpu = int
    cpuLimit = int
    fpga = int
    gpu = int
    memoryInGB = int
    memoryInGBLimit = int
  }
  dataCollection = {
    eventHubEnabled = bool
    storageEnabled = bool
  }
  dnsNameLabel = "string"
  encryptionProperties = {
    keyName = "string"
    keyVersion = "string"
    vaultBaseUrl = "string"
  }
  sslCertificate = "string"
  sslEnabled = bool
  sslKey = "string"
  vnetConfiguration = {
    subnetName = "string"
    vnetName = "string"
  }

AKSの場合は、次を使用します。

  computeType = "AKS"
  aadAuthEnabled = bool
  appInsightsEnabled = bool
  authEnabled = bool
  autoScaler = {
    autoscaleEnabled = bool
    maxReplicas = int
    minReplicas = int
    refreshPeriodInSeconds = int
    targetUtilization = int
  }
  computeName = "string"
  containerResourceRequirements = {
    cpu = int
    cpuLimit = int
    fpga = int
    gpu = int
    memoryInGB = int
    memoryInGBLimit = int
  }
  dataCollection = {
    eventHubEnabled = bool
    storageEnabled = bool
  }
  isDefault = bool
  livenessProbeRequirements = {
    failureThreshold = int
    initialDelaySeconds = int
    periodSeconds = int
    successThreshold = int
    timeoutSeconds = int
  }
  maxConcurrentRequestsPerContainer = int
  maxQueueWaitMs = int
  namespace = "string"
  numReplicas = int
  scoringTimeoutMs = int
  trafficPercentile = int
  type = "string"

プロパティ値

workspaces/services

名前	形容	価値
種類	リソースの種類	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2021-04-01"
名前	リソース名	string (必須)
場所	Azure の場所/リージョンの名前。	糸
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
形容	サービスの説明。	糸
environmentImageRequest	推論に必要な環境、モデル、資産。	CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest の
キー	認証キー。	CreateServiceRequestKeys の
kvTags	サービス タグ ディクショナリ。 タグは変更可能です。	オブジェクト
プロパティ	サービス プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	CreateServiceRequestProperties の
computeType	オブジェクトの種類を設定する	ACI の AKS (必須)

ACIServiceCreateRequest

名前	形容	価値
computeType	サービスのコンピューティング環境の種類。	"ACI" (必須)
appInsightsEnabled	Application Insights が有効かどうか。	bool
authEnabled	サービスで認証が有効になっているかどうか。	bool
cname	サービスの CName。	糸
containerResourceRequirements	コンテナー リソースの要件。	ContainerResourceRequirements
dataCollection	指定されたデータ収集オプションの詳細。	ACIServiceCreateRequestDataCollection の
dnsNameLabel	サービスの Dns ラベル。	糸
encryptionProperties	暗号化プロパティ。	ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate	SSL が有効になっている場合に使用する PEM 形式のパブリック SSL 証明書。	糸
sslEnabled	SSL が有効かどうか。	bool
sslKey	証明書の PEM 形式の公開 SSL キー。	糸
vnetConfiguration	仮想ネットワークの構成。	ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ContainerResourceRequirements

名前	形容	価値
cpu	コンテナーで使用される CPU コアの最小量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int
cpuLimit	コンテナーで使用できる CPU コアの最大量。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int
fpga	コンテナーに公開されている FPGA PCIE デバイスの数。 2 の倍数である必要があります。	int
gpu	コンテナー内の GPU コアの数。	int
memoryInGB	コンテナーで使用されるメモリの最小量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int
memoryInGBLimit	コンテナーで使用できるメモリの最大量 (GB 単位)。 詳細情報: https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/	int

ACIServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	bool
storageEnabled	ストレージを有効または無効にするオプション。	bool

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

名前	形容	価値
keyName	暗号化キー名	string (必須)
keyVersion	暗号化キーのバージョン	string (必須)
vaultBaseUrl	コンテナーのベース URL	string (必須)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

名前	形容	価値
subnetName	仮想ネットワーク サブネットの名前。	糸
vnetName	仮想ネットワークの名前。	糸

AKSServiceCreateRequest

名前	形容	価値
computeType	サービスのコンピューティング環境の種類。	"AKS" (必須)
aadAuthEnabled	AAD 認証が有効かどうか。	bool
appInsightsEnabled	Application Insights が有効かどうか。	bool
authEnabled	認証が有効かどうか。	bool
autoScaler	自動スケーラーのプロパティ。	AKSServiceCreateRequestAutoScaler の
computeName	コンピューティング リソースの名前。	糸
containerResourceRequirements	コンテナー リソースの要件。	ContainerResourceRequirements
dataCollection	指定されたデータ収集オプションの詳細。	AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault	これが既定のバリアントです。	bool
livenessProbeRequirements	ライブネス プローブの要件。	AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer	コンテナーあたりの同時要求の最大数。	int
maxQueueWaitMs	要求がキューで待機する最大時間 (ミリ秒)。 この時間が経過すると、サービスは 503 (サービス利用不可) を返します	int
名前空間	サービスの Kubernetes 名前空間。	糸
numReplicas	クラスター上のレプリカの数。	int
scoringTimeoutMs	スコアリング タイムアウト (ミリ秒単位)。	int
trafficPercentile	受信するトラフィックバリアントの量。	int
種類	バリアントの型。	"Control" "治療"

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

名前	形容	価値
autoscaleEnabled	自動スケーリングを有効または無効にするオプション。	bool
maxReplicas	クラスター内のレプリカの最大数。	int
minReplicas	スケールダウンするレプリカの最小数。	int
refreshPeriodInSeconds	自動スケールの更新の間に待機する秒数。	int
targetUtilization	クラスターをスケーリングするかどうかを決定するために使用するターゲット使用率の割合。	int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

名前	形容	価値
eventHubEnabled	イベント ハブを有効または無効にするオプション。	bool
storageEnabled	ストレージを有効または無効にするオプション。	bool

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

名前	形容	価値
failureThreshold	異常な状態を返す前に許可するエラーの数。	int
initialDelaySeconds	最初のプローブの前の遅延 (秒単位)。	int
periodSeconds	プローブ間の時間の長さ (秒単位)。	int
successThreshold	正常な状態を返す前の成功したプローブの数。	int
timeoutSeconds	プローブのタイムアウト (秒単位)。	int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

名前	形容	価値
財産	資産の一覧。	ImageAsset[]
driverProgram	ドライバー ファイルの名前。	糸
環境	AZURE ML 環境の詳細。	EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference	AZURE ML 環境の一意の識別の詳細。	EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds	モデル ID の一覧。	string[]
モデル	モデルの一覧。	モデル[]

ImageAsset

名前	形容	価値
身分証明書	資産 ID。	糸
mimeType	mime の種類。	糸
解凍	アセットがアンパックされるかどうか。	bool
url	資産の URL。	糸

EnvironmentImageRequestEnvironment

名前	形容	価値
港湾労働者	Docker コンテナーの定義。	ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables	環境内で定義される環境変数の定義。	ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
inferencingStackVersion	イメージに追加された推論スタック のバージョン。 推論スタックを追加しないようにするには、この値を設定しないでください。 有効な値: "latest"。	糸
名前	環境の名前。	糸
ニシキヘビ	Python 環境の設定。	ModelEnvironmentDefinitionPython
r	R 環境の設定。	ModelEnvironmentDefinitionR
火花	Spark 環境の構成。	ModelEnvironmentDefinitionSpark
バージョン	環境のバージョン。	糸

ModelEnvironmentDefinitionDocker

名前	形容	価値
baseDockerfile	Docker ベースの実行に使用される基本 Dockerfile。 BaseImage と相互に排他的です。	糸
baseImage	Docker ベースの実行に使用される基本イメージ。 BaseDockerfile と相互に排他的です。	糸
baseImageRegistry	基本イメージを含むイメージ レジストリ。	ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

名前	形容	価値
住所		糸
パスワード		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
username		糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。

ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

ModelEnvironmentDefinitionPython

名前	形容	価値
baseCondaEnvironment		糸
condaDependencies	Conda の依存関係を含む JObject。
interpreterPath	環境のビルドが必要ない場合に使用する Python インタープリター パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
userManagedDependencies	True は、AzureML が既存の Python 環境を再利用することを意味します。False は、AzureML が Conda 依存関係の仕様に基づいて Python 環境を作成することを意味します。	bool

ModelEnvironmentDefinitionR

名前	形容	価値
bioConductorPackages	バイオコンダクタからのパッケージ。	string[]
cranPackages	使用する CRAN パッケージ。	RCranPackage[]
customUrlPackages	カスタム URL からのパッケージ。	string[]
gitHubPackages	GitHub から直接パッケージ。	RGitHubPackage[]
rscriptPath	環境のビルドが必要ない場合に使用する Rscript パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。	糸
rVersion	インストールする R のバージョン	糸
snapshotDate	YYYY-MM-DD 形式で使用する MRAN スナップショットの日付 (例: "2019-04-17" )	糸
userManaged	環境がユーザーによって管理されているか、AzureML によって管理されているかを示します。	bool

RCranPackage

名前	形容	価値
名前	パッケージ名。	糸
リポジトリ	リポジトリ名。	糸

RGitHubPackage

名前	形容	価値
authToken	プライベート リポジトリからインストールする個人用アクセス トークン	糸 制約： 機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
リポジトリ	ユーザー名/リポジトリ[/subdir][@ref,#pull] 形式のリポジトリ アドレス。	糸

ModelEnvironmentDefinitionSpark

名前	形容	価値
パッケージ	使用する Spark パッケージ。	SparkMavenPackage[]
precachePackages	パッケージを事前キャッシュするかどうか。	bool
リポジトリ	Spark リポジトリの一覧。	string[]

SparkMavenPackage

名前	形容	価値
アーティファクト		糸
群		糸
バージョン		糸

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

名前	形容	価値
名前	環境の名前。	糸
バージョン	環境のバージョン。	糸

モデル

名前	形容	価値
createdTime	モデルの作成時刻 (UTC)。	糸
データセット	モデルに関連付けられているデータセットの一覧。	DatasetReference[]
derivedModelIds	このモデルから派生したモデル	string[]
形容	モデルの説明テキスト。	糸
experimentName	このモデルが作成された実験の名前。	糸
フレームワーク	モデル フレームワーク。	糸
frameworkVersion	モデル フレームワークのバージョン。	糸
身分証明書	モデル ID。	糸
kvTags	モデル タグ ディクショナリ。 項目は変更可能です。	オブジェクト
mimeType	モデル コンテンツの MIME の種類。 MIME の種類の詳細については、https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml を開いてください	string (必須)
modifiedTime	モデルの最終変更時刻 (UTC)。	糸
名前	モデル名。	string (必須)
parentModelId	親モデル ID。	糸
プロパティ	Model プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。	ModelProperties
resourceRequirements	モデルのリソース要件	ContainerResourceRequirements
runId	このモデルを作成した RunId。	糸
sampleInputData	モデルの入力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
sampleOutputData	モデルの出力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)	糸
解凍	Docker イメージの作成時にモデルをアンパックする必要があるかどうかを示します。	bool
url	モデルの URL。 通常は SAS URL です。	string (必須)
バージョン	モデル管理サービスによって割り当てられたモデル バージョン。	int

DatasetReference

名前	形容	価値
身分証明書	データセット参照の ID。	糸
名前	データセット参照の名前。	糸

ModelProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸

CreateServiceRequestKeys

名前	形容	価値
primaryKey	主キー。	糸
secondaryKey	セカンダリ キー。	糸

CreateServiceRequestProperties

名前	形容	価値
{カスタマイズされたプロパティ}		糸