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Microsoft.MachineLearningServices workspaces/schedules 2022-10-01-preview

  • [アーティクル]

Bicep リソース定義

ワークスペース/スケジュール リソースの種類は、次をターゲットとする操作でデプロイできます。

  • 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/schedules 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/schedules@2022-10-01-preview' = {
  name: 'string'
  parent: resourceSymbolicName
  properties: {
    action: {
      actionType: 'string'
      // For remaining properties, see ScheduleActionBase objects
    }
    description: 'string'
    displayName: 'string'
    isEnabled: bool
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    tags: {}
    trigger: {
      endTime: 'string'
      startTime: 'string'
      timeZone: 'string'
      triggerType: 'string'
      // For remaining properties, see TriggerBase objects
    }
  }
}

ScheduleActionBase オブジェクト

actionType 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。

CreateJobの場合は、次を使用します。

  actionType: 'CreateJob'
  jobDefinition: {
    componentId: 'string'
    computeId: 'string'
    description: 'string'
    displayName: 'string'
    experimentName: 'string'
    identity: {
      identityType: 'string'
      // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
    }
    isArchived: bool
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    services: {
      {customized property}: {
        endpoint: 'string'
        jobServiceType: 'string'
        nodes: {
          nodesValueType: 'string'
          // For remaining properties, see Nodes objects
        }
        port: int
        properties: {
          {customized property}: 'string'
        }
      }
    }
    tags: {}
    jobType: 'string'
    // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
  }

InvokeBatchEndpointの場合は、次の値を使用します。

  actionType: 'InvokeBatchEndpoint'
  endpointInvocationDefinition: any()

JobBaseProperties 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。

AutoMLの場合は、次を使用します。

  jobType: 'AutoML'
  environmentId: 'string'
  environmentVariables: {
    {customized property}: 'string'
  }
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  resources: {
    dockerArgs: 'string'
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    properties: {
      {customized property}: any()
    }
    shmSize: 'string'
  }
  taskDetails: {
    logVerbosity: 'string'
    targetColumnName: 'string'
    trainingData: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      mode: 'string'
      uri: 'string'
    }
    taskType: 'string'
    // For remaining properties, see AutoMLVertical objects
  }

コマンドの場合は、次のコマンドを使用します。

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

ラベル付けの場合は、次を使用します。

  jobType: 'Labeling'
  dataConfiguration: {
    dataId: 'string'
    incrementalDataRefreshEnabled: bool
  }
  jobInstructions: {
    uri: 'string'
  }
  labelCategories: {
    {customized property}: {
      classes: {
        {customized property}: {
          displayName: 'string'
          subclasses: {
            {customized property}: {}
        }
      }
      displayName: 'string'
      multiSelectEnabled: bool
    }
  }
  labelingJobMediaProperties: {
    mediaType: 'string'
    // For remaining properties, see LabelingJobMediaProperties objects
  }
  mlAssistConfiguration: {
    mlAssist: 'string'
    // For remaining properties, see MLAssistConfiguration objects
  }

パイプラインの場合は、次を使用します。

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

Sparkの場合は、次の値を使用します。

  jobType: 'Spark'
  archives: [
    'string'
  ]
  args: 'string'
  codeId: 'string'
  conf: {
    {customized property}: 'string'
  }
  entry: {
    sparkJobEntryType: 'string'
    // For remaining properties, see SparkJobEntry objects
  }
  environmentId: 'string'
  files: [
    'string'
  ]
  inputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jars: [
    'string'
  ]
  outputs: {
    {customized property}: {
      description: 'string'
      jobOutputType: 'string'
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  pyFiles: [
    'string'
  ]
  resources: {
    instanceType: 'string'
    runtimeVersion: 'string'
  }

スイープの場合は、次を使用します。

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

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'

UserIdentityの場合は、次の値を使用します。

  identityType: 'UserIdentity'

Nodes オブジェクト

nodesValueType 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。

[すべてのを する場合は、次を使用します。

  nodesValueType: 'All'

JobOutput オブジェクト

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

custom_modelの場合は、次を使用します。

  jobOutputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

mlflow_modelの場合は、次を使用します。

  jobOutputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

mltableを する場合は、次を使用します。

  jobOutputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

triton_modelの場合は、次を使用します。

  jobOutputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

uri_fileの場合は、次を使用します。

  jobOutputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

uri_folderの場合は、次を使用します。

  jobOutputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

AutoMLVertical オブジェクト

taskType 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。

分類の場合は、次を使用します。

  taskType: 'Classification'
  cvSplitColumnNames: [
    'string'
  ]
  featurizationSettings: {
    blockedTransformers: [
      'string'
    ]
    columnNameAndTypes: {
      {customized property}: 'string'
    }
    datasetLanguage: 'string'
    enableDnnFeaturization: bool
    mode: 'string'
    transformerParams: {
      {customized property}: [
        {
          fields: [
            'string'
          ]
          parameters: any()
        }
      ]
    }
  }
  fixedParameters: {
    booster: 'string'
    boostingType: 'string'
    growPolicy: 'string'
    learningRate: int
    maxBin: int
    maxDepth: int
    maxLeaves: int
    minDataInLeaf: int
    minSplitGain: int
    modelName: 'string'
    nEstimators: int
    numLeaves: int
    preprocessorName: 'string'
    regAlpha: int
    regLambda: int
    subsample: int
    subsampleFreq: int
    treeMethod: 'string'
    withMean: bool
    withStd: bool
  }
  limitSettings: {
    enableEarlyTermination: bool
    exitScore: int
    maxConcurrentTrials: int
    maxCoresPerTrial: int
    maxTrials: int
    sweepConcurrentTrials: int
    sweepTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  nCrossValidations: {
    mode: 'string'
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  }
  positiveLabel: 'string'
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      booster: 'string'
      boostingType: 'string'
      growPolicy: 'string'
      learningRate: 'string'
      maxBin: 'string'
      maxDepth: 'string'
      maxLeaves: 'string'
      minDataInLeaf: 'string'
      minSplitGain: 'string'
      modelName: 'string'
      nEstimators: 'string'
      numLeaves: 'string'
      preprocessorName: 'string'
      regAlpha: 'string'
      regLambda: 'string'
      subsample: 'string'
      subsampleFreq: 'string'
      treeMethod: 'string'
      withMean: 'string'
      withStd: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  testData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  testDataSize: int
  trainingSettings: {
    allowedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    blockedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    enableDnnTraining: bool
    enableModelExplainability: bool
    enableOnnxCompatibleModels: bool
    enableStackEnsemble: bool
    enableVoteEnsemble: bool
    ensembleModelDownloadTimeout: 'string'
    stackEnsembleSettings: {
      stackMetaLearnerKWargs: any()
      stackMetaLearnerTrainPercentage: int
      stackMetaLearnerType: 'string'
    }
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int
  weightColumnName: 'string'

予測の場合は、次の値を使用します。

  taskType: 'Forecasting'
  cvSplitColumnNames: [
    'string'
  ]
  featurizationSettings: {
    blockedTransformers: [
      'string'
    ]
    columnNameAndTypes: {
      {customized property}: 'string'
    }
    datasetLanguage: 'string'
    enableDnnFeaturization: bool
    mode: 'string'
    transformerParams: {
      {customized property}: [
        {
          fields: [
            'string'
          ]
          parameters: any()
        }
      ]
    }
  }
  fixedParameters: {
    booster: 'string'
    boostingType: 'string'
    growPolicy: 'string'
    learningRate: int
    maxBin: int
    maxDepth: int
    maxLeaves: int
    minDataInLeaf: int
    minSplitGain: int
    modelName: 'string'
    nEstimators: int
    numLeaves: int
    preprocessorName: 'string'
    regAlpha: int
    regLambda: int
    subsample: int
    subsampleFreq: int
    treeMethod: 'string'
    withMean: bool
    withStd: bool
  }
  forecastingSettings: {
    countryOrRegionForHolidays: 'string'
    cvStepSize: int
    featureLags: 'string'
    forecastHorizon: {
      mode: 'string'
      // For remaining properties, see ForecastHorizon objects
    }
    frequency: 'string'
    seasonality: {
      mode: 'string'
      // For remaining properties, see Seasonality objects
    }
    shortSeriesHandlingConfig: 'string'
    targetAggregateFunction: 'string'
    targetLags: {
      mode: 'string'
      // For remaining properties, see TargetLags objects
    }
    targetRollingWindowSize: {
      mode: 'string'
      // For remaining properties, see TargetRollingWindowSize objects
    }
    timeColumnName: 'string'
    timeSeriesIdColumnNames: [
      'string'
    ]
    useStl: 'string'
  }
  limitSettings: {
    enableEarlyTermination: bool
    exitScore: int
    maxConcurrentTrials: int
    maxCoresPerTrial: int
    maxTrials: int
    sweepConcurrentTrials: int
    sweepTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  nCrossValidations: {
    mode: 'string'
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      booster: 'string'
      boostingType: 'string'
      growPolicy: 'string'
      learningRate: 'string'
      maxBin: 'string'
      maxDepth: 'string'
      maxLeaves: 'string'
      minDataInLeaf: 'string'
      minSplitGain: 'string'
      modelName: 'string'
      nEstimators: 'string'
      numLeaves: 'string'
      preprocessorName: 'string'
      regAlpha: 'string'
      regLambda: 'string'
      subsample: 'string'
      subsampleFreq: 'string'
      treeMethod: 'string'
      withMean: 'string'
      withStd: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  testData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  testDataSize: int
  trainingSettings: {
    allowedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    blockedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    enableDnnTraining: bool
    enableModelExplainability: bool
    enableOnnxCompatibleModels: bool
    enableStackEnsemble: bool
    enableVoteEnsemble: bool
    ensembleModelDownloadTimeout: 'string'
    stackEnsembleSettings: {
      stackMetaLearnerKWargs: any()
      stackMetaLearnerTrainPercentage: int
      stackMetaLearnerType: 'string'
    }
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int
  weightColumnName: 'string'

ImageClassificationの場合は、次を使用します。

  taskType: 'ImageClassification'
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
  }
  modelSettings: {
    advancedSettings: 'string'
    amsGradient: bool
    augmentations: 'string'
    beta1: int
    beta2: int
    checkpointFrequency: int
    checkpointModel: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      mode: 'string'
      uri: 'string'
    }
    checkpointRunId: 'string'
    distributed: bool
    earlyStopping: bool
    earlyStoppingDelay: int
    earlyStoppingPatience: int
    enableOnnxNormalization: bool
    evaluationFrequency: int
    gradientAccumulationStep: int
    layersToFreeze: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    modelName: 'string'
    momentum: int
    nesterov: bool
    numberOfEpochs: int
    numberOfWorkers: int
    optimizer: 'string'
    randomSeed: int
    stepLRGamma: int
    stepLRStepSize: int
    trainingBatchSize: int
    trainingCropSize: int
    validationBatchSize: int
    validationCropSize: int
    validationResizeSize: int
    warmupCosineLRCycles: int
    warmupCosineLRWarmupEpochs: int
    weightDecay: int
    weightedLoss: int
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      amsGradient: 'string'
      augmentations: 'string'
      beta1: 'string'
      beta2: 'string'
      distributed: 'string'
      earlyStopping: 'string'
      earlyStoppingDelay: 'string'
      earlyStoppingPatience: 'string'
      enableOnnxNormalization: 'string'
      evaluationFrequency: 'string'
      gradientAccumulationStep: 'string'
      layersToFreeze: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      modelName: 'string'
      momentum: 'string'
      nesterov: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      numberOfWorkers: 'string'
      optimizer: 'string'
      randomSeed: 'string'
      stepLRGamma: 'string'
      stepLRStepSize: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      trainingCropSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      validationCropSize: 'string'
      validationResizeSize: 'string'
      warmupCosineLRCycles: 'string'
      warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
      weightDecay: 'string'
      weightedLoss: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int

ImageClassificationMultilabelを する場合は、次を使用します。

  taskType: 'ImageClassificationMultilabel'
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
  }
  modelSettings: {
    advancedSettings: 'string'
    amsGradient: bool
    augmentations: 'string'
    beta1: int
    beta2: int
    checkpointFrequency: int
    checkpointModel: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      mode: 'string'
      uri: 'string'
    }
    checkpointRunId: 'string'
    distributed: bool
    earlyStopping: bool
    earlyStoppingDelay: int
    earlyStoppingPatience: int
    enableOnnxNormalization: bool
    evaluationFrequency: int
    gradientAccumulationStep: int
    layersToFreeze: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    modelName: 'string'
    momentum: int
    nesterov: bool
    numberOfEpochs: int
    numberOfWorkers: int
    optimizer: 'string'
    randomSeed: int
    stepLRGamma: int
    stepLRStepSize: int
    trainingBatchSize: int
    trainingCropSize: int
    validationBatchSize: int
    validationCropSize: int
    validationResizeSize: int
    warmupCosineLRCycles: int
    warmupCosineLRWarmupEpochs: int
    weightDecay: int
    weightedLoss: int
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      amsGradient: 'string'
      augmentations: 'string'
      beta1: 'string'
      beta2: 'string'
      distributed: 'string'
      earlyStopping: 'string'
      earlyStoppingDelay: 'string'
      earlyStoppingPatience: 'string'
      enableOnnxNormalization: 'string'
      evaluationFrequency: 'string'
      gradientAccumulationStep: 'string'
      layersToFreeze: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      modelName: 'string'
      momentum: 'string'
      nesterov: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      numberOfWorkers: 'string'
      optimizer: 'string'
      randomSeed: 'string'
      stepLRGamma: 'string'
      stepLRStepSize: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      trainingCropSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      validationCropSize: 'string'
      validationResizeSize: 'string'
      warmupCosineLRCycles: 'string'
      warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
      weightDecay: 'string'
      weightedLoss: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int

ImageInstanceSegmentationを する場合は、次を使用します。

  taskType: 'ImageInstanceSegmentation'
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
  }
  modelSettings: {
    advancedSettings: 'string'
    amsGradient: bool
    augmentations: 'string'
    beta1: int
    beta2: int
    boxDetectionsPerImage: int
    boxScoreThreshold: int
    checkpointFrequency: int
    checkpointModel: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      mode: 'string'
      uri: 'string'
    }
    checkpointRunId: 'string'
    distributed: bool
    earlyStopping: bool
    earlyStoppingDelay: int
    earlyStoppingPatience: int
    enableOnnxNormalization: bool
    evaluationFrequency: int
    gradientAccumulationStep: int
    imageSize: int
    layersToFreeze: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    maxSize: int
    minSize: int
    modelName: 'string'
    modelSize: 'string'
    momentum: int
    multiScale: bool
    nesterov: bool
    nmsIouThreshold: int
    numberOfEpochs: int
    numberOfWorkers: int
    optimizer: 'string'
    randomSeed: int
    stepLRGamma: int
    stepLRStepSize: int
    tileGridSize: 'string'
    tileOverlapRatio: int
    tilePredictionsNmsThreshold: int
    trainingBatchSize: int
    validationBatchSize: int
    validationIouThreshold: int
    validationMetricType: 'string'
    warmupCosineLRCycles: int
    warmupCosineLRWarmupEpochs: int
    weightDecay: int
  }
  primaryMetric: 'MeanAveragePrecision'
  searchSpace: [
    {
      amsGradient: 'string'
      augmentations: 'string'
      beta1: 'string'
      beta2: 'string'
      boxDetectionsPerImage: 'string'
      boxScoreThreshold: 'string'
      distributed: 'string'
      earlyStopping: 'string'
      earlyStoppingDelay: 'string'
      earlyStoppingPatience: 'string'
      enableOnnxNormalization: 'string'
      evaluationFrequency: 'string'
      gradientAccumulationStep: 'string'
      imageSize: 'string'
      layersToFreeze: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      maxSize: 'string'
      minSize: 'string'
      modelName: 'string'
      modelSize: 'string'
      momentum: 'string'
      multiScale: 'string'
      nesterov: 'string'
      nmsIouThreshold: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      numberOfWorkers: 'string'
      optimizer: 'string'
      randomSeed: 'string'
      stepLRGamma: 'string'
      stepLRStepSize: 'string'
      tileGridSize: 'string'
      tileOverlapRatio: 'string'
      tilePredictionsNmsThreshold: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      validationIouThreshold: 'string'
      validationMetricType: 'string'
      warmupCosineLRCycles: 'string'
      warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
      weightDecay: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int

ImageObjectDetectionの場合は、次の値を使用します。

  taskType: 'ImageObjectDetection'
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
  }
  modelSettings: {
    advancedSettings: 'string'
    amsGradient: bool
    augmentations: 'string'
    beta1: int
    beta2: int
    boxDetectionsPerImage: int
    boxScoreThreshold: int
    checkpointFrequency: int
    checkpointModel: {
      description: 'string'
      jobInputType: 'string'
      mode: 'string'
      uri: 'string'
    }
    checkpointRunId: 'string'
    distributed: bool
    earlyStopping: bool
    earlyStoppingDelay: int
    earlyStoppingPatience: int
    enableOnnxNormalization: bool
    evaluationFrequency: int
    gradientAccumulationStep: int
    imageSize: int
    layersToFreeze: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    maxSize: int
    minSize: int
    modelName: 'string'
    modelSize: 'string'
    momentum: int
    multiScale: bool
    nesterov: bool
    nmsIouThreshold: int
    numberOfEpochs: int
    numberOfWorkers: int
    optimizer: 'string'
    randomSeed: int
    stepLRGamma: int
    stepLRStepSize: int
    tileGridSize: 'string'
    tileOverlapRatio: int
    tilePredictionsNmsThreshold: int
    trainingBatchSize: int
    validationBatchSize: int
    validationIouThreshold: int
    validationMetricType: 'string'
    warmupCosineLRCycles: int
    warmupCosineLRWarmupEpochs: int
    weightDecay: int
  }
  primaryMetric: 'MeanAveragePrecision'
  searchSpace: [
    {
      amsGradient: 'string'
      augmentations: 'string'
      beta1: 'string'
      beta2: 'string'
      boxDetectionsPerImage: 'string'
      boxScoreThreshold: 'string'
      distributed: 'string'
      earlyStopping: 'string'
      earlyStoppingDelay: 'string'
      earlyStoppingPatience: 'string'
      enableOnnxNormalization: 'string'
      evaluationFrequency: 'string'
      gradientAccumulationStep: 'string'
      imageSize: 'string'
      layersToFreeze: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      maxSize: 'string'
      minSize: 'string'
      modelName: 'string'
      modelSize: 'string'
      momentum: 'string'
      multiScale: 'string'
      nesterov: 'string'
      nmsIouThreshold: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      numberOfWorkers: 'string'
      optimizer: 'string'
      randomSeed: 'string'
      stepLRGamma: 'string'
      stepLRStepSize: 'string'
      tileGridSize: 'string'
      tileOverlapRatio: 'string'
      tilePredictionsNmsThreshold: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      validationIouThreshold: 'string'
      validationMetricType: 'string'
      warmupCosineLRCycles: 'string'
      warmupCosineLRWarmupEpochs: 'string'
      weightDecay: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int

回帰の場合は、次の値を使用します。

  taskType: 'Regression'
  cvSplitColumnNames: [
    'string'
  ]
  featurizationSettings: {
    blockedTransformers: [
      'string'
    ]
    columnNameAndTypes: {
      {customized property}: 'string'
    }
    datasetLanguage: 'string'
    enableDnnFeaturization: bool
    mode: 'string'
    transformerParams: {
      {customized property}: [
        {
          fields: [
            'string'
          ]
          parameters: any()
        }
      ]
    }
  }
  fixedParameters: {
    booster: 'string'
    boostingType: 'string'
    growPolicy: 'string'
    learningRate: int
    maxBin: int
    maxDepth: int
    maxLeaves: int
    minDataInLeaf: int
    minSplitGain: int
    modelName: 'string'
    nEstimators: int
    numLeaves: int
    preprocessorName: 'string'
    regAlpha: int
    regLambda: int
    subsample: int
    subsampleFreq: int
    treeMethod: 'string'
    withMean: bool
    withStd: bool
  }
  limitSettings: {
    enableEarlyTermination: bool
    exitScore: int
    maxConcurrentTrials: int
    maxCoresPerTrial: int
    maxTrials: int
    sweepConcurrentTrials: int
    sweepTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  nCrossValidations: {
    mode: 'string'
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      booster: 'string'
      boostingType: 'string'
      growPolicy: 'string'
      learningRate: 'string'
      maxBin: 'string'
      maxDepth: 'string'
      maxLeaves: 'string'
      minDataInLeaf: 'string'
      minSplitGain: 'string'
      modelName: 'string'
      nEstimators: 'string'
      numLeaves: 'string'
      preprocessorName: 'string'
      regAlpha: 'string'
      regLambda: 'string'
      subsample: 'string'
      subsampleFreq: 'string'
      treeMethod: 'string'
      withMean: 'string'
      withStd: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  testData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  testDataSize: int
  trainingSettings: {
    allowedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    blockedTrainingAlgorithms: [
      'string'
    ]
    enableDnnTraining: bool
    enableModelExplainability: bool
    enableOnnxCompatibleModels: bool
    enableStackEnsemble: bool
    enableVoteEnsemble: bool
    ensembleModelDownloadTimeout: 'string'
    stackEnsembleSettings: {
      stackMetaLearnerKWargs: any()
      stackMetaLearnerTrainPercentage: int
      stackMetaLearnerType: 'string'
    }
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }
  validationDataSize: int
  weightColumnName: 'string'

TextClassificationの場合は、次を使用します。

  taskType: 'TextClassification'
  featurizationSettings: {
    datasetLanguage: 'string'
  }
  fixedParameters: {
    gradientAccumulationSteps: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    modelName: 'string'
    numberOfEpochs: int
    trainingBatchSize: int
    validationBatchSize: int
    warmupRatio: int
    weightDecay: int
  }
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxNodes: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  primaryMetric: 'string'
  searchSpace: [
    {
      gradientAccumulationSteps: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      modelName: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      warmupRatio: 'string'
      weightDecay: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }

TextClassificationMultilabelを する場合は、次を使用します。

  taskType: 'TextClassificationMultilabel'
  featurizationSettings: {
    datasetLanguage: 'string'
  }
  fixedParameters: {
    gradientAccumulationSteps: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    modelName: 'string'
    numberOfEpochs: int
    trainingBatchSize: int
    validationBatchSize: int
    warmupRatio: int
    weightDecay: int
  }
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxNodes: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  searchSpace: [
    {
      gradientAccumulationSteps: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      modelName: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      warmupRatio: 'string'
      weightDecay: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }

TextNERの場合は、次を使用します。

  taskType: 'TextNER'
  featurizationSettings: {
    datasetLanguage: 'string'
  }
  fixedParameters: {
    gradientAccumulationSteps: int
    learningRate: int
    learningRateScheduler: 'string'
    modelName: 'string'
    numberOfEpochs: int
    trainingBatchSize: int
    validationBatchSize: int
    warmupRatio: int
    weightDecay: int
  }
  limitSettings: {
    maxConcurrentTrials: int
    maxNodes: int
    maxTrials: int
    timeout: 'string'
    trialTimeout: 'string'
  }
  searchSpace: [
    {
      gradientAccumulationSteps: 'string'
      learningRate: 'string'
      learningRateScheduler: 'string'
      modelName: 'string'
      numberOfEpochs: 'string'
      trainingBatchSize: 'string'
      validationBatchSize: 'string'
      warmupRatio: 'string'
      weightDecay: 'string'
    }
  ]
  sweepSettings: {
    earlyTermination: {
      delayEvaluation: int
      evaluationInterval: int
      policyType: 'string'
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm: 'string'
  }
  validationData: {
    description: 'string'
    jobInputType: 'string'
    mode: 'string'
    uri: 'string'
  }

NCrossValidations オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  mode: 'Auto'

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  mode: 'Custom'
  value: int

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

ForecastHorizon オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  mode: 'Auto'

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  mode: 'Custom'
  value: int

季節性オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  mode: 'Auto'

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  mode: 'Custom'
  value: int

TargetLags オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  mode: 'Auto'

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  mode: 'Custom'
  values: [
    int
  ]

TargetRollingWindowSize オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  mode: 'Auto'

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  mode: 'Custom'
  value: int

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'
  processCountPerInstance: int

TensorFlowの場合は、次を使用します。

  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int

JobInput オブジェクト

jobInputType 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。

custom_modelの場合は、次を使用します。

  jobInputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

リテラル の場合は、次の値を使用します。

  jobInputType: 'literal'
  value: 'string'

mlflow_modelの場合は、次を使用します。

  jobInputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

mltableを する場合は、次を使用します。

  jobInputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

triton_modelの場合は、次を使用します。

  jobInputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

uri_fileの場合は、次を使用します。

  jobInputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

uri_folderの場合は、次を使用します。

  jobInputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'

LabelingJobMediaProperties オブジェクト

mediaType 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。

Imageの場合は、次を使用します。

  mediaType: 'Image'
  annotationType: 'string'

テキストの場合は、次を使用します。

  mediaType: 'Text'
  annotationType: 'string'

MLAssistConfiguration オブジェクト

mlAssist 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。

無効の場合は、次の値を使用します。

  mlAssist: 'Disabled'

[有効 の場合は、次を使用します。

  mlAssist: 'Enabled'
  inferencingComputeBinding: 'string'
  trainingComputeBinding: 'string'

SparkJobEntry オブジェクト

sparkJobEntryType 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。

SparkJobPythonEntryの場合は、次の値を使用します。

  sparkJobEntryType: 'SparkJobPythonEntry'
  file: 'string'

SparkJobScalaEntryの場合は、次の値を使用します。

  sparkJobEntryType: 'SparkJobScalaEntry'
  className: 'string'

SamplingAlgorithm オブジェクト

samplingAlgorithmType 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。

ベイジアン の場合は、次を使用します。

  samplingAlgorithmType: 'Bayesian'

Gridの場合は、次を使用します。

  samplingAlgorithmType: 'Grid'

ランダムには、次の値を使用します。

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

TriggerBase オブジェクト

triggerType 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。

Cronの場合は、次を使用します。

  triggerType: 'Cron'
  expression: 'string'

繰り返しの場合は、次の値を使用します。

  triggerType: 'Recurrence'
  frequency: 'string'
  interval: int
  schedule: {
    hours: [
      int
    ]
    minutes: [
      int
    ]
    monthDays: [
      int
    ]
    weekDays: [
      'string'
    ]
  }

プロパティ値

workspaces/schedules

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。 ScheduleProperties (必須)

ScheduleProperties

名前 形容 価値
アクション [必須]スケジュールのアクションを指定します ScheduleActionBase (必須)
形容 資産の説明テキスト。 糸
displayName スケジュールの表示名。 糸
isEnabled スケジュールは有効になっていますか? bool
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 ResourceBaseProperties
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
トリガー [必須]トリガーの詳細を指定します TriggerBase (必須)

ScheduleActionBase

名前 形容 価値
actionType オブジェクトの種類を設定する CreateJob の
InvokeBatchEndpoint (必須)

JobScheduleAction

名前 形容 価値
actionType [必須]スケジュールのアクションの種類を指定します 'CreateJob' (必須)
jobDefinition [必須]スケジュール アクション定義の詳細を定義します。 JobBaseProperties (必須)

JobBaseProperties

名前 形容 価値
componentId コンポーネント リソースの ARM リソース ID。 糸
computeId コンピューティング リソースの ARM リソース ID。 糸
形容 資産の説明テキスト。 糸
displayName ジョブの表示名。 糸
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、UserIdentity、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
isArchived 資産はアーカイブされていますか? bool
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 ResourceBaseProperties
サービス JobEndpoints の一覧。
ローカル ジョブの場合、ジョブ エンドポイントのエンドポイント値は FileStreamObject になります。		 JobBaseServices
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 AutoML の
コマンド
ラベル付け
パイプラインの
Spark
スイープ (必須)

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 の
UserIdentity (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

UserIdentity

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。 'UserIdentity' (必須)

ResourceBaseProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

JobBaseServices

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobService

JobService

名前 形容 価値
エンドポイント エンドポイントの URL。 糸
jobServiceType エンドポイントの種類。 糸
ノード ユーザーがサービスを開始するノード。
ノードが設定されていないか、null に設定されていない場合、サービスはリーダー ノードでのみ開始されます。		 ノード
港 ユーザーによって設定されたエンドポイントのポート。 int
プロパティ エンドポイントに設定する追加のプロパティ。 JobServiceProperties

ノード

名前 形容 価値
nodesValueType オブジェクトの種類を設定する すべての (必須)

AllNodes

名前 形容 価値
nodesValueType [必須]ノード値の型 'All' (必須)

JobServiceProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

AutoMLJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'AutoML' (必須)
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。
これは省略可能な値です。指定しない場合、AutoML はジョブの実行時に既定で運用環境の AutoML キュレーション環境バージョンに設定されます。		 糸
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 AutoMLJobEnvironmentVariables の
出力 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。 AutoMLJobOutputs の
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 JobResourceConfiguration
taskDetails [必須]これは、テーブル/NLP/イメージのいずれかである可能性があるシナリオを表します AutoMLVertical (必須)

AutoMLJobEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

AutoMLJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

JobOutput

名前 形容 価値
形容 出力の説明。 糸
jobOutputType オブジェクトの種類を設定する custom_model
mlflow_model
mltable を する
triton_model
uri_file
uri_folder (必須)

CustomModelJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'custom_model' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

MLFlowModelJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'mlflow_model' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

MLTableJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'mltable' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

TritonModelJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'triton_model' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

UriFileJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'uri_file' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

UriFolderJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'uri_folder' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

JobResourceConfiguration

名前 形容 価値
dockerArgs Docker run コマンドに渡す追加の引数。 これにより、システムまたはこのセクションで既に設定されているパラメーターがオーバーライドされます。 このパラメーターは、Azure ML コンピューティングの種類でのみサポートされます。 糸
instanceCount コンピューティング 先で使用されるインスタンスまたはノードの数 (省略可能)。 int
instanceType コンピューティング 先でサポートされている VM のオプションの種類。 糸
プロパティ 追加のプロパティ バッグ。 ResourceConfigurationProperties
shmSize Docker コンテナーの共有メモリ ブロックのサイズ。 これは (number)(unit) の形式で指定する必要があります。数値は 0 より大きく、単位は b(バイト)、k(キロバイト)、m(メガバイト)、または g(ギガバイト) のいずれかです。 糸

制約：
パターン = \d+[bBkKmMgG]

ResourceConfigurationProperties

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。

AutoMLVertical

名前 形容 価値
logVerbosity ジョブの詳細度をログに記録します。 'Critical'
'Debug'
'Error'
'Info'
'NotSet'
'Warning'
targetColumnName ターゲット列名: 予測値列です。
分類タスクのコンテキストではラベル列名とも呼ばれます。		 糸
trainingData [必須]トレーニング データの入力。 MLTableJobInput の (必須)
taskType オブジェクトの種類を設定する 分類
予測
ImageClassification
ImageClassificationMultilabel の
ImageInstanceSegmentation
ImageObjectDetection
回帰
TextClassification
TextClassificationMultilabel
TextNER (必須)

MLTableJobInput

名前 形容 価値
形容 入力の説明。 糸
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'custom_model'
'literal'
'mlflow_model'
'mltable'
'triton_model'
'uri_file'
'uri_folder' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

分類

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'Classification' (必須)
cvSplitColumnNames CVSplit データに使用する列。 string[]
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 TableVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 TableFixedParameters の
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 TableVerticalLimitSettings
nCrossValidations トレーニング データセットに適用されるクロス検証フォールドの数
検証データセットが指定されていない場合。		 NCrossValidations
positiveLabel バイナリ メトリック計算の正のラベル。 糸
primaryMetric タスクのプライマリ メトリック。 'AUCWeighted'
'Accuracy'
'AveragePrecisionScoreWeighted'
'NormMacroRecall'
'PrecisionScoreWeighted'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 TableParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 TableSweepSettings の
testData データ入力をテストします。 MLTableJobInput の
testDataSize 検証のために確保する必要があるテスト データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
trainingSettings AutoML ジョブのトレーニング フェーズの入力。 ClassificationTrainingSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
weightColumnName サンプルの重み列の名前。 自動 ML では、加重列が入力としてサポートされ、データ内の行が上下に重み付けされます。 糸

TableVerticalFeaturizationSettings

名前 形容 価値
blockedTransformers これらのトランスは特徴付けには使用しないでください。 次のいずれかを含む文字列配列:
'CatTargetEncoder'
'CountVectorizer'
'HashOneHotEncoder'
'LabelEncoder'
'NaiveBayes'
'OneHotEncoder'
'TextTargetEncoder'
'TfIdf'
'WoETargetEncoder'
'WordEmbedding'
columnNameAndTypes 列名とその型 (int、float、string、datetime など) のディクショナリ。 TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes
datasetLanguage テキスト データに役立つデータセット言語。 糸
enableDnnFeaturization データ特徴付けに Dnn ベースの特徴付け器を使用するかどうかを決定します。 bool
モード 特徴量化モード - ユーザーは既定の "自動" モードを維持でき、AutoML は特徴量化フェーズでのデータの必要な変換を処理します。
[オフ] が選択されている場合、特徴量化は行われません。
[カスタム] が選択されている場合、ユーザーは追加の入力を指定して、特徴付けの実行方法をカスタマイズできます。		 'Auto'
'Custom'
'Off'
transformerParams ユーザーは、使用する追加のトランスフォーマーと、それが適用される列、およびトランスフォーマー コンストラクターのパラメーターを指定できます。 TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams

TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} ColumnTransformer[]

ColumnTransformer

名前 形容 価値
田畑 トランスフォーマー ロジックを適用するフィールド。 string[]
パラメーター トランスフォーマーに渡されるさまざまなプロパティ。
必要な入力は、JSON 形式のキーと値のペアのディクショナリです。
 Bicep の場合は、any() 関数を使用できます。

TableFixedParameters

名前 形容 価値
ブースター ブーストの種類 (XGBoost の場合は gbdt など) を指定します。 糸
boostingType ブーストの種類 (LightGBM の場合は gbdt など) を指定します。 糸
growPolicy 新しいノードをツリーに追加する方法を制御する拡張ポリシーを指定します。 糸
learningRate トレーニング手順の学習率。 int
maxBin 連続フィーチャをバケットする個別ビンの最大数を指定します。 int
maxDepth ツリーの深さを明示的に制限する最大深度を指定します。 int
maxLeaves ツリーの葉を明示的に制限するには、最大リーフを指定します。 int
minDataInLeaf リーフあたりのデータの最小数。 int
minSplitGain ツリーのリーフ ノードにさらにパーティションを作成するために必要な最小損失削減。 int
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
nEstimators モデル内のツリー (または丸め) の数を指定します。 int
numLeaves 葉の数を指定します。 int
プリプロセッサ名 使用するプリプロセッサの名前。 糸
regAlpha 重みの L1 正則化項。 int
regLambda 重みの L2 正則化項。 int
subsample トレーニング インスタンスのサブサンプル比率。 int
subsampleFreq サブサンプルの頻度。 int
treeMethod ツリー メソッドを指定します。 糸
withMean true の場合は、StandardScalar を使用してデータをスケーリングする前に中央揃えにします。 bool
withStd true の場合、StandardScalar を使用して単位分散を使用してデータをスケーリングします。 bool

TableVerticalLimitSettings

名前 形容 価値
enableEarlyTermination 早期終了を有効にし、過去 20 回のイテレーションでスコアの改善がない場合に AutoMLJob が早期に終了するかどうかを決定します。 bool
exitScore AutoML ジョブの終了スコア。 int
maxConcurrentTrials 最大同時反復数。 int
maxCoresPerTrial イテレーションあたりの最大コア数。 int
maxTrials 反復回数。 int
sweepConcurrentTrials ユーザーがトリガーする同時スイープ実行の数。 int
sweepTrials ユーザーがトリガーするスイープ実行の数。 int
タイムアウト AutoML ジョブのタイムアウト。 糸
trialTimeout 繰り返しタイムアウト。 糸

NCrossValidations

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoNCrossValidations

名前 形容 価値
モード [必須]N クロス検証を決定するためのモード。 'Auto' (必須)

CustomNCrossValidations

名前 形容 価値
モード [必須]N クロス検証を決定するためのモード。 'Custom' (必須)
価値 [必須]N クロス検証値。 int (必須)

TableParameterSubspace

名前 形容 価値
ブースター ブーストの種類 (XGBoost の場合は gbdt など) を指定します。 糸
boostingType ブーストの種類 (LightGBM の場合は gbdt など) を指定します。 糸
growPolicy 新しいノードをツリーに追加する方法を制御する拡張ポリシーを指定します。 糸
learningRate トレーニング手順の学習率。 糸
maxBin 連続フィーチャをバケットする個別ビンの最大数を指定します。 糸
maxDepth ツリーの深さを明示的に制限する最大深度を指定します。 糸
maxLeaves ツリーの葉を明示的に制限するには、最大リーフを指定します。 糸
minDataInLeaf リーフあたりのデータの最小数。 糸
minSplitGain ツリーのリーフ ノードにさらにパーティションを作成するために必要な最小損失削減。 糸
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
nEstimators モデル内のツリー (または丸め) の数を指定します。 糸
numLeaves 葉の数を指定します。 糸
プリプロセッサ名 使用するプリプロセッサの名前。 糸
regAlpha 重みの L1 正則化項。 糸
regLambda 重みの L2 正則化項。 糸
subsample トレーニング インスタンスのサブサンプル比率。 糸
subsampleFreq サブサンプルの頻度 糸
treeMethod ツリー メソッドを指定します。 糸
withMean true の場合は、StandardScalar を使用してデータをスケーリングする前に中央揃えにします。 糸
withStd true の場合、StandardScalar を使用して単位分散を使用してデータをスケーリングします。 糸

TableSweepSettings

名前 形容 価値
earlyTermination スイープ ジョブの早期終了ポリシーの種類。 EarlyTerminationPolicy
samplingAlgorithm [必須]サンプリング アルゴリズムの種類。 'Bayesian'
'Grid'
'Random' (必須)

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

ClassificationTrainingSettings

名前 形容 価値
allowedTrainingAlgorithms 分類タスクに使用できるモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'BernoulliNaiveBayes'
'DecisionTree'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'LightGBM'
'LinearSVM'
'LogisticRegression'
'MultinomialNaiveBayes'
'RandomForest'
'SGD'
'SVM'
'XGBoostClassifier'
blockedTrainingAlgorithms 分類タスクのブロックされたモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'BernoulliNaiveBayes'
'DecisionTree'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'LightGBM'
'LinearSVM'
'LogisticRegression'
'MultinomialNaiveBayes'
'RandomForest'
'SGD'
'SVM'
'XGBoostClassifier'
enableDnnTraining DNN モデルの推奨事項を有効にします。 bool
enableModelExplainability 最適なモデルで説明可能性を有効にするフラグ。 bool
enableOnnxCompatibleModels onnx 互換モデルを有効にするフラグ。 bool
enableStackEnsemble スタック アンサンブル実行を有効にします。 bool
enableVoteEnsemble 投票アンサンブル実行を有効にします。 bool
ensembleModelDownloadTimeout VotingEnsemble および StackEnsemble モデルの生成中に、前の子実行から複数の適合モデルがダウンロードされます。
より多くの時間が必要な場合は、300 秒より大きい値でこのパラメーターを構成します。		 糸
stackEnsembleSettings スタック アンサンブル実行のスタック アンサンブル設定。 StackEnsembleSettings

StackEnsembleSettings

名前 形容 価値
stackMetaLearnerKWargs メタ学習者の初期化子に渡す省略可能なパラメーター。 Bicep の場合は、any() 関数を使用できます。
stackMetaLearnerTrainPercentage メタ学習者のトレーニング用に予約するトレーニング セット (トレーニングのトレーニングと検証の種類を選択する場合) の割合を指定します。 既定値は 0.2 です。 int
stackMetaLearnerType メタ学習者は、個々の異種モデルの出力でトレーニングされたモデルです。 'ElasticNet'
'ElasticNetCV'
'LightGBMClassifier'
'LightGBMRegressor'
'LinearRegression'
'LogisticRegression'
'LogisticRegressionCV'
'None'

予測

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'Forecasting' (必須)
cvSplitColumnNames CVSplit データに使用する列。 string[]
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 TableVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 TableFixedParameters の
forecastingSettings 予測タスク固有の入力。 ForecastingSettings
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 TableVerticalLimitSettings
nCrossValidations トレーニング データセットに適用されるクロス検証フォールドの数
検証データセットが指定されていない場合。		 NCrossValidations
primaryMetric 予測タスクの主要メトリック。 'NormalizedMeanAbsoluteError'
'NormalizedRootMeanSquaredError'
'R2Score'
'スピアマンコレレーション'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 TableParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 TableSweepSettings の
testData データ入力をテストします。 MLTableJobInput の
testDataSize 検証のために確保する必要があるテスト データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
trainingSettings AutoML ジョブのトレーニング フェーズの入力。 ForecastingTrainingSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
weightColumnName サンプルの重み列の名前。 自動 ML では、加重列が入力としてサポートされ、データ内の行が上下に重み付けされます。 糸

ForecastingSettings

名前 形容 価値
countryOrRegionForHolidays 予測タスクの休日の国または地域。
これらは、ISO 3166 の 2 文字の国/地域コード ("US" や "GB" など) である必要があります。		 糸
cvStepSize 1 つの CV フォールドの原点時間と次のフォールドの間の期間の数。 対して
たとえば、日次データの CVStepSize = 3 の場合、各フォールドの起点時間は
3 日分離します。		 int
featureLags 'auto' または null を持つ数値特徴のラグを生成するためのフラグ。 'Auto'
'None'
forecastHorizon 時系列の頻度の単位で求められる最大予測期間。 ForecastHorizon
周波数 予測の場合、このパラメーターは、日単位、週単位、年単位など、予測が必要な期間を表します。予測頻度は、既定ではデータセットの頻度です。 糸
季節 時系列の季節性を、系列の頻度の整数倍数として設定します。
季節性が 'auto' に設定されている場合は、推論されます。		 季節性
shortSeriesHandlingConfig AutoML で短い時系列を処理する方法を定義するパラメーター。 'Auto'
'Drop'
'None'
'Pad'
targetAggregateFunction ユーザーが指定した頻度に準拠するように時系列ターゲット列を集計するために使用する関数。
TargetAggregateFunction が 'None' ではなく設定されているが、freq パラメーターが設定されていない場合、エラーが発生します。 可能なターゲット集計関数は、"sum"、"max"、"min"、"mean" です。		 'Max'
'Mean'
'Min'
'None'
'Sum'
targetLags ターゲット列から遅延する過去の期間の数。 TargetLags
targetRollingWindowSize ターゲット列のローリング ウィンドウ平均の作成に使用された過去の期間の数。 TargetRollingWindowSize
timeColumnName 時刻列の名前。 このパラメーターは、時系列の構築とその頻度の推論に使用される入力データの datetime 列を予測する場合に必要です。 糸
timeSeriesIdColumnNames 時系列をグループ化するために使用される列の名前。 複数の系列を作成するために使用できます。
グレインが定義されていない場合、データ セットは 1 つの時系列であると見なされます。 このパラメーターは、タスクの種類の予測で使用されます。		 string[]
useStl 時系列ターゲット列の STL 分解を構成します。 'None'
'Season'
'SeasonTrend'

ForecastHorizon

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoForecastHorizon

名前 形容 価値
モード [必須]予測期間値の選択モードを設定します。 'Auto' (必須)

CustomForecastHorizon

名前 形容 価値
モード [必須]予測期間値の選択モードを設定します。 'Custom' (必須)
価値 [必須]予測期間の値。 int (必須)

季節

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoSeasonality

名前 形容 価値
モード [必須]季節性モード。 'Auto' (必須)

CustomSeasonality

名前 形容 価値
モード [必須]季節性モード。 'Custom' (必須)
価値 [必須]季節性の値。 int (必須)

TargetLags

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoTargetLags

名前 形容 価値
モード [必須]ターゲット ラグ モードの設定 - 自動/カスタム 'Auto' (必須)

CustomTargetLags

名前 形容 価値
モード [必須]ターゲット ラグ モードの設定 - 自動/カスタム 'Custom' (必須)
価値観 [必須]ターゲットラグ値を設定します。 int[] (必須)

TargetRollingWindowSize

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoTargetRollingWindowSize

名前 形容 価値
モード [必須]TargetRollingWindowSiz 検出モード。 'Auto' (必須)

CustomTargetRollingWindowSize

名前 形容 価値
モード [必須]TargetRollingWindowSiz 検出モード。 'Custom' (必須)
価値 [必須]TargetRollingWindowSize 値。 int (必須)

ForecastingTrainingSettings

名前 形容 価値
allowedTrainingAlgorithms 予測タスクに使用できるモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'Arimax'
'AutoArima'
'Average'
'DecisionTree'
'ElasticNet'
'ExponentialSmoothing'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'なげなわ'
'LightGBM'
'Naive'
'Prophet'
'RandomForest'
'SGD'
'SeasonalAverage'
'SeasonalNaive'
'TCNForecaster'
'XGBoostRegressor'
blockedTrainingAlgorithms 予測タスクのブロックされたモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'Arimax'
'AutoArima'
'Average'
'DecisionTree'
'ElasticNet'
'ExponentialSmoothing'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'なげなわ'
'LightGBM'
'Naive'
'Prophet'
'RandomForest'
'SGD'
'SeasonalAverage'
'SeasonalNaive'
'TCNForecaster'
'XGBoostRegressor'
enableDnnTraining DNN モデルの推奨事項を有効にします。 bool
enableModelExplainability 最適なモデルで説明可能性を有効にするフラグ。 bool
enableOnnxCompatibleModels onnx 互換モデルを有効にするフラグ。 bool
enableStackEnsemble スタック アンサンブル実行を有効にします。 bool
enableVoteEnsemble 投票アンサンブル実行を有効にします。 bool
ensembleModelDownloadTimeout VotingEnsemble および StackEnsemble モデルの生成中に、前の子実行から複数の適合モデルがダウンロードされます。
より多くの時間が必要な場合は、300 秒より大きい値でこのパラメーターを構成します。		 糸
stackEnsembleSettings スタック アンサンブル実行のスタック アンサンブル設定。 StackEnsembleSettings

ImageClassification

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'ImageClassification' (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsClassification の
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 'AUCWeighted'
'Accuracy'
'AveragePrecisionScoreWeighted'
'NormMacroRecall'
'PrecisionScoreWeighted'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsClassification[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

ImageLimitSettings

名前 形容 価値
maxConcurrentTrials 同時 AutoML イテレーションの最大数。 int
maxTrials AutoML イテレーションの最大数。 int
タイムアウト AutoML ジョブのタイムアウト。 糸

ImageModelSettingsClassification

名前 形容 価値
advancedSettings 高度なシナリオの設定。 糸
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 bool
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
checkpointFrequency モデル チェックポイントを格納する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
checkpointModel 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイント モデル。 MLFlowModelJobInput の
checkpointRunId 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイントを持つ前の実行の ID。 糸
分散 分散トレーニングを使用するかどうか。 bool
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 bool
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 int
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 int
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 bool
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 int
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 int
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 'None'
'Step'
'WarmupCosine'
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 bool
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 int
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 int
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 'Adam'
'Adamw'
'None'
'Sgd'
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 int
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 int
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
trainingCropSize トレーニング データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationCropSize 検証データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationResizeSize 検証データセットのトリミング前にサイズを変更する画像サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 int
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
weightedLoss 加重損失。 許容される値は、加重損失がない場合は 0 です。
sqrt による加重損失の場合は 1。(class_weights)。 class_weightsによる加重損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 である必要があります。
 int

MLFlowModelJobInput

名前 形容 価値
形容 入力の説明。 糸
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'custom_model'
'literal'
'mlflow_model'
'mltable'
'triton_model'
'uri_file'
'uri_folder' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

ImageModelDistributionSettingsClassification

名前 形容 価値
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 糸
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
分散 配布者トレーニングを使用するかどうか。 糸
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 糸
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 糸
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 糸
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 糸
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 糸
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 糸
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 糸
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 糸
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 糸
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 糸
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 'sgd'、'adam'、または 'adamw' のいずれかである必要があります。 糸
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 糸
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 糸
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
trainingCropSize トレーニング データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationCropSize 検証データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationResizeSize 検証データセットのトリミング前にサイズを変更する画像サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 糸
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
weightedLoss 加重損失。 許容される値は、加重損失がない場合は 0 です。
sqrt による加重損失の場合は 1。(class_weights)。 class_weightsによる加重損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 である必要があります。
 糸

ImageSweepSettings

名前 形容 価値
earlyTermination 早期終了ポリシーの種類。 EarlyTerminationPolicy
samplingAlgorithm [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)

ImageClassificationMultilabel

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'ImageClassificationMultilabel' (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsClassification の
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 'AUCWeighted'
'Accuracy'
'AveragePrecisionScoreWeighted'
'IOU'
'NormMacroRecall'
'PrecisionScoreWeighted'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsClassification[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

ImageInstanceSegmentation

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'ImageInstanceSegmentation' (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsObjectDetection
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 'MeanAveragePrecision'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

ImageModelSettingsObjectDetection

名前 形容 価値
advancedSettings 高度なシナリオの設定。 糸
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 bool
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
boxDetectionsPerImage すべてのクラスの画像あたりの検出の最大数。 正の整数にする必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
boxScoreThreshold 推論中に返されるのは、分類スコアが a0/& より大きい提案のみです
BoxScoreThreshold。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。		 int
checkpointFrequency モデル チェックポイントを格納する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
checkpointModel 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイント モデル。 MLFlowModelJobInput の
checkpointRunId 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイントを持つ前の実行の ID。 糸
分散 分散トレーニングを使用するかどうか。 bool
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 bool
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 int
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 int
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 bool
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 int
imageSize トレーニングと検証の画像サイズ。 正の整数にする必要があります。
注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 int
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 int
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 'None'
'Step'
'WarmupCosine'
maxSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最大サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
minSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最小サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
modelSize モデル のサイズ。 'small'、'medium'、'large'、または 'xlarge' である必要があります。
注: モデルのサイズが大きすぎると、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 'ExtraLarge'
'Large'
'Medium'
'None'
'Small'
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
multiScale イメージ サイズを +/- 50%変更して、マルチスケール イメージを有効にします。
注: 十分な GPU メモリがない場合、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 bool
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 bool
nmsIouThreshold NMS 後処理で推論中に使用される IOU しきい値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 int
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 int
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 'Adam'
'Adamw'
'None'
'Sgd'
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 int
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 int
tileGridSize 各イメージのタイリングに使用するグリッド サイズ。 注: TileGridSize を次に指定することはできません。
小さな物体検出ロジックを有効にする場合はなし。 mxn 形式の 2 つの整数を含む文字列。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
tileOverlapRatio 各ディメンションの隣接するタイル間のオーバーラップ率。 範囲 [0, 1) に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
tilePredictionsNmsThreshold タイルと画像からの予測をマージするときに NMS を実行するために使用する IOU しきい値。
検証/推論で使用されます。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationIouThreshold 検証メトリックを計算するときに使用する IOU しきい値。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。 int
validationMetricType 検証メトリックに使用するメトリック計算方法。 'Coco'
'CocoVoc'
'None'
'Voc'
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 int
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int

ImageModelDistributionSettingsObjectDetection

名前 形容 価値
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 糸
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
boxDetectionsPerImage すべてのクラスの画像あたりの検出の最大数。 正の整数にする必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
boxScoreThreshold 推論中に返されるのは、分類スコアが a0/& より大きい提案のみです
BoxScoreThreshold。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。		 糸
分散 配布者トレーニングを使用するかどうか。 糸
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 糸
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 糸
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 糸
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 糸
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 糸
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 糸
imageSize トレーニングと検証の画像サイズ。 正の整数にする必要があります。
注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 糸
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 糸
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 糸
maxSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最大サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
minSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最小サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
modelSize モデル のサイズ。 'small'、'medium'、'large'、または 'xlarge' である必要があります。
注: モデルのサイズが大きすぎると、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 糸
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
multiScale イメージ サイズを +/- 50%変更して、マルチスケール イメージを有効にします。
注: 十分な GPU メモリがない場合、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 糸
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 糸
nmsIouThreshold NMS 後処理で推論中に使用される IOU しきい値。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 糸
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 糸
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 'sgd'、'adam'、または 'adamw' のいずれかである必要があります。 糸
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 糸
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 糸
tileGridSize 各イメージのタイリングに使用するグリッド サイズ。 注: TileGridSize を次に指定することはできません。
小さな物体検出ロジックを有効にする場合はなし。 mxn 形式の 2 つの整数を含む文字列。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
tileOverlapRatio 各ディメンションの隣接するタイル間のオーバーラップ率。 範囲 [0, 1) に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
tilePredictionsNmsThreshold タイルと画像からの予測をマージするときに NMS を実行するために使用する IOU しきい値。
検証/推論で使用されます。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。
NMS: 非最大抑制		 糸
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationIouThreshold 検証メトリックを計算するときに使用する IOU しきい値。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。 糸
validationMetricType 検証メトリックに使用するメトリック計算方法。 'none'、'coco'、'voc'、または 'coco_voc' である必要があります。 糸
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 糸
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸

ImageObjectDetection

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'ImageObjectDetection' (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsObjectDetection
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 'MeanAveragePrecision'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

回帰

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'Regression' (必須)
cvSplitColumnNames CVSplit データに使用する列。 string[]
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 TableVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 TableFixedParameters の
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 TableVerticalLimitSettings
nCrossValidations トレーニング データセットに適用されるクロス検証フォールドの数
検証データセットが指定されていない場合。		 NCrossValidations
primaryMetric 回帰タスクの主要メトリック。 'NormalizedMeanAbsoluteError'
'NormalizedRootMeanSquaredError'
'R2Score'
'スピアマンコレレーション'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 TableParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 TableSweepSettings の
testData データ入力をテストします。 MLTableJobInput の
testDataSize 検証のために確保する必要があるテスト データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
trainingSettings AutoML ジョブのトレーニング フェーズの入力。 RegressionTrainingSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
weightColumnName サンプルの重み列の名前。 自動 ML では、加重列が入力としてサポートされ、データ内の行が上下に重み付けされます。 糸

RegressionTrainingSettings

名前 形容 価値
allowedTrainingAlgorithms 回帰タスクに使用できるモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'DecisionTree'
'ElasticNet'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'なげなわ'
'LightGBM'
'RandomForest'
'SGD'
'XGBoostRegressor'
blockedTrainingAlgorithms 回帰タスクのブロックされたモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'DecisionTree'
'ElasticNet'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'なげなわ'
'LightGBM'
'RandomForest'
'SGD'
'XGBoostRegressor'
enableDnnTraining DNN モデルの推奨事項を有効にします。 bool
enableModelExplainability 最適なモデルで説明可能性を有効にするフラグ。 bool
enableOnnxCompatibleModels onnx 互換モデルを有効にするフラグ。 bool
enableStackEnsemble スタック アンサンブル実行を有効にします。 bool
enableVoteEnsemble 投票アンサンブル実行を有効にします。 bool
ensembleModelDownloadTimeout VotingEnsemble および StackEnsemble モデルの生成中に、前の子実行から複数の適合モデルがダウンロードされます。
より多くの時間が必要な場合は、300 秒より大きい値でこのパラメーターを構成します。		 糸
stackEnsembleSettings スタック アンサンブル実行のスタック アンサンブル設定。 StackEnsembleSettings

TextClassification

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'TextClassification' (必須)
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 NlpVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 NlpFixedParameters
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 NlpVerticalLimitSettings
primaryMetric Text-Classification タスクのプライマリ メトリック。 'AUCWeighted'
'Accuracy'
'AveragePrecisionScoreWeighted'
'NormMacroRecall'
'PrecisionScoreWeighted'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 NlpParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 NlpSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の

NlpVerticalFeaturizationSettings

名前 形容 価値
datasetLanguage テキスト データに役立つデータセット言語。 糸

NlpFixedParameters

名前 形容 価値
gradientAccumulationSteps 後方パスを実行する前にグラデーションを累積する手順の数。 int
learningRate トレーニング手順の学習率。 int
learningRateScheduler トレーニング手順中に使用する学習率スケジュールの種類。 'Constant'
'ConstantWithWarmup'
'Cosine'
'CosineWithRestarts'
'Linear'
'None'
'多項式'
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 int
trainingBatchSize トレーニング 手順のバッチ サイズ。 int
validationBatchSize 評価中に使用するバッチ サイズ。 int
warmupRatio LrSchedulerType と共に使用されるウォームアップ比。 int
weightDecay トレーニング手順の重量の減衰。 int

NlpVerticalLimitSettings

名前 形容 価値
maxConcurrentTrials AutoML の同時実行の最大イテレーション数。 int
maxNodes 1 回の試用でトレーニングに利用できる最大ノード数。 マルチノード分散トレーニングを制御します。 int
maxTrials AutoML イテレーションの数。 int
タイムアウト AutoML ジョブのタイムアウト。 糸
trialTimeout 個々の HD 試用版のタイムアウト。 糸

NlpParameterSubspace

名前 形容 価値
gradientAccumulationSteps 後方パスを実行する前にグラデーションを累積する手順の数。 糸
learningRate トレーニング手順の学習率。 糸
learningRateScheduler トレーニング手順中に使用する学習率スケジュールの種類。 糸
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 糸
trainingBatchSize トレーニング 手順のバッチ サイズ。 糸
validationBatchSize 評価中に使用するバッチ サイズ。 糸
warmupRatio LrSchedulerType と共に使用されるウォームアップ比。 糸
weightDecay トレーニング手順の重量の減衰。 糸

NlpSweepSettings

名前 形容 価値
earlyTermination スイープ ジョブの早期終了ポリシーの種類。 EarlyTerminationPolicy
samplingAlgorithm [必須]サンプリング アルゴリズムの種類。 'Bayesian'
'Grid'
'Random' (必須)

TextClassificationMultilabel

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'TextClassificationMultilabel' (必須)
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 NlpVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 NlpFixedParameters
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 NlpVerticalLimitSettings
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 NlpParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 NlpSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の

TextNer

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'TextNER' (必須)
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 NlpVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 NlpFixedParameters
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 NlpVerticalLimitSettings
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 NlpParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 NlpSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の

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)
autologgerSettings 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。 AutologgerSettings
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 [必須]ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 CommandJobEnvironmentVariables
入力 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。 CommandJobInputs
切り コマンド ジョブの制限。 CommandJobLimits
出力 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。 CommandJobOutputs
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 JobResourceConfiguration

AutologgerSettings

名前 形容 価値
mlflowAutologger [必須]mlflow 自動ロガーが有効かどうかを示します。 'Disabled'
'Enabled' (必須)

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)
processCountPerInstance ノードあたりのプロセス数。 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。 指定しない場合は、既定でインスタンス数が設定されます。 int

CommandJobEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

CommandJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

JobInput

名前 形容 価値
形容 入力の説明。 糸
jobInputType オブジェクトの種類を設定する custom_model
リテラル
mlflow_model
mltable を する
triton_model
uri_file
uri_folder (必須)

CustomModelJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'custom_model' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

LiteralJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'literal' (必須)
価値 [必須]入力のリテラル値。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

TritonModelJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'triton_model' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

UriFileJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'uri_file' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

UriFolderJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'uri_folder' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

CommandJobLimits

名前 形容 価値
jobLimitsType [必須]JobLimit 型。 'Command'
'Sweep' (必須)
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

CommandJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

LabelingJobProperties

名前 形容 価値
componentId コンポーネント リソースの ARM リソース ID。 糸
computeId コンピューティング リソースの ARM リソース ID。 糸
dataConfiguration ジョブで使用されるデータの構成。 labelingDataConfiguration の
形容 資産の説明テキスト。 糸
displayName ジョブの表示名。 糸
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、UserIdentity、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
isArchived 資産はアーカイブされていますか? bool
jobInstructions ジョブのラベル付け命令。 LabelingJobInstructions の
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'AutoML'
'Command'
'Labeling'
'Pipeline'
'Spark'
'Sweep' (必須)
labelCategories ジョブのカテゴリにラベルを付けます。 LabelingJobLabelCategories の
labelingJobMediaProperties ジョブ内のメディアの種類固有のプロパティ。 labelingJobMediaProperties の
mlAssistConfiguration ジョブでの MLAssist 機能の構成。 MLAssistConfiguration
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 ResourceBaseProperties
サービス JobEndpoints の一覧。
ローカル ジョブの場合、ジョブ エンドポイントのエンドポイント値は FileStreamObject になります。		 JobBaseServices
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

LabelingDataConfiguration

名前 形容 価値
dataId ラベル付けを実行するデータ資産のリソース ID。 糸
incrementalDataRefreshEnabled 増分データ更新を有効にするかどうかを示します。 bool

LabelingJobInstructions

名前 形容 価値
uri ラベラーの詳細なラベル付け手順を含むページへのリンク。 糸

LabelingJobLabelCategories

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

LabelCategory

名前 形容 価値
クラス このカテゴリのラベル クラスのディクショナリ。 LabelCategoryClasses
displayName ラベル カテゴリの表示名。 糸
multiSelectEnabled このカテゴリの複数のクラスを選択できるかどうかを示します。 bool

LabelCategoryClasses

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} LabelClass

LabelClass

名前 形容 価値
displayName ラベル クラスの表示名。 糸
サブクラス ラベル クラスのサブクラスのディクショナリ。 LabelClassSubclasses

LabelClassSubclasses

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} LabelClass

LabelingJobMediaProperties

名前 形容 価値
mediaType オブジェクトの種類を設定する イメージ
テキスト (必須)

LabelingJobImageProperties

名前 形容 価値
mediaType [必須]ジョブのメディアの種類。 'Image' (必須)
annotationType 画像ラベル付けジョブの注釈の種類。 'BoundingBox'
'Classification'
'InstanceSegmentation'

LabelingJobTextProperties

名前 形容 価値
mediaType [必須]ジョブのメディアの種類。 'Text' (必須)
annotationType テキスト ラベル付けジョブの注釈の種類。 'Classification'
'NamedEntityRecognition'

MLAssistConfiguration

名前 形容 価値
mlAssist オブジェクトの種類を設定する Disabled
Enabled (必須)

MLAssistConfigurationDisabled

名前 形容 価値
mlAssist [必須]MLAssist 機能が有効かどうかを示します。 'Disabled' (必須)

MLAssistConfigurationEnabled

名前 形容 価値
mlAssist [必須]MLAssist 機能が有効かどうかを示します。 'Enabled' (必須)
inferencingComputeBinding [必須]推論で使用される AML コンピューティング バインド。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
trainingComputeBinding [必須]トレーニングで使用される AML コンピューティング バインド。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

PipelineJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'Pipeline' (必須)
入力 パイプライン ジョブの入力。 PipelineJobInputs
ジョブ ジョブはパイプライン ジョブを構築します。 PipelineJobs
出力 パイプライン ジョブの出力 PipelineJobOutputs
設定 ContinueRunOnStepFailure などのパイプライン設定。 Bicep の場合は、any() 関数を使用できます。
sourceJobId ソース ジョブの ARM リソース ID。 糸

PipelineJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

PipelineJobs

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。

PipelineJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

SparkJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'Spark' (必須)
史料 ジョブで使用されるアーカイブ ファイル。 string[]
args ジョブの引数。 糸
codeId [必須]コード資産の ARM リソース ID。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
conf Spark で構成されたプロパティ。 SparkJobConf の
エントリ [必須]ジョブの起動時に実行するエントリ。 SparkJobEntry (必須)
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。 糸
ファイル ジョブで使用されるファイル。 string[]
入力 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。 SparkJobInputs の
瓶 ジョブで使用される Jar ファイル。 string[]
出力 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。 SparkJobOutputs
pyFiles ジョブで使用される Python ファイル。 string[]
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 SparkResourceConfiguration の

SparkJobConf

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

SparkJobEntry

名前 形容 価値
sparkJobEntryType オブジェクトの種類を設定する SparkJobPythonEntry の
SparkJobScalaEntry (必須)

SparkJobPythonEntry

名前 形容 価値
sparkJobEntryType [必須]ジョブのエントリ ポイントの種類。 'SparkJobPythonEntry' (必須)
ファイル [必須]ジョブ エントリ ポイントの相対 Python ファイル パス。 string (必須)

制約：
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]

SparkJobScalaEntry

名前 形容 価値
sparkJobEntryType [必須]ジョブのエントリ ポイントの種類。 'SparkJobScalaEntry' (必須)
className [必須]エントリ ポイントとして使用される Scala クラス名。 string (必須)

制約：
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]

SparkJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

SparkJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

SparkResourceConfiguration

名前 形容 価値
instanceType コンピューティング 先でサポートされている VM のオプションの種類。 糸
runtimeVersion ジョブに使用される Spark ランタイムのバージョン。 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)
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取り消す EarlyTerminationPolicy
入力 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。 SweepJobInputs
切り スイープ ジョブの制限。 SweepJobLimits
目的 [必須]最適化の目的。 目標 (必須)
出力 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。 SweepJobOutputs
samplingAlgorithm [必須]ハイパーパラメーター サンプリング アルゴリズム SamplingAlgorithm (必須)
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 Bicep の場合は、any() 関数を使用できます。(必須)
裁判 [必須]試用版コンポーネントの定義。 TrialComponent (必須)

SweepJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

SweepJobLimits

名前 形容 価値
jobLimitsType [必須]JobLimit 型。 'Command'
'Sweep' (必須)
maxConcurrentTrials スイープ ジョブの最大同時試行回数。 int
maxTotalTrials スイープ ジョブの最大試行回数。 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
trialTimeout スイープ ジョブ試用版のタイムアウト値。 糸

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_]

SweepJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

SamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType オブジェクトの種類を設定する ベイジアン
Grid
ランダム の (必須)

BayesianSamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType [必須]構成プロパティと共にハイパーパラメーター値を生成するために使用されるアルゴリズム 'Bayesian' (必須)

GridSamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType [必須]構成プロパティと共にハイパーパラメーター値を生成するために使用されるアルゴリズム 'Grid' (必須)

RandomSamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType [必須]構成プロパティと共にハイパーパラメーター値を生成するために使用されるアルゴリズム 'Random' (必須)
支配 ランダム アルゴリズムの特定の種類 'Random'
'Sobol'
種 乱数生成のシードとして使用する省略可能な整数 int

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 [必須]ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 TrialComponentEnvironmentVariables
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 JobResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

EndpointScheduleAction

名前 形容 価値
actionType [必須]スケジュールのアクションの種類を指定します 'InvokeBatchEndpoint' (必須)
endpointInvocationDefinition [必須]スケジュール アクション定義の詳細を定義します。
{see href="TBD" /}

 Bicep の場合は、any() 関数を使用できます。(必須)

TriggerBase

名前 形容 価値
endTime スケジュールの終了時刻を ISO 8601 で指定しますが、UTC オフセットは指定しません。 https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601. を参照してください
再コメント形式は "2022-06-01T00:00:01" になります
存在しない場合、スケジュールは無期限に実行されます		 糸
startTime スケジュールの開始時刻を ISO 8601 形式で指定しますが、UTC オフセットは指定しません。 糸
timeZone スケジュールを実行するタイム ゾーンを指定します。
TimeZone は、Windows のタイム ゾーン形式に従う必要があります。 参照: /windows-hardware/manufacture/desktop/default-time-zones />		 糸
triggerType オブジェクトの種類を設定する Cron
繰り返し (必須)

CronTrigger

名前 形容 価値
triggerType [必須] 'Cron' (必須)
表現 [必須]スケジュールの cron 式を指定します。
式は NCronTab 形式に従う必要があります。		 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

RecurrenceTrigger

名前 形容 価値
triggerType [必須] 'Recurrence' (必須)
周波数 [必須]スケジュールをトリガーする頻度。 'Day'
'Hour'
'Minute'
'Month'
'Week' (必須)
間 [必須]スケジュール間隔を頻度と組み合わせて指定します int (必須)
計画 繰り返しスケジュール。 RecurrenceSchedule

RecurrenceSchedule

名前 形容 価値
時間 [必須]スケジュールの時間の一覧。 int[] (必須)
議事録 [必須]スケジュールの分の一覧。 int[] (必須)
monthDays スケジュールの月日の一覧 int[]
平日 スケジュールの日数の一覧。 次のいずれかを含む文字列配列:
'Friday'
'Monday'
'Saturday'
'Sunday'
'Thursday'
'Tuesday'
'Wednesday'

ARM テンプレート リソース定義

ワークスペース/スケジュール リソースの種類は、次をターゲットとする操作でデプロイできます。

  • 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/schedules 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/schedules",
  "apiVersion": "2022-10-01-preview",
  "name": "string",
  "properties": {
    "action": {
      "actionType": "string"
      // For remaining properties, see ScheduleActionBase objects
    },
    "description": "string",
    "displayName": "string",
    "isEnabled": "bool",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "tags": {},
    "trigger": {
      "endTime": "string",
      "startTime": "string",
      "timeZone": "string",
      "triggerType": "string"
      // For remaining properties, see TriggerBase objects
    }
  }
}

ScheduleActionBase オブジェクト

actionType 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。

CreateJobの場合は、次を使用します。

  "actionType": "CreateJob",
  "jobDefinition": {
    "componentId": "string",
    "computeId": "string",
    "description": "string",
    "displayName": "string",
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "string"
      // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
    },
    "isArchived": "bool",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "services": {
      "{customized property}": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "nodes": {
          "nodesValueType": "string"
          // For remaining properties, see Nodes objects
        },
        "port": "int",
        "properties": {
          "{customized property}": "string"
        }
      }
    },
    "tags": {},
    "jobType": "string"
    // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
  }

InvokeBatchEndpointの場合は、次の値を使用します。

  "actionType": "InvokeBatchEndpoint",
  "endpointInvocationDefinition": {}

JobBaseProperties 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。

AutoMLの場合は、次を使用します。

  "jobType": "AutoML",
  "environmentId": "string",
  "environmentVariables": {
    "{customized property}": "string"
  },
  "outputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobOutputType": "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  },
  "resources": {
    "dockerArgs": "string",
    "instanceCount": "int",
    "instanceType": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": {}
    },
    "shmSize": "string"
  },
  "taskDetails": {
    "logVerbosity": "string",
    "targetColumnName": "string",
    "trainingData": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string",
      "mode": "string",
      "uri": "string"
    },
    "taskType": "string"
    // For remaining properties, see AutoMLVertical objects
  }

コマンドの場合は、次のコマンドを使用します。

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

ラベル付けの場合は、次を使用します。

  "jobType": "Labeling",
  "dataConfiguration": {
    "dataId": "string",
    "incrementalDataRefreshEnabled": "bool"
  },
  "jobInstructions": {
    "uri": "string"
  },
  "labelCategories": {
    "{customized property}": {
      "classes": {
        "{customized property}": {
          "displayName": "string",
          "subclasses": {
            "{customized property}": {}
        }
      },
      "displayName": "string",
      "multiSelectEnabled": "bool"
    }
  },
  "labelingJobMediaProperties": {
    "mediaType": "string"
    // For remaining properties, see LabelingJobMediaProperties objects
  },
  "mlAssistConfiguration": {
    "mlAssist": "string"
    // For remaining properties, see MLAssistConfiguration objects
  }

パイプラインの場合は、次を使用します。

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

Sparkの場合は、次の値を使用します。

  "jobType": "Spark",
  "archives": [ "string" ],
  "args": "string",
  "codeId": "string",
  "conf": {
    "{customized property}": "string"
  },
  "entry": {
    "sparkJobEntryType": "string"
    // For remaining properties, see SparkJobEntry objects
  },
  "environmentId": "string",
  "files": [ "string" ],
  "inputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  },
  "jars": [ "string" ],
  "outputs": {
    "{customized property}": {
      "description": "string",
      "jobOutputType": "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  },
  "pyFiles": [ "string" ],
  "resources": {
    "instanceType": "string",
    "runtimeVersion": "string"
  }

スイープの場合は、次を使用します。

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

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"

UserIdentityの場合は、次の値を使用します。

  "identityType": "UserIdentity"

Nodes オブジェクト

nodesValueType 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。

[すべてのを する場合は、次を使用します。

  "nodesValueType": "All"

JobOutput オブジェクト

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

custom_modelの場合は、次を使用します。

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

mlflow_modelの場合は、次を使用します。

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

mltableを する場合は、次を使用します。

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

triton_modelの場合は、次を使用します。

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

uri_fileの場合は、次を使用します。

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

uri_folderの場合は、次を使用します。

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

AutoMLVertical オブジェクト

taskType 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。

分類の場合は、次を使用します。

  "taskType": "Classification",
  "cvSplitColumnNames": [ "string" ],
  "featurizationSettings": {
    "blockedTransformers": [ "string" ],
    "columnNameAndTypes": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "datasetLanguage": "string",
    "enableDnnFeaturization": "bool",
    "mode": "string",
    "transformerParams": {
      "{customized property}": [
        {
          "fields": [ "string" ],
          "parameters": {}
        }
      ]
    }
  },
  "fixedParameters": {
    "booster": "string",
    "boostingType": "string",
    "growPolicy": "string",
    "learningRate": "int",
    "maxBin": "int",
    "maxDepth": "int",
    "maxLeaves": "int",
    "minDataInLeaf": "int",
    "minSplitGain": "int",
    "modelName": "string",
    "nEstimators": "int",
    "numLeaves": "int",
    "preprocessorName": "string",
    "regAlpha": "int",
    "regLambda": "int",
    "subsample": "int",
    "subsampleFreq": "int",
    "treeMethod": "string",
    "withMean": "bool",
    "withStd": "bool"
  },
  "limitSettings": {
    "enableEarlyTermination": "bool",
    "exitScore": "int",
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxCoresPerTrial": "int",
    "maxTrials": "int",
    "sweepConcurrentTrials": "int",
    "sweepTrials": "int",
    "timeout": "string",
    "trialTimeout": "string"
  },
  "nCrossValidations": {
    "mode": "string"
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  },
  "positiveLabel": "string",
  "primaryMetric": "string",
  "searchSpace": [
    {
      "booster": "string",
      "boostingType": "string",
      "growPolicy": "string",
      "learningRate": "string",
      "maxBin": "string",
      "maxDepth": "string",
      "maxLeaves": "string",
      "minDataInLeaf": "string",
      "minSplitGain": "string",
      "modelName": "string",
      "nEstimators": "string",
      "numLeaves": "string",
      "preprocessorName": "string",
      "regAlpha": "string",
      "regLambda": "string",
      "subsample": "string",
      "subsampleFreq": "string",
      "treeMethod": "string",
      "withMean": "string",
      "withStd": "string"
    }
  ],
  "sweepSettings": {
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": "int",
      "evaluationInterval": "int",
      "policyType": "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    },
    "samplingAlgorithm": "string"
  },
  "testData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  },
  "testDataSize": "int",
  "trainingSettings": {
    "allowedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
    "blockedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
    "enableDnnTraining": "bool",
    "enableModelExplainability": "bool",
    "enableOnnxCompatibleModels": "bool",
    "enableStackEnsemble": "bool",
    "enableVoteEnsemble": "bool",
    "ensembleModelDownloadTimeout": "string",
    "stackEnsembleSettings": {
      "stackMetaLearnerKWargs": {},
      "stackMetaLearnerTrainPercentage": "int",
      "stackMetaLearnerType": "string"
    }
  },
  "validationData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  },
  "validationDataSize": "int",
  "weightColumnName": "string"

予測の場合は、次の値を使用します。

  "taskType": "Forecasting",
  "cvSplitColumnNames": [ "string" ],
  "featurizationSettings": {
    "blockedTransformers": [ "string" ],
    "columnNameAndTypes": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "datasetLanguage": "string",
    "enableDnnFeaturization": "bool",
    "mode": "string",
    "transformerParams": {
      "{customized property}": [
        {
          "fields": [ "string" ],
          "parameters": {}
        }
      ]
    }
  },
  "fixedParameters": {
    "booster": "string",
    "boostingType": "string",
    "growPolicy": "string",
    "learningRate": "int",
    "maxBin": "int",
    "maxDepth": "int",
    "maxLeaves": "int",
    "minDataInLeaf": "int",
    "minSplitGain": "int",
    "modelName": "string",
    "nEstimators": "int",
    "numLeaves": "int",
    "preprocessorName": "string",
    "regAlpha": "int",
    "regLambda": "int",
    "subsample": "int",
    "subsampleFreq": "int",
    "treeMethod": "string",
    "withMean": "bool",
    "withStd": "bool"
  },
  "forecastingSettings": {
    "countryOrRegionForHolidays": "string",
    "cvStepSize": "int",
    "featureLags": "string",
    "forecastHorizon": {
      "mode": "string"
      // For remaining properties, see ForecastHorizon objects
    },
    "frequency": "string",
    "seasonality": {
      "mode": "string"
      // For remaining properties, see Seasonality objects
    },
    "shortSeriesHandlingConfig": "string",
    "targetAggregateFunction": "string",
    "targetLags": {
      "mode": "string"
      // For remaining properties, see TargetLags objects
    },
    "targetRollingWindowSize": {
      "mode": "string"
      // For remaining properties, see TargetRollingWindowSize objects
    },
    "timeColumnName": "string",
    "timeSeriesIdColumnNames": [ "string" ],
    "useStl": "string"
  },
  "limitSettings": {
    "enableEarlyTermination": "bool",
    "exitScore": "int",
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxCoresPerTrial": "int",
    "maxTrials": "int",
    "sweepConcurrentTrials": "int",
    "sweepTrials": "int",
    "timeout": "string",
    "trialTimeout": "string"
  },
  "nCrossValidations": {
    "mode": "string"
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  },
  "primaryMetric": "string",
  "searchSpace": [
    {
      "booster": "string",
      "boostingType": "string",
      "growPolicy": "string",
      "learningRate": "string",
      "maxBin": "string",
      "maxDepth": "string",
      "maxLeaves": "string",
      "minDataInLeaf": "string",
      "minSplitGain": "string",
      "modelName": "string",
      "nEstimators": "string",
      "numLeaves": "string",
      "preprocessorName": "string",
      "regAlpha": "string",
      "regLambda": "string",
      "subsample": "string",
      "subsampleFreq": "string",
      "treeMethod": "string",
      "withMean": "string",
      "withStd": "string"
    }
  ],
  "sweepSettings": {
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": "int",
      "evaluationInterval": "int",
      "policyType": "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    },
    "samplingAlgorithm": "string"
  },
  "testData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  },
  "testDataSize": "int",
  "trainingSettings": {
    "allowedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
    "blockedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
    "enableDnnTraining": "bool",
    "enableModelExplainability": "bool",
    "enableOnnxCompatibleModels": "bool",
    "enableStackEnsemble": "bool",
    "enableVoteEnsemble": "bool",
    "ensembleModelDownloadTimeout": "string",
    "stackEnsembleSettings": {
      "stackMetaLearnerKWargs": {},
      "stackMetaLearnerTrainPercentage": "int",
      "stackMetaLearnerType": "string"
    }
  },
  "validationData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  },
  "validationDataSize": "int",
  "weightColumnName": "string"

ImageClassificationの場合は、次を使用します。

  "taskType": "ImageClassification",
  "limitSettings": {
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxTrials": "int",
    "timeout": "string"
  },
  "modelSettings": {
    "advancedSettings": "string",
    "amsGradient": "bool",
    "augmentations": "string",
    "beta1": "int",
    "beta2": "int",
    "checkpointFrequency": "int",
    "checkpointModel": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string",
      "mode": "string",
      "uri": "string"
    },
    "checkpointRunId": "string",
    "distributed": "bool",
    "earlyStopping": "bool",
    "earlyStoppingDelay": "int",
    "earlyStoppingPatience": "int",
    "enableOnnxNormalization": "bool",
    "evaluationFrequency": "int",
    "gradientAccumulationStep": "int",
    "layersToFreeze": "int",
    "learningRate": "int",
    "learningRateScheduler": "string",
    "modelName": "string",
    "momentum": "int",
    "nesterov": "bool",
    "numberOfEpochs": "int",
    "numberOfWorkers": "int",
    "optimizer": "string",
    "randomSeed": "int",
    "stepLRGamma": "int",
    "stepLRStepSize": "int",
    "trainingBatchSize": "int",
    "trainingCropSize": "int",
    "validationBatchSize": "int",
    "validationCropSize": "int",
    "validationResizeSize": "int",
    "warmupCosineLRCycles": "int",
    "warmupCosineLRWarmupEpochs": "int",
    "weightDecay": "int",
    "weightedLoss": "int"
  },
  "primaryMetric": "string",
  "searchSpace": [
    {
      "amsGradient": "string",
      "augmentations": "string",
      "beta1": "string",
      "beta2": "string",
      "distributed": "string",
      "earlyStopping": "string",
      "earlyStoppingDelay": "string",
      "earlyStoppingPatience": "string",
      "enableOnnxNormalization": "string",
      "evaluationFrequency": "string",
      "gradientAccumulationStep": "string",
      "layersToFreeze": "string",
      "learningRate": "string",
      "learningRateScheduler": "string",
      "modelName": "string",
      "momentum": "string",
      "nesterov": "string",
      "numberOfEpochs": "string",
      "numberOfWorkers": "string",
      "optimizer": "string",
      "randomSeed": "string",
      "stepLRGamma": "string",
      "stepLRStepSize": "string",
      "trainingBatchSize": "string",
      "trainingCropSize": "string",
      "validationBatchSize": "string",
      "validationCropSize": "string",
      "validationResizeSize": "string",
      "warmupCosineLRCycles": "string",
      "warmupCosineLRWarmupEpochs": "string",
      "weightDecay": "string",
      "weightedLoss": "string"
    }
  ],
  "sweepSettings": {
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": "int",
      "evaluationInterval": "int",
      "policyType": "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    },
    "samplingAlgorithm": "string"
  },
  "validationData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  },
  "validationDataSize": "int"

ImageClassificationMultilabelを する場合は、次を使用します。

  "taskType": "ImageClassificationMultilabel",
  "limitSettings": {
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxTrials": "int",
    "timeout": "string"
  },
  "modelSettings": {
    "advancedSettings": "string",
    "amsGradient": "bool",
    "augmentations": "string",
    "beta1": "int",
    "beta2": "int",
    "checkpointFrequency": "int",
    "checkpointModel": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string",
      "mode": "string",
      "uri": "string"
    },
    "checkpointRunId": "string",
    "distributed": "bool",
    "earlyStopping": "bool",
    "earlyStoppingDelay": "int",
    "earlyStoppingPatience": "int",
    "enableOnnxNormalization": "bool",
    "evaluationFrequency": "int",
    "gradientAccumulationStep": "int",
    "layersToFreeze": "int",
    "learningRate": "int",
    "learningRateScheduler": "string",
    "modelName": "string",
    "momentum": "int",
    "nesterov": "bool",
    "numberOfEpochs": "int",
    "numberOfWorkers": "int",
    "optimizer": "string",
    "randomSeed": "int",
    "stepLRGamma": "int",
    "stepLRStepSize": "int",
    "trainingBatchSize": "int",
    "trainingCropSize": "int",
    "validationBatchSize": "int",
    "validationCropSize": "int",
    "validationResizeSize": "int",
    "warmupCosineLRCycles": "int",
    "warmupCosineLRWarmupEpochs": "int",
    "weightDecay": "int",
    "weightedLoss": "int"
  },
  "primaryMetric": "string",
  "searchSpace": [
    {
      "amsGradient": "string",
      "augmentations": "string",
      "beta1": "string",
      "beta2": "string",
      "distributed": "string",
      "earlyStopping": "string",
      "earlyStoppingDelay": "string",
      "earlyStoppingPatience": "string",
      "enableOnnxNormalization": "string",
      "evaluationFrequency": "string",
      "gradientAccumulationStep": "string",
      "layersToFreeze": "string",
      "learningRate": "string",
      "learningRateScheduler": "string",
      "modelName": "string",
      "momentum": "string",
      "nesterov": "string",
      "numberOfEpochs": "string",
      "numberOfWorkers": "string",
      "optimizer": "string",
      "randomSeed": "string",
      "stepLRGamma": "string",
      "stepLRStepSize": "string",
      "trainingBatchSize": "string",
      "trainingCropSize": "string",
      "validationBatchSize": "string",
      "validationCropSize": "string",
      "validationResizeSize": "string",
      "warmupCosineLRCycles": "string",
      "warmupCosineLRWarmupEpochs": "string",
      "weightDecay": "string",
      "weightedLoss": "string"
    }
  ],
  "sweepSettings": {
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": "int",
      "evaluationInterval": "int",
      "policyType": "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    },
    "samplingAlgorithm": "string"
  },
  "validationData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  },
  "validationDataSize": "int"

ImageInstanceSegmentationを する場合は、次を使用します。

  "taskType": "ImageInstanceSegmentation",
  "limitSettings": {
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxTrials": "int",
    "timeout": "string"
  },
  "modelSettings": {
    "advancedSettings": "string",
    "amsGradient": "bool",
    "augmentations": "string",
    "beta1": "int",
    "beta2": "int",
    "boxDetectionsPerImage": "int",
    "boxScoreThreshold": "int",
    "checkpointFrequency": "int",
    "checkpointModel": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string",
      "mode": "string",
      "uri": "string"
    },
    "checkpointRunId": "string",
    "distributed": "bool",
    "earlyStopping": "bool",
    "earlyStoppingDelay": "int",
    "earlyStoppingPatience": "int",
    "enableOnnxNormalization": "bool",
    "evaluationFrequency": "int",
    "gradientAccumulationStep": "int",
    "imageSize": "int",
    "layersToFreeze": "int",
    "learningRate": "int",
    "learningRateScheduler": "string",
    "maxSize": "int",
    "minSize": "int",
    "modelName": "string",
    "modelSize": "string",
    "momentum": "int",
    "multiScale": "bool",
    "nesterov": "bool",
    "nmsIouThreshold": "int",
    "numberOfEpochs": "int",
    "numberOfWorkers": "int",
    "optimizer": "string",
    "randomSeed": "int",
    "stepLRGamma": "int",
    "stepLRStepSize": "int",
    "tileGridSize": "string",
    "tileOverlapRatio": "int",
    "tilePredictionsNmsThreshold": "int",
    "trainingBatchSize": "int",
    "validationBatchSize": "int",
    "validationIouThreshold": "int",
    "validationMetricType": "string",
    "warmupCosineLRCycles": "int",
    "warmupCosineLRWarmupEpochs": "int",
    "weightDecay": "int"
  },
  "primaryMetric": "MeanAveragePrecision",
  "searchSpace": [
    {
      "amsGradient": "string",
      "augmentations": "string",
      "beta1": "string",
      "beta2": "string",
      "boxDetectionsPerImage": "string",
      "boxScoreThreshold": "string",
      "distributed": "string",
      "earlyStopping": "string",
      "earlyStoppingDelay": "string",
      "earlyStoppingPatience": "string",
      "enableOnnxNormalization": "string",
      "evaluationFrequency": "string",
      "gradientAccumulationStep": "string",
      "imageSize": "string",
      "layersToFreeze": "string",
      "learningRate": "string",
      "learningRateScheduler": "string",
      "maxSize": "string",
      "minSize": "string",
      "modelName": "string",
      "modelSize": "string",
      "momentum": "string",
      "multiScale": "string",
      "nesterov": "string",
      "nmsIouThreshold": "string",
      "numberOfEpochs": "string",
      "numberOfWorkers": "string",
      "optimizer": "string",
      "randomSeed": "string",
      "stepLRGamma": "string",
      "stepLRStepSize": "string",
      "tileGridSize": "string",
      "tileOverlapRatio": "string",
      "tilePredictionsNmsThreshold": "string",
      "trainingBatchSize": "string",
      "validationBatchSize": "string",
      "validationIouThreshold": "string",
      "validationMetricType": "string",
      "warmupCosineLRCycles": "string",
      "warmupCosineLRWarmupEpochs": "string",
      "weightDecay": "string"
    }
  ],
  "sweepSettings": {
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": "int",
      "evaluationInterval": "int",
      "policyType": "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    },
    "samplingAlgorithm": "string"
  },
  "validationData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  },
  "validationDataSize": "int"

ImageObjectDetectionの場合は、次の値を使用します。

  "taskType": "ImageObjectDetection",
  "limitSettings": {
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxTrials": "int",
    "timeout": "string"
  },
  "modelSettings": {
    "advancedSettings": "string",
    "amsGradient": "bool",
    "augmentations": "string",
    "beta1": "int",
    "beta2": "int",
    "boxDetectionsPerImage": "int",
    "boxScoreThreshold": "int",
    "checkpointFrequency": "int",
    "checkpointModel": {
      "description": "string",
      "jobInputType": "string",
      "mode": "string",
      "uri": "string"
    },
    "checkpointRunId": "string",
    "distributed": "bool",
    "earlyStopping": "bool",
    "earlyStoppingDelay": "int",
    "earlyStoppingPatience": "int",
    "enableOnnxNormalization": "bool",
    "evaluationFrequency": "int",
    "gradientAccumulationStep": "int",
    "imageSize": "int",
    "layersToFreeze": "int",
    "learningRate": "int",
    "learningRateScheduler": "string",
    "maxSize": "int",
    "minSize": "int",
    "modelName": "string",
    "modelSize": "string",
    "momentum": "int",
    "multiScale": "bool",
    "nesterov": "bool",
    "nmsIouThreshold": "int",
    "numberOfEpochs": "int",
    "numberOfWorkers": "int",
    "optimizer": "string",
    "randomSeed": "int",
    "stepLRGamma": "int",
    "stepLRStepSize": "int",
    "tileGridSize": "string",
    "tileOverlapRatio": "int",
    "tilePredictionsNmsThreshold": "int",
    "trainingBatchSize": "int",
    "validationBatchSize": "int",
    "validationIouThreshold": "int",
    "validationMetricType": "string",
    "warmupCosineLRCycles": "int",
    "warmupCosineLRWarmupEpochs": "int",
    "weightDecay": "int"
  },
  "primaryMetric": "MeanAveragePrecision",
  "searchSpace": [
    {
      "amsGradient": "string",
      "augmentations": "string",
      "beta1": "string",
      "beta2": "string",
      "boxDetectionsPerImage": "string",
      "boxScoreThreshold": "string",
      "distributed": "string",
      "earlyStopping": "string",
      "earlyStoppingDelay": "string",
      "earlyStoppingPatience": "string",
      "enableOnnxNormalization": "string",
      "evaluationFrequency": "string",
      "gradientAccumulationStep": "string",
      "imageSize": "string",
      "layersToFreeze": "string",
      "learningRate": "string",
      "learningRateScheduler": "string",
      "maxSize": "string",
      "minSize": "string",
      "modelName": "string",
      "modelSize": "string",
      "momentum": "string",
      "multiScale": "string",
      "nesterov": "string",
      "nmsIouThreshold": "string",
      "numberOfEpochs": "string",
      "numberOfWorkers": "string",
      "optimizer": "string",
      "randomSeed": "string",
      "stepLRGamma": "string",
      "stepLRStepSize": "string",
      "tileGridSize": "string",
      "tileOverlapRatio": "string",
      "tilePredictionsNmsThreshold": "string",
      "trainingBatchSize": "string",
      "validationBatchSize": "string",
      "validationIouThreshold": "string",
      "validationMetricType": "string",
      "warmupCosineLRCycles": "string",
      "warmupCosineLRWarmupEpochs": "string",
      "weightDecay": "string"
    }
  ],
  "sweepSettings": {
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": "int",
      "evaluationInterval": "int",
      "policyType": "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    },
    "samplingAlgorithm": "string"
  },
  "validationData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  },
  "validationDataSize": "int"

回帰の場合は、次の値を使用します。

  "taskType": "Regression",
  "cvSplitColumnNames": [ "string" ],
  "featurizationSettings": {
    "blockedTransformers": [ "string" ],
    "columnNameAndTypes": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "datasetLanguage": "string",
    "enableDnnFeaturization": "bool",
    "mode": "string",
    "transformerParams": {
      "{customized property}": [
        {
          "fields": [ "string" ],
          "parameters": {}
        }
      ]
    }
  },
  "fixedParameters": {
    "booster": "string",
    "boostingType": "string",
    "growPolicy": "string",
    "learningRate": "int",
    "maxBin": "int",
    "maxDepth": "int",
    "maxLeaves": "int",
    "minDataInLeaf": "int",
    "minSplitGain": "int",
    "modelName": "string",
    "nEstimators": "int",
    "numLeaves": "int",
    "preprocessorName": "string",
    "regAlpha": "int",
    "regLambda": "int",
    "subsample": "int",
    "subsampleFreq": "int",
    "treeMethod": "string",
    "withMean": "bool",
    "withStd": "bool"
  },
  "limitSettings": {
    "enableEarlyTermination": "bool",
    "exitScore": "int",
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxCoresPerTrial": "int",
    "maxTrials": "int",
    "sweepConcurrentTrials": "int",
    "sweepTrials": "int",
    "timeout": "string",
    "trialTimeout": "string"
  },
  "nCrossValidations": {
    "mode": "string"
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  },
  "primaryMetric": "string",
  "searchSpace": [
    {
      "booster": "string",
      "boostingType": "string",
      "growPolicy": "string",
      "learningRate": "string",
      "maxBin": "string",
      "maxDepth": "string",
      "maxLeaves": "string",
      "minDataInLeaf": "string",
      "minSplitGain": "string",
      "modelName": "string",
      "nEstimators": "string",
      "numLeaves": "string",
      "preprocessorName": "string",
      "regAlpha": "string",
      "regLambda": "string",
      "subsample": "string",
      "subsampleFreq": "string",
      "treeMethod": "string",
      "withMean": "string",
      "withStd": "string"
    }
  ],
  "sweepSettings": {
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": "int",
      "evaluationInterval": "int",
      "policyType": "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    },
    "samplingAlgorithm": "string"
  },
  "testData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  },
  "testDataSize": "int",
  "trainingSettings": {
    "allowedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
    "blockedTrainingAlgorithms": [ "string" ],
    "enableDnnTraining": "bool",
    "enableModelExplainability": "bool",
    "enableOnnxCompatibleModels": "bool",
    "enableStackEnsemble": "bool",
    "enableVoteEnsemble": "bool",
    "ensembleModelDownloadTimeout": "string",
    "stackEnsembleSettings": {
      "stackMetaLearnerKWargs": {},
      "stackMetaLearnerTrainPercentage": "int",
      "stackMetaLearnerType": "string"
    }
  },
  "validationData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  },
  "validationDataSize": "int",
  "weightColumnName": "string"

TextClassificationの場合は、次を使用します。

  "taskType": "TextClassification",
  "featurizationSettings": {
    "datasetLanguage": "string"
  },
  "fixedParameters": {
    "gradientAccumulationSteps": "int",
    "learningRate": "int",
    "learningRateScheduler": "string",
    "modelName": "string",
    "numberOfEpochs": "int",
    "trainingBatchSize": "int",
    "validationBatchSize": "int",
    "warmupRatio": "int",
    "weightDecay": "int"
  },
  "limitSettings": {
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxNodes": "int",
    "maxTrials": "int",
    "timeout": "string",
    "trialTimeout": "string"
  },
  "primaryMetric": "string",
  "searchSpace": [
    {
      "gradientAccumulationSteps": "string",
      "learningRate": "string",
      "learningRateScheduler": "string",
      "modelName": "string",
      "numberOfEpochs": "string",
      "trainingBatchSize": "string",
      "validationBatchSize": "string",
      "warmupRatio": "string",
      "weightDecay": "string"
    }
  ],
  "sweepSettings": {
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": "int",
      "evaluationInterval": "int",
      "policyType": "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    },
    "samplingAlgorithm": "string"
  },
  "validationData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  }

TextClassificationMultilabelを する場合は、次を使用します。

  "taskType": "TextClassificationMultilabel",
  "featurizationSettings": {
    "datasetLanguage": "string"
  },
  "fixedParameters": {
    "gradientAccumulationSteps": "int",
    "learningRate": "int",
    "learningRateScheduler": "string",
    "modelName": "string",
    "numberOfEpochs": "int",
    "trainingBatchSize": "int",
    "validationBatchSize": "int",
    "warmupRatio": "int",
    "weightDecay": "int"
  },
  "limitSettings": {
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxNodes": "int",
    "maxTrials": "int",
    "timeout": "string",
    "trialTimeout": "string"
  },
  "searchSpace": [
    {
      "gradientAccumulationSteps": "string",
      "learningRate": "string",
      "learningRateScheduler": "string",
      "modelName": "string",
      "numberOfEpochs": "string",
      "trainingBatchSize": "string",
      "validationBatchSize": "string",
      "warmupRatio": "string",
      "weightDecay": "string"
    }
  ],
  "sweepSettings": {
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": "int",
      "evaluationInterval": "int",
      "policyType": "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    },
    "samplingAlgorithm": "string"
  },
  "validationData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  }

TextNERの場合は、次を使用します。

  "taskType": "TextNER",
  "featurizationSettings": {
    "datasetLanguage": "string"
  },
  "fixedParameters": {
    "gradientAccumulationSteps": "int",
    "learningRate": "int",
    "learningRateScheduler": "string",
    "modelName": "string",
    "numberOfEpochs": "int",
    "trainingBatchSize": "int",
    "validationBatchSize": "int",
    "warmupRatio": "int",
    "weightDecay": "int"
  },
  "limitSettings": {
    "maxConcurrentTrials": "int",
    "maxNodes": "int",
    "maxTrials": "int",
    "timeout": "string",
    "trialTimeout": "string"
  },
  "searchSpace": [
    {
      "gradientAccumulationSteps": "string",
      "learningRate": "string",
      "learningRateScheduler": "string",
      "modelName": "string",
      "numberOfEpochs": "string",
      "trainingBatchSize": "string",
      "validationBatchSize": "string",
      "warmupRatio": "string",
      "weightDecay": "string"
    }
  ],
  "sweepSettings": {
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": "int",
      "evaluationInterval": "int",
      "policyType": "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    },
    "samplingAlgorithm": "string"
  },
  "validationData": {
    "description": "string",
    "jobInputType": "string",
    "mode": "string",
    "uri": "string"
  }

NCrossValidations オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  "mode": "Auto"

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  "mode": "Custom",
  "value": "int"

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"

ForecastHorizon オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  "mode": "Auto"

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  "mode": "Custom",
  "value": "int"

季節性オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  "mode": "Auto"

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  "mode": "Custom",
  "value": "int"

TargetLags オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  "mode": "Auto"

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  "mode": "Custom",
  "values": [ "int" ]

TargetRollingWindowSize オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  "mode": "Auto"

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  "mode": "Custom",
  "value": "int"

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",
  "processCountPerInstance": "int"

TensorFlowの場合は、次を使用します。

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

JobInput オブジェクト

jobInputType 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。

custom_modelの場合は、次を使用します。

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

リテラル の場合は、次の値を使用します。

  "jobInputType": "literal",
  "value": "string"

mlflow_modelの場合は、次を使用します。

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

mltableを する場合は、次を使用します。

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

triton_modelの場合は、次を使用します。

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

uri_fileの場合は、次を使用します。

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

uri_folderの場合は、次を使用します。

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

LabelingJobMediaProperties オブジェクト

mediaType 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。

Imageの場合は、次を使用します。

  "mediaType": "Image",
  "annotationType": "string"

テキストの場合は、次を使用します。

  "mediaType": "Text",
  "annotationType": "string"

MLAssistConfiguration オブジェクト

mlAssist 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。

無効の場合は、次の値を使用します。

  "mlAssist": "Disabled"

[有効 の場合は、次を使用します。

  "mlAssist": "Enabled",
  "inferencingComputeBinding": "string",
  "trainingComputeBinding": "string"

SparkJobEntry オブジェクト

sparkJobEntryType 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。

SparkJobPythonEntryの場合は、次の値を使用します。

  "sparkJobEntryType": "SparkJobPythonEntry",
  "file": "string"

SparkJobScalaEntryの場合は、次の値を使用します。

  "sparkJobEntryType": "SparkJobScalaEntry",
  "className": "string"

SamplingAlgorithm オブジェクト

samplingAlgorithmType 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。

ベイジアン の場合は、次を使用します。

  "samplingAlgorithmType": "Bayesian"

Gridの場合は、次を使用します。

  "samplingAlgorithmType": "Grid"

ランダムには、次の値を使用します。

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

TriggerBase オブジェクト

triggerType 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。

Cronの場合は、次を使用します。

  "triggerType": "Cron",
  "expression": "string"

繰り返しの場合は、次の値を使用します。

  "triggerType": "Recurrence",
  "frequency": "string",
  "interval": "int",
  "schedule": {
    "hours": [ "int" ],
    "minutes": [ "int" ],
    "monthDays": [ "int" ],
    "weekDays": [ "string" ]
  }

プロパティ値

workspaces/schedules

名前 形容 価値
種類 リソースの種類 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules'
apiVersion リソース API のバージョン '2022-10-01-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。 ScheduleProperties (必須)

ScheduleProperties

名前 形容 価値
アクション [必須]スケジュールのアクションを指定します ScheduleActionBase (必須)
形容 資産の説明テキスト。 糸
displayName スケジュールの表示名。 糸
isEnabled スケジュールは有効になっていますか? bool
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 ResourceBaseProperties
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
トリガー [必須]トリガーの詳細を指定します TriggerBase (必須)

ScheduleActionBase

名前 形容 価値
actionType オブジェクトの種類を設定する CreateJob の
InvokeBatchEndpoint (必須)

JobScheduleAction

名前 形容 価値
actionType [必須]スケジュールのアクションの種類を指定します 'CreateJob' (必須)
jobDefinition [必須]スケジュール アクション定義の詳細を定義します。 JobBaseProperties (必須)

JobBaseProperties

名前 形容 価値
componentId コンポーネント リソースの ARM リソース ID。 糸
computeId コンピューティング リソースの ARM リソース ID。 糸
形容 資産の説明テキスト。 糸
displayName ジョブの表示名。 糸
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、UserIdentity、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
isArchived 資産はアーカイブされていますか? bool
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 ResourceBaseProperties
サービス JobEndpoints の一覧。
ローカル ジョブの場合、ジョブ エンドポイントのエンドポイント値は FileStreamObject になります。		 JobBaseServices
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 AutoML の
コマンド
ラベル付け
パイプラインの
Spark
スイープ (必須)

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 の
UserIdentity (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

UserIdentity

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。 'UserIdentity' (必須)

ResourceBaseProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

JobBaseServices

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobService

JobService

名前 形容 価値
エンドポイント エンドポイントの URL。 糸
jobServiceType エンドポイントの種類。 糸
ノード ユーザーがサービスを開始するノード。
ノードが設定されていないか、null に設定されていない場合、サービスはリーダー ノードでのみ開始されます。		 ノード
港 ユーザーによって設定されたエンドポイントのポート。 int
プロパティ エンドポイントに設定する追加のプロパティ。 JobServiceProperties

ノード

名前 形容 価値
nodesValueType オブジェクトの種類を設定する すべての (必須)

AllNodes

名前 形容 価値
nodesValueType [必須]ノード値の型 'All' (必須)

JobServiceProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

AutoMLJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'AutoML' (必須)
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。
これは省略可能な値です。指定しない場合、AutoML はジョブの実行時に既定で運用環境の AutoML キュレーション環境バージョンに設定されます。		 糸
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 AutoMLJobEnvironmentVariables の
出力 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。 AutoMLJobOutputs の
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 JobResourceConfiguration
taskDetails [必須]これは、テーブル/NLP/イメージのいずれかである可能性があるシナリオを表します AutoMLVertical (必須)

AutoMLJobEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

AutoMLJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

JobOutput

名前 形容 価値
形容 出力の説明。 糸
jobOutputType オブジェクトの種類を設定する custom_model
mlflow_model
mltable を する
triton_model
uri_file
uri_folder (必須)

CustomModelJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'custom_model' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

MLFlowModelJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'mlflow_model' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

MLTableJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'mltable' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

TritonModelJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'triton_model' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

UriFileJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'uri_file' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

UriFolderJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'uri_folder' (必須)
モード 出力資産配信モード。 'Direct'
'ReadWriteMount'
'Upload'
uri 出力アセット URI。 糸

JobResourceConfiguration

名前 形容 価値
dockerArgs Docker run コマンドに渡す追加の引数。 これにより、システムまたはこのセクションで既に設定されているパラメーターがオーバーライドされます。 このパラメーターは、Azure ML コンピューティングの種類でのみサポートされます。 糸
instanceCount コンピューティング 先で使用されるインスタンスまたはノードの数 (省略可能)。 int
instanceType コンピューティング 先でサポートされている VM のオプションの種類。 糸
プロパティ 追加のプロパティ バッグ。 ResourceConfigurationProperties
shmSize Docker コンテナーの共有メモリ ブロックのサイズ。 これは (number)(unit) の形式で指定する必要があります。数値は 0 より大きく、単位は b(バイト)、k(キロバイト)、m(メガバイト)、または g(ギガバイト) のいずれかです。 糸

制約：
パターン = \d+[bBkKmMgG]

ResourceConfigurationProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

AutoMLVertical

名前 形容 価値
logVerbosity ジョブの詳細度をログに記録します。 'Critical'
'Debug'
'Error'
'Info'
'NotSet'
'Warning'
targetColumnName ターゲット列名: 予測値列です。
分類タスクのコンテキストではラベル列名とも呼ばれます。		 糸
trainingData [必須]トレーニング データの入力。 MLTableJobInput の (必須)
taskType オブジェクトの種類を設定する 分類
予測
ImageClassification
ImageClassificationMultilabel の
ImageInstanceSegmentation
ImageObjectDetection
回帰
TextClassification
TextClassificationMultilabel
TextNER (必須)

MLTableJobInput

名前 形容 価値
形容 入力の説明。 糸
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'custom_model'
'literal'
'mlflow_model'
'mltable'
'triton_model'
'uri_file'
'uri_folder' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

分類

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'Classification' (必須)
cvSplitColumnNames CVSplit データに使用する列。 string[]
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 TableVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 TableFixedParameters の
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 TableVerticalLimitSettings
nCrossValidations トレーニング データセットに適用されるクロス検証フォールドの数
検証データセットが指定されていない場合。		 NCrossValidations
positiveLabel バイナリ メトリック計算の正のラベル。 糸
primaryMetric タスクのプライマリ メトリック。 'AUCWeighted'
'Accuracy'
'AveragePrecisionScoreWeighted'
'NormMacroRecall'
'PrecisionScoreWeighted'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 TableParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 TableSweepSettings の
testData データ入力をテストします。 MLTableJobInput の
testDataSize 検証のために確保する必要があるテスト データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
trainingSettings AutoML ジョブのトレーニング フェーズの入力。 ClassificationTrainingSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
weightColumnName サンプルの重み列の名前。 自動 ML では、加重列が入力としてサポートされ、データ内の行が上下に重み付けされます。 糸

TableVerticalFeaturizationSettings

名前 形容 価値
blockedTransformers これらのトランスは特徴付けには使用しないでください。 次のいずれかを含む文字列配列:
'CatTargetEncoder'
'CountVectorizer'
'HashOneHotEncoder'
'LabelEncoder'
'NaiveBayes'
'OneHotEncoder'
'TextTargetEncoder'
'TfIdf'
'WoETargetEncoder'
'WordEmbedding'
columnNameAndTypes 列名とその型 (int、float、string、datetime など) のディクショナリ。 TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes
datasetLanguage テキスト データに役立つデータセット言語。 糸
enableDnnFeaturization データ特徴付けに Dnn ベースの特徴付け器を使用するかどうかを決定します。 bool
モード 特徴量化モード - ユーザーは既定の "自動" モードを維持でき、AutoML は特徴量化フェーズでのデータの必要な変換を処理します。
[オフ] が選択されている場合、特徴量化は行われません。
[カスタム] が選択されている場合、ユーザーは追加の入力を指定して、特徴付けの実行方法をカスタマイズできます。		 'Auto'
'Custom'
'Off'
transformerParams ユーザーは、使用する追加のトランスフォーマーと、それが適用される列、およびトランスフォーマー コンストラクターのパラメーターを指定できます。 TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams

TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} ColumnTransformer[]

ColumnTransformer

名前 形容 価値
田畑 トランスフォーマー ロジックを適用するフィールド。 string[]
パラメーター トランスフォーマーに渡されるさまざまなプロパティ。
必要な入力は、JSON 形式のキーと値のペアのディクショナリです。

TableFixedParameters

名前 形容 価値
ブースター ブーストの種類 (XGBoost の場合は gbdt など) を指定します。 糸
boostingType ブーストの種類 (LightGBM の場合は gbdt など) を指定します。 糸
growPolicy 新しいノードをツリーに追加する方法を制御する拡張ポリシーを指定します。 糸
learningRate トレーニング手順の学習率。 int
maxBin 連続フィーチャをバケットする個別ビンの最大数を指定します。 int
maxDepth ツリーの深さを明示的に制限する最大深度を指定します。 int
maxLeaves ツリーの葉を明示的に制限するには、最大リーフを指定します。 int
minDataInLeaf リーフあたりのデータの最小数。 int
minSplitGain ツリーのリーフ ノードにさらにパーティションを作成するために必要な最小損失削減。 int
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
nEstimators モデル内のツリー (または丸め) の数を指定します。 int
numLeaves 葉の数を指定します。 int
プリプロセッサ名 使用するプリプロセッサの名前。 糸
regAlpha 重みの L1 正則化項。 int
regLambda 重みの L2 正則化項。 int
subsample トレーニング インスタンスのサブサンプル比率。 int
subsampleFreq サブサンプルの頻度。 int
treeMethod ツリー メソッドを指定します。 糸
withMean true の場合は、StandardScalar を使用してデータをスケーリングする前に中央揃えにします。 bool
withStd true の場合、StandardScalar を使用して単位分散を使用してデータをスケーリングします。 bool

TableVerticalLimitSettings

名前 形容 価値
enableEarlyTermination 早期終了を有効にし、過去 20 回のイテレーションでスコアの改善がない場合に AutoMLJob が早期に終了するかどうかを決定します。 bool
exitScore AutoML ジョブの終了スコア。 int
maxConcurrentTrials 最大同時反復数。 int
maxCoresPerTrial イテレーションあたりの最大コア数。 int
maxTrials 反復回数。 int
sweepConcurrentTrials ユーザーがトリガーする同時スイープ実行の数。 int
sweepTrials ユーザーがトリガーするスイープ実行の数。 int
タイムアウト AutoML ジョブのタイムアウト。 糸
trialTimeout 繰り返しタイムアウト。 糸

NCrossValidations

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoNCrossValidations

名前 形容 価値
モード [必須]N クロス検証を決定するためのモード。 'Auto' (必須)

CustomNCrossValidations

名前 形容 価値
モード [必須]N クロス検証を決定するためのモード。 'Custom' (必須)
価値 [必須]N クロス検証値。 int (必須)

TableParameterSubspace

名前 形容 価値
ブースター ブーストの種類 (XGBoost の場合は gbdt など) を指定します。 糸
boostingType ブーストの種類 (LightGBM の場合は gbdt など) を指定します。 糸
growPolicy 新しいノードをツリーに追加する方法を制御する拡張ポリシーを指定します。 糸
learningRate トレーニング手順の学習率。 糸
maxBin 連続フィーチャをバケットする個別ビンの最大数を指定します。 糸
maxDepth ツリーの深さを明示的に制限する最大深度を指定します。 糸
maxLeaves ツリーの葉を明示的に制限するには、最大リーフを指定します。 糸
minDataInLeaf リーフあたりのデータの最小数。 糸
minSplitGain ツリーのリーフ ノードにさらにパーティションを作成するために必要な最小損失削減。 糸
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
nEstimators モデル内のツリー (または丸め) の数を指定します。 糸
numLeaves 葉の数を指定します。 糸
プリプロセッサ名 使用するプリプロセッサの名前。 糸
regAlpha 重みの L1 正則化項。 糸
regLambda 重みの L2 正則化項。 糸
subsample トレーニング インスタンスのサブサンプル比率。 糸
subsampleFreq サブサンプルの頻度 糸
treeMethod ツリー メソッドを指定します。 糸
withMean true の場合は、StandardScalar を使用してデータをスケーリングする前に中央揃えにします。 糸
withStd true の場合、StandardScalar を使用して単位分散を使用してデータをスケーリングします。 糸

TableSweepSettings

名前 形容 価値
earlyTermination スイープ ジョブの早期終了ポリシーの種類。 EarlyTerminationPolicy
samplingAlgorithm [必須]サンプリング アルゴリズムの種類。 'Bayesian'
'Grid'
'Random' (必須)

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

ClassificationTrainingSettings

名前 形容 価値
allowedTrainingAlgorithms 分類タスクに使用できるモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'BernoulliNaiveBayes'
'DecisionTree'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'LightGBM'
'LinearSVM'
'LogisticRegression'
'MultinomialNaiveBayes'
'RandomForest'
'SGD'
'SVM'
'XGBoostClassifier'
blockedTrainingAlgorithms 分類タスクのブロックされたモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'BernoulliNaiveBayes'
'DecisionTree'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'LightGBM'
'LinearSVM'
'LogisticRegression'
'MultinomialNaiveBayes'
'RandomForest'
'SGD'
'SVM'
'XGBoostClassifier'
enableDnnTraining DNN モデルの推奨事項を有効にします。 bool
enableModelExplainability 最適なモデルで説明可能性を有効にするフラグ。 bool
enableOnnxCompatibleModels onnx 互換モデルを有効にするフラグ。 bool
enableStackEnsemble スタック アンサンブル実行を有効にします。 bool
enableVoteEnsemble 投票アンサンブル実行を有効にします。 bool
ensembleModelDownloadTimeout VotingEnsemble および StackEnsemble モデルの生成中に、前の子実行から複数の適合モデルがダウンロードされます。
より多くの時間が必要な場合は、300 秒より大きい値でこのパラメーターを構成します。		 糸
stackEnsembleSettings スタック アンサンブル実行のスタック アンサンブル設定。 StackEnsembleSettings

StackEnsembleSettings

名前 形容 価値
stackMetaLearnerKWargs メタ学習者の初期化子に渡す省略可能なパラメーター。
stackMetaLearnerTrainPercentage メタ学習者のトレーニング用に予約するトレーニング セット (トレーニングのトレーニングと検証の種類を選択する場合) の割合を指定します。 既定値は 0.2 です。 int
stackMetaLearnerType メタ学習者は、個々の異種モデルの出力でトレーニングされたモデルです。 'ElasticNet'
'ElasticNetCV'
'LightGBMClassifier'
'LightGBMRegressor'
'LinearRegression'
'LogisticRegression'
'LogisticRegressionCV'
'None'

予測

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'Forecasting' (必須)
cvSplitColumnNames CVSplit データに使用する列。 string[]
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 TableVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 TableFixedParameters の
forecastingSettings 予測タスク固有の入力。 ForecastingSettings
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 TableVerticalLimitSettings
nCrossValidations トレーニング データセットに適用されるクロス検証フォールドの数
検証データセットが指定されていない場合。		 NCrossValidations
primaryMetric 予測タスクの主要メトリック。 'NormalizedMeanAbsoluteError'
'NormalizedRootMeanSquaredError'
'R2Score'
'スピアマンコレレーション'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 TableParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 TableSweepSettings の
testData データ入力をテストします。 MLTableJobInput の
testDataSize 検証のために確保する必要があるテスト データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
trainingSettings AutoML ジョブのトレーニング フェーズの入力。 ForecastingTrainingSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
weightColumnName サンプルの重み列の名前。 自動 ML では、加重列が入力としてサポートされ、データ内の行が上下に重み付けされます。 糸

ForecastingSettings

名前 形容 価値
countryOrRegionForHolidays 予測タスクの休日の国または地域。
これらは、ISO 3166 の 2 文字の国/地域コード ("US" や "GB" など) である必要があります。		 糸
cvStepSize 1 つの CV フォールドの原点時間と次のフォールドの間の期間の数。 対して
たとえば、日次データの CVStepSize = 3 の場合、各フォールドの起点時間は
3 日分離します。		 int
featureLags 'auto' または null を持つ数値特徴のラグを生成するためのフラグ。 'Auto'
'None'
forecastHorizon 時系列の頻度の単位で求められる最大予測期間。 ForecastHorizon
周波数 予測の場合、このパラメーターは、日単位、週単位、年単位など、予測が必要な期間を表します。予測頻度は、既定ではデータセットの頻度です。 糸
季節 時系列の季節性を、系列の頻度の整数倍数として設定します。
季節性が 'auto' に設定されている場合は、推論されます。		 季節性
shortSeriesHandlingConfig AutoML で短い時系列を処理する方法を定義するパラメーター。 'Auto'
'Drop'
'None'
'Pad'
targetAggregateFunction ユーザーが指定した頻度に準拠するように時系列ターゲット列を集計するために使用する関数。
TargetAggregateFunction が 'None' ではなく設定されているが、freq パラメーターが設定されていない場合、エラーが発生します。 可能なターゲット集計関数は、"sum"、"max"、"min"、"mean" です。		 'Max'
'Mean'
'Min'
'None'
'Sum'
targetLags ターゲット列から遅延する過去の期間の数。 TargetLags
targetRollingWindowSize ターゲット列のローリング ウィンドウ平均の作成に使用された過去の期間の数。 TargetRollingWindowSize
timeColumnName 時刻列の名前。 このパラメーターは、時系列の構築とその頻度の推論に使用される入力データの datetime 列を予測する場合に必要です。 糸
timeSeriesIdColumnNames 時系列をグループ化するために使用される列の名前。 複数の系列を作成するために使用できます。
グレインが定義されていない場合、データ セットは 1 つの時系列であると見なされます。 このパラメーターは、タスクの種類の予測で使用されます。		 string[]
useStl 時系列ターゲット列の STL 分解を構成します。 'None'
'Season'
'SeasonTrend'

ForecastHorizon

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoForecastHorizon

名前 形容 価値
モード [必須]予測期間値の選択モードを設定します。 'Auto' (必須)

CustomForecastHorizon

名前 形容 価値
モード [必須]予測期間値の選択モードを設定します。 'Custom' (必須)
価値 [必須]予測期間の値。 int (必須)

季節

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoSeasonality

名前 形容 価値
モード [必須]季節性モード。 'Auto' (必須)

CustomSeasonality

名前 形容 価値
モード [必須]季節性モード。 'Custom' (必須)
価値 [必須]季節性の値。 int (必須)

TargetLags

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoTargetLags

名前 形容 価値
モード [必須]ターゲット ラグ モードの設定 - 自動/カスタム 'Auto' (必須)

CustomTargetLags

名前 形容 価値
モード [必須]ターゲット ラグ モードの設定 - 自動/カスタム 'Custom' (必須)
価値観 [必須]ターゲットラグ値を設定します。 int[] (必須)

TargetRollingWindowSize

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoTargetRollingWindowSize

名前 形容 価値
モード [必須]TargetRollingWindowSiz 検出モード。 'Auto' (必須)

CustomTargetRollingWindowSize

名前 形容 価値
モード [必須]TargetRollingWindowSiz 検出モード。 'Custom' (必須)
価値 [必須]TargetRollingWindowSize 値。 int (必須)

ForecastingTrainingSettings

名前 形容 価値
allowedTrainingAlgorithms 予測タスクに使用できるモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'Arimax'
'AutoArima'
'Average'
'DecisionTree'
'ElasticNet'
'ExponentialSmoothing'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'なげなわ'
'LightGBM'
'Naive'
'Prophet'
'RandomForest'
'SGD'
'SeasonalAverage'
'SeasonalNaive'
'TCNForecaster'
'XGBoostRegressor'
blockedTrainingAlgorithms 予測タスクのブロックされたモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'Arimax'
'AutoArima'
'Average'
'DecisionTree'
'ElasticNet'
'ExponentialSmoothing'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'なげなわ'
'LightGBM'
'Naive'
'Prophet'
'RandomForest'
'SGD'
'SeasonalAverage'
'SeasonalNaive'
'TCNForecaster'
'XGBoostRegressor'
enableDnnTraining DNN モデルの推奨事項を有効にします。 bool
enableModelExplainability 最適なモデルで説明可能性を有効にするフラグ。 bool
enableOnnxCompatibleModels onnx 互換モデルを有効にするフラグ。 bool
enableStackEnsemble スタック アンサンブル実行を有効にします。 bool
enableVoteEnsemble 投票アンサンブル実行を有効にします。 bool
ensembleModelDownloadTimeout VotingEnsemble および StackEnsemble モデルの生成中に、前の子実行から複数の適合モデルがダウンロードされます。
より多くの時間が必要な場合は、300 秒より大きい値でこのパラメーターを構成します。		 糸
stackEnsembleSettings スタック アンサンブル実行のスタック アンサンブル設定。 StackEnsembleSettings

ImageClassification

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'ImageClassification' (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsClassification の
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 'AUCWeighted'
'Accuracy'
'AveragePrecisionScoreWeighted'
'NormMacroRecall'
'PrecisionScoreWeighted'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsClassification[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

ImageLimitSettings

名前 形容 価値
maxConcurrentTrials 同時 AutoML イテレーションの最大数。 int
maxTrials AutoML イテレーションの最大数。 int
タイムアウト AutoML ジョブのタイムアウト。 糸

ImageModelSettingsClassification

名前 形容 価値
advancedSettings 高度なシナリオの設定。 糸
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 bool
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
checkpointFrequency モデル チェックポイントを格納する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
checkpointModel 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイント モデル。 MLFlowModelJobInput の
checkpointRunId 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイントを持つ前の実行の ID。 糸
分散 分散トレーニングを使用するかどうか。 bool
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 bool
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 int
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 int
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 bool
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 int
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 int
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 'None'
'Step'
'WarmupCosine'
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 bool
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 int
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 int
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 'Adam'
'Adamw'
'None'
'Sgd'
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 int
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 int
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
trainingCropSize トレーニング データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationCropSize 検証データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationResizeSize 検証データセットのトリミング前にサイズを変更する画像サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 int
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
weightedLoss 加重損失。 許容される値は、加重損失がない場合は 0 です。
sqrt による加重損失の場合は 1。(class_weights)。 class_weightsによる加重損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 である必要があります。
 int

MLFlowModelJobInput

名前 形容 価値
形容 入力の説明。 糸
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'custom_model'
'literal'
'mlflow_model'
'mltable'
'triton_model'
'uri_file'
'uri_folder' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

ImageModelDistributionSettingsClassification

名前 形容 価値
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 糸
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
分散 配布者トレーニングを使用するかどうか。 糸
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 糸
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 糸
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 糸
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 糸
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 糸
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 糸
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 糸
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 糸
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 糸
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 糸
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 'sgd'、'adam'、または 'adamw' のいずれかである必要があります。 糸
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 糸
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 糸
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
trainingCropSize トレーニング データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationCropSize 検証データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationResizeSize 検証データセットのトリミング前にサイズを変更する画像サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 糸
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
weightedLoss 加重損失。 許容される値は、加重損失がない場合は 0 です。
sqrt による加重損失の場合は 1。(class_weights)。 class_weightsによる加重損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 である必要があります。
 糸

ImageSweepSettings

名前 形容 価値
earlyTermination 早期終了ポリシーの種類。 EarlyTerminationPolicy
samplingAlgorithm [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)

ImageClassificationMultilabel

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'ImageClassificationMultilabel' (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsClassification の
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 'AUCWeighted'
'Accuracy'
'AveragePrecisionScoreWeighted'
'IOU'
'NormMacroRecall'
'PrecisionScoreWeighted'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsClassification[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

ImageInstanceSegmentation

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'ImageInstanceSegmentation' (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsObjectDetection
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 'MeanAveragePrecision'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

ImageModelSettingsObjectDetection

名前 形容 価値
advancedSettings 高度なシナリオの設定。 糸
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 bool
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
boxDetectionsPerImage すべてのクラスの画像あたりの検出の最大数。 正の整数にする必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
boxScoreThreshold 推論中に返されるのは、分類スコアが a0/& より大きい提案のみです
BoxScoreThreshold。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。		 int
checkpointFrequency モデル チェックポイントを格納する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
checkpointModel 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイント モデル。 MLFlowModelJobInput の
checkpointRunId 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイントを持つ前の実行の ID。 糸
分散 分散トレーニングを使用するかどうか。 bool
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 bool
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 int
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 int
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 bool
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 int
imageSize トレーニングと検証の画像サイズ。 正の整数にする必要があります。
注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 int
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 int
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 'None'
'Step'
'WarmupCosine'
maxSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最大サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
minSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最小サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
modelSize モデル のサイズ。 'small'、'medium'、'large'、または 'xlarge' である必要があります。
注: モデルのサイズが大きすぎると、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 'ExtraLarge'
'Large'
'Medium'
'None'
'Small'
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
multiScale イメージ サイズを +/- 50%変更して、マルチスケール イメージを有効にします。
注: 十分な GPU メモリがない場合、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 bool
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 bool
nmsIouThreshold NMS 後処理で推論中に使用される IOU しきい値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 int
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 int
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 'Adam'
'Adamw'
'None'
'Sgd'
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 int
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 int
tileGridSize 各イメージのタイリングに使用するグリッド サイズ。 注: TileGridSize を次に指定することはできません。
小さな物体検出ロジックを有効にする場合はなし。 mxn 形式の 2 つの整数を含む文字列。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
tileOverlapRatio 各ディメンションの隣接するタイル間のオーバーラップ率。 範囲 [0, 1) に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
tilePredictionsNmsThreshold タイルと画像からの予測をマージするときに NMS を実行するために使用する IOU しきい値。
検証/推論で使用されます。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationIouThreshold 検証メトリックを計算するときに使用する IOU しきい値。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。 int
validationMetricType 検証メトリックに使用するメトリック計算方法。 'Coco'
'CocoVoc'
'None'
'Voc'
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 int
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int

ImageModelDistributionSettingsObjectDetection

名前 形容 価値
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 糸
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
boxDetectionsPerImage すべてのクラスの画像あたりの検出の最大数。 正の整数にする必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
boxScoreThreshold 推論中に返されるのは、分類スコアが a0/& より大きい提案のみです
BoxScoreThreshold。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。		 糸
分散 配布者トレーニングを使用するかどうか。 糸
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 糸
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 糸
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 糸
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 糸
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 糸
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 糸
imageSize トレーニングと検証の画像サイズ。 正の整数にする必要があります。
注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 糸
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 糸
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 糸
maxSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最大サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
minSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最小サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
modelSize モデル のサイズ。 'small'、'medium'、'large'、または 'xlarge' である必要があります。
注: モデルのサイズが大きすぎると、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 糸
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
multiScale イメージ サイズを +/- 50%変更して、マルチスケール イメージを有効にします。
注: 十分な GPU メモリがない場合、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 糸
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 糸
nmsIouThreshold NMS 後処理で推論中に使用される IOU しきい値。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 糸
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 糸
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 'sgd'、'adam'、または 'adamw' のいずれかである必要があります。 糸
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 糸
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 糸
tileGridSize 各イメージのタイリングに使用するグリッド サイズ。 注: TileGridSize を次に指定することはできません。
小さな物体検出ロジックを有効にする場合はなし。 mxn 形式の 2 つの整数を含む文字列。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
tileOverlapRatio 各ディメンションの隣接するタイル間のオーバーラップ率。 範囲 [0, 1) に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
tilePredictionsNmsThreshold タイルと画像からの予測をマージするときに NMS を実行するために使用する IOU しきい値。
検証/推論で使用されます。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。
NMS: 非最大抑制		 糸
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationIouThreshold 検証メトリックを計算するときに使用する IOU しきい値。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。 糸
validationMetricType 検証メトリックに使用するメトリック計算方法。 'none'、'coco'、'voc'、または 'coco_voc' である必要があります。 糸
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 糸
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸

ImageObjectDetection

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'ImageObjectDetection' (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsObjectDetection
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 'MeanAveragePrecision'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

回帰

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'Regression' (必須)
cvSplitColumnNames CVSplit データに使用する列。 string[]
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 TableVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 TableFixedParameters の
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 TableVerticalLimitSettings
nCrossValidations トレーニング データセットに適用されるクロス検証フォールドの数
検証データセットが指定されていない場合。		 NCrossValidations
primaryMetric 回帰タスクの主要メトリック。 'NormalizedMeanAbsoluteError'
'NormalizedRootMeanSquaredError'
'R2Score'
'スピアマンコレレーション'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 TableParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 TableSweepSettings の
testData データ入力をテストします。 MLTableJobInput の
testDataSize 検証のために確保する必要があるテスト データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
trainingSettings AutoML ジョブのトレーニング フェーズの入力。 RegressionTrainingSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
weightColumnName サンプルの重み列の名前。 自動 ML では、加重列が入力としてサポートされ、データ内の行が上下に重み付けされます。 糸

RegressionTrainingSettings

名前 形容 価値
allowedTrainingAlgorithms 回帰タスクに使用できるモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'DecisionTree'
'ElasticNet'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'なげなわ'
'LightGBM'
'RandomForest'
'SGD'
'XGBoostRegressor'
blockedTrainingAlgorithms 回帰タスクのブロックされたモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
'DecisionTree'
'ElasticNet'
'ExtremeRandomTrees'
'GradientBoosting'
'KNN'
'なげなわ'
'LightGBM'
'RandomForest'
'SGD'
'XGBoostRegressor'
enableDnnTraining DNN モデルの推奨事項を有効にします。 bool
enableModelExplainability 最適なモデルで説明可能性を有効にするフラグ。 bool
enableOnnxCompatibleModels onnx 互換モデルを有効にするフラグ。 bool
enableStackEnsemble スタック アンサンブル実行を有効にします。 bool
enableVoteEnsemble 投票アンサンブル実行を有効にします。 bool
ensembleModelDownloadTimeout VotingEnsemble および StackEnsemble モデルの生成中に、前の子実行から複数の適合モデルがダウンロードされます。
より多くの時間が必要な場合は、300 秒より大きい値でこのパラメーターを構成します。		 糸
stackEnsembleSettings スタック アンサンブル実行のスタック アンサンブル設定。 StackEnsembleSettings

TextClassification

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'TextClassification' (必須)
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 NlpVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 NlpFixedParameters
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 NlpVerticalLimitSettings
primaryMetric Text-Classification タスクのプライマリ メトリック。 'AUCWeighted'
'Accuracy'
'AveragePrecisionScoreWeighted'
'NormMacroRecall'
'PrecisionScoreWeighted'
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 NlpParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 NlpSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の

NlpVerticalFeaturizationSettings

名前 形容 価値
datasetLanguage テキスト データに役立つデータセット言語。 糸

NlpFixedParameters

名前 形容 価値
gradientAccumulationSteps 後方パスを実行する前にグラデーションを累積する手順の数。 int
learningRate トレーニング手順の学習率。 int
learningRateScheduler トレーニング手順中に使用する学習率スケジュールの種類。 'Constant'
'ConstantWithWarmup'
'Cosine'
'CosineWithRestarts'
'Linear'
'None'
'多項式'
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 int
trainingBatchSize トレーニング 手順のバッチ サイズ。 int
validationBatchSize 評価中に使用するバッチ サイズ。 int
warmupRatio LrSchedulerType と共に使用されるウォームアップ比。 int
weightDecay トレーニング手順の重量の減衰。 int

NlpVerticalLimitSettings

名前 形容 価値
maxConcurrentTrials AutoML の同時実行の最大イテレーション数。 int
maxNodes 1 回の試用でトレーニングに利用できる最大ノード数。 マルチノード分散トレーニングを制御します。 int
maxTrials AutoML イテレーションの数。 int
タイムアウト AutoML ジョブのタイムアウト。 糸
trialTimeout 個々の HD 試用版のタイムアウト。 糸

NlpParameterSubspace

名前 形容 価値
gradientAccumulationSteps 後方パスを実行する前にグラデーションを累積する手順の数。 糸
learningRate トレーニング手順の学習率。 糸
learningRateScheduler トレーニング手順中に使用する学習率スケジュールの種類。 糸
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 糸
trainingBatchSize トレーニング 手順のバッチ サイズ。 糸
validationBatchSize 評価中に使用するバッチ サイズ。 糸
warmupRatio LrSchedulerType と共に使用されるウォームアップ比。 糸
weightDecay トレーニング手順の重量の減衰。 糸

NlpSweepSettings

名前 形容 価値
earlyTermination スイープ ジョブの早期終了ポリシーの種類。 EarlyTerminationPolicy
samplingAlgorithm [必須]サンプリング アルゴリズムの種類。 'Bayesian'
'Grid'
'Random' (必須)

TextClassificationMultilabel

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'TextClassificationMultilabel' (必須)
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 NlpVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 NlpFixedParameters
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 NlpVerticalLimitSettings
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 NlpParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 NlpSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の

TextNer

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 'TextNER' (必須)
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 NlpVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 NlpFixedParameters
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 NlpVerticalLimitSettings
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 NlpParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 NlpSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の

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)
autologgerSettings 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。 AutologgerSettings
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 [必須]ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 CommandJobEnvironmentVariables
入力 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。 CommandJobInputs
切り コマンド ジョブの制限。 CommandJobLimits
出力 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。 CommandJobOutputs
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 JobResourceConfiguration

AutologgerSettings

名前 形容 価値
mlflowAutologger [必須]mlflow 自動ロガーが有効かどうかを示します。 'Disabled'
'Enabled' (必須)

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)
processCountPerInstance ノードあたりのプロセス数。 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。 指定しない場合は、既定でインスタンス数が設定されます。 int

CommandJobEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

CommandJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

JobInput

名前 形容 価値
形容 入力の説明。 糸
jobInputType オブジェクトの種類を設定する custom_model
リテラル
mlflow_model
mltable を する
triton_model
uri_file
uri_folder (必須)

CustomModelJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'custom_model' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

LiteralJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'literal' (必須)
価値 [必須]入力のリテラル値。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

TritonModelJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'triton_model' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

UriFileJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'uri_file' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

UriFolderJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 'uri_folder' (必須)
モード 入力資産配信モード。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

CommandJobLimits

名前 形容 価値
jobLimitsType [必須]JobLimit 型。 'Command'
'Sweep' (必須)
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

CommandJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

LabelingJobProperties

名前 形容 価値
componentId コンポーネント リソースの ARM リソース ID。 糸
computeId コンピューティング リソースの ARM リソース ID。 糸
dataConfiguration ジョブで使用されるデータの構成。 labelingDataConfiguration の
形容 資産の説明テキスト。 糸
displayName ジョブの表示名。 糸
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、UserIdentity、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
isArchived 資産はアーカイブされていますか? bool
jobInstructions ジョブのラベル付け命令。 LabelingJobInstructions の
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'AutoML'
'Command'
'Labeling'
'Pipeline'
'Spark'
'Sweep' (必須)
labelCategories ジョブのカテゴリにラベルを付けます。 LabelingJobLabelCategories の
labelingJobMediaProperties ジョブ内のメディアの種類固有のプロパティ。 labelingJobMediaProperties の
mlAssistConfiguration ジョブでの MLAssist 機能の構成。 MLAssistConfiguration
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 ResourceBaseProperties
サービス JobEndpoints の一覧。
ローカル ジョブの場合、ジョブ エンドポイントのエンドポイント値は FileStreamObject になります。		 JobBaseServices
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

LabelingDataConfiguration

名前 形容 価値
dataId ラベル付けを実行するデータ資産のリソース ID。 糸
incrementalDataRefreshEnabled 増分データ更新を有効にするかどうかを示します。 bool

LabelingJobInstructions

名前 形容 価値
uri ラベラーの詳細なラベル付け手順を含むページへのリンク。 糸

LabelingJobLabelCategories

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

LabelCategory

名前 形容 価値
クラス このカテゴリのラベル クラスのディクショナリ。 LabelCategoryClasses
displayName ラベル カテゴリの表示名。 糸
multiSelectEnabled このカテゴリの複数のクラスを選択できるかどうかを示します。 bool

LabelCategoryClasses

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} LabelClass

LabelClass

名前 形容 価値
displayName ラベル クラスの表示名。 糸
サブクラス ラベル クラスのサブクラスのディクショナリ。 LabelClassSubclasses

LabelClassSubclasses

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} LabelClass

LabelingJobMediaProperties

名前 形容 価値
mediaType オブジェクトの種類を設定する イメージ
テキスト (必須)

LabelingJobImageProperties

名前 形容 価値
mediaType [必須]ジョブのメディアの種類。 'Image' (必須)
annotationType 画像ラベル付けジョブの注釈の種類。 'BoundingBox'
'Classification'
'InstanceSegmentation'

LabelingJobTextProperties

名前 形容 価値
mediaType [必須]ジョブのメディアの種類。 'Text' (必須)
annotationType テキスト ラベル付けジョブの注釈の種類。 'Classification'
'NamedEntityRecognition'

MLAssistConfiguration

名前 形容 価値
mlAssist オブジェクトの種類を設定する Disabled
Enabled (必須)

MLAssistConfigurationDisabled

名前 形容 価値
mlAssist [必須]MLAssist 機能が有効かどうかを示します。 'Disabled' (必須)

MLAssistConfigurationEnabled

名前 形容 価値
mlAssist [必須]MLAssist 機能が有効かどうかを示します。 'Enabled' (必須)
inferencingComputeBinding [必須]推論で使用される AML コンピューティング バインド。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
trainingComputeBinding [必須]トレーニングで使用される AML コンピューティング バインド。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

PipelineJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'Pipeline' (必須)
入力 パイプライン ジョブの入力。 PipelineJobInputs
ジョブ ジョブはパイプライン ジョブを構築します。 PipelineJobs
出力 パイプライン ジョブの出力 PipelineJobOutputs
設定 ContinueRunOnStepFailure などのパイプライン設定。
sourceJobId ソース ジョブの ARM リソース ID。 糸

PipelineJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

PipelineJobs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

PipelineJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

SparkJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'Spark' (必須)
史料 ジョブで使用されるアーカイブ ファイル。 string[]
args ジョブの引数。 糸
codeId [必須]コード資産の ARM リソース ID。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
conf Spark で構成されたプロパティ。 SparkJobConf の
エントリ [必須]ジョブの起動時に実行するエントリ。 SparkJobEntry (必須)
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。 糸
ファイル ジョブで使用されるファイル。 string[]
入力 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。 SparkJobInputs の
瓶 ジョブで使用される Jar ファイル。 string[]
出力 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。 SparkJobOutputs
pyFiles ジョブで使用される Python ファイル。 string[]
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 SparkResourceConfiguration の

SparkJobConf

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

SparkJobEntry

名前 形容 価値
sparkJobEntryType オブジェクトの種類を設定する SparkJobPythonEntry の
SparkJobScalaEntry (必須)

SparkJobPythonEntry

名前 形容 価値
sparkJobEntryType [必須]ジョブのエントリ ポイントの種類。 'SparkJobPythonEntry' (必須)
ファイル [必須]ジョブ エントリ ポイントの相対 Python ファイル パス。 string (必須)

制約：
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]

SparkJobScalaEntry

名前 形容 価値
sparkJobEntryType [必須]ジョブのエントリ ポイントの種類。 'SparkJobScalaEntry' (必須)
className [必須]エントリ ポイントとして使用される Scala クラス名。 string (必須)

制約：
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]

SparkJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

SparkJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

SparkResourceConfiguration

名前 形容 価値
instanceType コンピューティング 先でサポートされている VM のオプションの種類。 糸
runtimeVersion ジョブに使用される Spark ランタイムのバージョン。 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)
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取り消す EarlyTerminationPolicy
入力 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。 SweepJobInputs
切り スイープ ジョブの制限。 SweepJobLimits
目的 [必須]最適化の目的。 目標 (必須)
出力 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。 SweepJobOutputs
samplingAlgorithm [必須]ハイパーパラメーター サンプリング アルゴリズム SamplingAlgorithm (必須)
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
裁判 [必須]試用版コンポーネントの定義。 TrialComponent (必須)

SweepJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

SweepJobLimits

名前 形容 価値
jobLimitsType [必須]JobLimit 型。 'Command'
'Sweep' (必須)
maxConcurrentTrials スイープ ジョブの最大同時試行回数。 int
maxTotalTrials スイープ ジョブの最大試行回数。 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
trialTimeout スイープ ジョブ試用版のタイムアウト値。 糸

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_]

SweepJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

SamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType オブジェクトの種類を設定する ベイジアン
Grid
ランダム の (必須)

BayesianSamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType [必須]構成プロパティと共にハイパーパラメーター値を生成するために使用されるアルゴリズム 'Bayesian' (必須)

GridSamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType [必須]構成プロパティと共にハイパーパラメーター値を生成するために使用されるアルゴリズム 'Grid' (必須)

RandomSamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType [必須]構成プロパティと共にハイパーパラメーター値を生成するために使用されるアルゴリズム 'Random' (必須)
支配 ランダム アルゴリズムの特定の種類 'Random'
'Sobol'
種 乱数生成のシードとして使用する省略可能な整数 int

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 [必須]ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 TrialComponentEnvironmentVariables
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 JobResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

EndpointScheduleAction

名前 形容 価値
actionType [必須]スケジュールのアクションの種類を指定します 'InvokeBatchEndpoint' (必須)
endpointInvocationDefinition [必須]スケジュール アクション定義の詳細を定義します。
{see href="TBD" /}

TriggerBase

名前 形容 価値
endTime スケジュールの終了時刻を ISO 8601 で指定しますが、UTC オフセットは指定しません。 https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601. を参照してください
再コメント形式は "2022-06-01T00:00:01" になります
存在しない場合、スケジュールは無期限に実行されます		 糸
startTime スケジュールの開始時刻を ISO 8601 形式で指定しますが、UTC オフセットは指定しません。 糸
timeZone スケジュールを実行するタイム ゾーンを指定します。
TimeZone は、Windows のタイム ゾーン形式に従う必要があります。 参照: /windows-hardware/manufacture/desktop/default-time-zones />		 糸
triggerType オブジェクトの種類を設定する Cron
繰り返し (必須)

CronTrigger

名前 形容 価値
triggerType [必須] 'Cron' (必須)
表現 [必須]スケジュールの cron 式を指定します。
式は NCronTab 形式に従う必要があります。		 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

RecurrenceTrigger

名前 形容 価値
triggerType [必須] 'Recurrence' (必須)
周波数 [必須]スケジュールをトリガーする頻度。 'Day'
'Hour'
'Minute'
'Month'
'Week' (必須)
間 [必須]スケジュール間隔を頻度と組み合わせて指定します int (必須)
計画 繰り返しスケジュール。 RecurrenceSchedule

RecurrenceSchedule

名前 形容 価値
時間 [必須]スケジュールの時間の一覧。 int[] (必須)
議事録 [必須]スケジュールの分の一覧。 int[] (必須)
monthDays スケジュールの月日の一覧 int[]
平日 スケジュールの日数の一覧。 次のいずれかを含む文字列配列:
'Friday'
'Monday'
'Saturday'
'Sunday'
'Thursday'
'Tuesday'
'Wednesday'

Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義

ワークスペース/スケジュール リソースの種類は、次をターゲットとする操作でデプロイできます。

  • 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/schedules 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/schedules@2022-10-01-preview"
  name = "string"
  parent_id = "string"
  body = jsonencode({
    properties = {
      action = {
        actionType = "string"
        // For remaining properties, see ScheduleActionBase objects
      }
      description = "string"
      displayName = "string"
      isEnabled = bool
      properties = {
        {customized property} = "string"
      }
      tags = {}
      trigger = {
        endTime = "string"
        startTime = "string"
        timeZone = "string"
        triggerType = "string"
        // For remaining properties, see TriggerBase objects
      }
    }
  })
}

ScheduleActionBase オブジェクト

actionType 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。

CreateJobの場合は、次を使用します。

  actionType = "CreateJob"
  jobDefinition = {
    componentId = "string"
    computeId = "string"
    description = "string"
    displayName = "string"
    experimentName = "string"
    identity {
      identityType = "string"
      // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
    }
    isArchived = bool
    properties = {
      {customized property} = "string"
    }
    services = {
      {customized property} = {
        endpoint = "string"
        jobServiceType = "string"
        nodes = {
          nodesValueType = "string"
          // For remaining properties, see Nodes objects
        }
        port = int
        properties = {
          {customized property} = "string"
        }
      }
    }
    tags = {}
    jobType = "string"
    // For remaining properties, see JobBaseProperties objects
  }

InvokeBatchEndpointの場合は、次の値を使用します。

  actionType = "InvokeBatchEndpoint"

JobBaseProperties 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。

AutoMLの場合は、次を使用します。

  jobType = "AutoML"
  environmentId = "string"
  environmentVariables = {
    {customized property} = "string"
  }
  outputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobOutputType = "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  resources = {
    dockerArgs = "string"
    instanceCount = int
    instanceType = "string"
    properties = {}
    shmSize = "string"
  }
  taskDetails = {
    logVerbosity = "string"
    targetColumnName = "string"
    trainingData = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      mode = "string"
      uri = "string"
    }
    taskType = "string"
    // For remaining properties, see AutoMLVertical objects
  }

コマンドの場合は、次のコマンドを使用します。

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

ラベル付けの場合は、次を使用します。

  jobType = "Labeling"
  dataConfiguration = {
    dataId = "string"
    incrementalDataRefreshEnabled = bool
  }
  jobInstructions = {
    uri = "string"
  }
  labelCategories = {
    {customized property} = {
      classes = {
        {customized property} = {
          displayName = "string"
          subclasses = {
            {customized property} = {}
        }
      }
      displayName = "string"
      multiSelectEnabled = bool
    }
  }
  labelingJobMediaProperties = {
    mediaType = "string"
    // For remaining properties, see LabelingJobMediaProperties objects
  }
  mlAssistConfiguration = {
    mlAssist = "string"
    // For remaining properties, see MLAssistConfiguration objects
  }

パイプラインの場合は、次を使用します。

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

Sparkの場合は、次の値を使用します。

  jobType = "Spark"
  archives = [
    "string"
  ]
  args = "string"
  codeId = "string"
  conf = {
    {customized property} = "string"
  }
  entry = {
    sparkJobEntryType = "string"
    // For remaining properties, see SparkJobEntry objects
  }
  environmentId = "string"
  files = [
    "string"
  ]
  inputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      // For remaining properties, see JobInput objects
    }
  }
  jars = [
    "string"
  ]
  outputs = {
    {customized property} = {
      description = "string"
      jobOutputType = "string"
      // For remaining properties, see JobOutput objects
    }
  }
  pyFiles = [
    "string"
  ]
  resources = {
    instanceType = "string"
    runtimeVersion = "string"
  }

スイープの場合は、次を使用します。

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

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"

UserIdentityの場合は、次の値を使用します。

  identityType = "UserIdentity"

Nodes オブジェクト

nodesValueType 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。

[すべてのを する場合は、次を使用します。

  nodesValueType = "All"

JobOutput オブジェクト

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

custom_modelの場合は、次を使用します。

  jobOutputType = "custom_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

mlflow_modelの場合は、次を使用します。

  jobOutputType = "mlflow_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

mltableを する場合は、次を使用します。

  jobOutputType = "mltable"
  mode = "string"
  uri = "string"

triton_modelの場合は、次を使用します。

  jobOutputType = "triton_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

uri_fileの場合は、次を使用します。

  jobOutputType = "uri_file"
  mode = "string"
  uri = "string"

uri_folderの場合は、次を使用します。

  jobOutputType = "uri_folder"
  mode = "string"
  uri = "string"

AutoMLVertical オブジェクト

taskType 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。

分類の場合は、次を使用します。

  taskType = "Classification"
  cvSplitColumnNames = [
    "string"
  ]
  featurizationSettings = {
    blockedTransformers = [
      "string"
    ]
    columnNameAndTypes = {
      {customized property} = "string"
    }
    datasetLanguage = "string"
    enableDnnFeaturization = bool
    mode = "string"
    transformerParams = {
      {customized property} = [
        {
          fields = [
            "string"
          ]
        }
      ]
    }
  }
  fixedParameters = {
    booster = "string"
    boostingType = "string"
    growPolicy = "string"
    learningRate = int
    maxBin = int
    maxDepth = int
    maxLeaves = int
    minDataInLeaf = int
    minSplitGain = int
    modelName = "string"
    nEstimators = int
    numLeaves = int
    preprocessorName = "string"
    regAlpha = int
    regLambda = int
    subsample = int
    subsampleFreq = int
    treeMethod = "string"
    withMean = bool
    withStd = bool
  }
  limitSettings = {
    enableEarlyTermination = bool
    exitScore = int
    maxConcurrentTrials = int
    maxCoresPerTrial = int
    maxTrials = int
    sweepConcurrentTrials = int
    sweepTrials = int
    timeout = "string"
    trialTimeout = "string"
  }
  nCrossValidations = {
    mode = "string"
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  }
  positiveLabel = "string"
  primaryMetric = "string"
  searchSpace = [
    {
      booster = "string"
      boostingType = "string"
      growPolicy = "string"
      learningRate = "string"
      maxBin = "string"
      maxDepth = "string"
      maxLeaves = "string"
      minDataInLeaf = "string"
      minSplitGain = "string"
      modelName = "string"
      nEstimators = "string"
      numLeaves = "string"
      preprocessorName = "string"
      regAlpha = "string"
      regLambda = "string"
      subsample = "string"
      subsampleFreq = "string"
      treeMethod = "string"
      withMean = "string"
      withStd = "string"
    }
  ]
  sweepSettings = {
    earlyTermination = {
      delayEvaluation = int
      evaluationInterval = int
      policyType = "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm = "string"
  }
  testData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }
  testDataSize = int
  trainingSettings = {
    allowedTrainingAlgorithms = [
      "string"
    ]
    blockedTrainingAlgorithms = [
      "string"
    ]
    enableDnnTraining = bool
    enableModelExplainability = bool
    enableOnnxCompatibleModels = bool
    enableStackEnsemble = bool
    enableVoteEnsemble = bool
    ensembleModelDownloadTimeout = "string"
    stackEnsembleSettings = {
      stackMetaLearnerTrainPercentage = int
      stackMetaLearnerType = "string"
    }
  }
  validationData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }
  validationDataSize = int
  weightColumnName = "string"

予測の場合は、次の値を使用します。

  taskType = "Forecasting"
  cvSplitColumnNames = [
    "string"
  ]
  featurizationSettings = {
    blockedTransformers = [
      "string"
    ]
    columnNameAndTypes = {
      {customized property} = "string"
    }
    datasetLanguage = "string"
    enableDnnFeaturization = bool
    mode = "string"
    transformerParams = {
      {customized property} = [
        {
          fields = [
            "string"
          ]
        }
      ]
    }
  }
  fixedParameters = {
    booster = "string"
    boostingType = "string"
    growPolicy = "string"
    learningRate = int
    maxBin = int
    maxDepth = int
    maxLeaves = int
    minDataInLeaf = int
    minSplitGain = int
    modelName = "string"
    nEstimators = int
    numLeaves = int
    preprocessorName = "string"
    regAlpha = int
    regLambda = int
    subsample = int
    subsampleFreq = int
    treeMethod = "string"
    withMean = bool
    withStd = bool
  }
  forecastingSettings = {
    countryOrRegionForHolidays = "string"
    cvStepSize = int
    featureLags = "string"
    forecastHorizon = {
      mode = "string"
      // For remaining properties, see ForecastHorizon objects
    }
    frequency = "string"
    seasonality = {
      mode = "string"
      // For remaining properties, see Seasonality objects
    }
    shortSeriesHandlingConfig = "string"
    targetAggregateFunction = "string"
    targetLags = {
      mode = "string"
      // For remaining properties, see TargetLags objects
    }
    targetRollingWindowSize = {
      mode = "string"
      // For remaining properties, see TargetRollingWindowSize objects
    }
    timeColumnName = "string"
    timeSeriesIdColumnNames = [
      "string"
    ]
    useStl = "string"
  }
  limitSettings = {
    enableEarlyTermination = bool
    exitScore = int
    maxConcurrentTrials = int
    maxCoresPerTrial = int
    maxTrials = int
    sweepConcurrentTrials = int
    sweepTrials = int
    timeout = "string"
    trialTimeout = "string"
  }
  nCrossValidations = {
    mode = "string"
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  }
  primaryMetric = "string"
  searchSpace = [
    {
      booster = "string"
      boostingType = "string"
      growPolicy = "string"
      learningRate = "string"
      maxBin = "string"
      maxDepth = "string"
      maxLeaves = "string"
      minDataInLeaf = "string"
      minSplitGain = "string"
      modelName = "string"
      nEstimators = "string"
      numLeaves = "string"
      preprocessorName = "string"
      regAlpha = "string"
      regLambda = "string"
      subsample = "string"
      subsampleFreq = "string"
      treeMethod = "string"
      withMean = "string"
      withStd = "string"
    }
  ]
  sweepSettings = {
    earlyTermination = {
      delayEvaluation = int
      evaluationInterval = int
      policyType = "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm = "string"
  }
  testData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }
  testDataSize = int
  trainingSettings = {
    allowedTrainingAlgorithms = [
      "string"
    ]
    blockedTrainingAlgorithms = [
      "string"
    ]
    enableDnnTraining = bool
    enableModelExplainability = bool
    enableOnnxCompatibleModels = bool
    enableStackEnsemble = bool
    enableVoteEnsemble = bool
    ensembleModelDownloadTimeout = "string"
    stackEnsembleSettings = {
      stackMetaLearnerTrainPercentage = int
      stackMetaLearnerType = "string"
    }
  }
  validationData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }
  validationDataSize = int
  weightColumnName = "string"

ImageClassificationの場合は、次を使用します。

  taskType = "ImageClassification"
  limitSettings = {
    maxConcurrentTrials = int
    maxTrials = int
    timeout = "string"
  }
  modelSettings = {
    advancedSettings = "string"
    amsGradient = bool
    augmentations = "string"
    beta1 = int
    beta2 = int
    checkpointFrequency = int
    checkpointModel = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      mode = "string"
      uri = "string"
    }
    checkpointRunId = "string"
    distributed = bool
    earlyStopping = bool
    earlyStoppingDelay = int
    earlyStoppingPatience = int
    enableOnnxNormalization = bool
    evaluationFrequency = int
    gradientAccumulationStep = int
    layersToFreeze = int
    learningRate = int
    learningRateScheduler = "string"
    modelName = "string"
    momentum = int
    nesterov = bool
    numberOfEpochs = int
    numberOfWorkers = int
    optimizer = "string"
    randomSeed = int
    stepLRGamma = int
    stepLRStepSize = int
    trainingBatchSize = int
    trainingCropSize = int
    validationBatchSize = int
    validationCropSize = int
    validationResizeSize = int
    warmupCosineLRCycles = int
    warmupCosineLRWarmupEpochs = int
    weightDecay = int
    weightedLoss = int
  }
  primaryMetric = "string"
  searchSpace = [
    {
      amsGradient = "string"
      augmentations = "string"
      beta1 = "string"
      beta2 = "string"
      distributed = "string"
      earlyStopping = "string"
      earlyStoppingDelay = "string"
      earlyStoppingPatience = "string"
      enableOnnxNormalization = "string"
      evaluationFrequency = "string"
      gradientAccumulationStep = "string"
      layersToFreeze = "string"
      learningRate = "string"
      learningRateScheduler = "string"
      modelName = "string"
      momentum = "string"
      nesterov = "string"
      numberOfEpochs = "string"
      numberOfWorkers = "string"
      optimizer = "string"
      randomSeed = "string"
      stepLRGamma = "string"
      stepLRStepSize = "string"
      trainingBatchSize = "string"
      trainingCropSize = "string"
      validationBatchSize = "string"
      validationCropSize = "string"
      validationResizeSize = "string"
      warmupCosineLRCycles = "string"
      warmupCosineLRWarmupEpochs = "string"
      weightDecay = "string"
      weightedLoss = "string"
    }
  ]
  sweepSettings = {
    earlyTermination = {
      delayEvaluation = int
      evaluationInterval = int
      policyType = "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm = "string"
  }
  validationData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }
  validationDataSize = int

ImageClassificationMultilabelを する場合は、次を使用します。

  taskType = "ImageClassificationMultilabel"
  limitSettings = {
    maxConcurrentTrials = int
    maxTrials = int
    timeout = "string"
  }
  modelSettings = {
    advancedSettings = "string"
    amsGradient = bool
    augmentations = "string"
    beta1 = int
    beta2 = int
    checkpointFrequency = int
    checkpointModel = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      mode = "string"
      uri = "string"
    }
    checkpointRunId = "string"
    distributed = bool
    earlyStopping = bool
    earlyStoppingDelay = int
    earlyStoppingPatience = int
    enableOnnxNormalization = bool
    evaluationFrequency = int
    gradientAccumulationStep = int
    layersToFreeze = int
    learningRate = int
    learningRateScheduler = "string"
    modelName = "string"
    momentum = int
    nesterov = bool
    numberOfEpochs = int
    numberOfWorkers = int
    optimizer = "string"
    randomSeed = int
    stepLRGamma = int
    stepLRStepSize = int
    trainingBatchSize = int
    trainingCropSize = int
    validationBatchSize = int
    validationCropSize = int
    validationResizeSize = int
    warmupCosineLRCycles = int
    warmupCosineLRWarmupEpochs = int
    weightDecay = int
    weightedLoss = int
  }
  primaryMetric = "string"
  searchSpace = [
    {
      amsGradient = "string"
      augmentations = "string"
      beta1 = "string"
      beta2 = "string"
      distributed = "string"
      earlyStopping = "string"
      earlyStoppingDelay = "string"
      earlyStoppingPatience = "string"
      enableOnnxNormalization = "string"
      evaluationFrequency = "string"
      gradientAccumulationStep = "string"
      layersToFreeze = "string"
      learningRate = "string"
      learningRateScheduler = "string"
      modelName = "string"
      momentum = "string"
      nesterov = "string"
      numberOfEpochs = "string"
      numberOfWorkers = "string"
      optimizer = "string"
      randomSeed = "string"
      stepLRGamma = "string"
      stepLRStepSize = "string"
      trainingBatchSize = "string"
      trainingCropSize = "string"
      validationBatchSize = "string"
      validationCropSize = "string"
      validationResizeSize = "string"
      warmupCosineLRCycles = "string"
      warmupCosineLRWarmupEpochs = "string"
      weightDecay = "string"
      weightedLoss = "string"
    }
  ]
  sweepSettings = {
    earlyTermination = {
      delayEvaluation = int
      evaluationInterval = int
      policyType = "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm = "string"
  }
  validationData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }
  validationDataSize = int

ImageInstanceSegmentationを する場合は、次を使用します。

  taskType = "ImageInstanceSegmentation"
  limitSettings = {
    maxConcurrentTrials = int
    maxTrials = int
    timeout = "string"
  }
  modelSettings = {
    advancedSettings = "string"
    amsGradient = bool
    augmentations = "string"
    beta1 = int
    beta2 = int
    boxDetectionsPerImage = int
    boxScoreThreshold = int
    checkpointFrequency = int
    checkpointModel = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      mode = "string"
      uri = "string"
    }
    checkpointRunId = "string"
    distributed = bool
    earlyStopping = bool
    earlyStoppingDelay = int
    earlyStoppingPatience = int
    enableOnnxNormalization = bool
    evaluationFrequency = int
    gradientAccumulationStep = int
    imageSize = int
    layersToFreeze = int
    learningRate = int
    learningRateScheduler = "string"
    maxSize = int
    minSize = int
    modelName = "string"
    modelSize = "string"
    momentum = int
    multiScale = bool
    nesterov = bool
    nmsIouThreshold = int
    numberOfEpochs = int
    numberOfWorkers = int
    optimizer = "string"
    randomSeed = int
    stepLRGamma = int
    stepLRStepSize = int
    tileGridSize = "string"
    tileOverlapRatio = int
    tilePredictionsNmsThreshold = int
    trainingBatchSize = int
    validationBatchSize = int
    validationIouThreshold = int
    validationMetricType = "string"
    warmupCosineLRCycles = int
    warmupCosineLRWarmupEpochs = int
    weightDecay = int
  }
  primaryMetric = "MeanAveragePrecision"
  searchSpace = [
    {
      amsGradient = "string"
      augmentations = "string"
      beta1 = "string"
      beta2 = "string"
      boxDetectionsPerImage = "string"
      boxScoreThreshold = "string"
      distributed = "string"
      earlyStopping = "string"
      earlyStoppingDelay = "string"
      earlyStoppingPatience = "string"
      enableOnnxNormalization = "string"
      evaluationFrequency = "string"
      gradientAccumulationStep = "string"
      imageSize = "string"
      layersToFreeze = "string"
      learningRate = "string"
      learningRateScheduler = "string"
      maxSize = "string"
      minSize = "string"
      modelName = "string"
      modelSize = "string"
      momentum = "string"
      multiScale = "string"
      nesterov = "string"
      nmsIouThreshold = "string"
      numberOfEpochs = "string"
      numberOfWorkers = "string"
      optimizer = "string"
      randomSeed = "string"
      stepLRGamma = "string"
      stepLRStepSize = "string"
      tileGridSize = "string"
      tileOverlapRatio = "string"
      tilePredictionsNmsThreshold = "string"
      trainingBatchSize = "string"
      validationBatchSize = "string"
      validationIouThreshold = "string"
      validationMetricType = "string"
      warmupCosineLRCycles = "string"
      warmupCosineLRWarmupEpochs = "string"
      weightDecay = "string"
    }
  ]
  sweepSettings = {
    earlyTermination = {
      delayEvaluation = int
      evaluationInterval = int
      policyType = "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm = "string"
  }
  validationData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }
  validationDataSize = int

ImageObjectDetectionの場合は、次の値を使用します。

  taskType = "ImageObjectDetection"
  limitSettings = {
    maxConcurrentTrials = int
    maxTrials = int
    timeout = "string"
  }
  modelSettings = {
    advancedSettings = "string"
    amsGradient = bool
    augmentations = "string"
    beta1 = int
    beta2 = int
    boxDetectionsPerImage = int
    boxScoreThreshold = int
    checkpointFrequency = int
    checkpointModel = {
      description = "string"
      jobInputType = "string"
      mode = "string"
      uri = "string"
    }
    checkpointRunId = "string"
    distributed = bool
    earlyStopping = bool
    earlyStoppingDelay = int
    earlyStoppingPatience = int
    enableOnnxNormalization = bool
    evaluationFrequency = int
    gradientAccumulationStep = int
    imageSize = int
    layersToFreeze = int
    learningRate = int
    learningRateScheduler = "string"
    maxSize = int
    minSize = int
    modelName = "string"
    modelSize = "string"
    momentum = int
    multiScale = bool
    nesterov = bool
    nmsIouThreshold = int
    numberOfEpochs = int
    numberOfWorkers = int
    optimizer = "string"
    randomSeed = int
    stepLRGamma = int
    stepLRStepSize = int
    tileGridSize = "string"
    tileOverlapRatio = int
    tilePredictionsNmsThreshold = int
    trainingBatchSize = int
    validationBatchSize = int
    validationIouThreshold = int
    validationMetricType = "string"
    warmupCosineLRCycles = int
    warmupCosineLRWarmupEpochs = int
    weightDecay = int
  }
  primaryMetric = "MeanAveragePrecision"
  searchSpace = [
    {
      amsGradient = "string"
      augmentations = "string"
      beta1 = "string"
      beta2 = "string"
      boxDetectionsPerImage = "string"
      boxScoreThreshold = "string"
      distributed = "string"
      earlyStopping = "string"
      earlyStoppingDelay = "string"
      earlyStoppingPatience = "string"
      enableOnnxNormalization = "string"
      evaluationFrequency = "string"
      gradientAccumulationStep = "string"
      imageSize = "string"
      layersToFreeze = "string"
      learningRate = "string"
      learningRateScheduler = "string"
      maxSize = "string"
      minSize = "string"
      modelName = "string"
      modelSize = "string"
      momentum = "string"
      multiScale = "string"
      nesterov = "string"
      nmsIouThreshold = "string"
      numberOfEpochs = "string"
      numberOfWorkers = "string"
      optimizer = "string"
      randomSeed = "string"
      stepLRGamma = "string"
      stepLRStepSize = "string"
      tileGridSize = "string"
      tileOverlapRatio = "string"
      tilePredictionsNmsThreshold = "string"
      trainingBatchSize = "string"
      validationBatchSize = "string"
      validationIouThreshold = "string"
      validationMetricType = "string"
      warmupCosineLRCycles = "string"
      warmupCosineLRWarmupEpochs = "string"
      weightDecay = "string"
    }
  ]
  sweepSettings = {
    earlyTermination = {
      delayEvaluation = int
      evaluationInterval = int
      policyType = "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm = "string"
  }
  validationData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }
  validationDataSize = int

回帰の場合は、次の値を使用します。

  taskType = "Regression"
  cvSplitColumnNames = [
    "string"
  ]
  featurizationSettings = {
    blockedTransformers = [
      "string"
    ]
    columnNameAndTypes = {
      {customized property} = "string"
    }
    datasetLanguage = "string"
    enableDnnFeaturization = bool
    mode = "string"
    transformerParams = {
      {customized property} = [
        {
          fields = [
            "string"
          ]
        }
      ]
    }
  }
  fixedParameters = {
    booster = "string"
    boostingType = "string"
    growPolicy = "string"
    learningRate = int
    maxBin = int
    maxDepth = int
    maxLeaves = int
    minDataInLeaf = int
    minSplitGain = int
    modelName = "string"
    nEstimators = int
    numLeaves = int
    preprocessorName = "string"
    regAlpha = int
    regLambda = int
    subsample = int
    subsampleFreq = int
    treeMethod = "string"
    withMean = bool
    withStd = bool
  }
  limitSettings = {
    enableEarlyTermination = bool
    exitScore = int
    maxConcurrentTrials = int
    maxCoresPerTrial = int
    maxTrials = int
    sweepConcurrentTrials = int
    sweepTrials = int
    timeout = "string"
    trialTimeout = "string"
  }
  nCrossValidations = {
    mode = "string"
    // For remaining properties, see NCrossValidations objects
  }
  primaryMetric = "string"
  searchSpace = [
    {
      booster = "string"
      boostingType = "string"
      growPolicy = "string"
      learningRate = "string"
      maxBin = "string"
      maxDepth = "string"
      maxLeaves = "string"
      minDataInLeaf = "string"
      minSplitGain = "string"
      modelName = "string"
      nEstimators = "string"
      numLeaves = "string"
      preprocessorName = "string"
      regAlpha = "string"
      regLambda = "string"
      subsample = "string"
      subsampleFreq = "string"
      treeMethod = "string"
      withMean = "string"
      withStd = "string"
    }
  ]
  sweepSettings = {
    earlyTermination = {
      delayEvaluation = int
      evaluationInterval = int
      policyType = "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm = "string"
  }
  testData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }
  testDataSize = int
  trainingSettings = {
    allowedTrainingAlgorithms = [
      "string"
    ]
    blockedTrainingAlgorithms = [
      "string"
    ]
    enableDnnTraining = bool
    enableModelExplainability = bool
    enableOnnxCompatibleModels = bool
    enableStackEnsemble = bool
    enableVoteEnsemble = bool
    ensembleModelDownloadTimeout = "string"
    stackEnsembleSettings = {
      stackMetaLearnerTrainPercentage = int
      stackMetaLearnerType = "string"
    }
  }
  validationData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }
  validationDataSize = int
  weightColumnName = "string"

TextClassificationの場合は、次を使用します。

  taskType = "TextClassification"
  featurizationSettings = {
    datasetLanguage = "string"
  }
  fixedParameters = {
    gradientAccumulationSteps = int
    learningRate = int
    learningRateScheduler = "string"
    modelName = "string"
    numberOfEpochs = int
    trainingBatchSize = int
    validationBatchSize = int
    warmupRatio = int
    weightDecay = int
  }
  limitSettings = {
    maxConcurrentTrials = int
    maxNodes = int
    maxTrials = int
    timeout = "string"
    trialTimeout = "string"
  }
  primaryMetric = "string"
  searchSpace = [
    {
      gradientAccumulationSteps = "string"
      learningRate = "string"
      learningRateScheduler = "string"
      modelName = "string"
      numberOfEpochs = "string"
      trainingBatchSize = "string"
      validationBatchSize = "string"
      warmupRatio = "string"
      weightDecay = "string"
    }
  ]
  sweepSettings = {
    earlyTermination = {
      delayEvaluation = int
      evaluationInterval = int
      policyType = "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm = "string"
  }
  validationData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }

TextClassificationMultilabelを する場合は、次を使用します。

  taskType = "TextClassificationMultilabel"
  featurizationSettings = {
    datasetLanguage = "string"
  }
  fixedParameters = {
    gradientAccumulationSteps = int
    learningRate = int
    learningRateScheduler = "string"
    modelName = "string"
    numberOfEpochs = int
    trainingBatchSize = int
    validationBatchSize = int
    warmupRatio = int
    weightDecay = int
  }
  limitSettings = {
    maxConcurrentTrials = int
    maxNodes = int
    maxTrials = int
    timeout = "string"
    trialTimeout = "string"
  }
  searchSpace = [
    {
      gradientAccumulationSteps = "string"
      learningRate = "string"
      learningRateScheduler = "string"
      modelName = "string"
      numberOfEpochs = "string"
      trainingBatchSize = "string"
      validationBatchSize = "string"
      warmupRatio = "string"
      weightDecay = "string"
    }
  ]
  sweepSettings = {
    earlyTermination = {
      delayEvaluation = int
      evaluationInterval = int
      policyType = "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm = "string"
  }
  validationData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }

TextNERの場合は、次を使用します。

  taskType = "TextNER"
  featurizationSettings = {
    datasetLanguage = "string"
  }
  fixedParameters = {
    gradientAccumulationSteps = int
    learningRate = int
    learningRateScheduler = "string"
    modelName = "string"
    numberOfEpochs = int
    trainingBatchSize = int
    validationBatchSize = int
    warmupRatio = int
    weightDecay = int
  }
  limitSettings = {
    maxConcurrentTrials = int
    maxNodes = int
    maxTrials = int
    timeout = "string"
    trialTimeout = "string"
  }
  searchSpace = [
    {
      gradientAccumulationSteps = "string"
      learningRate = "string"
      learningRateScheduler = "string"
      modelName = "string"
      numberOfEpochs = "string"
      trainingBatchSize = "string"
      validationBatchSize = "string"
      warmupRatio = "string"
      weightDecay = "string"
    }
  ]
  sweepSettings = {
    earlyTermination = {
      delayEvaluation = int
      evaluationInterval = int
      policyType = "string"
      // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
    }
    samplingAlgorithm = "string"
  }
  validationData = {
    description = "string"
    jobInputType = "string"
    mode = "string"
    uri = "string"
  }

NCrossValidations オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  mode = "Auto"

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  mode = "Custom"
  value = int

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

ForecastHorizon オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  mode = "Auto"

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  mode = "Custom"
  value = int

季節性オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  mode = "Auto"

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  mode = "Custom"
  value = int

TargetLags オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  mode = "Auto"

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  mode = "Custom"
  values = [
    int
  ]

TargetRollingWindowSize オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、モード プロパティを設定します。

自動の場合は、次を使用します。

  mode = "Auto"

カスタムを する場合は、次の値を使用します。

  mode = "Custom"
  value = int

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"
  processCountPerInstance = int

TensorFlowの場合は、次を使用します。

  distributionType = "TensorFlow"
  parameterServerCount = int
  workerCount = int

JobInput オブジェクト

jobInputType 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。

custom_modelの場合は、次を使用します。

  jobInputType = "custom_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

リテラル の場合は、次の値を使用します。

  jobInputType = "literal"
  value = "string"

mlflow_modelの場合は、次を使用します。

  jobInputType = "mlflow_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

mltableを する場合は、次を使用します。

  jobInputType = "mltable"
  mode = "string"
  uri = "string"

triton_modelの場合は、次を使用します。

  jobInputType = "triton_model"
  mode = "string"
  uri = "string"

uri_fileの場合は、次を使用します。

  jobInputType = "uri_file"
  mode = "string"
  uri = "string"

uri_folderの場合は、次を使用します。

  jobInputType = "uri_folder"
  mode = "string"
  uri = "string"

LabelingJobMediaProperties オブジェクト

mediaType 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。

Imageの場合は、次を使用します。

  mediaType = "Image"
  annotationType = "string"

テキストの場合は、次を使用します。

  mediaType = "Text"
  annotationType = "string"

MLAssistConfiguration オブジェクト

mlAssist 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。

無効の場合は、次の値を使用します。

  mlAssist = "Disabled"

[有効 の場合は、次を使用します。

  mlAssist = "Enabled"
  inferencingComputeBinding = "string"
  trainingComputeBinding = "string"

SparkJobEntry オブジェクト

sparkJobEntryType 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。

SparkJobPythonEntryの場合は、次の値を使用します。

  sparkJobEntryType = "SparkJobPythonEntry"
  file = "string"

SparkJobScalaEntryの場合は、次の値を使用します。

  sparkJobEntryType = "SparkJobScalaEntry"
  className = "string"

SamplingAlgorithm オブジェクト

samplingAlgorithmType 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。

ベイジアン の場合は、次を使用します。

  samplingAlgorithmType = "Bayesian"

Gridの場合は、次を使用します。

  samplingAlgorithmType = "Grid"

ランダムには、次の値を使用します。

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

TriggerBase オブジェクト

triggerType 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。

Cronの場合は、次を使用します。

  triggerType = "Cron"
  expression = "string"

繰り返しの場合は、次の値を使用します。

  triggerType = "Recurrence"
  frequency = "string"
  interval = int
  schedule = {
    hours = [
      int
    ]
    minutes = [
      int
    ]
    monthDays = [
      int
    ]
    weekDays = [
      "string"
    ]
  }

プロパティ値

workspaces/schedules

名前 形容 価値
種類 リソースの種類 "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/schedules@2022-10-01-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。 ScheduleProperties (必須)

ScheduleProperties

名前 形容 価値
アクション [必須]スケジュールのアクションを指定します ScheduleActionBase (必須)
形容 資産の説明テキスト。 糸
displayName スケジュールの表示名。 糸
isEnabled スケジュールは有効になっていますか? bool
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 ResourceBaseProperties
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
トリガー [必須]トリガーの詳細を指定します TriggerBase (必須)

ScheduleActionBase

名前 形容 価値
actionType オブジェクトの種類を設定する CreateJob の
InvokeBatchEndpoint (必須)

JobScheduleAction

名前 形容 価値
actionType [必須]スケジュールのアクションの種類を指定します "CreateJob" (必須)
jobDefinition [必須]スケジュール アクション定義の詳細を定義します。 JobBaseProperties (必須)

JobBaseProperties

名前 形容 価値
componentId コンポーネント リソースの ARM リソース ID。 糸
computeId コンピューティング リソースの ARM リソース ID。 糸
形容 資産の説明テキスト。 糸
displayName ジョブの表示名。 糸
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、UserIdentity、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
isArchived 資産はアーカイブされていますか? bool
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 ResourceBaseProperties
サービス JobEndpoints の一覧。
ローカル ジョブの場合、ジョブ エンドポイントのエンドポイント値は FileStreamObject になります。		 JobBaseServices
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 AutoML の
コマンド
ラベル付け
パイプラインの
Spark
スイープ (必須)

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 の
UserIdentity (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

UserIdentity

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。 "UserIdentity" (必須)

ResourceBaseProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

JobBaseServices

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobService

JobService

名前 形容 価値
エンドポイント エンドポイントの URL。 糸
jobServiceType エンドポイントの種類。 糸
ノード ユーザーがサービスを開始するノード。
ノードが設定されていないか、null に設定されていない場合、サービスはリーダー ノードでのみ開始されます。		 ノード
港 ユーザーによって設定されたエンドポイントのポート。 int
プロパティ エンドポイントに設定する追加のプロパティ。 JobServiceProperties

ノード

名前 形容 価値
nodesValueType オブジェクトの種類を設定する すべての (必須)

AllNodes

名前 形容 価値
nodesValueType [必須]ノード値の型 "すべて" (必須)

JobServiceProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

AutoMLJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 "AutoML" (必須)
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。
これは省略可能な値です。指定しない場合、AutoML はジョブの実行時に既定で運用環境の AutoML キュレーション環境バージョンに設定されます。		 糸
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 AutoMLJobEnvironmentVariables の
出力 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。 AutoMLJobOutputs の
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 JobResourceConfiguration
taskDetails [必須]これは、テーブル/NLP/イメージのいずれかである可能性があるシナリオを表します AutoMLVertical (必須)

AutoMLJobEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

AutoMLJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

JobOutput

名前 形容 価値
形容 出力の説明。 糸
jobOutputType オブジェクトの種類を設定する custom_model
mlflow_model
mltable を する
triton_model
uri_file
uri_folder (必須)

CustomModelJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "custom_model" (必須)
モード 出力資産配信モード。 "Direct"
"ReadWriteMount"
"アップロード"
uri 出力アセット URI。 糸

MLFlowModelJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "mlflow_model" (必須)
モード 出力資産配信モード。 "Direct"
"ReadWriteMount"
"アップロード"
uri 出力アセット URI。 糸

MLTableJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "mltable" (必須)
モード 出力資産配信モード。 "Direct"
"ReadWriteMount"
"アップロード"
uri 出力アセット URI。 糸

TritonModelJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "triton_model" (必須)
モード 出力資産配信モード。 "Direct"
"ReadWriteMount"
"アップロード"
uri 出力アセット URI。 糸

UriFileJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "uri_file" (必須)
モード 出力資産配信モード。 "Direct"
"ReadWriteMount"
"アップロード"
uri 出力アセット URI。 糸

UriFolderJobOutput

名前 形容 価値
jobOutputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "uri_folder" (必須)
モード 出力資産配信モード。 "Direct"
"ReadWriteMount"
"アップロード"
uri 出力アセット URI。 糸

JobResourceConfiguration

名前 形容 価値
dockerArgs Docker run コマンドに渡す追加の引数。 これにより、システムまたはこのセクションで既に設定されているパラメーターがオーバーライドされます。 このパラメーターは、Azure ML コンピューティングの種類でのみサポートされます。 糸
instanceCount コンピューティング 先で使用されるインスタンスまたはノードの数 (省略可能)。 int
instanceType コンピューティング 先でサポートされている VM のオプションの種類。 糸
プロパティ 追加のプロパティ バッグ。 ResourceConfigurationProperties
shmSize Docker コンテナーの共有メモリ ブロックのサイズ。 これは (number)(unit) の形式で指定する必要があります。数値は 0 より大きく、単位は b(バイト)、k(キロバイト)、m(メガバイト)、または g(ギガバイト) のいずれかです。 糸

制約：
パターン = \d+[bBkKmMgG]

ResourceConfigurationProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

AutoMLVertical

名前 形容 価値
logVerbosity ジョブの詳細度をログに記録します。 "Critical"
"デバッグ"
"Error"
"Info"
"NotSet"
"警告"
targetColumnName ターゲット列名: 予測値列です。
分類タスクのコンテキストではラベル列名とも呼ばれます。		 糸
trainingData [必須]トレーニング データの入力。 MLTableJobInput の (必須)
taskType オブジェクトの種類を設定する 分類
予測
ImageClassification
ImageClassificationMultilabel の
ImageInstanceSegmentation
ImageObjectDetection
回帰
TextClassification
TextClassificationMultilabel
TextNER (必須)

MLTableJobInput

名前 形容 価値
形容 入力の説明。 糸
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "custom_model"
"literal"
"mlflow_model"
"mltable"
"triton_model"
"uri_file"
"uri_folder" (必須)
モード 入力資産配信モード。 "Direct"
"ダウンロード"
"EvalDownload"
"EvalMount"
"ReadOnlyMount"
"ReadWriteMount"
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

分類

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 "分類" (必須)
cvSplitColumnNames CVSplit データに使用する列。 string[]
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 TableVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 TableFixedParameters の
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 TableVerticalLimitSettings
nCrossValidations トレーニング データセットに適用されるクロス検証フォールドの数
検証データセットが指定されていない場合。		 NCrossValidations
positiveLabel バイナリ メトリック計算の正のラベル。 糸
primaryMetric タスクのプライマリ メトリック。 "AUCWeighted"
"Accuracy"
"AveragePrecisionScoreWeighted"
"NormMacroRecall"
"PrecisionScoreWeighted"
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 TableParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 TableSweepSettings の
testData データ入力をテストします。 MLTableJobInput の
testDataSize 検証のために確保する必要があるテスト データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
trainingSettings AutoML ジョブのトレーニング フェーズの入力。 ClassificationTrainingSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
weightColumnName サンプルの重み列の名前。 自動 ML では、加重列が入力としてサポートされ、データ内の行が上下に重み付けされます。 糸

TableVerticalFeaturizationSettings

名前 形容 価値
blockedTransformers これらのトランスは特徴付けには使用しないでください。 次のいずれかを含む文字列配列:
"CatTargetEncoder"
"CountVectorizer"
"HashOneHotEncoder"
"LabelEncoder"
"NaiveBayes"
"OneHotEncoder"
"TextTargetEncoder"
"TfIdf"
"WoETargetEncoder"
"WordEmbedding"
columnNameAndTypes 列名とその型 (int、float、string、datetime など) のディクショナリ。 TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes
datasetLanguage テキスト データに役立つデータセット言語。 糸
enableDnnFeaturization データ特徴付けに Dnn ベースの特徴付け器を使用するかどうかを決定します。 bool
モード 特徴量化モード - ユーザーは既定の "自動" モードを維持でき、AutoML は特徴量化フェーズでのデータの必要な変換を処理します。
[オフ] が選択されている場合、特徴量化は行われません。
[カスタム] が選択されている場合、ユーザーは追加の入力を指定して、特徴付けの実行方法をカスタマイズできます。		 "Auto"
"Custom"
"オフ"
transformerParams ユーザーは、使用する追加のトランスフォーマーと、それが適用される列、およびトランスフォーマー コンストラクターのパラメーターを指定できます。 TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams

TableVerticalFeaturizationSettingsColumnNameAndTypes

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

TableVerticalFeaturizationSettingsTransformerParams

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} ColumnTransformer[]

ColumnTransformer

名前 形容 価値
田畑 トランスフォーマー ロジックを適用するフィールド。 string[]
パラメーター トランスフォーマーに渡されるさまざまなプロパティ。
必要な入力は、JSON 形式のキーと値のペアのディクショナリです。

TableFixedParameters

名前 形容 価値
ブースター ブーストの種類 (XGBoost の場合は gbdt など) を指定します。 糸
boostingType ブーストの種類 (LightGBM の場合は gbdt など) を指定します。 糸
growPolicy 新しいノードをツリーに追加する方法を制御する拡張ポリシーを指定します。 糸
learningRate トレーニング手順の学習率。 int
maxBin 連続フィーチャをバケットする個別ビンの最大数を指定します。 int
maxDepth ツリーの深さを明示的に制限する最大深度を指定します。 int
maxLeaves ツリーの葉を明示的に制限するには、最大リーフを指定します。 int
minDataInLeaf リーフあたりのデータの最小数。 int
minSplitGain ツリーのリーフ ノードにさらにパーティションを作成するために必要な最小損失削減。 int
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
nEstimators モデル内のツリー (または丸め) の数を指定します。 int
numLeaves 葉の数を指定します。 int
プリプロセッサ名 使用するプリプロセッサの名前。 糸
regAlpha 重みの L1 正則化項。 int
regLambda 重みの L2 正則化項。 int
subsample トレーニング インスタンスのサブサンプル比率。 int
subsampleFreq サブサンプルの頻度。 int
treeMethod ツリー メソッドを指定します。 糸
withMean true の場合は、StandardScalar を使用してデータをスケーリングする前に中央揃えにします。 bool
withStd true の場合、StandardScalar を使用して単位分散を使用してデータをスケーリングします。 bool

TableVerticalLimitSettings

名前 形容 価値
enableEarlyTermination 早期終了を有効にし、過去 20 回のイテレーションでスコアの改善がない場合に AutoMLJob が早期に終了するかどうかを決定します。 bool
exitScore AutoML ジョブの終了スコア。 int
maxConcurrentTrials 最大同時反復数。 int
maxCoresPerTrial イテレーションあたりの最大コア数。 int
maxTrials 反復回数。 int
sweepConcurrentTrials ユーザーがトリガーする同時スイープ実行の数。 int
sweepTrials ユーザーがトリガーするスイープ実行の数。 int
タイムアウト AutoML ジョブのタイムアウト。 糸
trialTimeout 繰り返しタイムアウト。 糸

NCrossValidations

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoNCrossValidations

名前 形容 価値
モード [必須]N クロス検証を決定するためのモード。 "Auto" (必須)

CustomNCrossValidations

名前 形容 価値
モード [必須]N クロス検証を決定するためのモード。 "カスタム" (必須)
価値 [必須]N クロス検証値。 int (必須)

TableParameterSubspace

名前 形容 価値
ブースター ブーストの種類 (XGBoost の場合は gbdt など) を指定します。 糸
boostingType ブーストの種類 (LightGBM の場合は gbdt など) を指定します。 糸
growPolicy 新しいノードをツリーに追加する方法を制御する拡張ポリシーを指定します。 糸
learningRate トレーニング手順の学習率。 糸
maxBin 連続フィーチャをバケットする個別ビンの最大数を指定します。 糸
maxDepth ツリーの深さを明示的に制限する最大深度を指定します。 糸
maxLeaves ツリーの葉を明示的に制限するには、最大リーフを指定します。 糸
minDataInLeaf リーフあたりのデータの最小数。 糸
minSplitGain ツリーのリーフ ノードにさらにパーティションを作成するために必要な最小損失削減。 糸
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
nEstimators モデル内のツリー (または丸め) の数を指定します。 糸
numLeaves 葉の数を指定します。 糸
プリプロセッサ名 使用するプリプロセッサの名前。 糸
regAlpha 重みの L1 正則化項。 糸
regLambda 重みの L2 正則化項。 糸
subsample トレーニング インスタンスのサブサンプル比率。 糸
subsampleFreq サブサンプルの頻度 糸
treeMethod ツリー メソッドを指定します。 糸
withMean true の場合は、StandardScalar を使用してデータをスケーリングする前に中央揃えにします。 糸
withStd true の場合、StandardScalar を使用して単位分散を使用してデータをスケーリングします。 糸

TableSweepSettings

名前 形容 価値
earlyTermination スイープ ジョブの早期終了ポリシーの種類。 EarlyTerminationPolicy
samplingAlgorithm [必須]サンプリング アルゴリズムの種類。 "Bayesian"
"Grid"
"Random" (必須)

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

ClassificationTrainingSettings

名前 形容 価値
allowedTrainingAlgorithms 分類タスクに使用できるモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
"BernoulliNaiveBayes"
"DecisionTree"
"ExtremeRandomTrees"
"GradientBoosting"
"KNN"
"LightGBM"
"LinearSVM"
"LogisticRegression"
"MultinomialNaiveBayes"
"RandomForest"
"SGD"
"SVM"
"XGBoostClassifier"
blockedTrainingAlgorithms 分類タスクのブロックされたモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
"BernoulliNaiveBayes"
"DecisionTree"
"ExtremeRandomTrees"
"GradientBoosting"
"KNN"
"LightGBM"
"LinearSVM"
"LogisticRegression"
"MultinomialNaiveBayes"
"RandomForest"
"SGD"
"SVM"
"XGBoostClassifier"
enableDnnTraining DNN モデルの推奨事項を有効にします。 bool
enableModelExplainability 最適なモデルで説明可能性を有効にするフラグ。 bool
enableOnnxCompatibleModels onnx 互換モデルを有効にするフラグ。 bool
enableStackEnsemble スタック アンサンブル実行を有効にします。 bool
enableVoteEnsemble 投票アンサンブル実行を有効にします。 bool
ensembleModelDownloadTimeout VotingEnsemble および StackEnsemble モデルの生成中に、前の子実行から複数の適合モデルがダウンロードされます。
より多くの時間が必要な場合は、300 秒より大きい値でこのパラメーターを構成します。		 糸
stackEnsembleSettings スタック アンサンブル実行のスタック アンサンブル設定。 StackEnsembleSettings

StackEnsembleSettings

名前 形容 価値
stackMetaLearnerKWargs メタ学習者の初期化子に渡す省略可能なパラメーター。
stackMetaLearnerTrainPercentage メタ学習者のトレーニング用に予約するトレーニング セット (トレーニングのトレーニングと検証の種類を選択する場合) の割合を指定します。 既定値は 0.2 です。 int
stackMetaLearnerType メタ学習者は、個々の異種モデルの出力でトレーニングされたモデルです。 "ElasticNet"
"ElasticNetCV"
"LightGBMClassifier"
"LightGBMRegressor"
"LinearRegression"
"LogisticRegression"
"LogisticRegressionCV"
"なし"

予測

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 "予測" (必須)
cvSplitColumnNames CVSplit データに使用する列。 string[]
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 TableVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 TableFixedParameters の
forecastingSettings 予測タスク固有の入力。 ForecastingSettings
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 TableVerticalLimitSettings
nCrossValidations トレーニング データセットに適用されるクロス検証フォールドの数
検証データセットが指定されていない場合。		 NCrossValidations
primaryMetric 予測タスクの主要メトリック。 "NormalizedMeanAbsoluteError"
"NormalizedRootMeanSquaredError"
"R2Score"
"スピアマン相関"
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 TableParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 TableSweepSettings の
testData データ入力をテストします。 MLTableJobInput の
testDataSize 検証のために確保する必要があるテスト データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
trainingSettings AutoML ジョブのトレーニング フェーズの入力。 ForecastingTrainingSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
weightColumnName サンプルの重み列の名前。 自動 ML では、加重列が入力としてサポートされ、データ内の行が上下に重み付けされます。 糸

ForecastingSettings

名前 形容 価値
countryOrRegionForHolidays 予測タスクの休日の国または地域。
これらは、ISO 3166 の 2 文字の国/地域コード ("US" や "GB" など) である必要があります。		 糸
cvStepSize 1 つの CV フォールドの原点時間と次のフォールドの間の期間の数。 対して
たとえば、日次データの CVStepSize = 3 の場合、各フォールドの起点時間は
3 日分離します。		 int
featureLags 'auto' または null を持つ数値特徴のラグを生成するためのフラグ。 "Auto"
"なし"
forecastHorizon 時系列の頻度の単位で求められる最大予測期間。 ForecastHorizon
周波数 予測の場合、このパラメーターは、日単位、週単位、年単位など、予測が必要な期間を表します。予測頻度は、既定ではデータセットの頻度です。 糸
季節 時系列の季節性を、系列の頻度の整数倍数として設定します。
季節性が 'auto' に設定されている場合は、推論されます。		 季節性
shortSeriesHandlingConfig AutoML で短い時系列を処理する方法を定義するパラメーター。 "Auto"
"Drop"
"なし"
"Pad"
targetAggregateFunction ユーザーが指定した頻度に準拠するように時系列ターゲット列を集計するために使用する関数。
TargetAggregateFunction が 'None' ではなく設定されているが、freq パラメーターが設定されていない場合、エラーが発生します。 可能なターゲット集計関数は、"sum"、"max"、"min"、"mean" です。		 "Max"
"Mean"
"Min"
"なし"
"Sum"
targetLags ターゲット列から遅延する過去の期間の数。 TargetLags
targetRollingWindowSize ターゲット列のローリング ウィンドウ平均の作成に使用された過去の期間の数。 TargetRollingWindowSize
timeColumnName 時刻列の名前。 このパラメーターは、時系列の構築とその頻度の推論に使用される入力データの datetime 列を予測する場合に必要です。 糸
timeSeriesIdColumnNames 時系列をグループ化するために使用される列の名前。 複数の系列を作成するために使用できます。
グレインが定義されていない場合、データ セットは 1 つの時系列であると見なされます。 このパラメーターは、タスクの種類の予測で使用されます。		 string[]
useStl 時系列ターゲット列の STL 分解を構成します。 "なし"
"Season"
"SeasonTrend"

ForecastHorizon

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoForecastHorizon

名前 形容 価値
モード [必須]予測期間値の選択モードを設定します。 "Auto" (必須)

CustomForecastHorizon

名前 形容 価値
モード [必須]予測期間値の選択モードを設定します。 "カスタム" (必須)
価値 [必須]予測期間の値。 int (必須)

季節

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoSeasonality

名前 形容 価値
モード [必須]季節性モード。 "Auto" (必須)

CustomSeasonality

名前 形容 価値
モード [必須]季節性モード。 "カスタム" (必須)
価値 [必須]季節性の値。 int (必須)

TargetLags

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoTargetLags

名前 形容 価値
モード [必須]ターゲット ラグ モードの設定 - 自動/カスタム "Auto" (必須)

CustomTargetLags

名前 形容 価値
モード [必須]ターゲット ラグ モードの設定 - 自動/カスタム "カスタム" (必須)
価値観 [必須]ターゲットラグ値を設定します。 int[] (必須)

TargetRollingWindowSize

名前 形容 価値
モード オブジェクトの種類を設定する 自動 の
カスタム (必須)

AutoTargetRollingWindowSize

名前 形容 価値
モード [必須]TargetRollingWindowSiz 検出モード。 "Auto" (必須)

CustomTargetRollingWindowSize

名前 形容 価値
モード [必須]TargetRollingWindowSiz 検出モード。 "カスタム" (必須)
価値 [必須]TargetRollingWindowSize 値。 int (必須)

ForecastingTrainingSettings

名前 形容 価値
allowedTrainingAlgorithms 予測タスクに使用できるモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
"Arimax"
"AutoArima"
"Average"
"DecisionTree"
"ElasticNet"
"ExponentialSmoothing"
"ExtremeRandomTrees"
"GradientBoosting"
"KNN"
"なげなわ"
"LightGBM"
"Naive"
"Prophet"
"RandomForest"
"SGD"
"SeasonalAverage"
"SeasonalNaive"
"TCNForecaster"
"XGBoostRegressor"
blockedTrainingAlgorithms 予測タスクのブロックされたモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
"Arimax"
"AutoArima"
"Average"
"DecisionTree"
"ElasticNet"
"ExponentialSmoothing"
"ExtremeRandomTrees"
"GradientBoosting"
"KNN"
"なげなわ"
"LightGBM"
"Naive"
"Prophet"
"RandomForest"
"SGD"
"SeasonalAverage"
"SeasonalNaive"
"TCNForecaster"
"XGBoostRegressor"
enableDnnTraining DNN モデルの推奨事項を有効にします。 bool
enableModelExplainability 最適なモデルで説明可能性を有効にするフラグ。 bool
enableOnnxCompatibleModels onnx 互換モデルを有効にするフラグ。 bool
enableStackEnsemble スタック アンサンブル実行を有効にします。 bool
enableVoteEnsemble 投票アンサンブル実行を有効にします。 bool
ensembleModelDownloadTimeout VotingEnsemble および StackEnsemble モデルの生成中に、前の子実行から複数の適合モデルがダウンロードされます。
より多くの時間が必要な場合は、300 秒より大きい値でこのパラメーターを構成します。		 糸
stackEnsembleSettings スタック アンサンブル実行のスタック アンサンブル設定。 StackEnsembleSettings

ImageClassification

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 "ImageClassification" (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsClassification の
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 "AUCWeighted"
"Accuracy"
"AveragePrecisionScoreWeighted"
"NormMacroRecall"
"PrecisionScoreWeighted"
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsClassification[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

ImageLimitSettings

名前 形容 価値
maxConcurrentTrials 同時 AutoML イテレーションの最大数。 int
maxTrials AutoML イテレーションの最大数。 int
タイムアウト AutoML ジョブのタイムアウト。 糸

ImageModelSettingsClassification

名前 形容 価値
advancedSettings 高度なシナリオの設定。 糸
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 bool
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
checkpointFrequency モデル チェックポイントを格納する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
checkpointModel 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイント モデル。 MLFlowModelJobInput の
checkpointRunId 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイントを持つ前の実行の ID。 糸
分散 分散トレーニングを使用するかどうか。 bool
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 bool
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 int
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 int
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 bool
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 int
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 int
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 "なし"
"ステップ"
"WarmupCosine"
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 bool
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 int
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 int
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 "Adam"
"Adamw"
"なし"
"Sgd"
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 int
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 int
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
trainingCropSize トレーニング データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationCropSize 検証データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationResizeSize 検証データセットのトリミング前にサイズを変更する画像サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 int
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
weightedLoss 加重損失。 許容される値は、加重損失がない場合は 0 です。
sqrt による加重損失の場合は 1。(class_weights)。 class_weightsによる加重損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 である必要があります。
 int

MLFlowModelJobInput

名前 形容 価値
形容 入力の説明。 糸
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "custom_model"
"literal"
"mlflow_model"
"mltable"
"triton_model"
"uri_file"
"uri_folder" (必須)
モード 入力資産配信モード。 "Direct"
"ダウンロード"
"EvalDownload"
"EvalMount"
"ReadOnlyMount"
"ReadWriteMount"
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

ImageModelDistributionSettingsClassification

名前 形容 価値
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 糸
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
分散 配布者トレーニングを使用するかどうか。 糸
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 糸
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 糸
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 糸
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 糸
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 糸
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 糸
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 糸
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 糸
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 糸
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 糸
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 'sgd'、'adam'、または 'adamw' のいずれかである必要があります。 糸
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 糸
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 糸
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
trainingCropSize トレーニング データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationCropSize 検証データセットのニューラル ネットワークに入力される画像トリミング サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationResizeSize 検証データセットのトリミング前にサイズを変更する画像サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 糸
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
weightedLoss 加重損失。 許容される値は、加重損失がない場合は 0 です。
sqrt による加重損失の場合は 1。(class_weights)。 class_weightsによる加重損失の場合は 2。 0 または 1 または 2 である必要があります。
 糸

ImageSweepSettings

名前 形容 価値
earlyTermination 早期終了ポリシーの種類。 EarlyTerminationPolicy
samplingAlgorithm [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)

ImageClassificationMultilabel

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 "ImageClassificationMultilabel" (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsClassification の
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 "AUCWeighted"
"Accuracy"
"AveragePrecisionScoreWeighted"
"IOU"
"NormMacroRecall"
"PrecisionScoreWeighted"
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsClassification[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

ImageInstanceSegmentation

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 "ImageInstanceSegmentation" (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsObjectDetection
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 "MeanAveragePrecision"
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

ImageModelSettingsObjectDetection

名前 形容 価値
advancedSettings 高度なシナリオの設定。 糸
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 bool
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
boxDetectionsPerImage すべてのクラスの画像あたりの検出の最大数。 正の整数にする必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
boxScoreThreshold 推論中に返されるのは、分類スコアが a0/& より大きい提案のみです
BoxScoreThreshold。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。		 int
checkpointFrequency モデル チェックポイントを格納する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
checkpointModel 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイント モデル。 MLFlowModelJobInput の
checkpointRunId 増分トレーニング用の事前トレーニング済みチェックポイントを持つ前の実行の ID。 糸
分散 分散トレーニングを使用するかどうか。 bool
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 bool
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 int
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 int
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 bool
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 int
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 int
imageSize トレーニングと検証の画像サイズ。 正の整数にする必要があります。
注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 int
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 int
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 "なし"
"ステップ"
"WarmupCosine"
maxSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最大サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
minSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最小サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
modelSize モデル のサイズ。 'small'、'medium'、'large'、または 'xlarge' である必要があります。
注: モデルのサイズが大きすぎると、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 "ExtraLarge"
"Large"
"Medium"
"なし"
"Small"
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
multiScale イメージ サイズを +/- 50%変更して、マルチスケール イメージを有効にします。
注: 十分な GPU メモリがない場合、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 bool
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 bool
nmsIouThreshold NMS 後処理で推論中に使用される IOU しきい値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 int
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 int
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 "Adam"
"Adamw"
"なし"
"Sgd"
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 int
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 int
tileGridSize 各イメージのタイリングに使用するグリッド サイズ。 注: TileGridSize を次に指定することはできません。
小さな物体検出ロジックを有効にする場合はなし。 mxn 形式の 2 つの整数を含む文字列。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
tileOverlapRatio 各ディメンションの隣接するタイル間のオーバーラップ率。 範囲 [0, 1) に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
tilePredictionsNmsThreshold タイルと画像からの予測をマージするときに NMS を実行するために使用する IOU しきい値。
検証/推論で使用されます。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 int
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 int
validationIouThreshold 検証メトリックを計算するときに使用する IOU しきい値。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。 int
validationMetricType 検証メトリックに使用するメトリック計算方法。 "Coco"
"CocoVoc"
"なし"
"Voc"
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 int
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 int

ImageModelDistributionSettingsObjectDetection

名前 形容 価値
amsGradient オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合に AMSGrad を有効にします。 糸
拡張 拡張を使用するための設定。 糸
beta1 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta1' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
beta2 オプティマイザーが 'adam' または 'adamw' の場合の 'beta2' の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
boxDetectionsPerImage すべてのクラスの画像あたりの検出の最大数。 正の整数にする必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
boxScoreThreshold 推論中に返されるのは、分類スコアが a0/& より大きい提案のみです
BoxScoreThreshold。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。		 糸
分散 配布者トレーニングを使用するかどうか。 糸
earlyStopping トレーニング中に早期停止ロジックを有効にします。 糸
earlyStoppingDelay プライマリ メトリックの改善前に待機するエポックまたは検証評価の最小数
は早期停止のために追跡されます。 正の整数にする必要があります。		 糸
earlyStoppingPatience 前の主要なメトリックの改善がないエポックまたは検証評価の最小数
実行が停止します。 正の整数にする必要があります。		 糸
enableOnnxNormalization ONNX モデルをエクスポートするときに正規化を有効にします。 糸
evaluationFrequency メトリック スコアを取得するために検証データセットを評価する頻度。 正の整数にする必要があります。 糸
gradientAccumulationStep 勾配累積とは、構成された数の "GradAccumulationStep" ステップを実行する
これらのステップのグラデーションを蓄積しながらモデルの重みを更新し、次に
重みの更新を計算するための累積グラデーション。 正の整数にする必要があります。		 糸
imageSize トレーニングと検証の画像サイズ。 正の整数にする必要があります。
注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 糸
layersToFreeze モデルに対してフリーズするレイヤーの数。 正の整数にする必要があります。
たとえば、'seresnext' の値として 2 を渡すことは意味します
フリーズ層0および層1。 サポートされているモデルの完全な一覧とレイヤーフリーズの詳細については、
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models を参照してください。		 糸
learningRate 初期学習率。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
learningRateScheduler 学習率スケジューラの種類。 'warmup_cosine' または 'step' である必要があります。 糸
maxSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最大サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
minSize バックボーンに供給する前に再スケーリングするイメージの最小サイズ。
正の整数にする必要があります。 注: サイズが大きすぎると、トレーニング実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
modelName トレーニングに使用するモデルの名前。
使用可能なモデルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models。		 糸
modelSize モデル のサイズ。 'small'、'medium'、'large'、または 'xlarge' である必要があります。
注: モデルのサイズが大きすぎると、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る場合があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 糸
運動量 オプティマイザーが 'sgd' の場合のモメンタムの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
multiScale イメージ サイズを +/- 50%変更して、マルチスケール イメージを有効にします。
注: 十分な GPU メモリがない場合、トレーニングの実行が CUDA OOM に入る可能性があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムでのみサポートされています。		 糸
nesterov オプティマイザーが 'sgd' の場合に nesterov を有効にします。 糸
nmsIouThreshold NMS 後処理で推論中に使用される IOU しきい値。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 正の整数にする必要があります。 糸
numberOfWorkers データ ローダー ワーカーの数。 負以外の整数である必要があります。 糸
オプティマイザ オプティマイザーの種類。 'sgd'、'adam'、または 'adamw' のいずれかである必要があります。 糸
randomSeed 決定論的トレーニングを使用するときに使用されるランダム シード。 糸
stepLRGamma 学習率スケジューラが "step" の場合のガンマの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
stepLRStepSize 学習率スケジューラが "ステップ" の場合のステップ サイズの値。 正の整数にする必要があります。 糸
tileGridSize 各イメージのタイリングに使用するグリッド サイズ。 注: TileGridSize を次に指定することはできません。
小さな物体検出ロジックを有効にする場合はなし。 mxn 形式の 2 つの整数を含む文字列。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
tileOverlapRatio 各ディメンションの隣接するタイル間のオーバーラップ率。 範囲 [0, 1) に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。		 糸
tilePredictionsNmsThreshold タイルと画像からの予測をマージするときに NMS を実行するために使用する IOU しきい値。
検証/推論で使用されます。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。
注: この設定は、'yolov5' アルゴリズムではサポートされていません。
NMS: 非最大抑制		 糸
trainingBatchSize トレーニング バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationBatchSize 検証バッチ サイズ。 正の整数にする必要があります。 糸
validationIouThreshold 検証メトリックを計算するときに使用する IOU しきい値。 範囲 [0, 1] に float を指定する必要があります。 糸
validationMetricType 検証メトリックに使用するメトリック計算方法。 'none'、'coco'、'voc'、または 'coco_voc' である必要があります。 糸
warmupCosineLRCycles 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のコサイン サイクルの値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸
warmupCosineLRWarmupEpochs 学習率スケジューラが "warmup_cosine" の場合のウォームアップ エポックの値。 正の整数にする必要があります。 糸
weightDecay オプティマイザーが 'sgd'、'adam'、または 'adamw' の場合の重みの減衰の値。 範囲 [0, 1] の float である必要があります。 糸

ImageObjectDetection

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 "ImageObjectDetection" (必須)
limitSettings [必須]AutoML ジョブの設定を制限します。 ImageLimitSettings (必須)
modelSettings モデルのトレーニングに使用される設定。 ImageModelSettingsObjectDetection
primaryMetric このタスク用に最適化する主要メトリック。 "MeanAveragePrecision"
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。 ImageSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。
 int

回帰

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 "回帰" (必須)
cvSplitColumnNames CVSplit データに使用する列。 string[]
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 TableVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 TableFixedParameters の
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 TableVerticalLimitSettings
nCrossValidations トレーニング データセットに適用されるクロス検証フォールドの数
検証データセットが指定されていない場合。		 NCrossValidations
primaryMetric 回帰タスクの主要メトリック。 "NormalizedMeanAbsoluteError"
"NormalizedRootMeanSquaredError"
"R2Score"
"スピアマン相関"
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 TableParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 TableSweepSettings の
testData データ入力をテストします。 MLTableJobInput の
testDataSize 検証のために確保する必要があるテスト データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
trainingSettings AutoML ジョブのトレーニング フェーズの入力。 RegressionTrainingSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の
validationDataSize 検証のために確保する必要があるトレーニング データセットの割合。
(0.0 、 1.0) の値
検証データセットが指定されていない場合に適用されます。		 int
weightColumnName サンプルの重み列の名前。 自動 ML では、加重列が入力としてサポートされ、データ内の行が上下に重み付けされます。 糸

RegressionTrainingSettings

名前 形容 価値
allowedTrainingAlgorithms 回帰タスクに使用できるモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
"DecisionTree"
"ElasticNet"
"ExtremeRandomTrees"
"GradientBoosting"
"KNN"
"なげなわ"
"LightGBM"
"RandomForest"
"SGD"
"XGBoostRegressor"
blockedTrainingAlgorithms 回帰タスクのブロックされたモデル。 次のいずれかを含む文字列配列:
"DecisionTree"
"ElasticNet"
"ExtremeRandomTrees"
"GradientBoosting"
"KNN"
"なげなわ"
"LightGBM"
"RandomForest"
"SGD"
"XGBoostRegressor"
enableDnnTraining DNN モデルの推奨事項を有効にします。 bool
enableModelExplainability 最適なモデルで説明可能性を有効にするフラグ。 bool
enableOnnxCompatibleModels onnx 互換モデルを有効にするフラグ。 bool
enableStackEnsemble スタック アンサンブル実行を有効にします。 bool
enableVoteEnsemble 投票アンサンブル実行を有効にします。 bool
ensembleModelDownloadTimeout VotingEnsemble および StackEnsemble モデルの生成中に、前の子実行から複数の適合モデルがダウンロードされます。
より多くの時間が必要な場合は、300 秒より大きい値でこのパラメーターを構成します。		 糸
stackEnsembleSettings スタック アンサンブル実行のスタック アンサンブル設定。 StackEnsembleSettings

TextClassification

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 "TextClassification" (必須)
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 NlpVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 NlpFixedParameters
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 NlpVerticalLimitSettings
primaryMetric Text-Classification タスクのプライマリ メトリック。 "AUCWeighted"
"Accuracy"
"AveragePrecisionScoreWeighted"
"NormMacroRecall"
"PrecisionScoreWeighted"
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 NlpParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 NlpSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の

NlpVerticalFeaturizationSettings

名前 形容 価値
datasetLanguage テキスト データに役立つデータセット言語。 糸

NlpFixedParameters

名前 形容 価値
gradientAccumulationSteps 後方パスを実行する前にグラデーションを累積する手順の数。 int
learningRate トレーニング手順の学習率。 int
learningRateScheduler トレーニング手順中に使用する学習率スケジュールの種類。 "定数"
"ConstantWithWarmup"
"Cosine"
"CosineWithRestarts"
"Linear"
"なし"
"多項式"
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 int
trainingBatchSize トレーニング 手順のバッチ サイズ。 int
validationBatchSize 評価中に使用するバッチ サイズ。 int
warmupRatio LrSchedulerType と共に使用されるウォームアップ比。 int
weightDecay トレーニング手順の重量の減衰。 int

NlpVerticalLimitSettings

名前 形容 価値
maxConcurrentTrials AutoML の同時実行の最大イテレーション数。 int
maxNodes 1 回の試用でトレーニングに利用できる最大ノード数。 マルチノード分散トレーニングを制御します。 int
maxTrials AutoML イテレーションの数。 int
タイムアウト AutoML ジョブのタイムアウト。 糸
trialTimeout 個々の HD 試用版のタイムアウト。 糸

NlpParameterSubspace

名前 形容 価値
gradientAccumulationSteps 後方パスを実行する前にグラデーションを累積する手順の数。 糸
learningRate トレーニング手順の学習率。 糸
learningRateScheduler トレーニング手順中に使用する学習率スケジュールの種類。 糸
modelName トレーニングするモデルの名前。 糸
numberOfEpochs トレーニング エポックの数。 糸
trainingBatchSize トレーニング 手順のバッチ サイズ。 糸
validationBatchSize 評価中に使用するバッチ サイズ。 糸
warmupRatio LrSchedulerType と共に使用されるウォームアップ比。 糸
weightDecay トレーニング手順の重量の減衰。 糸

NlpSweepSettings

名前 形容 価値
earlyTermination スイープ ジョブの早期終了ポリシーの種類。 EarlyTerminationPolicy
samplingAlgorithm [必須]サンプリング アルゴリズムの種類。 "Bayesian"
"Grid"
"Random" (必須)

TextClassificationMultilabel

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 "TextClassificationMultilabel" (必須)
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 NlpVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 NlpFixedParameters
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 NlpVerticalLimitSettings
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 NlpParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 NlpSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の

TextNer

名前 形容 価値
taskType [必須]AutoMLJob のタスクの種類。 "TextNER" (必須)
featurizationSettings AutoML ジョブに必要な特徴量化入力。 NlpVerticalFeaturizationSettings
fixedParameters トレーニングを通じて一定の状態を維持するモデル/トレーニング パラメーター。 NlpFixedParameters
limitSettings AutoMLJob の実行制約。 NlpVerticalLimitSettings
searchSpace モデルとそのハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせをサンプリングするための空間を検索します。 NlpParameterSubspace[]
sweepSettings モデル スイープとハイパーパラメーター調整の設定。 NlpSweepSettings
validationData 検証データの入力。 MLTableJobInput の

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)
autologgerSettings 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。 AutologgerSettings
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 [必須]ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 CommandJobEnvironmentVariables
入力 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。 CommandJobInputs
切り コマンド ジョブの制限。 CommandJobLimits
出力 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。 CommandJobOutputs
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 JobResourceConfiguration

AutologgerSettings

名前 形容 価値
mlflowAutologger [必須]mlflow 自動ロガーが有効かどうかを示します。 "無効"
"有効" (必須)

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)
processCountPerInstance ノードあたりのプロセス数。 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。 指定しない場合は、既定でインスタンス数が設定されます。 int

CommandJobEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

CommandJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

JobInput

名前 形容 価値
形容 入力の説明。 糸
jobInputType オブジェクトの種類を設定する custom_model
リテラル
mlflow_model
mltable を する
triton_model
uri_file
uri_folder (必須)

CustomModelJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "custom_model" (必須)
モード 入力資産配信モード。 "Direct"
"ダウンロード"
"EvalDownload"
"EvalMount"
"ReadOnlyMount"
"ReadWriteMount"
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

LiteralJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "literal" (必須)
価値 [必須]入力のリテラル値。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

TritonModelJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "triton_model" (必須)
モード 入力資産配信モード。 "Direct"
"ダウンロード"
"EvalDownload"
"EvalMount"
"ReadOnlyMount"
"ReadWriteMount"
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

UriFileJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "uri_file" (必須)
モード 入力資産配信モード。 "Direct"
"ダウンロード"
"EvalDownload"
"EvalMount"
"ReadOnlyMount"
"ReadWriteMount"
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

UriFolderJobInput

名前 形容 価値
jobInputType [必須]ジョブの種類を指定します。 "uri_folder" (必須)
モード 入力資産配信モード。 "Direct"
"ダウンロード"
"EvalDownload"
"EvalMount"
"ReadOnlyMount"
"ReadWriteMount"
uri [必須]入力資産 URI。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

CommandJobLimits

名前 形容 価値
jobLimitsType [必須]JobLimit 型。 "Command"
"スイープ" (必須)
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

CommandJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

LabelingJobProperties

名前 形容 価値
componentId コンポーネント リソースの ARM リソース ID。 糸
computeId コンピューティング リソースの ARM リソース ID。 糸
dataConfiguration ジョブで使用されるデータの構成。 labelingDataConfiguration の
形容 資産の説明テキスト。 糸
displayName ジョブの表示名。 糸
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、UserIdentity、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
isArchived 資産はアーカイブされていますか? bool
jobInstructions ジョブのラベル付け命令。 LabelingJobInstructions の
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 "AutoML"
"Command"
"ラベル付け"
"Pipeline"
"Spark"
"スイープ" (必須)
labelCategories ジョブのカテゴリにラベルを付けます。 LabelingJobLabelCategories の
labelingJobMediaProperties ジョブ内のメディアの種類固有のプロパティ。 labelingJobMediaProperties の
mlAssistConfiguration ジョブでの MLAssist 機能の構成。 MLAssistConfiguration
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 ResourceBaseProperties
サービス JobEndpoints の一覧。
ローカル ジョブの場合、ジョブ エンドポイントのエンドポイント値は FileStreamObject になります。		 JobBaseServices
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

LabelingDataConfiguration

名前 形容 価値
dataId ラベル付けを実行するデータ資産のリソース ID。 糸
incrementalDataRefreshEnabled 増分データ更新を有効にするかどうかを示します。 bool

LabelingJobInstructions

名前 形容 価値
uri ラベラーの詳細なラベル付け手順を含むページへのリンク。 糸

LabelingJobLabelCategories

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

LabelCategory

名前 形容 価値
クラス このカテゴリのラベル クラスのディクショナリ。 LabelCategoryClasses
displayName ラベル カテゴリの表示名。 糸
multiSelectEnabled このカテゴリの複数のクラスを選択できるかどうかを示します。 bool

LabelCategoryClasses

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} LabelClass

LabelClass

名前 形容 価値
displayName ラベル クラスの表示名。 糸
サブクラス ラベル クラスのサブクラスのディクショナリ。 LabelClassSubclasses

LabelClassSubclasses

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} LabelClass

LabelingJobMediaProperties

名前 形容 価値
mediaType オブジェクトの種類を設定する イメージ
テキスト (必須)

LabelingJobImageProperties

名前 形容 価値
mediaType [必須]ジョブのメディアの種類。 "Image" (必須)
annotationType 画像ラベル付けジョブの注釈の種類。 "BoundingBox"
"分類"
"InstanceSegmentation"

LabelingJobTextProperties

名前 形容 価値
mediaType [必須]ジョブのメディアの種類。 "Text" (必須)
annotationType テキスト ラベル付けジョブの注釈の種類。 "分類"
"NamedEntityRecognition"

MLAssistConfiguration

名前 形容 価値
mlAssist オブジェクトの種類を設定する Disabled
Enabled (必須)

MLAssistConfigurationDisabled

名前 形容 価値
mlAssist [必須]MLAssist 機能が有効かどうかを示します。 "無効" (必須)

MLAssistConfigurationEnabled

名前 形容 価値
mlAssist [必須]MLAssist 機能が有効かどうかを示します。 "有効" (必須)
inferencingComputeBinding [必須]推論で使用される AML コンピューティング バインド。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
trainingComputeBinding [必須]トレーニングで使用される AML コンピューティング バインド。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

PipelineJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 "Pipeline" (必須)
入力 パイプライン ジョブの入力。 PipelineJobInputs
ジョブ ジョブはパイプライン ジョブを構築します。 PipelineJobs
出力 パイプライン ジョブの出力 PipelineJobOutputs
設定 ContinueRunOnStepFailure などのパイプライン設定。
sourceJobId ソース ジョブの ARM リソース ID。 糸

PipelineJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

PipelineJobs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

PipelineJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

SparkJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 "Spark" (必須)
史料 ジョブで使用されるアーカイブ ファイル。 string[]
args ジョブの引数。 糸
codeId [必須]コード資産の ARM リソース ID。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
conf Spark で構成されたプロパティ。 SparkJobConf の
エントリ [必須]ジョブの起動時に実行するエントリ。 SparkJobEntry (必須)
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。 糸
ファイル ジョブで使用されるファイル。 string[]
入力 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。 SparkJobInputs の
瓶 ジョブで使用される Jar ファイル。 string[]
出力 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。 SparkJobOutputs
pyFiles ジョブで使用される Python ファイル。 string[]
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 SparkResourceConfiguration の

SparkJobConf

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

SparkJobEntry

名前 形容 価値
sparkJobEntryType オブジェクトの種類を設定する SparkJobPythonEntry の
SparkJobScalaEntry (必須)

SparkJobPythonEntry

名前 形容 価値
sparkJobEntryType [必須]ジョブのエントリ ポイントの種類。 "SparkJobPythonEntry" (必須)
ファイル [必須]ジョブ エントリ ポイントの相対 Python ファイル パス。 string (必須)

制約：
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]

SparkJobScalaEntry

名前 形容 価値
sparkJobEntryType [必須]ジョブのエントリ ポイントの種類。 "SparkJobScalaEntry" (必須)
className [必須]エントリ ポイントとして使用される Scala クラス名。 string (必須)

制約：
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]

SparkJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

SparkJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

SparkResourceConfiguration

名前 形容 価値
instanceType コンピューティング 先でサポートされている VM のオプションの種類。 糸
runtimeVersion ジョブに使用される Spark ランタイムのバージョン。 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)
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取り消す EarlyTerminationPolicy
入力 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。 SweepJobInputs
切り スイープ ジョブの制限。 SweepJobLimits
目的 [必須]最適化の目的。 目標 (必須)
出力 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。 SweepJobOutputs
samplingAlgorithm [必須]ハイパーパラメーター サンプリング アルゴリズム SamplingAlgorithm (必須)
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
裁判 [必須]試用版コンポーネントの定義。 TrialComponent (必須)

SweepJobInputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobInput を する

SweepJobLimits

名前 形容 価値
jobLimitsType [必須]JobLimit 型。 "Command"
"スイープ" (必須)
maxConcurrentTrials スイープ ジョブの最大同時試行回数。 int
maxTotalTrials スイープ ジョブの最大試行回数。 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
trialTimeout スイープ ジョブ試用版のタイムアウト値。 糸

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_]

SweepJobOutputs

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} JobOutput

SamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType オブジェクトの種類を設定する ベイジアン
Grid
ランダム の (必須)

BayesianSamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType [必須]構成プロパティと共にハイパーパラメーター値を生成するために使用されるアルゴリズム "Bayesian" (必須)

GridSamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType [必須]構成プロパティと共にハイパーパラメーター値を生成するために使用されるアルゴリズム "Grid" (必須)

RandomSamplingAlgorithm

名前 形容 価値
samplingAlgorithmType [必須]構成プロパティと共にハイパーパラメーター値を生成するために使用されるアルゴリズム "Random" (必須)
支配 ランダム アルゴリズムの特定の種類 "Random"
"Sobol"
種 乱数生成のシードとして使用する省略可能な整数 int

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 [必須]ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 TrialComponentEnvironmentVariables
リソース ジョブのコンピューティング リソース構成。 JobResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} 糸

EndpointScheduleAction

名前 形容 価値
actionType [必須]スケジュールのアクションの種類を指定します "InvokeBatchEndpoint" (必須)
endpointInvocationDefinition [必須]スケジュール アクション定義の詳細を定義します。
{see href="TBD" /}

TriggerBase

名前 形容 価値
endTime スケジュールの終了時刻を ISO 8601 で指定しますが、UTC オフセットは指定しません。 https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601. を参照してください
再コメント形式は "2022-06-01T00:00:01" になります
存在しない場合、スケジュールは無期限に実行されます		 糸
startTime スケジュールの開始時刻を ISO 8601 形式で指定しますが、UTC オフセットは指定しません。 糸
timeZone スケジュールを実行するタイム ゾーンを指定します。
TimeZone は、Windows のタイム ゾーン形式に従う必要があります。 参照: /windows-hardware/manufacture/desktop/default-time-zones />		 糸
triggerType オブジェクトの種類を設定する Cron
繰り返し (必須)

CronTrigger

名前 形容 価値
triggerType [必須] "Cron" (必須)
表現 [必須]スケジュールの cron 式を指定します。
式は NCronTab 形式に従う必要があります。		 string (必須)

制約：
パターン = [a-zA-Z0-9_]

RecurrenceTrigger

名前 形容 価値
triggerType [必須] "繰り返し" (必須)
周波数 [必須]スケジュールをトリガーする頻度。 "Day"
"Hour"
"Minute"
"Month"
"Week" (必須)
間 [必須]スケジュール間隔を頻度と組み合わせて指定します int (必須)
計画 繰り返しスケジュール。 RecurrenceSchedule

RecurrenceSchedule

名前 形容 価値
時間 [必須]スケジュールの時間の一覧。 int[] (必須)
議事録 [必須]スケジュールの分の一覧。 int[] (必須)
monthDays スケジュールの月日の一覧 int[]
平日 スケジュールの日数の一覧。 次のいずれかを含む文字列配列:
"Friday"
"Monday"
"Saturday"
"Sunday"
"木曜日"
"Tuesday"
"水曜日"