MachineLearningJobResourceConfiguration クラス

定義

名前空間:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

アセンブリ:

Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

パッケージ:

Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.1.1

MachineLearningJobResourceConfiguration。

public class MachineLearningJobResourceConfiguration : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningResourceConfiguration

type MachineLearningJobResourceConfiguration = class
    inherit MachineLearningResourceConfiguration

Public Class MachineLearningJobResourceConfiguration
Inherits MachineLearningResourceConfiguration

継承

Object

MachineLearningResourceConfiguration

MachineLearningJobResourceConfiguration

コンストラクター

MachineLearningJobResourceConfiguration()

MachineLearningJobResourceConfiguration の新しいインスタンスを初期化します。

プロパティ

DockerArgs	Docker 実行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ています。
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)。 (継承元 MachineLearningResourceConfiguration)
InstanceType	コンピューティング 先でサポートされている VM の種類 (省略可能)。 (継承元 MachineLearningResourceConfiguration)
Locations	ジョブを実行できる場所。 (継承元 MachineLearningResourceConfiguration)
MaxInstanceCount	コンピューティング 先で使用できるインスタンスまたはノードの最大数 (省略可能)。 エラスティック トレーニングで使用する場合は、現在 PyTorch ディストリビューションの種類でのみサポートされています。 (継承元 MachineLearningResourceConfiguration)
Properties	追加のプロパティ バッグ。 このプロパティの値にオブジェクトを割り当てるには、 を使用します FromObjectAsJson<T>(T, JsonSerializerOptions)。 このプロパティに既に書式設定された json 文字列を割り当てるには、 を使用します FromString(String)。 例 : BinaryData.FromObjectAsJson("foo")ペイロード "foo" を作成します。 BinaryData.FromString("\"foo\"")ペイロード "foo" を作成します。 BinaryData.FromObjectAsJson(new { key = "value" }){ "key": "value" }のペイロードを作成します。 BinaryData.FromString("{\"key\": \"value\"}"){ "key": "value" }のペイロードを作成します。 (継承元 MachineLearningResourceConfiguration)
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) の形式である必要があります。ここで、数値は 0 より大きく、単位には b(バイト)、k(キロバイト)、m(メガバイト)、g(ギガバイト) のいずれかを指定できます。