MachineLearningPipelineJob 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

パイプライン ジョブ定義: ジェネリックから MFE 属性を定義します。

public class MachineLearningPipelineJob : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobProperties

type MachineLearningPipelineJob = class
    inherit MachineLearningJobProperties

Public Class MachineLearningPipelineJob
Inherits MachineLearningJobProperties

継承

Object

MachineLearningResourceBase

MachineLearningJobProperties

MachineLearningPipelineJob

コンストラクター

MachineLearningPipelineJob()

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

プロパティ

ComponentId	コンポーネント リソースの ARM リソース ID。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
ComputeId	コンピューティング リソースの ARM リソース ID。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Description	資産の説明テキスト。 (継承元 MachineLearningResourceBase)
DisplayName	ジョブの表示名。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
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 "Default" 実験に配置されます。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Identity	ID の構成。 設定されている場合、これは AmlToken、ManagedIdentity、UserIdentity、または null のいずれかである必要があります。 null の場合、既定値は AmlToken です。 基底クラスであることに注意 MachineLearningIdentityConfiguration してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、MachineLearningManagedIdentityおよび MachineLearningUserIdentityが含まれますAmlToken。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Inputs	パイプライン ジョブの入力。 基底クラスであることに注意 MachineLearningJobInput してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningLiteralJobInput、MachineLearningFlowModelJobInput、MachineLearningTritonModelJobInputMachineLearningTableJobInputMachineLearningUriFileJobInput、および がMachineLearningUriFolderJobInput含まれます。MachineLearningCustomModelJobInput
IsArchived	資産はアーカイブされていますか? (継承元 MachineLearningJobProperties)
Jobs	ジョブはパイプライン ジョブを構築します。 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 FromString(String)します。 例 : BinaryData.FromObjectAsJson("foo")"foo" のペイロードを作成します。 BinaryData.FromString("\"foo\"")"foo" のペイロードを作成します。 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。
NotificationSetting	ジョブの通知設定。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Outputs	パイプライン ジョブの出力基本クラスに注意 MachineLearningJobOutput してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningFlowModelJobOutput、MachineLearningTritonModelJobOutputMachineLearningTableJobOutputMachineLearningUriFileJobOutput、および がMachineLearningUriFolderJobOutput含まれます。MachineLearningCustomModelJobOutput
Properties	資産プロパティディクショナリ。 (継承元 MachineLearningResourceBase)
SecretsConfiguration	実行時に使用できるようにするシークレットの構成。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Services	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。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Settings	ContinueRunOnStepFailure などのパイプライン設定。 このプロパティ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 FromString(String)します。 例 : BinaryData.FromObjectAsJson("foo")"foo" のペイロードを作成します。 BinaryData.FromString("\"foo\"")"foo" のペイロードを作成します。 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。
SourceJobId	ソース ジョブの ARM リソース ID。
Status	ジョブの状態。 (継承元 MachineLearningJobProperties)
Tags	タグ辞書。 タグは追加、削除、更新できます。 (継承元 MachineLearningResourceBase)