CLI(v2) 컴퓨팅 클러스터(AmlCompute) YAML 스키마
적용 대상: 
Azure CLI ml 확장 v2(현재)
원본 JSON 스키마는 .에서 https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json찾을 수 있습니다.
참고 항목
이 문서에 자세히 설명된 YAML 구문은 최신 버전의 ML CLI v2 확장에 대한 JSON 스키마를 기반으로 합니다. 이 구문은 최신 버전의 ML CLI v2 확장에서만 작동하도록 보장됩니다. https://azuremlschemasprod.azureedge.net/에서 이전 확장 버전에 대한 스키마를 찾을 수 있습니다.
YAML 구문
| 키 | 형식 | 설명 | 허용된 값 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
$schema |
string | YAML 스키마입니다. Azure Machine Learning VS Code 확장을 사용하여 YAML 파일을 제작하는 경우 파일 맨 위에 $schema를 포함하여 스키마 및 리소스 완성을 호출할 수 있습니다. |
||
type |
string | 필수입니다. 컴퓨팅 형식입니다. | amlcompute |
|
name |
string | 필수입니다. 컴퓨팅의 이름입니다. | ||
description |
string | 컴퓨팅에 대한 설명입니다. | ||
location |
string | 컴퓨팅에 대한 위치입니다. 생략하는 경우 기본값은 작업 영역 위치입니다. | ||
size |
string | 클러스터에 사용할 VM 크기입니다. 자세한 내용은 지원되는 VM 시리즈 및 크기를 참조하세요. 모든 지역에서 모든 크기를 사용할 수 있는 것은 아닙니다. | 특정 지역에서 지원되는 크기 목록을 보려면 az ml compute list-sizes를 사용합니다. |
Standard_DS3_v2 |
tier |
string | 클러스터에 사용할 VM 우선 순위 계층입니다. 우선 순위가 낮은 VM은 우선 비어있을 수 있지만 전용 VM에 비해 비용이 절감됩니다. | dedicated, low_priority |
dedicated |
min_instances |
정수 | 클러스터에서 사용할 최소 노드 수입니다. Azure Machine Learning에서 사용하지 않을 때 클러스터를 0개 0 노드로 자동 스케일링할 수 있도록 최소 노드 수를 설정합니다. 0보다 큰 값은 클러스터를 사용하지 않더라도 실행 중인 노드 수가 유지됩니다. |
0 |
|
max_instances |
정수 | 클러스터에서 사용할 최대 노드 수입니다. | 1 |
|
idle_time_before_scale_down |
정수 | 클러스터를 스케일 다운하기 전 노드 유휴 시간(초)입니다. | 120 |
|
ssh_public_access_enabled |
부울 값 | 클러스터의 노드에서 퍼블릭 SSH 액세스를 사용하도록 설정할지 여부입니다. | false |
|
ssh_settings |
개체 | 클러스터에 연결하기 위한 SSH 설정입니다. | ||
ssh_settings.admin_username |
string | 노드에 SSH하는 데 사용할 수 있는 관리자 사용자 계정의 이름입니다. | ||
ssh_settings.admin_password |
string | 관리자 사용자 계정의 암호입니다. admin_password 또는 ssh_key_value 중 하나가 필요합니다. |
||
ssh_settings.ssh_key_value |
string | 관리자 사용자 계정의 SSH 공개 키입니다. admin_password 또는 ssh_key_value 중 하나가 필요합니다. |
||
network_settings |
개체 | 네트워크 보안 설정입니다. | ||
network_settings.vnet_name |
string | 새 가상 네트워크를 만들거나 기존 가상 네트워크를 참조할 때 VNet(가상 네트워크)의 이름입니다. | ||
network_settings.subnet |
string | 새 VNet을 만들거나 기존 VNet을 참조할 때 서브넷의 이름이거나 기존 VNet에 있는 서브넷의 정규화된 리소스 ID입니다. 서브넷 ID가 지정된 경우 network_settings.vnet_name을 지정하지 마세요. 서브넷 ID는 다른 리소스 그룹의 VNet/서브넷을 참조할 수 있습니다. |
||
identity |
개체 | 컴퓨팅에 할당할 관리 ID 구성입니다. AmlCompute 클러스터는 하나의 시스템 할당 ID 또는 여러 사용자 할당 ID만 지원하며, 둘 다를 동시에 지원하지 않습니다. | ||
identity.type |
string | 컴퓨팅에 할당할 관리 ID의 형식입니다. 형식이 user_assigned이면 identity.user_assigned_identities 속성도 지정해야 합니다. |
system_assigned, user_assigned |
|
identity.user_assigned_identities |
array | 사용자 할당 ID의 정규화된 리소스 ID 목록입니다. |
설명
az ml compute 명령은 Azure Machine Learning 컴퓨팅 클러스터(AmlCompute)를 관리하는 데 사용할 수 있습니다.
예제
예제는 예제 GitHub 리포지토리에서 사용할 수 있습니다. 몇 가지는 다음과 같습니다.
YAML: 최소
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json
name: minimal-example
type: amlcompute
YAML: 기본
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json
name: basic-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120
YAML: 사용자 지정 위치
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json
name: location-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120
location: westus
YAML: 낮은 우선 순위
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json
name: low-pri-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120
tier: low_priority
YAML: SSH 사용자 이름 및 암호
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json
name: ssh-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120
ssh_settings:
admin_username: example-user
admin_password: example-password