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Microsoft.MachineLearningServices 작업 영역/서비스 2020-05-15-preview

  • 아티클

Bicep 리소스 정의

작업 영역/서비스 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.

각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그참조하세요.

리소스 형식

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 Bicep을 추가합니다.

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2020-05-15-preview' = {
  description: 'string'
  environmentImageRequest: {
    assets: [
      {
        id: 'string'
        mimeType: 'string'
        unpack: bool
        url: 'string'
      }
    ]
    driverProgram: 'string'
    environment: {
      docker: {
        baseDockerfile: 'string'
        baseImage: 'string'
        baseImageRegistry: {
          address: 'string'
          password: 'string'
          username: 'string'
        }
      }
      environmentVariables: {
        {customized property}: 'string'
      }
      inferencingStackVersion: 'string'
      name: 'string'
      python: {
        baseCondaEnvironment: 'string'
        condaDependencies: any(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
        interpreterPath: 'string'
        userManagedDependencies: bool
      }
      r: {
        bioConductorPackages: [
          'string'
        ]
        cranPackages: [
          {
            name: 'string'
            repository: 'string'
          }
        ]
        customUrlPackages: [
          'string'
        ]
        gitHubPackages: [
          {
            authToken: 'string'
            repository: 'string'
          }
        ]
        rscriptPath: 'string'
        rVersion: 'string'
        snapshotDate: 'string'
        userManaged: bool
      }
      spark: {
        packages: [
          {
            artifact: 'string'
            group: 'string'
            version: 'string'
          }
        ]
        precachePackages: bool
        repositories: [
          'string'
        ]
      }
      version: 'string'
    }
    environmentReference: {
      name: 'string'
      version: 'string'
    }
    modelIds: [
      'string'
    ]
    models: [
      {
        createdTime: 'string'
        datasets: [
          {
            id: 'string'
            name: 'string'
          }
        ]
        derivedModelIds: [
          'string'
        ]
        description: 'string'
        experimentName: 'string'
        framework: 'string'
        frameworkVersion: 'string'
        id: 'string'
        kvTags: {
          {customized property}: 'string'
        }
        mimeType: 'string'
        modifiedTime: 'string'
        name: 'string'
        parentModelId: 'string'
        properties: {
          {customized property}: 'string'
        }
        resourceRequirements: {
          cpu: int
          fpga: int
          gpu: int
          memoryInGB: int
        }
        runId: 'string'
        sampleInputData: 'string'
        sampleOutputData: 'string'
        unpack: bool
        url: 'string'
        version: int
      }
    ]
  }
  keys: {
    primaryKey: 'string'
    secondaryKey: 'string'
  }
  kvTags: {
    {customized property}: 'string'
  }
  location: 'string'
  name: 'string'
  properties: {
    {customized property}: 'string'
  }
  computeType: 'string'
  // For remaining properties, see Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services objects
}

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services 개체

computeType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

ACI경우 다음을 사용합니다.

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

AKS경우 다음을 사용합니다.

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

속성 값

ACIServiceCreateRequest

이름 묘사 값
appInsightsEnabled Application Insights를 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
authEnabled 서비스에서 인증을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
cname 서비스의 CName입니다. 문자열
computeType 서비스의 컴퓨팅 환경 유형입니다. 'ACI'(필수)
containerResourceRequirements 컨테이너 리소스 요구 사항입니다. ContainerResourceRequirements
dataCollection 지정된 데이터 수집 옵션의 세부 정보입니다. ACIServiceCreateRequestDataCollection
dnsNameLabel 서비스에 대한 Dns 레이블입니다. 문자열
encryptionProperties 암호화 속성입니다. ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate SSL을 사용하는 경우 사용할 PEM 형식의 공용 SSL 인증서입니다. 문자열
sslEnabled SSL을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
sslKey 인증서에 대한 PEM 형식의 공용 SSL 키입니다. 문자열
vnetConfiguration 가상 네트워크 구성입니다. ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ACIServiceCreateRequestDataCollection

이름 묘사 값
eventHubEnabled 이벤트 허브를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool
storageEnabled 스토리지를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

이름 묘사 값
keyName 암호화 키 이름 string(필수)
keyVersion 암호화 키 버전 string(필수)
vaultBaseUrl 자격 증명 모음 기본 URL string(필수)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

이름 묘사 값
subnetName 가상 네트워크 서브넷의 이름입니다. 문자열
vnetName 가상 네트워크의 이름입니다. 문자열

AKSServiceCreateRequest

이름 묘사 값
aadAuthEnabled AAD 인증을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
appInsightsEnabled Application Insights를 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
authEnabled 인증을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
autoScaler 자동 크기 조정기 속성입니다. AKSServiceCreateRequestAutoScaler
computeName 컴퓨팅 리소스의 이름입니다. 문자열
computeType 서비스의 컴퓨팅 환경 유형입니다. 'AKS'(필수)
containerResourceRequirements 컨테이너 리소스 요구 사항입니다. ContainerResourceRequirements
dataCollection 지정된 데이터 수집 옵션의 세부 정보입니다. AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault 이것이 기본 변형인가요? bool
livenessProbeRequirements 활동성 프로브 요구 사항입니다. AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer 컨테이너당 최대 동시 요청 수입니다. int
maxQueueWaitMs 요청이 큐에서 대기하는 최대 시간(밀리초)입니다. 이 시간 후에 서비스는 503을 반환합니다(서비스를 사용할 수 없음). int
네임스페이스 서비스의 Kubernetes 네임스페이스입니다. 문자열
numReplicas 클러스터의 복제본 수입니다. int
scoringTimeoutMs 점수 매기기 시간 제한(밀리초)입니다. int
trafficPercentile 트래픽 변형이 수신하는 양입니다. int
형 변형의 형식입니다. 'Control'
'치료'

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

이름 묘사 값
autoscaleEnabled 자동 크기 조정을 사용하거나 사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool
maxReplicas 클러스터의 최대 복제본 수입니다. int
minReplicas 축소할 최소 복제본 수입니다. int
refreshPeriodInSeconds 자동 크기 조정 업데이트 사이에 대기할 시간(초)입니다. int
targetUtilization 클러스터 크기를 조정할지 여부를 결정하는 데 사용할 대상 사용률 비율입니다. int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

이름 묘사 값
eventHubEnabled 이벤트 허브를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool
storageEnabled 스토리지를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

이름 묘사 값
failureThreshold 비정상 상태를 반환하기 전에 허용할 실패 횟수입니다. int
initialDelaySeconds 첫 번째 프로브 앞의 지연 시간(초)입니다. int
periodSeconds 프로브 사이의 시간(초)입니다. int
successThreshold 정상 상태를 반환하기 전에 성공한 프로브의 수입니다. int
timeoutSeconds 프로브 시간 제한(초)입니다. int

ContainerResourceRequirements

이름 묘사 값
cpu(cpu) 컨테이너의 CPU 코어 수입니다. int
fpga 컨테이너에 노출된 FPGA PCIE 디바이스의 수입니다. 2의 배수여야 합니다. int
gpu 컨테이너의 GPU 코어 수입니다. int
memoryInGB 컨테이너의 메모리 양(GB)입니다. int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

이름 묘사 값
자산 자산 목록입니다. ImageAsset[]
driverProgram 드라이버 파일의 이름입니다. 문자열
환경 AZURE ML 환경의 세부 정보입니다. EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference AZURE ML 환경의 고유 식별 세부 정보입니다. EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds 모델 ID 목록입니다. string[]
모델 모델 목록입니다. 모델[]

CreateServiceRequestKeys

이름 묘사 값
primaryKey 기본 키입니다. 문자열
secondaryKey 보조 키입니다. 문자열

CreateServiceRequestKvTags

이름 묘사 값

CreateServiceRequestProperties

이름 묘사 값

DatasetReference

이름 묘사 값
아이디 데이터 세트 참조의 ID입니다. 문자열
이름 데이터 세트 참조의 이름입니다. 문자열

EnvironmentImageRequestEnvironment

이름 묘사 값
부두노동자 Docker 컨테이너의 정의입니다. ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables 환경에서 정의할 환경 변수의 정의입니다. ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
inferencingStackVersion 이미지에 추가된 추론 스택 버전입니다. 추론 스택을 추가하지 않으려면 이 값을 설정하지 마세요. 유효한 값: "latest". 문자열
이름 환경의 이름입니다. 문자열
파이썬 Python 환경에 대한 설정입니다. ModelEnvironmentDefinitionPython
r R 환경에 대한 설정입니다. ModelEnvironmentDefinitionR
스파크 Spark 환경에 대한 구성입니다. ModelEnvironmentDefinitionSpark
버전 환경 버전입니다. 문자열

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

이름 묘사 값
이름 환경의 이름입니다. 문자열
버전 환경의 버전입니다. 문자열

ImageAsset

이름 묘사 값
아이디 자산 ID입니다. 문자열
mimeType mime 형식입니다. 문자열
풀고 자산의 압축을 풀었는지 여부입니다. bool
url 자산의 URL입니다. 문자열

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services

이름 묘사 값
computeType ACIServiceCreateRequest형식에 대해 'ACI'로 설정합니다. AKSServiceCreateRequest형식에 대해 'AKS'로 설정합니다. 'ACI'
'AKS'(필수)
묘사 서비스에 대한 설명입니다. 문자열
environmentImageRequest 추론에 필요한 환경, 모델 및 자산입니다. CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest
키 인증 키입니다. CreateServiceRequestKeys
kvTags 서비스 태그 사전입니다. 태그는 변경할 수 있습니다. CreateServiceRequestKvTags
위치 Azure 위치/지역의 이름입니다. 문자열
이름 리소스 이름 string(필수)
부모 Bicep에서 자식 리소스에 대한 부모 리소스를 지정할 수 있습니다. 자식 리소스가 부모 리소스 외부에서 선언된 경우에만 이 속성을 추가해야 합니다.

자세한 내용은 부모 리소스외부의 자식 리소스 참조하세요.		 형식 리소스의 기호 이름: 작업 영역
속성 서비스 속성 사전입니다. 속성은 변경할 수 없습니다. CreateServiceRequestProperties

모델

이름 묘사 값
createdTime 모델 생성 시간(UTC)입니다. 문자열
데이터 모델과 연결된 데이터 세트 목록입니다. DatasetReference[]
derivedModelIds 이 모델에서 파생된 모델 string[]
묘사 모델 설명 텍스트입니다. 문자열
experimentName 이 모델을 만든 실험의 이름입니다. 문자열
틀 모델 프레임워크입니다. 문자열
frameworkVersion 모델 프레임워크 버전입니다. 문자열
아이디 모델 ID입니다. 문자열
kvTags 모델 태그 사전입니다. 항목은 변경할 수 있습니다. ModelKvTags
mimeType 모델 콘텐츠의 MIME 형식입니다. MIME 형식에 대한 자세한 내용은 https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml string(필수)
modifiedTime 모델에서 마지막으로 수정한 시간(UTC)입니다. 문자열
이름 모델 이름입니다. string(필수)
parentModelId 부모 모델 ID입니다. 문자열
속성 Model 속성 사전입니다. 속성은 변경할 수 없습니다. ModelProperties
resourceRequirements 모델에 대한 리소스 요구 사항 ContainerResourceRequirements
runId 이 모델을 만든 RunId입니다. 문자열
sampleInputData 모델에 대한 샘플 입력 데이터입니다. 작업 영역의 데이터 세트에 대한 참조로 aml://dataset/{datasetId} 형식입니다. 문자열
sampleOutputData 모델에 대한 샘플 출력 데이터입니다. 작업 영역의 데이터 세트에 대한 참조로 aml://dataset/{datasetId} 형식입니다. 문자열
풀고 Docker 이미지를 만드는 동안 모델의 압축을 풀어야 하는지 여부를 나타냅니다. bool
url 모델의 URL입니다. 일반적으로 SAS URL입니다. string(필수)
버전 모델 관리 서비스에서 할당한 모델 버전입니다. int

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

이름 묘사 값
주소 문자열
암호 문자열

제약 조건:
중요한 값입니다. 보안 매개 변수로 전달합니다.
사용자 이름 문자열

제약 조건:
중요한 값입니다. 보안 매개 변수로 전달합니다.

ModelEnvironmentDefinitionDocker

이름 묘사 값
baseDockerfile Docker 기반 실행에 사용되는 기본 Dockerfile입니다. BaseImage와 함께 사용할 수 없습니다. 문자열
baseImage Docker 기반 실행에 사용되는 기본 이미지입니다. BaseDockerfile과 함께 사용할 수 없습니다. 문자열
baseImageRegistry 기본 이미지를 포함하는 이미지 레지스트리입니다. ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables

이름 묘사 값

ModelEnvironmentDefinitionPython

이름 묘사 값
baseCondaEnvironment 문자열
condaDependencies Conda 종속성이 포함된 JObject입니다. any
interpreterPath 환경 빌드가 필요하지 않은 경우 사용할 Python 인터프리터 경로입니다. 지정된 경로는 사용자 스크립트를 호출하는 데 사용됩니다. 문자열
userManagedDependencies True는 AzureML이 기존 Python 환경을 다시 사용한다는 것을 의미합니다. False는 AzureML이 Conda 종속성 사양에 따라 Python 환경을 만들 것임을 의미합니다. bool

ModelEnvironmentDefinitionR

이름 묘사 값
bioConductorPackages Bioconductor의 패키지입니다. string[]
cranPackages 사용할 CRAN 패키지입니다. RCranPackage[]
customUrlPackages 사용자 지정 URL의 패키지입니다. string[]
gitHubPackages GitHub에서 직접 패키지. RGitHubPackage[]
rscriptPath 환경 빌드가 필요하지 않은 경우 사용할 Rscript 경로입니다.
지정된 경로는 사용자 스크립트를 호출하는 데 사용됩니다.		 문자열
rVersion 설치할 R 버전 문자열
snapshotDate YYYY-MM-DD 형식으로 사용할 MRAN 스냅샷의 날짜(예: "2019-04-17") 문자열
userManaged 환경이 사용자 또는 AzureML에서 관리되는지 여부를 나타냅니다. bool

ModelEnvironmentDefinitionSpark

이름 묘사 값
패키지 사용할 Spark 패키지입니다. SparkMavenPackage[]
precachePackages 패키지를 사전 캐시할지 여부입니다. bool
저장소 Spark 리포지토리 목록입니다. string[]

ModelKvTags

이름 묘사 값

ModelProperties

이름 묘사 값

RCranPackage

이름 묘사 값
이름 패키지 이름입니다. 문자열
저장소 리포지토리 이름입니다. 문자열

RGitHubPackage

이름 묘사 값
authToken 개인 리포지토리에서 설치할 개인 액세스 토큰 문자열

제약 조건:
중요한 값입니다. 보안 매개 변수로 전달합니다.
저장소 사용자 이름/리포지토리[/subdir] 형식의 리포지토리 주소[@ref #pull]. 문자열

SparkMavenPackage

이름 묘사 값
아티팩트 문자열
그룹 문자열
버전 문자열

ARM 템플릿 리소스 정의

작업 영역/서비스 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.

각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그참조하세요.

리소스 형식

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 JSON을 추가합니다.

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

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services 개체

computeType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

ACI경우 다음을 사용합니다.

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

AKS경우 다음을 사용합니다.

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

속성 값

ACIServiceCreateRequest

이름 묘사 값
appInsightsEnabled Application Insights를 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
authEnabled 서비스에서 인증을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
cname 서비스의 CName입니다. 문자열
computeType 서비스의 컴퓨팅 환경 유형입니다. 'ACI'(필수)
containerResourceRequirements 컨테이너 리소스 요구 사항입니다. ContainerResourceRequirements
dataCollection 지정된 데이터 수집 옵션의 세부 정보입니다. ACIServiceCreateRequestDataCollection
dnsNameLabel 서비스에 대한 Dns 레이블입니다. 문자열
encryptionProperties 암호화 속성입니다. ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate SSL을 사용하는 경우 사용할 PEM 형식의 공용 SSL 인증서입니다. 문자열
sslEnabled SSL을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
sslKey 인증서에 대한 PEM 형식의 공용 SSL 키입니다. 문자열
vnetConfiguration 가상 네트워크 구성입니다. ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ACIServiceCreateRequestDataCollection

이름 묘사 값
eventHubEnabled 이벤트 허브를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool
storageEnabled 스토리지를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

이름 묘사 값
keyName 암호화 키 이름 string(필수)
keyVersion 암호화 키 버전 string(필수)
vaultBaseUrl 자격 증명 모음 기본 URL string(필수)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

이름 묘사 값
subnetName 가상 네트워크 서브넷의 이름입니다. 문자열
vnetName 가상 네트워크의 이름입니다. 문자열

AKSServiceCreateRequest

이름 묘사 값
aadAuthEnabled AAD 인증을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
appInsightsEnabled Application Insights를 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
authEnabled 인증을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
autoScaler 자동 크기 조정기 속성입니다. AKSServiceCreateRequestAutoScaler
computeName 컴퓨팅 리소스의 이름입니다. 문자열
computeType 서비스의 컴퓨팅 환경 유형입니다. 'AKS'(필수)
containerResourceRequirements 컨테이너 리소스 요구 사항입니다. ContainerResourceRequirements
dataCollection 지정된 데이터 수집 옵션의 세부 정보입니다. AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault 이것이 기본 변형인가요? bool
livenessProbeRequirements 활동성 프로브 요구 사항입니다. AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer 컨테이너당 최대 동시 요청 수입니다. int
maxQueueWaitMs 요청이 큐에서 대기하는 최대 시간(밀리초)입니다. 이 시간 후에 서비스는 503을 반환합니다(서비스를 사용할 수 없음). int
네임스페이스 서비스의 Kubernetes 네임스페이스입니다. 문자열
numReplicas 클러스터의 복제본 수입니다. int
scoringTimeoutMs 점수 매기기 시간 제한(밀리초)입니다. int
trafficPercentile 트래픽 변형이 수신하는 양입니다. int
형 변형의 형식입니다. 'Control'
'치료'

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

이름 묘사 값
autoscaleEnabled 자동 크기 조정을 사용하거나 사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool
maxReplicas 클러스터의 최대 복제본 수입니다. int
minReplicas 축소할 최소 복제본 수입니다. int
refreshPeriodInSeconds 자동 크기 조정 업데이트 사이에 대기할 시간(초)입니다. int
targetUtilization 클러스터 크기를 조정할지 여부를 결정하는 데 사용할 대상 사용률 비율입니다. int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

이름 묘사 값
eventHubEnabled 이벤트 허브를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool
storageEnabled 스토리지를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

이름 묘사 값
failureThreshold 비정상 상태를 반환하기 전에 허용할 실패 횟수입니다. int
initialDelaySeconds 첫 번째 프로브 앞의 지연 시간(초)입니다. int
periodSeconds 프로브 사이의 시간(초)입니다. int
successThreshold 정상 상태를 반환하기 전에 성공한 프로브의 수입니다. int
timeoutSeconds 프로브 시간 제한(초)입니다. int

ContainerResourceRequirements

이름 묘사 값
cpu(cpu) 컨테이너의 CPU 코어 수입니다. int
fpga 컨테이너에 노출된 FPGA PCIE 디바이스의 수입니다. 2의 배수여야 합니다. int
gpu 컨테이너의 GPU 코어 수입니다. int
memoryInGB 컨테이너의 메모리 양(GB)입니다. int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

이름 묘사 값
자산 자산 목록입니다. ImageAsset[]
driverProgram 드라이버 파일의 이름입니다. 문자열
환경 AZURE ML 환경의 세부 정보입니다. EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference AZURE ML 환경의 고유 식별 세부 정보입니다. EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds 모델 ID 목록입니다. string[]
모델 모델 목록입니다. 모델[]

CreateServiceRequestKeys

이름 묘사 값
primaryKey 기본 키입니다. 문자열
secondaryKey 보조 키입니다. 문자열

CreateServiceRequestKvTags

이름 묘사 값

CreateServiceRequestProperties

이름 묘사 값

DatasetReference

이름 묘사 값
아이디 데이터 세트 참조의 ID입니다. 문자열
이름 데이터 세트 참조의 이름입니다. 문자열

EnvironmentImageRequestEnvironment

이름 묘사 값
부두노동자 Docker 컨테이너의 정의입니다. ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables 환경에서 정의할 환경 변수의 정의입니다. ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
inferencingStackVersion 이미지에 추가된 추론 스택 버전입니다. 추론 스택을 추가하지 않으려면 이 값을 설정하지 마세요. 유효한 값: "latest". 문자열
이름 환경의 이름입니다. 문자열
파이썬 Python 환경에 대한 설정입니다. ModelEnvironmentDefinitionPython
r R 환경에 대한 설정입니다. ModelEnvironmentDefinitionR
스파크 Spark 환경에 대한 구성입니다. ModelEnvironmentDefinitionSpark
버전 환경 버전입니다. 문자열

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

이름 묘사 값
이름 환경의 이름입니다. 문자열
버전 환경의 버전입니다. 문자열

ImageAsset

이름 묘사 값
아이디 자산 ID입니다. 문자열
mimeType mime 형식입니다. 문자열
풀고 자산의 압축을 풀었는지 여부입니다. bool
url 자산의 URL입니다. 문자열

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services

이름 묘사 값
apiVersion api 버전 '2020-05-15-preview'
computeType ACIServiceCreateRequest형식에 대해 'ACI'로 설정합니다. AKSServiceCreateRequest형식에 대해 'AKS'로 설정합니다. 'ACI'
'AKS'(필수)
묘사 서비스에 대한 설명입니다. 문자열
environmentImageRequest 추론에 필요한 환경, 모델 및 자산입니다. CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest
키 인증 키입니다. CreateServiceRequestKeys
kvTags 서비스 태그 사전입니다. 태그는 변경할 수 있습니다. CreateServiceRequestKvTags
위치 Azure 위치/지역의 이름입니다. 문자열
이름 리소스 이름 string(필수)
속성 서비스 속성 사전입니다. 속성은 변경할 수 없습니다. CreateServiceRequestProperties
형 리소스 종류 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services'

모델

이름 묘사 값
createdTime 모델 생성 시간(UTC)입니다. 문자열
데이터 모델과 연결된 데이터 세트 목록입니다. DatasetReference[]
derivedModelIds 이 모델에서 파생된 모델 string[]
묘사 모델 설명 텍스트입니다. 문자열
experimentName 이 모델을 만든 실험의 이름입니다. 문자열
틀 모델 프레임워크입니다. 문자열
frameworkVersion 모델 프레임워크 버전입니다. 문자열
아이디 모델 ID입니다. 문자열
kvTags 모델 태그 사전입니다. 항목은 변경할 수 있습니다. ModelKvTags
mimeType 모델 콘텐츠의 MIME 형식입니다. MIME 형식에 대한 자세한 내용은 https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml string(필수)
modifiedTime 모델에서 마지막으로 수정한 시간(UTC)입니다. 문자열
이름 모델 이름입니다. string(필수)
parentModelId 부모 모델 ID입니다. 문자열
속성 Model 속성 사전입니다. 속성은 변경할 수 없습니다. ModelProperties
resourceRequirements 모델에 대한 리소스 요구 사항 ContainerResourceRequirements
runId 이 모델을 만든 RunId입니다. 문자열
sampleInputData 모델에 대한 샘플 입력 데이터입니다. 작업 영역의 데이터 세트에 대한 참조로 aml://dataset/{datasetId} 형식입니다. 문자열
sampleOutputData 모델에 대한 샘플 출력 데이터입니다. 작업 영역의 데이터 세트에 대한 참조로 aml://dataset/{datasetId} 형식입니다. 문자열
풀고 Docker 이미지를 만드는 동안 모델의 압축을 풀어야 하는지 여부를 나타냅니다. bool
url 모델의 URL입니다. 일반적으로 SAS URL입니다. string(필수)
버전 모델 관리 서비스에서 할당한 모델 버전입니다. int

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

이름 묘사 값
주소 문자열
암호 문자열

제약 조건:
중요한 값입니다. 보안 매개 변수로 전달합니다.
사용자 이름 문자열

제약 조건:
중요한 값입니다. 보안 매개 변수로 전달합니다.

ModelEnvironmentDefinitionDocker

이름 묘사 값
baseDockerfile Docker 기반 실행에 사용되는 기본 Dockerfile입니다. BaseImage와 함께 사용할 수 없습니다. 문자열
baseImage Docker 기반 실행에 사용되는 기본 이미지입니다. BaseDockerfile과 함께 사용할 수 없습니다. 문자열
baseImageRegistry 기본 이미지를 포함하는 이미지 레지스트리입니다. ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables

이름 묘사 값

ModelEnvironmentDefinitionPython

이름 묘사 값
baseCondaEnvironment 문자열
condaDependencies Conda 종속성이 포함된 JObject입니다. any
interpreterPath 환경 빌드가 필요하지 않은 경우 사용할 Python 인터프리터 경로입니다. 지정된 경로는 사용자 스크립트를 호출하는 데 사용됩니다. 문자열
userManagedDependencies True는 AzureML이 기존 Python 환경을 다시 사용한다는 것을 의미합니다. False는 AzureML이 Conda 종속성 사양에 따라 Python 환경을 만들 것임을 의미합니다. bool

ModelEnvironmentDefinitionR

이름 묘사 값
bioConductorPackages Bioconductor의 패키지입니다. string[]
cranPackages 사용할 CRAN 패키지입니다. RCranPackage[]
customUrlPackages 사용자 지정 URL의 패키지입니다. string[]
gitHubPackages GitHub에서 직접 패키지. RGitHubPackage[]
rscriptPath 환경 빌드가 필요하지 않은 경우 사용할 Rscript 경로입니다.
지정된 경로는 사용자 스크립트를 호출하는 데 사용됩니다.		 문자열
rVersion 설치할 R 버전 문자열
snapshotDate YYYY-MM-DD 형식으로 사용할 MRAN 스냅샷의 날짜(예: "2019-04-17") 문자열
userManaged 환경이 사용자 또는 AzureML에서 관리되는지 여부를 나타냅니다. bool

ModelEnvironmentDefinitionSpark

이름 묘사 값
패키지 사용할 Spark 패키지입니다. SparkMavenPackage[]
precachePackages 패키지를 사전 캐시할지 여부입니다. bool
저장소 Spark 리포지토리 목록입니다. string[]

ModelKvTags

이름 묘사 값

ModelProperties

이름 묘사 값

RCranPackage

이름 묘사 값
이름 패키지 이름입니다. 문자열
저장소 리포지토리 이름입니다. 문자열

RGitHubPackage

이름 묘사 값
authToken 개인 리포지토리에서 설치할 개인 액세스 토큰 문자열

제약 조건:
중요한 값입니다. 보안 매개 변수로 전달합니다.
저장소 사용자 이름/리포지토리[/subdir] 형식의 리포지토리 주소[@ref #pull]. 문자열

SparkMavenPackage

이름 묘사 값
아티팩트 문자열
그룹 문자열
버전 문자열

빠른 시작 템플릿

다음 빠른 시작 템플릿은 이 리소스 유형을 배포합니다.

템플렛 묘사
Azure Machine Learning Service 만들기

Azure에 배포 		이 템플릿은 Azure Machine Learning 서비스를 만듭니다.
AKS(Azure Machine Learning Service) 만들기

Azure에 배포 		이 템플릿은 Azure Machine Learning 서비스를 만듭니다.

Terraform(AzAPI 공급자) 리소스 정의

작업 영역/서비스 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.

  • 리소스 그룹

각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그참조하세요.

리소스 형식

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 Terraform을 추가합니다.

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  description = "string"
  environmentImageRequest = {
    assets = [
      {
        id = "string"
        mimeType = "string"
        unpack = bool
        url = "string"
      }
    ]
    driverProgram = "string"
    environment = {
      docker = {
        baseDockerfile = "string"
        baseImage = "string"
        baseImageRegistry = {
          address = "string"
          password = "string"
          username = "string"
        }
      }
      environmentVariables = {
        {customized property} = "string"
      }
      inferencingStackVersion = "string"
      name = "string"
      python = {
        baseCondaEnvironment = "string"
        condaDependencies = ?
        interpreterPath = "string"
        userManagedDependencies = bool
      }
      r = {
        bioConductorPackages = [
          "string"
        ]
        cranPackages = [
          {
            name = "string"
            repository = "string"
          }
        ]
        customUrlPackages = [
          "string"
        ]
        gitHubPackages = [
          {
            authToken = "string"
            repository = "string"
          }
        ]
        rscriptPath = "string"
        rVersion = "string"
        snapshotDate = "string"
        userManaged = bool
      }
      spark = {
        packages = [
          {
            artifact = "string"
            group = "string"
            version = "string"
          }
        ]
        precachePackages = bool
        repositories = [
          "string"
        ]
      }
      version = "string"
    }
    environmentReference = {
      name = "string"
      version = "string"
    }
    modelIds = [
      "string"
    ]
    models = [
      {
        createdTime = "string"
        datasets = [
          {
            id = "string"
            name = "string"
          }
        ]
        derivedModelIds = [
          "string"
        ]
        description = "string"
        experimentName = "string"
        framework = "string"
        frameworkVersion = "string"
        id = "string"
        kvTags = {
          {customized property} = "string"
        }
        mimeType = "string"
        modifiedTime = "string"
        name = "string"
        parentModelId = "string"
        properties = {
          {customized property} = "string"
        }
        resourceRequirements = {
          cpu = int
          fpga = int
          gpu = int
          memoryInGB = int
        }
        runId = "string"
        sampleInputData = "string"
        sampleOutputData = "string"
        unpack = bool
        url = "string"
        version = int
      }
    ]
  }
  keys = {
    primaryKey = "string"
    secondaryKey = "string"
  }
  kvTags = {
    {customized property} = "string"
  }
  location = "string"
  name = "string"
  properties = {
    {customized property} = "string"
  }
  computeType = "string"
  // For remaining properties, see Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services objects
}

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services 개체

computeType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

ACI경우 다음을 사용합니다.

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

AKS경우 다음을 사용합니다.

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

속성 값

ACIServiceCreateRequest

이름 묘사 값
appInsightsEnabled Application Insights를 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
authEnabled 서비스에서 인증을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
cname 서비스의 CName입니다. 문자열
computeType 서비스의 컴퓨팅 환경 유형입니다. 'ACI'(필수)
containerResourceRequirements 컨테이너 리소스 요구 사항입니다. ContainerResourceRequirements
dataCollection 지정된 데이터 수집 옵션의 세부 정보입니다. ACIServiceCreateRequestDataCollection
dnsNameLabel 서비스에 대한 Dns 레이블입니다. 문자열
encryptionProperties 암호화 속성입니다. ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate SSL을 사용하는 경우 사용할 PEM 형식의 공용 SSL 인증서입니다. 문자열
sslEnabled SSL을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
sslKey 인증서에 대한 PEM 형식의 공용 SSL 키입니다. 문자열
vnetConfiguration 가상 네트워크 구성입니다. ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ACIServiceCreateRequestDataCollection

이름 묘사 값
eventHubEnabled 이벤트 허브를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool
storageEnabled 스토리지를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

이름 묘사 값
keyName 암호화 키 이름 string(필수)
keyVersion 암호화 키 버전 string(필수)
vaultBaseUrl 자격 증명 모음 기본 URL string(필수)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

이름 묘사 값
subnetName 가상 네트워크 서브넷의 이름입니다. 문자열
vnetName 가상 네트워크의 이름입니다. 문자열

AKSServiceCreateRequest

이름 묘사 값
aadAuthEnabled AAD 인증을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
appInsightsEnabled Application Insights를 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
authEnabled 인증을 사용할 수 있는지 여부입니다. bool
autoScaler 자동 크기 조정기 속성입니다. AKSServiceCreateRequestAutoScaler
computeName 컴퓨팅 리소스의 이름입니다. 문자열
computeType 서비스의 컴퓨팅 환경 유형입니다. 'AKS'(필수)
containerResourceRequirements 컨테이너 리소스 요구 사항입니다. ContainerResourceRequirements
dataCollection 지정된 데이터 수집 옵션의 세부 정보입니다. AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault 이것이 기본 변형인가요? bool
livenessProbeRequirements 활동성 프로브 요구 사항입니다. AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer 컨테이너당 최대 동시 요청 수입니다. int
maxQueueWaitMs 요청이 큐에서 대기하는 최대 시간(밀리초)입니다. 이 시간 후에 서비스는 503을 반환합니다(서비스를 사용할 수 없음). int
네임스페이스 서비스의 Kubernetes 네임스페이스입니다. 문자열
numReplicas 클러스터의 복제본 수입니다. int
scoringTimeoutMs 점수 매기기 시간 제한(밀리초)입니다. int
trafficPercentile 트래픽 변형이 수신하는 양입니다. int
형 변형의 형식입니다. 'Control'
'치료'

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

이름 묘사 값
autoscaleEnabled 자동 크기 조정을 사용하거나 사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool
maxReplicas 클러스터의 최대 복제본 수입니다. int
minReplicas 축소할 최소 복제본 수입니다. int
refreshPeriodInSeconds 자동 크기 조정 업데이트 사이에 대기할 시간(초)입니다. int
targetUtilization 클러스터 크기를 조정할지 여부를 결정하는 데 사용할 대상 사용률 비율입니다. int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

이름 묘사 값
eventHubEnabled 이벤트 허브를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool
storageEnabled 스토리지를 사용/사용하지 않도록 설정하는 옵션입니다. bool

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

이름 묘사 값
failureThreshold 비정상 상태를 반환하기 전에 허용할 실패 횟수입니다. int
initialDelaySeconds 첫 번째 프로브 앞의 지연 시간(초)입니다. int
periodSeconds 프로브 사이의 시간(초)입니다. int
successThreshold 정상 상태를 반환하기 전에 성공한 프로브의 수입니다. int
timeoutSeconds 프로브 시간 제한(초)입니다. int

ContainerResourceRequirements

이름 묘사 값
cpu(cpu) 컨테이너의 CPU 코어 수입니다. int
fpga 컨테이너에 노출된 FPGA PCIE 디바이스의 수입니다. 2의 배수여야 합니다. int
gpu 컨테이너의 GPU 코어 수입니다. int
memoryInGB 컨테이너의 메모리 양(GB)입니다. int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

이름 묘사 값
자산 자산 목록입니다. ImageAsset[]
driverProgram 드라이버 파일의 이름입니다. 문자열
환경 AZURE ML 환경의 세부 정보입니다. EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference AZURE ML 환경의 고유 식별 세부 정보입니다. EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds 모델 ID 목록입니다. string[]
모델 모델 목록입니다. 모델[]

CreateServiceRequestKeys

이름 묘사 값
primaryKey 기본 키입니다. 문자열
secondaryKey 보조 키입니다. 문자열

CreateServiceRequestKvTags

이름 묘사 값

CreateServiceRequestProperties

이름 묘사 값

DatasetReference

이름 묘사 값
아이디 데이터 세트 참조의 ID입니다. 문자열
이름 데이터 세트 참조의 이름입니다. 문자열

EnvironmentImageRequestEnvironment

이름 묘사 값
부두노동자 Docker 컨테이너의 정의입니다. ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables 환경에서 정의할 환경 변수의 정의입니다. ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
inferencingStackVersion 이미지에 추가된 추론 스택 버전입니다. 추론 스택을 추가하지 않으려면 이 값을 설정하지 마세요. 유효한 값: "latest". 문자열
이름 환경의 이름입니다. 문자열
파이썬 Python 환경에 대한 설정입니다. ModelEnvironmentDefinitionPython
r R 환경에 대한 설정입니다. ModelEnvironmentDefinitionR
스파크 Spark 환경에 대한 구성입니다. ModelEnvironmentDefinitionSpark
버전 환경 버전입니다. 문자열

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

이름 묘사 값
이름 환경의 이름입니다. 문자열
버전 환경의 버전입니다. 문자열

ImageAsset

이름 묘사 값
아이디 자산 ID입니다. 문자열
mimeType mime 형식입니다. 문자열
풀고 자산의 압축을 풀었는지 여부입니다. bool
url 자산의 URL입니다. 문자열

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services

이름 묘사 값
computeType ACIServiceCreateRequest형식에 대해 'ACI'로 설정합니다. AKSServiceCreateRequest형식에 대해 'AKS'로 설정합니다. 'ACI'
'AKS'(필수)
묘사 서비스에 대한 설명입니다. 문자열
environmentImageRequest 추론에 필요한 환경, 모델 및 자산입니다. CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest
키 인증 키입니다. CreateServiceRequestKeys
kvTags 서비스 태그 사전입니다. 태그는 변경할 수 있습니다. CreateServiceRequestKvTags
위치 Azure 위치/지역의 이름입니다. 문자열
이름 리소스 이름 string(필수)
parent_id 이 리소스의 부모인 리소스의 ID입니다. 형식 리소스의 ID: 작업 영역
속성 서비스 속성 사전입니다. 속성은 변경할 수 없습니다. CreateServiceRequestProperties
형 리소스 종류 "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2020-05-15-preview"

모델

이름 묘사 값
createdTime 모델 생성 시간(UTC)입니다. 문자열
데이터 모델과 연결된 데이터 세트 목록입니다. DatasetReference[]
derivedModelIds 이 모델에서 파생된 모델 string[]
묘사 모델 설명 텍스트입니다. 문자열
experimentName 이 모델을 만든 실험의 이름입니다. 문자열
틀 모델 프레임워크입니다. 문자열
frameworkVersion 모델 프레임워크 버전입니다. 문자열
아이디 모델 ID입니다. 문자열
kvTags 모델 태그 사전입니다. 항목은 변경할 수 있습니다. ModelKvTags
mimeType 모델 콘텐츠의 MIME 형식입니다. MIME 형식에 대한 자세한 내용은 https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml string(필수)
modifiedTime 모델에서 마지막으로 수정한 시간(UTC)입니다. 문자열
이름 모델 이름입니다. string(필수)
parentModelId 부모 모델 ID입니다. 문자열
속성 Model 속성 사전입니다. 속성은 변경할 수 없습니다. ModelProperties
resourceRequirements 모델에 대한 리소스 요구 사항 ContainerResourceRequirements
runId 이 모델을 만든 RunId입니다. 문자열
sampleInputData 모델에 대한 샘플 입력 데이터입니다. 작업 영역의 데이터 세트에 대한 참조로 aml://dataset/{datasetId} 형식입니다. 문자열
sampleOutputData 모델에 대한 샘플 출력 데이터입니다. 작업 영역의 데이터 세트에 대한 참조로 aml://dataset/{datasetId} 형식입니다. 문자열
풀고 Docker 이미지를 만드는 동안 모델의 압축을 풀어야 하는지 여부를 나타냅니다. bool
url 모델의 URL입니다. 일반적으로 SAS URL입니다. string(필수)
버전 모델 관리 서비스에서 할당한 모델 버전입니다. int

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

이름 묘사 값
주소 문자열
암호 문자열

제약 조건:
중요한 값입니다. 보안 매개 변수로 전달합니다.
사용자 이름 문자열

제약 조건:
중요한 값입니다. 보안 매개 변수로 전달합니다.

ModelEnvironmentDefinitionDocker

이름 묘사 값
baseDockerfile Docker 기반 실행에 사용되는 기본 Dockerfile입니다. BaseImage와 함께 사용할 수 없습니다. 문자열
baseImage Docker 기반 실행에 사용되는 기본 이미지입니다. BaseDockerfile과 함께 사용할 수 없습니다. 문자열
baseImageRegistry 기본 이미지를 포함하는 이미지 레지스트리입니다. ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables

이름 묘사 값

ModelEnvironmentDefinitionPython

이름 묘사 값
baseCondaEnvironment 문자열
condaDependencies Conda 종속성이 포함된 JObject입니다. any
interpreterPath 환경 빌드가 필요하지 않은 경우 사용할 Python 인터프리터 경로입니다. 지정된 경로는 사용자 스크립트를 호출하는 데 사용됩니다. 문자열
userManagedDependencies True는 AzureML이 기존 Python 환경을 다시 사용한다는 것을 의미합니다. False는 AzureML이 Conda 종속성 사양에 따라 Python 환경을 만들 것임을 의미합니다. bool

ModelEnvironmentDefinitionR

이름 묘사 값
bioConductorPackages Bioconductor의 패키지입니다. string[]
cranPackages 사용할 CRAN 패키지입니다. RCranPackage[]
customUrlPackages 사용자 지정 URL의 패키지입니다. string[]
gitHubPackages GitHub에서 직접 패키지. RGitHubPackage[]
rscriptPath 환경 빌드가 필요하지 않은 경우 사용할 Rscript 경로입니다.
지정된 경로는 사용자 스크립트를 호출하는 데 사용됩니다.		 문자열
rVersion 설치할 R 버전 문자열
snapshotDate YYYY-MM-DD 형식으로 사용할 MRAN 스냅샷의 날짜(예: "2019-04-17") 문자열
userManaged 환경이 사용자 또는 AzureML에서 관리되는지 여부를 나타냅니다. bool

ModelEnvironmentDefinitionSpark

이름 묘사 값
패키지 사용할 Spark 패키지입니다. SparkMavenPackage[]
precachePackages 패키지를 사전 캐시할지 여부입니다. bool
저장소 Spark 리포지토리 목록입니다. string[]

ModelKvTags

이름 묘사 값

ModelProperties

이름 묘사 값

RCranPackage

이름 묘사 값
이름 패키지 이름입니다. 문자열
저장소 리포지토리 이름입니다. 문자열

RGitHubPackage

이름 묘사 값
authToken 개인 리포지토리에서 설치할 개인 액세스 토큰 문자열

제약 조건:
중요한 값입니다. 보안 매개 변수로 전달합니다.
저장소 사용자 이름/리포지토리[/subdir] 형식의 리포지토리 주소[@ref #pull]. 문자열

SparkMavenPackage

이름 묘사 값
아티팩트 문자열
그룹 문자열
버전 문자열