Microsoft.MachineLearningServices 작업 영역/작업 2022-05-01
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Bicep 리소스 정의
작업 영역/작업 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.
- 리소스 그룹 - 리소스 그룹 배포 명령 참조
각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그참조하세요.
리소스 형식
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 Bicep을 추가합니다.
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01' = {
parent: resourceSymbolicName
name: 'string'
properties: {
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'
port: int
properties: {
{customized property}: 'string'
}
}
}
tags: {
{customized property}: 'string'
}
jobType: 'string'
// For remaining properties, see JobBaseProperties objects
}
}
JobBaseProperties 개체
jobType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
명령경우 다음을 사용합니다.
{
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
}
}
jobType: 'Command'
limits: {
jobLimitsType: 'string'
timeout: 'string'
}
outputs: {
{customized property}: {
description: 'string'
jobOutputType: 'string'
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
}
resources: {
instanceCount: int
instanceType: 'string'
properties: {
{customized property}: any(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
}
}
}
파이프라인경우 다음을 사용합니다.
{
inputs: {
{customized property}: {
description: 'string'
jobInputType: 'string'
// For remaining properties, see JobInput objects
}
}
jobs: {
{customized property}: any(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
}
jobType: 'Pipeline'
outputs: {
{customized property}: {
description: 'string'
jobOutputType: 'string'
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
}
settings: any(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
}
스윕경우 다음을 사용합니다.
{
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
}
}
jobType: 'Sweep'
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(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
trial: {
codeId: 'string'
command: 'string'
distribution: {
distributionType: 'string'
// For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
}
environmentId: 'string'
environmentVariables: {
{customized property}: 'string'
}
resources: {
instanceCount: int
instanceType: 'string'
properties: {
{customized property}: any(Azure.Bicep.Types.Concrete.AnyType)
}
}
}
}
IdentityConfiguration 개체
identityType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
AMLToken
{
identityType: 'AMLToken'
}
관리되는경우 다음을 사용합니다.
{
clientId: 'string'
identityType: 'Managed'
objectId: 'string'
resourceId: 'string'
}
userIdentity
{
identityType: 'UserIdentity'
}
DistributionConfiguration 개체
distributionType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
Mpi경우 다음을 사용합니다.
{
distributionType: 'Mpi'
processCountPerInstance: int
}
PyTorch
{
distributionType: 'PyTorch'
processCountPerInstance: int
}
TensorFlow경우 다음을 사용합니다.
{
distributionType: 'TensorFlow'
parameterServerCount: int
workerCount: int
}
EarlyTerminationPolicy 개체
policyType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
산적경우 다음을 사용합니다.
{
policyType: 'Bandit'
slackAmount: int
slackFactor: int
}
MedianStopping경우 다음을 사용합니다.
{
policyType: 'MedianStopping'
}
TruncationSelection경우 다음을 사용합니다.
{
policyType: 'TruncationSelection'
truncationPercentage: int
}
JobInput 개체
개체 유형을 지정하려면 jobInputType 속성을 설정합니다.
custom_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType: 'custom_model'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
리터럴경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType: 'literal'
value: 'string'
}
mlflow_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType: 'mlflow_model'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
mltable
{
jobInputType: 'mltable'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
triton_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType: 'triton_model'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
uri_file경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType: 'uri_file'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
uri_folder경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType: 'uri_folder'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
JobOutput 개체
jobOutputType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
custom_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobOutputType: 'custom_model'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
mlflow_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobOutputType: 'mlflow_model'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
mltable
{
jobOutputType: 'mltable'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
triton_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobOutputType: 'triton_model'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
uri_file경우 다음을 사용합니다.
{
jobOutputType: 'uri_file'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
uri_folder경우 다음을 사용합니다.
{
jobOutputType: 'uri_folder'
mode: 'string'
uri: 'string'
}
SamplingAlgorithm 개체
샘플링AlgorithmType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
Bayesian경우 다음을 사용합니다.
{
samplingAlgorithmType: 'Bayesian'
}
Grid경우 다음을 사용합니다.
{
samplingAlgorithmType: 'Grid'
}
임의
{
rule: 'string'
samplingAlgorithmType: 'Random'
seed: int
}
속성 값
AmlToken
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| identityType | [필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다. | 'AMLToken'(필수) |
BanditPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| policyType | [필수] 정책 구성의 이름 | 'Bandit'(필수) |
| slackAmount | 최상의 실행에서 허용되는 절대 거리입니다. | int |
| slackFactor | 가장 성능이 좋은 실행에서 허용된 거리의 비율입니다. | int |
BayesianSamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [필수] 구성 속성과 함께 하이퍼 매개 변수 값을 생성하는 데 사용되는 알고리즘 | 'Bayesian'(필수) |
CommandJob
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| codeId | 코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 |
| 명령 | [필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py" | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| 분포 | 작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [필수] 작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| environmentVariables | 작업에 포함된 환경 변수입니다. | CommandJobEnvironmentVariables |
| 입력 | 작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | commandJobInputs |
| jobType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'Command'(필수) |
| 제한 | 명령 작업 제한입니다. | CommandJobLimits |
| 출력 | 작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | CommandJobOutputs |
| 리소스 | 작업에 대한 컴퓨팅 리소스 구성입니다. | resourceConfiguration |
CommandJobEnvironmentVariables
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
CommandJobInputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
CommandJobLimits
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [필수] JobLimit 형식입니다. | 'Command' 'Sweep'(필수) |
| 타임 아웃 | ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 작업이 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다. | 문자열 |
CommandJobOutputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
CustomModelJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'custom_model'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
CustomModelJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'custom_model'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
DistributionConfiguration
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | 형식 Mpi대해 'Mpi'로 설정합니다. PyTorch |
'Mpi' 'PyTorch' 'TensorFlow'(필수) |
EarlyTerminationPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| delayEvaluation | 첫 번째 평가를 지연할 간격 수입니다. | int |
| evaluationInterval | 정책 평가 사이의 간격(실행 수)입니다. | int |
| policyType | BanditPolicy형식에 대해 '산적'으로 설정합니다. MedianStoppingPolicy형식에 대해 'MedianStopping'으로 설정합니다. TruncationSelectionPolicy형식에 대해 'TruncationSelection'으로 설정합니다. | '산적' 'MedianStopping' 'TruncationSelection'(필수) |
GridSamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [필수] 구성 속성과 함께 하이퍼 매개 변수 값을 생성하는 데 사용되는 알고리즘 | 'Grid'(필수) |
IdentityConfiguration
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| identityType | 형식 AmlToken대해 'AMLToken'으로 설정합니다. ManagedIdentity형식 |
'AMLToken' '관리' 'UserIdentity'(필수) |
JobBaseProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| computeId | 컴퓨팅 리소스의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 |
| 묘사 | 자산 설명 텍스트입니다. | 문자열 |
| displayName | 작업의 표시 이름입니다. | 문자열 |
| experimentName | 작업이 속한 실험의 이름입니다. 설정하지 않으면 작업이 "기본" 실험에 배치됩니다. | 문자열 |
| 신원 | ID 구성. 설정된 경우 AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity 또는 null 중 하나여야 합니다. Null인 경우 기본값은 AmlToken입니다. |
IdentityConfiguration |
| isArchived | 자산이 보관되어 있나요? | bool |
| jobType | CommandJob |
'Command' '파이프라인' 'Sweep'(필수) |
| 속성 | 자산 속성 사전입니다. | ResourceBaseProperties |
| 서비스 | JobEndpoints 목록입니다. 로컬 작업의 경우 작업 엔드포인트의 엔드포인트 값은 FileStreamObject입니다. |
JobBaseServices |
| 태그 | 태그 사전입니다. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다. | resourceBaseTags |
JobBaseServices
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
JobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 묘사 | 입력에 대한 설명입니다. | 문자열 |
| jobInputType | CustomModelJobInput |
'custom_model' 'literal' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder'(필수) |
JobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 묘사 | 출력에 대한 설명입니다. | 문자열 |
| jobOutputType | CustomModelJobOutput |
'custom_model' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder'(필수) |
JobService
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 끝점 | 엔드포인트의 URL입니다. | 문자열 |
| jobServiceType | 엔드포인트 유형입니다. | 문자열 |
| 항구 | 엔드포인트의 포트입니다. | int |
| 속성 | 엔드포인트에서 설정할 추가 속성입니다. | JobServiceProperties |
JobServiceProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
LiteralJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'literal'(필수) |
| 값 | [필수] 입력에 대한 리터럴 값입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
ManagedIdentity
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| clientId | 클라이언트 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요. | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| identityType | [필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다. | 'Managed'(필수) |
| objectId | 개체 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요. | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| resourceId | ARM 리소스 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요. | 문자열 |
MedianStoppingPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| policyType | [필수] 정책 구성의 이름 | 'MedianStopping'(필수) |
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 이름 | 리소스 이름 | 문자열 제약 조건: 패턴 = ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$(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 |
형식 리소스의 기호 이름: 작업 영역 |
| 속성 | [필수] 엔터티의 추가 특성입니다. | JobBaseProperties(필수) |
MLFlowModelJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mlflow_model'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
MLFlowModelJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mlflow_model'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
MLTableJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mltable'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
MLTableJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mltable'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
Mpi
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | [필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다. | 'Mpi'(필수) |
| processCountPerInstance | MPI 노드당 프로세스 수입니다. | int |
목표
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 골 | [필수] 하이퍼 매개 변수 튜닝에 지원되는 메트릭 목표를 정의합니다. | '최대화' '최소화'(필수) |
| primaryMetric | [필수] 최적화할 메트릭의 이름입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
PipelineJob
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 입력 | 파이프라인 작업에 대한 입력입니다. | pipelineJobInputs |
| 작업 | 작업은 파이프라인 작업을 생성합니다. | pipelineJobJobs |
| jobType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'Pipeline'(필수) |
| 출력 | 파이프라인 작업에 대한 출력 | PipelineJobOutputs |
| 설정 | ContinueRunOnStepFailure 등의 파이프라인 설정 | any |
PipelineJobInputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
PipelineJobJobs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
PipelineJobOutputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
PyTorch
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | [필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다. | 'PyTorch'(필수) |
| processCountPerInstance | 노드당 프로세스 수입니다. | int |
RandomSamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 규칙 | 특정 유형의 임의 알고리즘 | 'Random' 'Sobol' |
| samplingAlgorithmType | [필수] 구성 속성과 함께 하이퍼 매개 변수 값을 생성하는 데 사용되는 알고리즘 | 'Random'(필수) |
| 씨 | 난수 생성을 위한 시드로 사용할 선택적 정수입니다. | int |
ResourceBaseProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
ResourceBaseTags
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
ResourceConfiguration
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| instanceCount | 컴퓨팅 대상에서 사용하는 인스턴스 또는 노드의 선택적 수입니다. | int |
| instanceType | 컴퓨팅 대상에서 지원하는 VM의 선택적 형식입니다. | 문자열 |
| 속성 | 추가 속성 모음. | resourceConfigurationProperties |
ResourceConfigurationProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
SamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | BayesianSamplingAlgorithm |
'베이지안' 'Grid' 'Random'(필수) |
SweepJob
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| earlyTermination | 조기 종료 정책을 사용하면 완료하기 전에 성능이 저하된 실행을 취소할 수 있습니다. | earlyTerminationPolicy |
| 입력 | 작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | SweepJobInputs |
| jobType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'Sweep'(필수) |
| 제한 | 스윕 작업 제한입니다. | SweepJobLimits |
| 목표 | [필수] 최적화 목표입니다. | Objective(필수) |
| 출력 | 작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | SweepJobOutputs |
| samplingAlgorithm | [필수] 하이퍼 매개 변수 샘플링 알고리즘 | SamplingAlgorithm(필수) |
| searchSpace | [필수] 각 매개 변수와 해당 분포를 포함하는 사전입니다. 사전 키는 매개 변수의 이름입니다. | any(필수) |
| 재판 | [필수] 평가판 구성 요소 정의입니다. | trialComponent |
SweepJobInputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
SweepJobLimits
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [필수] JobLimit 형식입니다. | 'Command' 'Sweep'(필수) |
| maxConcurrentTrials | 작업 최대 동시 평가판을 스윕합니다. | int |
| maxTotalTrials | 스윕 작업 최대 총 평가판입니다. | int |
| 타임 아웃 | ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 작업이 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다. | 문자열 |
| trialTimeout | 비우기 작업 평가판 시간 제한 값입니다. | 문자열 |
SweepJobOutputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
TensorFlow
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | [필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다. | 'TensorFlow'(필수) |
| parameterServerCount | 매개 변수 서버 작업의 수입니다. | int |
| workerCount | 작업자 수입니다. 지정하지 않으면 기본값은 인스턴스 수입니다. | int |
TrialComponent
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| codeId | 코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 |
| 명령 | [필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py" | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| 분포 | 작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [필수] 작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| environmentVariables | 작업에 포함된 환경 변수입니다. | trialComponentEnvironmentVariables |
| 리소스 | 작업에 대한 컴퓨팅 리소스 구성입니다. | resourceConfiguration |
TrialComponentEnvironmentVariables
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
TritonModelJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'triton_model'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
TritonModelJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'triton_model'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
TruncationSelectionPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| policyType | [필수] 정책 구성의 이름 | 'TruncationSelection'(필수) |
| truncationPercentage | 각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다. | int |
UriFileJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_file'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
UriFileJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_file'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
UriFolderJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_folder'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
UriFolderJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_folder'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
UserIdentity
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| identityType | [필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다. | 'UserIdentity'(필수) |
빠른 시작 샘플
다음 빠른 시작 샘플은 이 리소스 유형을 배포합니다.
| Bicep 파일 | 묘사 |
|---|---|
| Azure Machine Learning AutoML 분류 작업 만들기 | 이 템플릿은 Azure Machine Learning AutoML 분류 작업을 만들어 클라이언트가 금융 기관과 고정 기간 보증금을 구독할지 예측하는 데 가장 적합한 모델을 찾습니다. |
| Azure Machine Learning 명령 작업 만들기 | 이 템플릿은 기본 hello_world 스크립트를 사용하여 Azure Machine Learning 명령 작업을 만듭니다. |
| azure Machine Learning Sweep 작업 만들기 |
이 템플릿은 하이퍼 매개 변수 튜닝을 위한 Azure Machine Learning Sweep 작업을 만듭니다. |
ARM 템플릿 리소스 정의
작업 영역/작업 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.
- 리소스 그룹 - 리소스 그룹 배포 명령 참조
각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그참조하세요.
리소스 형식
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 JSON을 추가합니다.
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs",
"apiVersion": "2022-05-01",
"name": "string",
"properties": {
"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",
"port": "int",
"properties": {
"{customized property}": "string"
}
}
},
"tags": {
"{customized property}": "string"
},
"jobType": "string"
// For remaining properties, see JobBaseProperties objects
}
}
JobBaseProperties 개체
jobType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
명령경우 다음을 사용합니다.
{
"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
}
},
"jobType": "Command",
"limits": {
"jobLimitsType": "string",
"timeout": "string"
},
"outputs": {
"{customized property}": {
"description": "string",
"jobOutputType": "string"
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
},
"resources": {
"instanceCount": "int",
"instanceType": "string",
"properties": {
"{customized property}": {}
}
}
}
파이프라인경우 다음을 사용합니다.
{
"inputs": {
"{customized property}": {
"description": "string",
"jobInputType": "string"
// For remaining properties, see JobInput objects
}
},
"jobs": {
"{customized property}": {}
},
"jobType": "Pipeline",
"outputs": {
"{customized property}": {
"description": "string",
"jobOutputType": "string"
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
},
"settings": {}
}
스윕경우 다음을 사용합니다.
{
"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
}
},
"jobType": "Sweep",
"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": {
"instanceCount": "int",
"instanceType": "string",
"properties": {
"{customized property}": {}
}
}
}
}
IdentityConfiguration 개체
identityType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
AMLToken
{
"identityType": "AMLToken"
}
관리되는경우 다음을 사용합니다.
{
"clientId": "string",
"identityType": "Managed",
"objectId": "string",
"resourceId": "string"
}
userIdentity
{
"identityType": "UserIdentity"
}
DistributionConfiguration 개체
distributionType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
Mpi경우 다음을 사용합니다.
{
"distributionType": "Mpi",
"processCountPerInstance": "int"
}
PyTorch
{
"distributionType": "PyTorch",
"processCountPerInstance": "int"
}
TensorFlow경우 다음을 사용합니다.
{
"distributionType": "TensorFlow",
"parameterServerCount": "int",
"workerCount": "int"
}
EarlyTerminationPolicy 개체
policyType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
산적경우 다음을 사용합니다.
{
"policyType": "Bandit",
"slackAmount": "int",
"slackFactor": "int"
}
MedianStopping경우 다음을 사용합니다.
{
"policyType": "MedianStopping"
}
TruncationSelection경우 다음을 사용합니다.
{
"policyType": "TruncationSelection",
"truncationPercentage": "int"
}
JobInput 개체
개체 유형을 지정하려면 jobInputType 속성을 설정합니다.
custom_model경우 다음을 사용합니다.
{
"jobInputType": "custom_model",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
리터럴경우 다음을 사용합니다.
{
"jobInputType": "literal",
"value": "string"
}
mlflow_model경우 다음을 사용합니다.
{
"jobInputType": "mlflow_model",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
mltable
{
"jobInputType": "mltable",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
triton_model경우 다음을 사용합니다.
{
"jobInputType": "triton_model",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
uri_file경우 다음을 사용합니다.
{
"jobInputType": "uri_file",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
uri_folder경우 다음을 사용합니다.
{
"jobInputType": "uri_folder",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
JobOutput 개체
jobOutputType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
custom_model경우 다음을 사용합니다.
{
"jobOutputType": "custom_model",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
mlflow_model경우 다음을 사용합니다.
{
"jobOutputType": "mlflow_model",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
mltable
{
"jobOutputType": "mltable",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
triton_model경우 다음을 사용합니다.
{
"jobOutputType": "triton_model",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
uri_file경우 다음을 사용합니다.
{
"jobOutputType": "uri_file",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
uri_folder경우 다음을 사용합니다.
{
"jobOutputType": "uri_folder",
"mode": "string",
"uri": "string"
}
SamplingAlgorithm 개체
샘플링AlgorithmType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
Bayesian경우 다음을 사용합니다.
{
"samplingAlgorithmType": "Bayesian"
}
Grid경우 다음을 사용합니다.
{
"samplingAlgorithmType": "Grid"
}
임의
{
"rule": "string",
"samplingAlgorithmType": "Random",
"seed": "int"
}
속성 값
AmlToken
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| identityType | [필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다. | 'AMLToken'(필수) |
BanditPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| policyType | [필수] 정책 구성의 이름 | 'Bandit'(필수) |
| slackAmount | 최상의 실행에서 허용되는 절대 거리입니다. | int |
| slackFactor | 가장 성능이 좋은 실행에서 허용된 거리의 비율입니다. | int |
BayesianSamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [필수] 구성 속성과 함께 하이퍼 매개 변수 값을 생성하는 데 사용되는 알고리즘 | 'Bayesian'(필수) |
CommandJob
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| codeId | 코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 |
| 명령 | [필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py" | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| 분포 | 작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [필수] 작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| environmentVariables | 작업에 포함된 환경 변수입니다. | CommandJobEnvironmentVariables |
| 입력 | 작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | commandJobInputs |
| jobType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'Command'(필수) |
| 제한 | 명령 작업 제한입니다. | CommandJobLimits |
| 출력 | 작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | CommandJobOutputs |
| 리소스 | 작업에 대한 컴퓨팅 리소스 구성입니다. | resourceConfiguration |
CommandJobEnvironmentVariables
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
CommandJobInputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
CommandJobLimits
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [필수] JobLimit 형식입니다. | 'Command' 'Sweep'(필수) |
| 타임 아웃 | ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 작업이 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다. | 문자열 |
CommandJobOutputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
CustomModelJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'custom_model'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
CustomModelJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'custom_model'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
DistributionConfiguration
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | 형식 Mpi대해 'Mpi'로 설정합니다. PyTorch |
'Mpi' 'PyTorch' 'TensorFlow'(필수) |
EarlyTerminationPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| delayEvaluation | 첫 번째 평가를 지연할 간격 수입니다. | int |
| evaluationInterval | 정책 평가 사이의 간격(실행 수)입니다. | int |
| policyType | BanditPolicy형식에 대해 '산적'으로 설정합니다. MedianStoppingPolicy형식에 대해 'MedianStopping'으로 설정합니다. TruncationSelectionPolicy형식에 대해 'TruncationSelection'으로 설정합니다. | '산적' 'MedianStopping' 'TruncationSelection'(필수) |
GridSamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [필수] 구성 속성과 함께 하이퍼 매개 변수 값을 생성하는 데 사용되는 알고리즘 | 'Grid'(필수) |
IdentityConfiguration
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| identityType | 형식 AmlToken대해 'AMLToken'으로 설정합니다. ManagedIdentity형식 |
'AMLToken' '관리' 'UserIdentity'(필수) |
JobBaseProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| computeId | 컴퓨팅 리소스의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 |
| 묘사 | 자산 설명 텍스트입니다. | 문자열 |
| displayName | 작업의 표시 이름입니다. | 문자열 |
| experimentName | 작업이 속한 실험의 이름입니다. 설정하지 않으면 작업이 "기본" 실험에 배치됩니다. | 문자열 |
| 신원 | ID 구성. 설정된 경우 AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity 또는 null 중 하나여야 합니다. Null인 경우 기본값은 AmlToken입니다. |
IdentityConfiguration |
| isArchived | 자산이 보관되어 있나요? | bool |
| jobType | CommandJob |
'Command' '파이프라인' 'Sweep'(필수) |
| 속성 | 자산 속성 사전입니다. | ResourceBaseProperties |
| 서비스 | JobEndpoints 목록입니다. 로컬 작업의 경우 작업 엔드포인트의 엔드포인트 값은 FileStreamObject입니다. |
JobBaseServices |
| 태그 | 태그 사전입니다. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다. | resourceBaseTags |
JobBaseServices
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
JobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 묘사 | 입력에 대한 설명입니다. | 문자열 |
| jobInputType | CustomModelJobInput |
'custom_model' 'literal' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder'(필수) |
JobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 묘사 | 출력에 대한 설명입니다. | 문자열 |
| jobOutputType | CustomModelJobOutput |
'custom_model' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder'(필수) |
JobService
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 끝점 | 엔드포인트의 URL입니다. | 문자열 |
| jobServiceType | 엔드포인트 유형입니다. | 문자열 |
| 항구 | 엔드포인트의 포트입니다. | int |
| 속성 | 엔드포인트에서 설정할 추가 속성입니다. | JobServiceProperties |
JobServiceProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
LiteralJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'literal'(필수) |
| 값 | [필수] 입력에 대한 리터럴 값입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
ManagedIdentity
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| clientId | 클라이언트 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요. | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| identityType | [필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다. | 'Managed'(필수) |
| objectId | 개체 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요. | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| resourceId | ARM 리소스 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요. | 문자열 |
MedianStoppingPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| policyType | [필수] 정책 구성의 이름 | 'MedianStopping'(필수) |
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| apiVersion | api 버전 | '2022-05-01' |
| 이름 | 리소스 이름 | 문자열 제약 조건: 패턴 = ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$(필수) |
| 속성 | [필수] 엔터티의 추가 특성입니다. | JobBaseProperties(필수) |
| 형 | 리소스 종류 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs' |
MLFlowModelJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mlflow_model'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
MLFlowModelJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mlflow_model'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
MLTableJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mltable'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
MLTableJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mltable'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
Mpi
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | [필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다. | 'Mpi'(필수) |
| processCountPerInstance | MPI 노드당 프로세스 수입니다. | int |
목표
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 골 | [필수] 하이퍼 매개 변수 튜닝에 지원되는 메트릭 목표를 정의합니다. | '최대화' '최소화'(필수) |
| primaryMetric | [필수] 최적화할 메트릭의 이름입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
PipelineJob
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 입력 | 파이프라인 작업에 대한 입력입니다. | pipelineJobInputs |
| 작업 | 작업은 파이프라인 작업을 생성합니다. | pipelineJobJobs |
| jobType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'Pipeline'(필수) |
| 출력 | 파이프라인 작업에 대한 출력 | PipelineJobOutputs |
| 설정 | ContinueRunOnStepFailure 등의 파이프라인 설정 | any |
PipelineJobInputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
PipelineJobJobs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
PipelineJobOutputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
PyTorch
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | [필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다. | 'PyTorch'(필수) |
| processCountPerInstance | 노드당 프로세스 수입니다. | int |
RandomSamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 규칙 | 특정 유형의 임의 알고리즘 | 'Random' 'Sobol' |
| samplingAlgorithmType | [필수] 구성 속성과 함께 하이퍼 매개 변수 값을 생성하는 데 사용되는 알고리즘 | 'Random'(필수) |
| 씨 | 난수 생성을 위한 시드로 사용할 선택적 정수입니다. | int |
ResourceBaseProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
ResourceBaseTags
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
ResourceConfiguration
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| instanceCount | 컴퓨팅 대상에서 사용하는 인스턴스 또는 노드의 선택적 수입니다. | int |
| instanceType | 컴퓨팅 대상에서 지원하는 VM의 선택적 형식입니다. | 문자열 |
| 속성 | 추가 속성 모음. | resourceConfigurationProperties |
ResourceConfigurationProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
SamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | BayesianSamplingAlgorithm |
'베이지안' 'Grid' 'Random'(필수) |
SweepJob
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| earlyTermination | 조기 종료 정책을 사용하면 완료하기 전에 성능이 저하된 실행을 취소할 수 있습니다. | earlyTerminationPolicy |
| 입력 | 작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | SweepJobInputs |
| jobType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'Sweep'(필수) |
| 제한 | 스윕 작업 제한입니다. | SweepJobLimits |
| 목표 | [필수] 최적화 목표입니다. | Objective(필수) |
| 출력 | 작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | SweepJobOutputs |
| samplingAlgorithm | [필수] 하이퍼 매개 변수 샘플링 알고리즘 | SamplingAlgorithm(필수) |
| searchSpace | [필수] 각 매개 변수와 해당 분포를 포함하는 사전입니다. 사전 키는 매개 변수의 이름입니다. | any(필수) |
| 재판 | [필수] 평가판 구성 요소 정의입니다. | trialComponent |
SweepJobInputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
SweepJobLimits
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [필수] JobLimit 형식입니다. | 'Command' 'Sweep'(필수) |
| maxConcurrentTrials | 작업 최대 동시 평가판을 스윕합니다. | int |
| maxTotalTrials | 스윕 작업 최대 총 평가판입니다. | int |
| 타임 아웃 | ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 작업이 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다. | 문자열 |
| trialTimeout | 비우기 작업 평가판 시간 제한 값입니다. | 문자열 |
SweepJobOutputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
TensorFlow
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | [필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다. | 'TensorFlow'(필수) |
| parameterServerCount | 매개 변수 서버 작업의 수입니다. | int |
| workerCount | 작업자 수입니다. 지정하지 않으면 기본값은 인스턴스 수입니다. | int |
TrialComponent
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| codeId | 코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 |
| 명령 | [필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py" | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| 분포 | 작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [필수] 작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| environmentVariables | 작업에 포함된 환경 변수입니다. | trialComponentEnvironmentVariables |
| 리소스 | 작업에 대한 컴퓨팅 리소스 구성입니다. | resourceConfiguration |
TrialComponentEnvironmentVariables
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
TritonModelJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'triton_model'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
TritonModelJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'triton_model'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
TruncationSelectionPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| policyType | [필수] 정책 구성의 이름 | 'TruncationSelection'(필수) |
| truncationPercentage | 각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다. | int |
UriFileJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_file'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
UriFileJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_file'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
UriFolderJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_folder'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
UriFolderJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_folder'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
UserIdentity
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| identityType | [필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다. | 'UserIdentity'(필수) |
빠른 시작 템플릿
다음 빠른 시작 템플릿은 이 리소스 유형을 배포합니다.
| 템플렛 | 묘사 |
|---|---|
Azure Machine Learning AutoML 분류 작업 만들기
|
이 템플릿은 Azure Machine Learning AutoML 분류 작업을 만들어 클라이언트가 금융 기관과 고정 기간 보증금을 구독할지 예측하는 데 가장 적합한 모델을 찾습니다. |
|
Azure Machine Learning 명령 작업 만들기
|
이 템플릿은 기본 hello_world 스크립트를 사용하여 Azure Machine Learning 명령 작업을 만듭니다. |
| azure Machine Learning Sweep 작업 만들기
|
이 템플릿은 하이퍼 매개 변수 튜닝을 위한 Azure Machine Learning Sweep 작업을 만듭니다. |
Terraform(AzAPI 공급자) 리소스 정의
작업 영역/작업 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.
- 리소스 그룹
각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그참조하세요.
리소스 형식
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 Terraform을 추가합니다.
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01"
name = "string"
body = jsonencode({
properties = {
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"
port = int
properties = {
{customized property} = "string"
}
}
}
tags = {
{customized property} = "string"
}
jobType = "string"
// For remaining properties, see JobBaseProperties objects
}
})
}
JobBaseProperties 개체
jobType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
명령경우 다음을 사용합니다.
{
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
}
}
jobType = "Command"
limits = {
jobLimitsType = "string"
timeout = "string"
}
outputs = {
{customized property} = {
description = "string"
jobOutputType = "string"
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
}
resources = {
instanceCount = int
instanceType = "string"
properties = {
{customized property} = ?
}
}
}
파이프라인경우 다음을 사용합니다.
{
inputs = {
{customized property} = {
description = "string"
jobInputType = "string"
// For remaining properties, see JobInput objects
}
}
jobs = {
{customized property} = ?
}
jobType = "Pipeline"
outputs = {
{customized property} = {
description = "string"
jobOutputType = "string"
// For remaining properties, see JobOutput objects
}
}
settings = ?
}
스윕경우 다음을 사용합니다.
{
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
}
}
jobType = "Sweep"
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 = {
instanceCount = int
instanceType = "string"
properties = {
{customized property} = ?
}
}
}
}
IdentityConfiguration 개체
identityType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
AMLToken
{
identityType = "AMLToken"
}
관리되는경우 다음을 사용합니다.
{
clientId = "string"
identityType = "Managed"
objectId = "string"
resourceId = "string"
}
userIdentity
{
identityType = "UserIdentity"
}
DistributionConfiguration 개체
distributionType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
Mpi경우 다음을 사용합니다.
{
distributionType = "Mpi"
processCountPerInstance = int
}
PyTorch
{
distributionType = "PyTorch"
processCountPerInstance = int
}
TensorFlow경우 다음을 사용합니다.
{
distributionType = "TensorFlow"
parameterServerCount = int
workerCount = int
}
EarlyTerminationPolicy 개체
policyType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
산적경우 다음을 사용합니다.
{
policyType = "Bandit"
slackAmount = int
slackFactor = int
}
MedianStopping경우 다음을 사용합니다.
{
policyType = "MedianStopping"
}
TruncationSelection경우 다음을 사용합니다.
{
policyType = "TruncationSelection"
truncationPercentage = int
}
JobInput 개체
개체 유형을 지정하려면 jobInputType 속성을 설정합니다.
custom_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType = "custom_model"
mode = "string"
uri = "string"
}
리터럴경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType = "literal"
value = "string"
}
mlflow_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType = "mlflow_model"
mode = "string"
uri = "string"
}
mltable
{
jobInputType = "mltable"
mode = "string"
uri = "string"
}
triton_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType = "triton_model"
mode = "string"
uri = "string"
}
uri_file경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType = "uri_file"
mode = "string"
uri = "string"
}
uri_folder경우 다음을 사용합니다.
{
jobInputType = "uri_folder"
mode = "string"
uri = "string"
}
JobOutput 개체
jobOutputType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
custom_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobOutputType = "custom_model"
mode = "string"
uri = "string"
}
mlflow_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobOutputType = "mlflow_model"
mode = "string"
uri = "string"
}
mltable
{
jobOutputType = "mltable"
mode = "string"
uri = "string"
}
triton_model경우 다음을 사용합니다.
{
jobOutputType = "triton_model"
mode = "string"
uri = "string"
}
uri_file경우 다음을 사용합니다.
{
jobOutputType = "uri_file"
mode = "string"
uri = "string"
}
uri_folder경우 다음을 사용합니다.
{
jobOutputType = "uri_folder"
mode = "string"
uri = "string"
}
SamplingAlgorithm 개체
샘플링AlgorithmType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.
Bayesian경우 다음을 사용합니다.
{
samplingAlgorithmType = "Bayesian"
}
Grid경우 다음을 사용합니다.
{
samplingAlgorithmType = "Grid"
}
임의
{
rule = "string"
samplingAlgorithmType = "Random"
seed = int
}
속성 값
AmlToken
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| identityType | [필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다. | 'AMLToken'(필수) |
BanditPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| policyType | [필수] 정책 구성의 이름 | 'Bandit'(필수) |
| slackAmount | 최상의 실행에서 허용되는 절대 거리입니다. | int |
| slackFactor | 가장 성능이 좋은 실행에서 허용된 거리의 비율입니다. | int |
BayesianSamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [필수] 구성 속성과 함께 하이퍼 매개 변수 값을 생성하는 데 사용되는 알고리즘 | 'Bayesian'(필수) |
CommandJob
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| codeId | 코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 |
| 명령 | [필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py" | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| 분포 | 작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [필수] 작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| environmentVariables | 작업에 포함된 환경 변수입니다. | CommandJobEnvironmentVariables |
| 입력 | 작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | commandJobInputs |
| jobType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'Command'(필수) |
| 제한 | 명령 작업 제한입니다. | CommandJobLimits |
| 출력 | 작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | CommandJobOutputs |
| 리소스 | 작업에 대한 컴퓨팅 리소스 구성입니다. | resourceConfiguration |
CommandJobEnvironmentVariables
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
CommandJobInputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
CommandJobLimits
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [필수] JobLimit 형식입니다. | 'Command' 'Sweep'(필수) |
| 타임 아웃 | ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 작업이 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다. | 문자열 |
CommandJobOutputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
CustomModelJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'custom_model'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
CustomModelJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'custom_model'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
DistributionConfiguration
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | 형식 Mpi대해 'Mpi'로 설정합니다. PyTorch |
'Mpi' 'PyTorch' 'TensorFlow'(필수) |
EarlyTerminationPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| delayEvaluation | 첫 번째 평가를 지연할 간격 수입니다. | int |
| evaluationInterval | 정책 평가 사이의 간격(실행 수)입니다. | int |
| policyType | BanditPolicy형식에 대해 '산적'으로 설정합니다. MedianStoppingPolicy형식에 대해 'MedianStopping'으로 설정합니다. TruncationSelectionPolicy형식에 대해 'TruncationSelection'으로 설정합니다. | '산적' 'MedianStopping' 'TruncationSelection'(필수) |
GridSamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | [필수] 구성 속성과 함께 하이퍼 매개 변수 값을 생성하는 데 사용되는 알고리즘 | 'Grid'(필수) |
IdentityConfiguration
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| identityType | 형식 AmlToken대해 'AMLToken'으로 설정합니다. ManagedIdentity형식 |
'AMLToken' '관리' 'UserIdentity'(필수) |
JobBaseProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| computeId | 컴퓨팅 리소스의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 |
| 묘사 | 자산 설명 텍스트입니다. | 문자열 |
| displayName | 작업의 표시 이름입니다. | 문자열 |
| experimentName | 작업이 속한 실험의 이름입니다. 설정하지 않으면 작업이 "기본" 실험에 배치됩니다. | 문자열 |
| 신원 | ID 구성. 설정된 경우 AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity 또는 null 중 하나여야 합니다. Null인 경우 기본값은 AmlToken입니다. |
IdentityConfiguration |
| isArchived | 자산이 보관되어 있나요? | bool |
| jobType | CommandJob |
'Command' '파이프라인' 'Sweep'(필수) |
| 속성 | 자산 속성 사전입니다. | ResourceBaseProperties |
| 서비스 | JobEndpoints 목록입니다. 로컬 작업의 경우 작업 엔드포인트의 엔드포인트 값은 FileStreamObject입니다. |
JobBaseServices |
| 태그 | 태그 사전입니다. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다. | resourceBaseTags |
JobBaseServices
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
JobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 묘사 | 입력에 대한 설명입니다. | 문자열 |
| jobInputType | CustomModelJobInput |
'custom_model' 'literal' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder'(필수) |
JobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 묘사 | 출력에 대한 설명입니다. | 문자열 |
| jobOutputType | CustomModelJobOutput |
'custom_model' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder'(필수) |
JobService
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 끝점 | 엔드포인트의 URL입니다. | 문자열 |
| jobServiceType | 엔드포인트 유형입니다. | 문자열 |
| 항구 | 엔드포인트의 포트입니다. | int |
| 속성 | 엔드포인트에서 설정할 추가 속성입니다. | JobServiceProperties |
JobServiceProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
LiteralJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'literal'(필수) |
| 값 | [필수] 입력에 대한 리터럴 값입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
ManagedIdentity
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| clientId | 클라이언트 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요. | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| identityType | [필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다. | 'Managed'(필수) |
| objectId | 개체 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요. | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$ |
| resourceId | ARM 리소스 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요. | 문자열 |
MedianStoppingPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| policyType | [필수] 정책 구성의 이름 | 'MedianStopping'(필수) |
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 이름 | 리소스 이름 | 문자열 제약 조건: 패턴 = ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$(필수) |
| parent_id | 이 리소스의 부모인 리소스의 ID입니다. | 형식 리소스의 ID: 작업 영역 |
| 속성 | [필수] 엔터티의 추가 특성입니다. | JobBaseProperties(필수) |
| 형 | 리소스 종류 | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01" |
MLFlowModelJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mlflow_model'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
MLFlowModelJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mlflow_model'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
MLTableJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mltable'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
MLTableJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'mltable'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
Mpi
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | [필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다. | 'Mpi'(필수) |
| processCountPerInstance | MPI 노드당 프로세스 수입니다. | int |
목표
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 골 | [필수] 하이퍼 매개 변수 튜닝에 지원되는 메트릭 목표를 정의합니다. | '최대화' '최소화'(필수) |
| primaryMetric | [필수] 최적화할 메트릭의 이름입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
PipelineJob
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 입력 | 파이프라인 작업에 대한 입력입니다. | pipelineJobInputs |
| 작업 | 작업은 파이프라인 작업을 생성합니다. | pipelineJobJobs |
| jobType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'Pipeline'(필수) |
| 출력 | 파이프라인 작업에 대한 출력 | PipelineJobOutputs |
| 설정 | ContinueRunOnStepFailure 등의 파이프라인 설정 | any |
PipelineJobInputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
PipelineJobJobs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
PipelineJobOutputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
PyTorch
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | [필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다. | 'PyTorch'(필수) |
| processCountPerInstance | 노드당 프로세스 수입니다. | int |
RandomSamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| 규칙 | 특정 유형의 임의 알고리즘 | 'Random' 'Sobol' |
| samplingAlgorithmType | [필수] 구성 속성과 함께 하이퍼 매개 변수 값을 생성하는 데 사용되는 알고리즘 | 'Random'(필수) |
| 씨 | 난수 생성을 위한 시드로 사용할 선택적 정수입니다. | int |
ResourceBaseProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
ResourceBaseTags
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
ResourceConfiguration
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| instanceCount | 컴퓨팅 대상에서 사용하는 인스턴스 또는 노드의 선택적 수입니다. | int |
| instanceType | 컴퓨팅 대상에서 지원하는 VM의 선택적 형식입니다. | 문자열 |
| 속성 | 추가 속성 모음. | resourceConfigurationProperties |
ResourceConfigurationProperties
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
SamplingAlgorithm
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| samplingAlgorithmType | BayesianSamplingAlgorithm |
'베이지안' 'Grid' 'Random'(필수) |
SweepJob
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| earlyTermination | 조기 종료 정책을 사용하면 완료하기 전에 성능이 저하된 실행을 취소할 수 있습니다. | earlyTerminationPolicy |
| 입력 | 작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | SweepJobInputs |
| jobType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'Sweep'(필수) |
| 제한 | 스윕 작업 제한입니다. | SweepJobLimits |
| 목표 | [필수] 최적화 목표입니다. | Objective(필수) |
| 출력 | 작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다. | SweepJobOutputs |
| samplingAlgorithm | [필수] 하이퍼 매개 변수 샘플링 알고리즘 | SamplingAlgorithm(필수) |
| searchSpace | [필수] 각 매개 변수와 해당 분포를 포함하는 사전입니다. 사전 키는 매개 변수의 이름입니다. | any(필수) |
| 재판 | [필수] 평가판 구성 요소 정의입니다. | trialComponent |
SweepJobInputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
SweepJobLimits
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobLimitsType | [필수] JobLimit 형식입니다. | 'Command' 'Sweep'(필수) |
| maxConcurrentTrials | 작업 최대 동시 평가판을 스윕합니다. | int |
| maxTotalTrials | 스윕 작업 최대 총 평가판입니다. | int |
| 타임 아웃 | ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 작업이 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다. | 문자열 |
| trialTimeout | 비우기 작업 평가판 시간 제한 값입니다. | 문자열 |
SweepJobOutputs
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
TensorFlow
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| distributionType | [필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다. | 'TensorFlow'(필수) |
| parameterServerCount | 매개 변수 서버 작업의 수입니다. | int |
| workerCount | 작업자 수입니다. 지정하지 않으면 기본값은 인스턴스 수입니다. | int |
TrialComponent
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| codeId | 코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 |
| 명령 | [필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py" | 문자열 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| 분포 | 작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다. | DistributionConfiguration |
| environmentId | [필수] 작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
| environmentVariables | 작업에 포함된 환경 변수입니다. | trialComponentEnvironmentVariables |
| 리소스 | 작업에 대한 컴퓨팅 리소스 구성입니다. | resourceConfiguration |
TrialComponentEnvironmentVariables
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|
TritonModelJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'triton_model'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
TritonModelJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'triton_model'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
TruncationSelectionPolicy
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| policyType | [필수] 정책 구성의 이름 | 'TruncationSelection'(필수) |
| truncationPercentage | 각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다. | int |
UriFileJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_file'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
UriFileJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_file'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
UriFolderJobInput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobInputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_folder'(필수) |
| 모드 | 입력 자산 배달 모드입니다. | 'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' |
| uri | [필수] 입력 자산 URI입니다. | 문자열 제약 조건: 패턴 = [a-zA-Z0-9_](필수) |
UriFolderJobOutput
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| jobOutputType | [필수] 작업 유형을 지정합니다. | 'uri_folder'(필수) |
| 모드 | 출력 자산 배달 모드입니다. | 'ReadWriteMount' '업로드' |
| uri | 출력 자산 URI입니다. | 문자열 |
UserIdentity
| 이름 | 묘사 | 값 |
|---|---|---|
| identityType | [필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다. | 'UserIdentity'(필수) |