entities Pacote

Contém entidades e objetos do SDK para o SDKv2 do Azure Machine Learning.

As áreas principais incluem gerenciamento de destinos de computação, criação/gerenciamento de workspaces e trabalhos e envio/acesso ao modelo, execuções e execução de saída/registro em log etc.

Classes

AccessKeyConfiguration	Acessar credenciais de chave.
AccountKeyConfiguration	Contém entidades e objetos do SDK para o SDKv2 do Azure Machine Learning. As áreas principais incluem gerenciamento de destinos de computação, criação/gerenciamento de workspaces e trabalhos e envio/acesso ao modelo, execuções e execução de saída/registro em log etc.
AlertNotification	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Configuração de notificação de alerta para trabalhos de monitoramento
AmlCompute	Recurso de computação do AzureML.
AmlComputeNodeInfo	Informações de nó de computação relacionadas ao AmlCompute.
AmlComputeSshSettings	Configurações de SSH para acessar um destino de computação AML. Configurando um objeto AmlComputeSshSettings. from azure.ai.ml.entities import AmlComputeSshSettings ssh_settings = AmlComputeSshSettings( admin_username="azureuser", ssh_key_value="ssh-rsa ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ administrator@MININT-2023", admin_password="password123", )
AmlTokenConfiguration	Configuração de identidade do Token AzureML.
ApiKeyConfiguration	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Credenciais de chave de API.
Asset	Classe base para ativo. Essa classe não deve ser instanciada diretamente. Em vez disso, use uma de suas subclasses.
AssignedUserConfiguration	Configurações para criar um recurso de computação em nome de outro usuário.
AutoPauseSettings	Pausar automaticamente as configurações para a computação do Spark do Synapse.
AutoScaleSettings	Configurações de dimensionamento automático para computação do Spark do Synapse.
AzureBlobDatastore	Armazenamento de blobs do Azure vinculado a um workspace do Azure ML.
AzureDataLakeGen1Datastore	O Azure Data Lake também conhecido como armazenamento de dados Gen 1 que está vinculado a um workspace do Azure ML.
AzureDataLakeGen2Datastore	Azure data lake gen 2 que está vinculado a um workspace do Azure ML.
AzureFileDatastore	Compartilhamento de arquivos do Azure vinculado a um workspace do Azure ML.
AzureMLBatchInferencingServer	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Configurações de inferência em lote do Azure ML.
AzureMLOnlineInferencingServer	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Configurações de inferência online do Azure ML.
BaseEnvironment	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Tipo de ambiente base. Todos os parâmetros necessários devem ser preenchidos para enviar ao Azure.
BaselineDataRange	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
BatchDeployment	Entidade de implantação de ponto de extremidade em lote.
BatchEndpoint	Entidade de ponto de extremidade do lote.
BatchJob	Trabalhos em lote criados com invocação de implantações/pontos de extremidade em lote. Essa classe não deve ser instanciada diretamente. Em vez disso, ele é usado como o tipo de retorno de invocação de ponto de extremidade/implantação em lote e listagem de trabalho.
BatchRetrySettings	Tente novamente as configurações para implantação em lote.
BuildContext	Contexto de build do Docker para Ambiente.
CategoricalDriftMetrics	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
CertificateConfiguration	Contém entidades e objetos do SDK para o SDKv2 do Azure Machine Learning. As áreas principais incluem gerenciamento de destinos de computação, criação/gerenciamento de workspaces e trabalhos e envio/acesso ao modelo, execuções e execução de saída/registro em log etc.
Choice	Configuração de distribuição de escolha.
CodeConfiguration	Configuração de código para um trabalho de pontuação.
Command	Classe base para nó de comando, usada para consumo de versão do componente de comando. Você não deve instanciar essa classe diretamente. Em vez disso, você deve criá-lo usando a função de construtor: command().
CommandComponent	Versão do componente de comando, usada para definir um componente de comando ou trabalho.
CommandJob	Trabalho de comando.
CommandJobLimits	Limites para trabalhos de comando.
Component	Classe base para a versão do componente, usada para definir um componente. Não pode ser instanciado diretamente.
Compute	Classe base para recursos de computação. Essa classe não deve ser instanciada diretamente. Em vez disso, use uma de suas subclasses.
ComputeConfiguration	Configuração de recursos de computação
ComputeInstance	Recurso instância de computação.
ComputeInstanceSshSettings	Credenciais de uma conta de usuário administrador para SSH no nó de computação. Só poderá ser configurado se ssh_public_access_enabled estiver definido como true no recurso de computação.
ComputeRuntime	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Configuração do runtime de computação do Spark.
ComputeSchedules	Agendamentos de computação.
ComputeStartStopSchedule	Agendamentos para o cenário de início ou parada de computação.
ContainerRegistryCredential	Chave para ACR associada a determinado workspace.
CronTrigger	Gatilho Cron para uma agenda de trabalho.
CustomApplications	Especifica a configuração do aplicativo de serviço personalizado.
CustomInferencingServer	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Configurações de inferência personalizadas.
CustomMonitoringMetricThreshold	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Limite de métrica de descompasso de atribuição de recursos
CustomMonitoringSignal	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Sinal de monitoramento personalizado.
CustomerManagedKey	Contém entidades e objetos do SDK para o SDKv2 do Azure Machine Learning. As áreas principais incluem gerenciamento de destinos de computação, criação/gerenciamento de workspaces e trabalhos e envio/acesso ao modelo, execuções e execução de saída/registro em log etc.
Data	Dados para treinamento e pontuação.
DataCollector	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Entidade de implantação do Data Capture.
DataColumn	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Uma coluna de dataframe :p am name: o nome da coluna :type name: str, required :p aram type: Column data type :type: str, one of [string, integer, long, float, double, binary, datetime, boolean] or ~azure.ai.ml.entities.DataColumnType, optional
DataDriftMetricThreshold	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Limite de métrica de descompasso de dados
DataDriftSignal	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Sinal de descompasso de dados. :p aram metric_thresholds :uma lista de métricas para calcular e seus limites associados
DataImport	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Ativo de dados com um trabalho de importação de dados de criação.
DataQualityMetricThreshold	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Limite de métrica de qualidade de dados
DataQualityMetricsCategorical	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
DataQualityMetricsNumerical	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
DataQualitySignal	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Sinal de qualidade de dados
DataSegment	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Segmento de dados para monitoramento.
Datastore	Armazenamento de dados de um workspace do Azure ML, classe abstrata.
DefaultScaleSettings	Configurações de escala padrão.
Deployment	Classe base de Implantação de Ponto de Extremidade. Classe base de Implantação de Ponto de Extremidade. Construtor da classe base de Implantação de Ponto de Extremidade.
DeploymentCollection	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Entidade de coleção
DiagnoseRequestProperties	DiagnostiqueRequestProperties.
DiagnoseResponseResult	DiagnostiqueResponseResult.
DiagnoseResponseResultValue	DiagnosTiqueResponseResultValue.
DiagnoseResult	Resultado do Diagnóstico.
DiagnoseWorkspaceParameters	Parâmetros para diagnosticar um workspace.
Endpoint	Classe base do ponto de extremidade. Classe base do ponto de extremidade. Construtor para a classe base Endpoint.
EndpointAuthKeys	Chaves para autenticação de ponto de extremidade. Construtor para chaves para autenticação de ponto de extremidade.
EndpointAuthToken	Token de autenticação de ponto de extremidade. Constuctor para token de autenticação de ponto de extremidade.
EndpointConnection	Contém entidades e objetos do SDK para o SDKv2 do Azure Machine Learning. As áreas principais incluem gerenciamento de destinos de computação, criação/gerenciamento de workspaces e trabalhos e envio/acesso ao modelo, execuções e execução de saída/registro em log etc.
EndpointsSettings	Especifica uma configuração de ponto de extremidade para um Aplicativo Personalizado.
Environment	Ambiente para treinamento.
FADProductionData	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Dados de produção de atribuição de recursos :palavra-chave pre_processing_component : a ID do recurso arm (Azure Resource Manager) do recurso de componente usado para pré-processar os dados.
Feature	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
FeatureAttributionDriftMetricThreshold	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Limite de métrica de descompasso de atribuição de recursos
FeatureAttributionDriftSignal	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Sinal de descompasso de atribuição de recurso
FeatureSet	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
FeatureSetBackfillMetadata	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
FeatureSetBackfillRequest	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
FeatureSetMaterializationMetadata	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
FeatureSetSpecification	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
FeatureStore	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. FeatureStore.
FeatureStoreEntity	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
FeatureStoreSettings	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
FixedInputData	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
FqdnDestination	Classe que representa uma regra de saída FQDN.
GenerationSafetyQualityMonitoringMetricThreshold	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Limite de métrica de qualidade de segurança de geração
GenerationSafetyQualitySignal	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Sinal de monitoramento de Qualidade de Segurança de Geração.
IdentityConfiguration	Configuração de identidade usada para representar a propriedade de identidade em recursos de computação, ponto de extremidade e registro.
ImageMetadata	Metadados sobre a imagem do sistema operacional para a instância de computação.
ImageSettings	Especifica uma configuração de imagem para um Aplicativo Personalizado.
ImportDataSchedule	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Objeto ImportDataSchedule.
InputPort	Contém entidades e objetos do SDK para o SDKv2 do Azure Machine Learning. As áreas principais incluem gerenciamento de destinos de computação, criação/gerenciamento de workspaces e trabalhos e envio/acesso ao modelo, execuções e execução de saída/registro em log etc.
IntellectualProperty	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Definição de configurações de propriedade intelectual.
IsolationMode	IsolationMode para a rede gerenciada do workspace.
Job	Classe base para trabalhos. Essa classe não deve ser instanciada diretamente. Em vez disso, use uma de suas subclasses.
JobResourceConfiguration	Classe de configuração de recurso de trabalho, funcionalidades herdadas e estendidas do ResourceConfiguration.
JobSchedule	Classe para gerenciar agendas de trabalho.
JobService	Configuração básica do serviço de trabalho para compatibilidade com versões anteriores. Essa classe não se destina a ser usada diretamente. Em vez disso, use uma de suas subclasses específicas ao seu tipo de trabalho.
JupyterLabJobService	Configuração do serviço de trabalho jupyterLab.
KubernetesCompute	Recurso de computação do Kubernetes.
KubernetesOnlineDeployment	Entidade de implantação de ponto de extremidade do Kubernetes Online. Entidade de implantação de ponto de extremidade do Kubernetes Online. Construtor para a entidade de implantação de ponto de extremidade do Kubernetes Online.
KubernetesOnlineEndpoint	Entidade de ponto de extremidade do K8s Online. Entidade de ponto de extremidade do K8s Online. Construtor para entidade de ponto de extremidade do K8s Online.
LlmData	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Dados de resposta da solicitação LLM
LogNormal	Configuração de distribuição logNormal.
LogUniform	Configuração de distribuição do LogUniform.
ManagedIdentityConfiguration	Configuração de credencial de Identidade Gerenciada.
ManagedNetwork	Contém entidades e objetos do SDK para o SDKv2 do Azure Machine Learning. As áreas principais incluem gerenciamento de destinos de computação, criação/gerenciamento de workspaces e trabalhos e envio/acesso ao modelo, execuções e execução de saída/registro em log etc.
ManagedNetworkProvisionStatus	ManagedNetworkProvisionStatus.
ManagedOnlineDeployment	Entidade de implantação de ponto de extremidade online gerenciado. Entidade de implantação de ponto de extremidade online gerenciado. Construtor para a entidade de implantação de ponto de extremidade online gerenciado.
ManagedOnlineEndpoint	Entidade de ponto de extremidade online gerenciada. Entidade de ponto de extremidade online gerenciada. Construtor para entidade de ponto de extremidade online gerenciado.
MaterializationComputeResource	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Recurso de computação de materialização
MaterializationSettings	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Define as configurações de materialização.
MaterializationStore	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. MaterializationStore. tipo :p aram: tipo de repositório. :type type: str :p aram target: store target. :type target: str
Model	Modelo para treinamento e pontuação.
ModelBatchDeployment	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Entidade de definição de trabalho.
ModelBatchDeploymentSettings	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Entidade Configurações de Implantação do Lote de Modelo.
ModelConfiguration	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. ModelConfiguration.
ModelPackage	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Pacote de modelo.
ModelPackageInput	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Entrada do pacote de modelo.
MonitorDefinition	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Definição do monitor
MonitorFeatureFilter	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Monitorar filtro de recursos
MonitorInputData	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Monitorar dados de entrada.
MonitorSchedule	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Monitorar agendamento.
MonitoringTarget	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Destino de monitoramento.
NetworkSettings	Configurações de rede para um recurso de computação.
NoneCredentialConfiguration	Nenhuma Configuração de Credencial.
Normal	Configuração de distribuição normal.
NotebookAccessKeys	Chave para o recurso de notebook associado a determinado workspace.
Notification	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Configuração para notificação.
NumericalDriftMetrics	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
OneLakeArtifact	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Artefato do OneLake (fonte de dados) que dá suporte ao workspace do OneLake.
OneLakeDatastore	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Armazenamento de dados OneLake vinculado a um workspace do Azure ML.
OnlineDeployment	Entidade de implantação de ponto de extremidade online. Entidade de implantação de ponto de extremidade online. Construtor para a entidade de implantação de ponto de extremidade online
OnlineEndpoint	Entidade de ponto de extremidade online. Entidade de ponto de extremidade online. Construtor para uma entidade de ponto de extremidade online.
OnlineRequestSettings	Entidade Configurações de Solicitação.
OnlineScaleSettings	Dimensionar configurações para implantação online.
OutboundRule	A classe base para Regras de Saída não pode ser instanciada diretamente.
PackageInputPathId	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Caminho de entrada do pacote especificado com uma ID de recurso.
PackageInputPathUrl	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Caminho de entrada do pacote especificado com uma URL.
PackageInputPathVersion	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Caminho de entrada do pacote especificado com um nome de recurso e uma versão.
Parallel	Classe base para nó paralelo, usada para consumo de versão de componente paralelo. Você não deve instanciar essa classe diretamente. Em vez disso, você deve criar com base na função de construtor: parallel.
ParallelComponent	Versão do componente paralelo, usada para definir um componente paralelo.
ParallelTask	Tarefa paralela.
ParameterizedCommand	Versão do componente de comando que contém o comando e os parâmetros de suporte para um componente de comando ou trabalho. Essa classe não deve ser instanciada diretamente. Em vez disso, use a classe filho ~azure.ai.ml.entities.CommandComponent.
PatTokenConfiguration	Credenciais de token de acesso pessoal.
Pipeline	Classe base para nó de pipeline, usada para consumo de versão do componente de pipeline. Você não deve instanciar essa classe diretamente. Em vez disso, você deve usar @pipeline o decorador para criar um nó de pipeline.
PipelineComponent	Componente de pipeline, atualmente usado para armazenar componentes em um azure.ai.ml.dsl.pipeline.
PipelineComponentBatchDeployment	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Entidade de definição de trabalho.
PipelineJob	Trabalho de pipeline. Você não deve instanciar essa classe diretamente. Em vez disso, você deve usar o decorador @pipeline para criar um PipelineJob. ] :p am compute: nome de destino de computação do pipeline criado. O padrão é None :type compute: str :p aram tags: dicionário de marcas. As marcas podem ser adicionadas, removidas e atualizadas. O padrão é None :type tags: dict[str, str] :p aram kwargs: um dicionário de parâmetros de configuração adicionais. O padrão é None :type kwargs: dict
PipelineJobSettings	As configurações do PipelineJob incluem default_datastore, default_compute, continue_on_step_failure e force_rerun.
PredictionDriftMetricThreshold	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Limite de métrica de descompasso de previsão
PredictionDriftSignal	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Sinal de descompasso de previsão.
PrivateEndpoint	Contém entidades e objetos do SDK para o SDKv2 do Azure Machine Learning. As áreas principais incluem gerenciamento de destinos de computação, criação/gerenciamento de workspaces e trabalhos e envio/acesso ao modelo, execuções e execução de saída/registro em log etc.
PrivateEndpointDestination	Classe que representa uma regra de saída do ponto de extremidade privado.
ProbeSettings	Configurações sobre como investigar um ponto de extremidade.
ProductionData	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Dados de Produção :p aram input_data: os dados para os quais o descompasso será calculado :type Entrada: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: os dados para calcular o descompasso em :tipo MonitorDatasetContext: ~azure.ai.ml.constants._monitoring :p aram pre_processing_component : :type pre_processing_component: string :p aram data_window_size: :type data_window_size: string
QLogNormal	Configuração de distribuição QLogNormal.
QLogUniform	Configuração de distribuição do QLogUniform.
QNormal	Configuração de distribuição QNormal.
QUniform	Configuração de distribuição do QUniform.
QueueSettings	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Configurações de fila para um trabalho de pipeline.
Randint	Configuração de distribuição randint.
RecurrencePattern	Padrão de recorrência para um agendamento de trabalho.
RecurrenceTrigger	Gatilho de recorrência para um agendamento de trabalho.
ReferenceData	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Data :p aram input_data: os dados para os quais o descompasso será calculado :type Entrada: ~azure.ai.ml.entities._input_outputs :p aram data_context: os dados para calcular o descompasso em relação a :type MonitorDatasetContext: ~azure.ai.ml.constants._monitoring :p aram pre_processing_component : :type pre_processing_component: string :p aram target_column_name: :type target_column_name: string :p aram data_window: :type data_window_size: BaselineDataRange
Registry	Registro do Azure ML.
RegistryRegionDetails	Detalhes de cada região em que um registro está.
RequestLogging	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Solicitação de entidade de implantação de registro em log.
Resource	Classe base para classes de entidade. O recurso é um objeto abstrato que serve como base para a criação de recursos. Ele contém propriedades e métodos comuns para todos os recursos. Essa classe não deve ser instanciada diretamente. Em vez disso, use uma de suas subclasses.
ResourceConfiguration	Configuração de recursos para um trabalho. Essa classe não deve ser instanciada diretamente. Em vez disso, use suas subclasses.
ResourceRequirementsSettings	Configurações de requisitos de recursos para um contêiner.
ResourceSettings	Configurações de recurso para um contêiner. Essa classe usa formatos de unidade de recurso do Kubernetes. Para obter mais informações, consulte https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/.
RetrySettings	RetrySettings paralelas.
Route	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Rota.
SasTokenConfiguration	Contém entidades e objetos do SDK para o SDKv2 do Azure Machine Learning. As áreas principais incluem gerenciamento de destinos de computação, criação/gerenciamento de workspaces e trabalhos e envio/acesso ao modelo, execuções e execução de saída/registro em log etc.
Schedule	Objeto Schedule usado para criar e gerenciar agendas. Essa classe não deve ser instanciada diretamente. Em vez disso, use as subclasses.
ScriptReference	Referência de script.
ServerlessSparkCompute	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
ServiceInstance	Resultado da Instância de Serviço.
ServicePrincipalConfiguration	Configuração de credenciais da Entidade de Serviço.
ServiceTagDestination	Classe que representa uma regra de saída da Marca de Serviço.
SetupScripts	Scripts de instalação personalizados.
Spark	Classe base para o nó spark, usado para consumo de versão do componente spark. Você não deve instanciar essa classe diretamente. Em vez disso, você deve criá-lo a partir da função de construtor: spark. ] :p ou saídas: um mapeamento de nomes de saída para fontes de dados de saída usadas no trabalho. :type outputs: Dict[str, Union[str, ~azure.ai.ml.Output]] :p aram args: os argumentos para o trabalho. :type args: str :p aram compute: o recurso de computação em que o trabalho é executado. :type compute: str :p aram resources: a configuração de recurso de computação para o trabalho. :type resources: Union[Dict, ~azure.ai.ml.entities.SparkResourceConfiguration] :p aram entry: The file or class entry point. :type entry: Dict[str, str] :p aram py_files: a lista de arquivos .zip, .egg ou .py a serem colocados no PYTHONPATH para aplicativos Python. :type py_files: List[str] :p aram jars: a lista de . Arquivos JAR a serem incluídos nos caminhos de classe do driver e do executor. :type jars: List[str] :p aram files: a lista de arquivos a serem colocados no diretório de trabalho de cada executor. :type files: List[str] :p aram archives: a lista de arquivos a serem extraídos no diretório de trabalho de cada executor. :type archives: List[str]
SparkComponent	Versão do componente spark, usada para definir um componente ou trabalho do Spark.
SparkJob	Um trabalho autônomo do Spark.
SparkJobEntry	Entrada para o trabalho do Spark.
SparkJobEntryType	Tipo de entrada de trabalho do Spark. As possibilidades são entrada de arquivo python ou entrada de classe Scala.
SparkResourceConfiguration	Configuração de recursos de computação para o componente ou trabalho do Spark.
SshJobService	Configuração do serviço de trabalho SSH.
StaticInputData	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
Sweep	Classe base para o nó de varredura. Essa classe não deve ser instanciada diretamente. Em vez disso, ele deve ser criado por meio da função de construtor: sweep.
SynapseSparkCompute	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Recurso de computação do SynapseSpark.
SystemCreatedAcrAccount	Conta do ACR do Azure ML.
SystemCreatedStorageAccount	Contém entidades e objetos do SDK para o SDKv2 do Azure Machine Learning. As áreas principais incluem gerenciamento de destinos de computação, criação/gerenciamento de workspaces e trabalhos e envio/acesso ao modelo, execuções e execução de saída/registro em log etc.
SystemData	Metadados relacionados à criação e à modificação mais recente de um recurso.
TargetUtilizationScaleSettings	Configurações de dimensionamento automático.
TensorBoardJobService	Configuração do serviço de trabalho TensorBoard.
TrailingInputData	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
TritonInferencingServer	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. Configurações de inferência de triton do Azure ML.
Uniform	Configuração de distribuição uniforme.
UnsupportedCompute	Recurso de computação sem suporte. Usado apenas para exibir propriedades de computação para recursos sem suporte total no SDK.
Usage	Uso de recursos do AzureML.
UsageName	O nome de uso.
UserIdentityConfiguration	Configuração de identidade do usuário.
UsernamePasswordConfiguration	Credenciais de nome de usuário e senha.
ValidationResult	Representa o resultado da validação de trabalho/ativo. Essa classe é usada para organizar e analisar diagnóstico do lado do servidor cliente & antes de expô-los. O resultado é imutável.
VirtualMachineCompute	Recurso de Computação de Máquina Virtual.
VirtualMachineSshSettings	Configurações de SSH para uma máquina virtual.
VmSize	Tamanho da Máquina Virtual.
VolumeSettings	Especifica as configurações de Montagem de Associação para um Aplicativo Personalizado.
VsCodeJobService	Configuração do serviço de trabalho do VS Code.
Workspace	Workspace do Azure ML.
WorkspaceConnection	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. A conexão de workspace do Azure ML fornece uma maneira segura de armazenar informações de autenticação e configuração necessárias para se conectar e interagir com os recursos externos.
WorkspaceHub	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. WorkspaceHub.
WorkspaceHubConfig	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações. WorkspaceHubConfig.
WorkspaceKeys	Chaves do workspace. :type container_registry_credentials:ContainerRegistryCredential :p aram notebook_access_keys: chave para o recurso de notebook associado a determinado workspace :type notebook_access_keys:NotebookAccessKeys

Enumerações

ComputePowerAction	[Obrigatório] A ação de potência de computação.
CreatedByType	O tipo de identidade que criou o recurso.
DataColumnType	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
MaterializationType	Observação Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.
UsageUnit	Uma enumeração que descreve a unidade de medida de uso.