ArmMachineLearningModelFactory.MachineLearningBatchDeploymentProperties Método

Referência

Definição

Namespace:: Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

Assembly:: Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

Pacote:: Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.2.0-beta.2

Importante

Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.

Inicializa uma nova instância de MachineLearningBatchDeploymentProperties.

public static Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningBatchDeploymentProperties MachineLearningBatchDeploymentProperties (Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningCodeConfiguration codeConfiguration = default, string description = default, string environmentId = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> environmentVariables = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> properties = default, string compute = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.BatchDeploymentConfiguration deploymentConfiguration = default, int? errorThreshold = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningBatchLoggingLevel? loggingLevel = default, int? maxConcurrencyPerInstance = default, long? miniBatchSize = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningAssetReferenceBase model = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningBatchOutputAction? outputAction = default, string outputFileName = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningDeploymentProvisioningState? provisioningState = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningDeploymentResourceConfiguration resources = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningBatchRetrySettings retrySettings = default);

static member MachineLearningBatchDeploymentProperties : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningCodeConfiguration * string * string * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * string * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.BatchDeploymentConfiguration * Nullable<int> * Nullable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningBatchLoggingLevel> * Nullable<int> * Nullable<int64> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningAssetReferenceBase * Nullable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningBatchOutputAction> * string * Nullable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningDeploymentProvisioningState> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningDeploymentResourceConfiguration * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningBatchRetrySettings -> Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningBatchDeploymentProperties

Public Shared Function MachineLearningBatchDeploymentProperties (Optional codeConfiguration As MachineLearningCodeConfiguration = Nothing, Optional description As String = Nothing, Optional environmentId As String = Nothing, Optional environmentVariables As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional properties As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional compute As String = Nothing, Optional deploymentConfiguration As BatchDeploymentConfiguration = Nothing, Optional errorThreshold As Nullable(Of Integer) = Nothing, Optional loggingLevel As Nullable(Of MachineLearningBatchLoggingLevel) = Nothing, Optional maxConcurrencyPerInstance As Nullable(Of Integer) = Nothing, Optional miniBatchSize As Nullable(Of Long) = Nothing, Optional model As MachineLearningAssetReferenceBase = Nothing, Optional outputAction As Nullable(Of MachineLearningBatchOutputAction) = Nothing, Optional outputFileName As String = Nothing, Optional provisioningState As Nullable(Of MachineLearningDeploymentProvisioningState) = Nothing, Optional resources As MachineLearningDeploymentResourceConfiguration = Nothing, Optional retrySettings As MachineLearningBatchRetrySettings = Nothing) As MachineLearningBatchDeploymentProperties

Parâmetros

codeConfiguration: MachineLearningCodeConfiguration

Configuração de código para a implantação do ponto de extremidade.

description: String

Descrição da implantação do ponto de extremidade.

environmentId: String

ID de recurso do ARM da especificação de ambiente para a implantação do ponto de extremidade.

environmentVariables: IDictionary<String,String>

Configuração de variáveis de ambiente para a implantação.

properties: IDictionary<String,String>

Dicionário de propriedades. As propriedades podem ser adicionadas, mas não removidas ou alteradas.

compute: String

Destino de computação para a operação de inferência em lote.

deploymentConfiguration: BatchDeploymentConfiguration

Propriedades relevantes para diferentes tipos de implantação. BatchDeploymentConfiguration Observe que é a classe base. De acordo com o cenário, uma classe derivada da classe base pode precisar ser atribuída aqui ou essa propriedade precisa ser convertida em uma das classes derivadas possíveis. As classes derivadas disponíveis incluem BatchPipelineComponentDeploymentConfiguration.

errorThreshold: Nullable<Int32>

Limite de erro, se a contagem de erros de toda a entrada for superior a esse valor, a inferência do lote será anulada. O intervalo é [-1, int. MaxValue]. Para FileDataset, esse valor é a contagem de falhas de arquivo. Para TabularDataset, esse valor é a contagem de falhas de registro. Se definido como -1 (o limite inferior), todas as falhas durante a inferência em lote serão ignoradas.

loggingLevel: Nullable<MachineLearningBatchLoggingLevel>

Nível de registro em log para a operação de inferência em lote.

maxConcurrencyPerInstance: Nullable<Int32>

Indica o número máximo de paralelismo por instância.

miniBatchSize: Nullable<Int64>

Tamanho do minilote passado para cada invocação em lote. Para FileDataset, esse é o número de arquivos por minilote. Para TabularDataset, esse é o tamanho dos registros em bytes, por minilote.

model: MachineLearningAssetReferenceBase

Referência ao ativo de modelo para a implantação do ponto de extremidade. MachineLearningAssetReferenceBase Observe que é a classe base. De acordo com o cenário, uma classe derivada da classe base pode precisar ser atribuída aqui ou essa propriedade precisa ser convertida em uma das classes derivadas possíveis. As classes derivadas disponíveis incluem MachineLearningDataPathAssetReferencee MachineLearningIdAssetReference MachineLearningOutputPathAssetReference .