Схема YAML для кластера вычислений (AmlCompute) интерфейса командной строки (версия 2)

Статья
09/01/2024

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: расширение машинного обучения Azure CLI версии 2 (текущее)

Исходную схему JSON можно найти по адресу https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json.

Примечание.

Синтаксис YAML, описанный в этом документе, основан на схеме JSON для последней версии расширения ML CLI (версия 2). Этот синтаксис гарантированно работает только с последней версией расширения ML CLI (версия 2). Схемы для старых версий расширений можно найти по адресу https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Синтаксис YAML

Ключ	Тип	Описание	Допустимые значения	Default value
`$schema`	строка	Схема YAML. При создании файла YAML с помощью расширения VS Code Машинного обучения Azure вы можете добавить `$schema` в верхней части файла, чтобы вызывать завершение схемы и ресурсов.
`type`	строка	Обязательный. Тип вычисления.	`amlcompute`
`name`	строка	Обязательный. Имя вычисления.
`description`	строка	Описание вычисления.
`location`	строка	Расположение для вычислений. Если этот параметр опущен, по умолчанию используется расположение рабочей области.
`size`	строка	Размер виртуальной машины, используемой для кластера. Дополнительные сведения см. в разделе Поддерживаемые серии и размеры виртуальных машин. Обратите внимание, что виртуальные машины некоторых размеров доступны не во всех регионах.	Список поддерживаемых размеров в данном регионе можно получить, используя `az ml compute list-sizes`.	`Standard_DS3_v2`
`tier`	строка	Уровень приоритета виртуальной машины, используемый для кластера. Виртуальные машины с низким приоритетом являются вытесняемыми, но их стоимость меньше, чем у выделенных виртуальных машин.	`dedicated`, `low_priority`	`dedicated`
`min_instances`	integer	Минимальное количество узлов в кластере. Установка минимального количества узлов, позволяющих `0` Машинное обучение Azure автомасштабировать кластер до нуля узлов, если он не используется. При любом значении больше `0` количество работающих узлов остается равным этому значению, даже если этот кластер не используется.		`0`
`max_instances`	integer	Максимальное количество узлов в кластере.		`1`
`idle_time_before_scale_down`	integer	Время простоя узла в секундах перед масштабированием кластера.		`120`
`ssh_public_access_enabled`	boolean	Следует ли включить открытый доступ по протоколу SSH на узлах кластера?		`false`
`ssh_settings`	объект	Параметры подключения по протоколу SSH к кластеру.
`ssh_settings.admin_username`	строка	Имя учетной записи администратора, которую можно использовать для входа в узлы по протоколу SSH.
`ssh_settings.admin_password`	строка	Пароль учетной записи администратора. Требуется одно из `admin_password` или `ssh_key_value`.
`ssh_settings.ssh_key_value`	строка	Открытый ключ SSH учетной записи администратора. Требуется одно из `admin_password` или `ssh_key_value`.
`network_settings`	объект	Параметры безопасности сети.
`network_settings.vnet_name`	строка	Имя виртуальной сети (VNet) при создании новой или ссылки на существующую.
`network_settings.subnet`	строка	Имя подсети при создании новой виртуальной сети, или ссылка на существующую виртуальную сеть, или полный идентификатор ресурса подсети в существующей виртуальной сети. Не указывайте `network_settings.vnet_name`, если указан идентификатор подсети. Идентификатор подсети может ссылаться на виртуальную сеть или подсеть в другой группе ресурсов.
`identity`	объект	Конфигурация управляемого удостоверения, назначаемого для вычисления. Кластеры AmlCompute поддерживают только одно удостоверение, назначаемое системой, или несколько удостоверений, назначаемых пользователем. Эти типы удостоверений не могут использоваться одновременно.
`identity.type`	строка	Тип управляемого удостоверения, назначаемого для вычисления. Если используется тип `user_assigned`, необходимо также указать свойство `identity.user_assigned_identities`.	`system_assigned`, `user_assigned`
`identity.user_assigned_identities`	array	Список полных идентификаторов ресурсов для назначаемых пользователем удостоверений.

Замечания

С помощью команд az ml compute вы можете управлять кластерами (AmlCompute) машинного обучения Azure.

Примеры

Примеры доступны в репозитории примеров GitHub. Ниже показаны некоторые из них.

YAML: минимальный

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: minimal-example
type: amlcompute

YAML: базовый

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: basic-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120

YAML: пользовательское расположение

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: location-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120
location: westus

YAML: низкоприоритетный

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: low-pri-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120
tier: low_priority

YAML: имя пользователя SSH и пароль

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/amlCompute.schema.json 
name: ssh-example
type: amlcompute
size: STANDARD_DS3_v2
min_instances: 0
max_instances: 2
idle_time_before_scale_down: 120
ssh_settings:
  admin_username: example-user
  admin_password: example-password

Следующие шаги

Установка и использование интерфейса командной строки (версия 2)

Поделиться через