Microsoft.MachineLearningServices 工作區/環境/2023-02-01-preview
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Bicep 資源定義
工作區/環境/版本資源類型可以使用目標作業來部署:
- 資源群組 - 請參閱 資源群組部署命令
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單,請參閱 變更記錄檔。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions 資源,請將下列 Bicep 新增至範本。
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions@2023-02-01-preview' = {
name: 'string'
properties: {
autoRebuild: 'string'
build: {
contextUri: 'string'
dockerfilePath: 'string'
}
condaFile: 'string'
description: 'string'
image: 'string'
inferenceConfig: {
livenessRoute: {
path: 'string'
port: int
}
readinessRoute: {
path: 'string'
port: int
}
scoringRoute: {
path: 'string'
port: int
}
}
isAnonymous: bool
isArchived: bool
osType: 'string'
properties: {
{customized property}: 'string'
}
tags: {
{customized property}: 'string'
}
}
}
屬性值
BuildContext
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
contextUri | [必要]用來建置映像的 Docker 組建內容的 URI。 支持環境建立上的 Blob URI,而且可能會傳回 Blob 或 Git URI。 <seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/#extended-description"/> |
字串 約束: 模式 = [a-zA-Z0-9_] (必要) |
dockerfilePath | 組建內容中 Dockerfile 的路徑。 <seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/builder/"/> |
字串 |
EnvironmentVersionProperties
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
autoRebuild | 定義映像是否需要根據基底映像變更重建映像。 | 'Disabled' 'OnBaseImageUpdate' |
建 | Docker 建置內容的組態設定。 | BuildContext |
condaFile | Conda 所使用的標準元件檔,可讓您安裝任何類型的套件,包括 Python、R 和 C/C++ 套件。 <請參閱 href=“https://repo2docker.readthedocs.io/en/latest/config_files.html#environment-yml-install-a-conda-environment"/> |
字串 |
描述 | 資產描述文字。 | 字串 |
圖像 | 將用於環境的映像名稱。 <seealso href=“/azure/machine-learning/how-to-deploy-custom-docker-image#use-a-custom-base-image” /> |
字串 |
inferenceConfig | 定義推斷特有的組態。 | InferenceContainerProperties |
isAnonymous | 如果名稱版本是系統產生的 (匿名註冊)。 | bool |
isArchived | 資產是否已封存? | bool |
osType | 環境的OS類型。 | 'Linux' 'Windows' |
性能 | 資產屬性字典。 | ResourceBaseProperties |
標籤 | 標記字典。 標記可以新增、移除和更新。 | ResourceBaseTags |
InferenceContainerProperties
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
livenessRoute | 檢查推斷伺服器容器活躍度路由。 | 路由 |
readinessRoute | 檢查推斷伺服器容器整備程度的路由。 | 路由 |
scoringRoute | 將評分要求傳送至推斷伺服器容器內的埠。 | 路由 |
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
名字 | 資源名稱 | 字串 (必要) |
父母 | 在 Bicep 中,您可以指定子資源的父資源。 只有在父資源外部宣告子資源時,才需要新增這個屬性。 如需詳細資訊,請參閱 父資源外部的子資源。 |
類型的資源符號名稱:工作區/環境 |
性能 | [必要]實體的其他屬性。 | EnvironmentVersionProperties (必要) |
ResourceBaseProperties
名字 | 描述 | 價值 |
---|
ResourceBaseTags
名字 | 描述 | 價值 |
---|
路線
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
路徑 | [必要]路由的路徑。 | 字串 約束: 模式 = [a-zA-Z0-9_] (必要) |
港口 | [必要]路由的埠。 | int (必要) |
ARM 樣本資源定義
工作區/環境/版本資源類型可以使用目標作業來部署:
- 資源群組 - 請參閱 資源群組部署命令
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單,請參閱 變更記錄檔。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions 資源,請將下列 JSON 新增至範本。
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions",
"apiVersion": "2023-02-01-preview",
"name": "string",
"properties": {
"autoRebuild": "string",
"build": {
"contextUri": "string",
"dockerfilePath": "string"
},
"condaFile": "string",
"description": "string",
"image": "string",
"inferenceConfig": {
"livenessRoute": {
"path": "string",
"port": "int"
},
"readinessRoute": {
"path": "string",
"port": "int"
},
"scoringRoute": {
"path": "string",
"port": "int"
}
},
"isAnonymous": "bool",
"isArchived": "bool",
"osType": "string",
"properties": {
"{customized property}": "string"
},
"tags": {
"{customized property}": "string"
}
}
}
屬性值
BuildContext
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
contextUri | [必要]用來建置映像的 Docker 組建內容的 URI。 支持環境建立上的 Blob URI,而且可能會傳回 Blob 或 Git URI。 <seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/#extended-description"/> |
字串 約束: 模式 = [a-zA-Z0-9_] (必要) |
dockerfilePath | 組建內容中 Dockerfile 的路徑。 <seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/builder/"/> |
字串 |
EnvironmentVersionProperties
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
autoRebuild | 定義映像是否需要根據基底映像變更重建映像。 | 'Disabled' 'OnBaseImageUpdate' |
建 | Docker 建置內容的組態設定。 | BuildContext |
condaFile | Conda 所使用的標準元件檔,可讓您安裝任何類型的套件,包括 Python、R 和 C/C++ 套件。 <請參閱 href=“https://repo2docker.readthedocs.io/en/latest/config_files.html#environment-yml-install-a-conda-environment"/> |
字串 |
描述 | 資產描述文字。 | 字串 |
圖像 | 將用於環境的映像名稱。 <seealso href=“/azure/machine-learning/how-to-deploy-custom-docker-image#use-a-custom-base-image” /> |
字串 |
inferenceConfig | 定義推斷特有的組態。 | InferenceContainerProperties |
isAnonymous | 如果名稱版本是系統產生的 (匿名註冊)。 | bool |
isArchived | 資產是否已封存? | bool |
osType | 環境的OS類型。 | 'Linux' 'Windows' |
性能 | 資產屬性字典。 | ResourceBaseProperties |
標籤 | 標記字典。 標記可以新增、移除和更新。 | ResourceBaseTags |
InferenceContainerProperties
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
livenessRoute | 檢查推斷伺服器容器活躍度路由。 | 路由 |
readinessRoute | 檢查推斷伺服器容器整備程度的路由。 | 路由 |
scoringRoute | 將評分要求傳送至推斷伺服器容器內的埠。 | 路由 |
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
apiVersion | API 版本 | '2023-02-01-preview' |
名字 | 資源名稱 | 字串 (必要) |
性能 | [必要]實體的其他屬性。 | EnvironmentVersionProperties (必要) |
類型 | 資源類型 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions' |
ResourceBaseProperties
名字 | 描述 | 價值 |
---|
ResourceBaseTags
名字 | 描述 | 價值 |
---|
路線
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
路徑 | [必要]路由的路徑。 | 字串 約束: 模式 = [a-zA-Z0-9_] (必要) |
港口 | [必要]路由的埠。 | int (必要) |
Terraform (AzAPI 提供者) 資源定義
工作區/環境/版本資源類型可以使用目標作業來部署:
- 資源群組
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單,請參閱 變更記錄檔。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions 資源,請將下列 Terraform 新增至您的範本。
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions@2023-02-01-preview"
name = "string"
body = jsonencode({
properties = {
autoRebuild = "string"
build = {
contextUri = "string"
dockerfilePath = "string"
}
condaFile = "string"
description = "string"
image = "string"
inferenceConfig = {
livenessRoute = {
path = "string"
port = int
}
readinessRoute = {
path = "string"
port = int
}
scoringRoute = {
path = "string"
port = int
}
}
isAnonymous = bool
isArchived = bool
osType = "string"
properties = {
{customized property} = "string"
}
tags = {
{customized property} = "string"
}
}
})
}
屬性值
BuildContext
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
contextUri | [必要]用來建置映像的 Docker 組建內容的 URI。 支持環境建立上的 Blob URI,而且可能會傳回 Blob 或 Git URI。 <seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/#extended-description"/> |
字串 約束: 模式 = [a-zA-Z0-9_] (必要) |
dockerfilePath | 組建內容中 Dockerfile 的路徑。 <seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/builder/"/> |
字串 |
EnvironmentVersionProperties
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
autoRebuild | 定義映像是否需要根據基底映像變更重建映像。 | 'Disabled' 'OnBaseImageUpdate' |
建 | Docker 建置內容的組態設定。 | BuildContext |
condaFile | Conda 所使用的標準元件檔,可讓您安裝任何類型的套件,包括 Python、R 和 C/C++ 套件。 <請參閱 href=“https://repo2docker.readthedocs.io/en/latest/config_files.html#environment-yml-install-a-conda-environment"/> |
字串 |
描述 | 資產描述文字。 | 字串 |
圖像 | 將用於環境的映像名稱。 <seealso href=“/azure/machine-learning/how-to-deploy-custom-docker-image#use-a-custom-base-image” /> |
字串 |
inferenceConfig | 定義推斷特有的組態。 | InferenceContainerProperties |
isAnonymous | 如果名稱版本是系統產生的 (匿名註冊)。 | bool |
isArchived | 資產是否已封存? | bool |
osType | 環境的OS類型。 | 'Linux' 'Windows' |
性能 | 資產屬性字典。 | ResourceBaseProperties |
標籤 | 標記字典。 標記可以新增、移除和更新。 | ResourceBaseTags |
InferenceContainerProperties
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
livenessRoute | 檢查推斷伺服器容器活躍度路由。 | 路由 |
readinessRoute | 檢查推斷伺服器容器整備程度的路由。 | 路由 |
scoringRoute | 將評分要求傳送至推斷伺服器容器內的埠。 | 路由 |
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
名字 | 資源名稱 | 字串 (必要) |
parent_id | 此資源為父系之資源的標識碼。 | 類型資源的標識碼:工作區/環境 |
性能 | [必要]實體的其他屬性。 | EnvironmentVersionProperties (必要) |
類型 | 資源類型 | “Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions@2023-02-01-preview” |
ResourceBaseProperties
名字 | 描述 | 價值 |
---|
ResourceBaseTags
名字 | 描述 | 價值 |
---|
路線
名字 | 描述 | 價值 |
---|---|---|
路徑 | [必要]路由的路徑。 | 字串 約束: 模式 = [a-zA-Z0-9_] (必要) |
港口 | [必要]路由的埠。 | int (必要) |