Espaces de travail Microsoft.MachineLearningServices/travaux 2022-05-01

Article
12/09/2024

Définition de ressource Bicep

Le type de ressource espaces de travail/travaux peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

groupes de ressources - Consultez commandes de déploiement de groupes de ressources

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.

Format de ressource

Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs, ajoutez le bicep suivant à votre modèle.

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
  }
}

Objets JobBaseProperties

Définissez la propriété jobType pour spécifier le type d’objet.

Pour commande, utilisez :

{
  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)
    }
  }
}

Pour pipeline, utilisez :

{
  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)
}

Pour de balayage, utilisez :

{
  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)
      }
    }
  }
}

Objets IdentityConfiguration

Définissez la propriété identityType pour spécifier le type d’objet.

Pour AMLToken, utilisez :

{
  identityType: 'AMLToken'
}

Pour managé, utilisez :

{
  clientId: 'string'
  identityType: 'Managed'
  objectId: 'string'
  resourceId: 'string'
}

Pour userIdentity, utilisez :

{
  identityType: 'UserIdentity'
}

Objets DistributionConfiguration

Définissez la propriété distributionType pour spécifier le type d’objet.

Pour Mpi, utilisez :

{
  distributionType: 'Mpi'
  processCountPerInstance: int
}

Pour PyTorch, utilisez :

{
  distributionType: 'PyTorch'
  processCountPerInstance: int
}

Pour TensorFlow, utilisez :

{
  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int
}

Objets EarlyTerminationPolicy

Définissez la propriété policyType pour spécifier le type d’objet.

Pour Bandit, utilisez :

{
  policyType: 'Bandit'
  slackAmount: int
  slackFactor: int
}

Pour médiane, utilisez :

{
  policyType: 'MedianStopping'
}

Pour truncationSelection, utilisez :

{
  policyType: 'TruncationSelection'
  truncationPercentage: int
}

Objets JobInput

Définissez la propriété jobInputType pour spécifier le type d’objet.

Pour custom_model, utilisez :

{
  jobInputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Pour littéral, utilisez :

{
  jobInputType: 'literal'
  value: 'string'
}

Pour mlflow_model, utilisez :

{
  jobInputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Pour mltable, utilisez :

{
  jobInputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Pour triton_model, utilisez :

{
  jobInputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Pour uri_file, utilisez :

{
  jobInputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Pour uri_folder, utilisez :

{
  jobInputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Objets JobOutput

Définissez la propriété jobOutputType pour spécifier le type d’objet.

Pour custom_model, utilisez :

{
  jobOutputType: 'custom_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Pour mlflow_model, utilisez :

{
  jobOutputType: 'mlflow_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Pour mltable, utilisez :

{
  jobOutputType: 'mltable'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Pour triton_model, utilisez :

{
  jobOutputType: 'triton_model'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Pour uri_file, utilisez :

{
  jobOutputType: 'uri_file'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Pour uri_folder, utilisez :

{
  jobOutputType: 'uri_folder'
  mode: 'string'
  uri: 'string'
}

Objets SamplingAlgorithm

Définissez la propriété samplingAlgorithmType pour spécifier le type d’objet.

Pour bayésien, utilisez :

{
  samplingAlgorithmType: 'Bayesian'
}

Pour grille, utilisez :

{
  samplingAlgorithmType: 'Grid'
}

Pour aléatoire, utilisez :

{
  rule: 'string'
  samplingAlgorithmType: 'Random'
  seed: int
}

Valeurs de propriété

AmlToken

Nom	Description	Valeur
identityType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité.	'AMLToken' (obligatoire)

BanditPolicy

Nom	Description	Valeur
policyType	[Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie	'Bandit' (obligatoire)
slackAmount	Distance absolue autorisée à partir de la meilleure exécution.	Int
slackFactor	Ratio de la distance autorisée par rapport à la meilleure exécution.	Int

BayesianSamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
samplingAlgorithmType	[Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs d’hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration	'Bayésien' (obligatoire)

CommandJob

Nom	Description	Valeur
codeId	ID de ressource ARM de la ressource de code.	corde
commander	[Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py »	corde Contraintes: Longueur minimale = 1 Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
distribution	Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null.	distributionConfiguration
environmentId	[Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
environmentVariables	Variables d’environnement incluses dans le travail.	CommandJobEnvironmentVariables
Entrées	Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail.	CommandJobInputs
jobType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'Command' (obligatoire)
Limites	Limite du travail de commande.	CommandJobLimits
Sorties	Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail.	CommandJobOutputs
ressources	Configuration des ressources de calcul pour le travail.	ResourceConfiguration

CommandJobEnvironmentVariables

Nom	Description	Valeur

CommandJobInputs

Nom	Description	Valeur

CommandJobLimits

Nom	Description	Valeur
jobLimitsType	[Obligatoire] Type JobLimit.	'Command' 'Balayage' (obligatoire)
Timeout	Durée d’exécution maximale au format ISO 8601, après laquelle le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes.	corde

CommandJobOutputs

Nom	Description	Valeur

CustomModelJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'custom_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

CustomModelJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'custom_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

DistributionConfiguration

Nom	Description	Valeur
distributionType	Défini sur « Mpi » pour le type Mpi . Défini sur « PyTorch » pour le type PyTorch . Défini sur « TensorFlow » pour le type TensorFlow.	'Mpi' 'PyTorch' 'TensorFlow' (obligatoire)

EarlyTerminationPolicy

Nom	Description	Valeur
delayEvaluation	Nombre d’intervalles par lesquels retarder la première évaluation.	Int
evaluationInterval	Intervalle (nombre d’exécutions) entre les évaluations de stratégie.	Int
policyType	Défini sur « Bandit » pour le type BanditPolicy. Défini sur « MedianStopping » pour le type MedianStoppingPolicy. Défini sur « TruncationSelection » pour le type TruncationSelectionPolicy.	'Bandit' 'MedianStopping' 'TruncationSelection' (obligatoire)

GridSamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
samplingAlgorithmType	[Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs d’hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration	'Grid' (obligatoire)

IdentityConfiguration

Nom	Description	Valeur
identityType	Défini sur « AMLToken » pour le type AmlToken . Défini sur « Managed » pour le type ManagedIdentity. Défini sur « UserIdentity » pour le type UserIdentity.	'AMLToken' 'Managed' 'UserIdentity' (obligatoire)

JobBaseProperties

Nom	Description	Valeur
computeId	ID de ressource ARM de la ressource de calcul.	corde
description	Texte de description de la ressource.	corde
displayName	Nom complet du travail.	corde
experimentName	Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ».	corde
identité	Configuration de l’identité. Si cette valeur est définie, il doit s’agir de l’un des éléments AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou Null. La valeur par défaut est AmlToken si null.	IdentityConfiguration
isArchived	La ressource est-elle archivée ?	Bool
jobType	Définissez la valeur « Command » pour le type CommandJob. Défini sur « Pipeline » pour le type PipelineJob. Défini sur « Balayage » pour le type Balayage.	'Command' 'Pipeline' 'Balayage' (obligatoire)
Propriétés	Dictionnaire de propriétés de ressource.	ResourceBaseProperties
services	Liste des points de terminaison de travail. Pour les travaux locaux, un point de terminaison de travail a une valeur de point de terminaison de FileStreamObject.	JobBaseServices
étiquettes	Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour.	ResourceBaseTags

JobBaseServices

Nom	Description	Valeur

JobInput

Nom	Description	Valeur
description	Description de l’entrée.	corde
jobInputType	Défini sur « custom_model » pour le type CustomModelJobInput. Défini sur « littéral » pour le type LiteralJobInput. Défini sur « mlflow_model » pour le type MLFlowModelJobInput. Défini sur « mltable » pour le type MLTableJobInput. Défini sur « triton_model » pour le type TritonModelJobInput. Défini sur « uri_file » pour le type UriFileJobInput. Défini sur « uri_folder » pour le type UriFolderJobInput.	'custom_model' 'littéral' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire)

JobOutput

Nom	Description	Valeur
description	Description de la sortie.	corde
jobOutputType	Défini sur « custom_model » pour le type CustomModelJobOutput. Défini sur « mlflow_model » pour le type MLFlowModelJobOutput. Défini sur « mltable » pour le type MLTableJobOutput. Défini sur « triton_model » pour le type TritonModelJobOutput. Défini sur « uri_file » pour le type UriFileJobOutput. Défini sur « uri_folder » pour le type UriFolderJobOutput.	'custom_model' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire)

JobService

Nom	Description	Valeur
extrémité	URL du point de terminaison.	corde
jobServiceType	Type de point de terminaison.	corde
port	Port du point de terminaison.	Int
Propriétés	Propriétés supplémentaires à définir sur le point de terminaison.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Nom	Description	Valeur

LiteralJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'littéral' (obligatoire)
valeur	[Obligatoire] Valeur littérale de l’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

ManagedIdentity

Nom	Description	Valeur
clientId	Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID client. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ.	corde Contraintes: Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
identityType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité.	'Managed' (obligatoire)
objectId	Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID d’objet. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ.	corde Contraintes: Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID de ressource ARM. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ.	corde

MedianStoppingPolicy

Nom	Description	Valeur
policyType	[Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie	'MedianStopping' (obligatoire)

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs

Nom	Description	Valeur
nom	Nom de la ressource	corde Contraintes: Modèle = `^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$` (obligatoire)
parent	Dans Bicep, vous pouvez spécifier la ressource parente d’une ressource enfant. Vous devez uniquement ajouter cette propriété lorsque la ressource enfant est déclarée en dehors de la ressource parente. Pour plus d’informations, consultez ressource enfant en dehors de la ressource parente.	Nom symbolique de la ressource de type : espaces de travail
Propriétés	[Obligatoire] Attributs supplémentaires de l’entité.	jobBaseProperties (obligatoire)

MLFlowModelJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mlflow_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

MLFlowModelJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mlflow_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

MLTableJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mltable' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

MLTableJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mltable' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

Mpi

Nom	Description	Valeur
distributionType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution.	'Mpi' (obligatoire)
processCountPerInstance	Nombre de processus par nœud MPI.	Int

Objectif

Nom	Description	Valeur
but	[Obligatoire] Définit les objectifs de métriques pris en charge pour le réglage des hyperparamètres	'Agrandir' 'Réduire' (obligatoire)
primaryMetric	[Obligatoire] Nom de la métrique à optimiser.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

PipelineJob

Nom	Description	Valeur
Entrées	Entrées pour le travail de pipeline.	pipelineJobInputs
Emplois	Les travaux construisent le travail de pipeline.	pipelineJobJobs
jobType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'Pipeline' (obligatoire)
Sorties	Sorties du travail de pipeline	pipelineJobOutputs
Paramètres	Paramètres de pipeline, pour des éléments tels que ContinueRunOnStepFailure, etc.	n'importe laquelle

PipelineJobInputs

Nom	Description	Valeur

PipelineJobJobs

Nom	Description	Valeur

PipelineJobOutputs

Nom	Description	Valeur

PyTorch

Nom	Description	Valeur
distributionType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution.	'PyTorch' (obligatoire)
processCountPerInstance	Nombre de processus par nœud.	Int

RandomSamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
règle	Type spécifique d’algorithme aléatoire	'Random' 'Sobol'
samplingAlgorithmType	[Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs d’hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration	'Random' (obligatoire)
Graines	Entier facultatif à utiliser comme valeur initiale pour la génération de nombres aléatoires	Int

ResourceBaseProperties

Nom	Description	Valeur

ResourceBaseTags

Nom	Description	Valeur

ResourceConfiguration

Nom	Description	Valeur
instanceCount	Nombre facultatif d’instances ou de nœuds utilisés par la cible de calcul.	Int
instanceType	Type facultatif de machine virtuelle utilisée comme prise en charge par la cible de calcul.	corde
Propriétés	Conteneur de propriétés supplémentaires.	ResourceConfigurationProperties

ResourceConfigurationProperties

Nom	Description	Valeur

SamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
samplingAlgorithmType	Défini sur « Bayésien » pour le type BayesianSamplingAlgorithm. Défini sur « Grid » pour le type GridSamplingAlgorithm. Défini sur « Random » pour le type RandomSamplingAlgorithm.	'Bayésien' 'Grid' 'Random' (obligatoire)

SweepJob

Nom	Description	Valeur
earlyTermination	Les stratégies d’arrêt anticipé permettent d’annuler les exécutions médiocres avant qu’elles ne se terminent	EarlyTerminationPolicy
Entrées	Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail.	SweepJobInputs
jobType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'Balayage' (obligatoire)
Limites	Limite du travail de balayage.	sweepJobLimits
objectif	[Obligatoire] Objectif d’optimisation.	objective (obligatoire)
Sorties	Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail.	SweepJobOutputs
samplingAlgorithm	[Obligatoire] Algorithme d’échantillonnage d’hyperparamètres	SamplingAlgorithm (obligatoire)
searchSpace	[Obligatoire] Dictionnaire contenant chaque paramètre et sa distribution. La clé de dictionnaire est le nom du paramètre	tout (obligatoire)
procès	[Obligatoire] Définition du composant d’évaluation.	trialComponent (obligatoire)

SweepJobInputs

Nom	Description	Valeur

SweepJobLimits

Nom	Description	Valeur
jobLimitsType	[Obligatoire] Type JobLimit.	'Command' 'Balayage' (obligatoire)
maxConcurrentTrials	Nombre maximal d’essais simultanés du travail de balayage.	Int
maxTotalTrials	Nombre maximal d’essais du travail de balayage.	Int
Timeout	Durée d’exécution maximale au format ISO 8601, après laquelle le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes.	corde
trialTimeout	Valeur du délai d’expiration du délai d’expiration du travail de balayage.	corde

SweepJobOutputs

Nom	Description	Valeur

TensorFlow

Nom	Description	Valeur
distributionType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution.	'TensorFlow' (obligatoire)
parameterServerCount	Nombre de tâches de serveur de paramètres.	Int
workerCount	Nombre de travailleurs. S’il n’est pas spécifié, le nombre d’instances est défini par défaut.	Int

TrialComponent

Nom	Description	Valeur
codeId	ID de ressource ARM de la ressource de code.	corde
commander	[Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py »	corde Contraintes: Longueur minimale = 1 Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
distribution	Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null.	distributionConfiguration
environmentId	[Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
environmentVariables	Variables d’environnement incluses dans le travail.	TrialComponentEnvironmentVariables
ressources	Configuration des ressources de calcul pour le travail.	ResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

Nom	Description	Valeur

TritonModelJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'triton_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

TritonModelJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'triton_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

TruncationSelectionPolicy

Nom	Description	Valeur
policyType	[Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie	'TruncationSelection' (obligatoire)
troncationPercentage	Pourcentage d’exécutions à annuler à chaque intervalle d’évaluation.	Int

UriFileJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_file' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

UriFileJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_file' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

UriFolderJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_folder' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

UriFolderJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_folder' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

UserIdentity

Nom	Description	Valeur
identityType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité.	'UserIdentity' (obligatoire)

Exemples de démarrage rapide

Les exemples de démarrage rapide suivants déploient ce type de ressource.

Fichier Bicep	Description
Créer un travail de classification AutoML Azure Machine Learning	Ce modèle crée un travail de classification AutoML Azure Machine Learning pour déterminer le meilleur modèle pour prédire si un client s’abonnera à un dépôt à terme fixe auprès d’une institution financière.
créer un travail de commande Azure Machine Learning	Ce modèle crée un travail de commande Azure Machine Learning avec un script de base hello_world
créer un travail De balayage Azure Machine Learning	Ce modèle crée un travail De balayage Azure Machine Learning pour le réglage des hyperparamètres.

Définition de ressource de modèle ARM

Le type de ressource espaces de travail/travaux peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

groupes de ressources - Consultez commandes de déploiement de groupes de ressources

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.

Format de ressource

Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs, ajoutez le code JSON suivant à votre modèle.

{
  "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
  }
}

Objets JobBaseProperties

Définissez la propriété jobType pour spécifier le type d’objet.

Pour commande, utilisez :

{
  "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}": {}
    }
  }
}

Pour pipeline, utilisez :

{
  "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": {}
}

Pour de balayage, utilisez :

{
  "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}": {}
      }
    }
  }
}

Objets IdentityConfiguration

Définissez la propriété identityType pour spécifier le type d’objet.

Pour AMLToken, utilisez :

{
  "identityType": "AMLToken"
}

Pour managé, utilisez :

{
  "clientId": "string",
  "identityType": "Managed",
  "objectId": "string",
  "resourceId": "string"
}

Pour userIdentity, utilisez :

{
  "identityType": "UserIdentity"
}

Objets DistributionConfiguration

Définissez la propriété distributionType pour spécifier le type d’objet.

Pour Mpi, utilisez :

{
  "distributionType": "Mpi",
  "processCountPerInstance": "int"
}

Pour PyTorch, utilisez :

{
  "distributionType": "PyTorch",
  "processCountPerInstance": "int"
}

Pour TensorFlow, utilisez :

{
  "distributionType": "TensorFlow",
  "parameterServerCount": "int",
  "workerCount": "int"
}

Objets EarlyTerminationPolicy

Définissez la propriété policyType pour spécifier le type d’objet.

Pour Bandit, utilisez :

{
  "policyType": "Bandit",
  "slackAmount": "int",
  "slackFactor": "int"
}

Pour médiane, utilisez :

{
  "policyType": "MedianStopping"
}

Pour truncationSelection, utilisez :

{
  "policyType": "TruncationSelection",
  "truncationPercentage": "int"
}

Objets JobInput

Définissez la propriété jobInputType pour spécifier le type d’objet.

Pour custom_model, utilisez :

{
  "jobInputType": "custom_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Pour littéral, utilisez :

{
  "jobInputType": "literal",
  "value": "string"
}

Pour mlflow_model, utilisez :

{
  "jobInputType": "mlflow_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Pour mltable, utilisez :

{
  "jobInputType": "mltable",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Pour triton_model, utilisez :

{
  "jobInputType": "triton_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Pour uri_file, utilisez :

{
  "jobInputType": "uri_file",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Pour uri_folder, utilisez :

{
  "jobInputType": "uri_folder",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Objets JobOutput

Définissez la propriété jobOutputType pour spécifier le type d’objet.

Pour custom_model, utilisez :

{
  "jobOutputType": "custom_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Pour mlflow_model, utilisez :

{
  "jobOutputType": "mlflow_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Pour mltable, utilisez :

{
  "jobOutputType": "mltable",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Pour triton_model, utilisez :

{
  "jobOutputType": "triton_model",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Pour uri_file, utilisez :

{
  "jobOutputType": "uri_file",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Pour uri_folder, utilisez :

{
  "jobOutputType": "uri_folder",
  "mode": "string",
  "uri": "string"
}

Objets SamplingAlgorithm

Définissez la propriété samplingAlgorithmType pour spécifier le type d’objet.

Pour bayésien, utilisez :

{
  "samplingAlgorithmType": "Bayesian"
}

Pour grille, utilisez :

{
  "samplingAlgorithmType": "Grid"
}

Pour aléatoire, utilisez :

{
  "rule": "string",
  "samplingAlgorithmType": "Random",
  "seed": "int"
}

Valeurs de propriété

AmlToken

Nom	Description	Valeur
identityType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité.	'AMLToken' (obligatoire)

BanditPolicy

Nom	Description	Valeur
policyType	[Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie	'Bandit' (obligatoire)
slackAmount	Distance absolue autorisée à partir de la meilleure exécution.	Int
slackFactor	Ratio de la distance autorisée par rapport à la meilleure exécution.	Int

BayesianSamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
samplingAlgorithmType	[Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs d’hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration	'Bayésien' (obligatoire)

CommandJob

Nom	Description	Valeur
codeId	ID de ressource ARM de la ressource de code.	corde
commander	[Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py »	corde Contraintes: Longueur minimale = 1 Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
distribution	Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null.	distributionConfiguration
environmentId	[Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
environmentVariables	Variables d’environnement incluses dans le travail.	CommandJobEnvironmentVariables
Entrées	Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail.	CommandJobInputs
jobType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'Command' (obligatoire)
Limites	Limite du travail de commande.	CommandJobLimits
Sorties	Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail.	CommandJobOutputs
ressources	Configuration des ressources de calcul pour le travail.	ResourceConfiguration

CommandJobEnvironmentVariables

Nom	Description	Valeur

CommandJobInputs

Nom	Description	Valeur

CommandJobLimits

Nom	Description	Valeur
jobLimitsType	[Obligatoire] Type JobLimit.	'Command' 'Balayage' (obligatoire)
Timeout	Durée d’exécution maximale au format ISO 8601, après laquelle le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes.	corde

CommandJobOutputs

Nom	Description	Valeur

CustomModelJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'custom_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

CustomModelJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'custom_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

DistributionConfiguration

Nom	Description	Valeur
distributionType	Défini sur « Mpi » pour le type Mpi . Défini sur « PyTorch » pour le type PyTorch . Défini sur « TensorFlow » pour le type TensorFlow.	'Mpi' 'PyTorch' 'TensorFlow' (obligatoire)

EarlyTerminationPolicy

Nom	Description	Valeur
delayEvaluation	Nombre d’intervalles par lesquels retarder la première évaluation.	Int
evaluationInterval	Intervalle (nombre d’exécutions) entre les évaluations de stratégie.	Int
policyType	Défini sur « Bandit » pour le type BanditPolicy. Défini sur « MedianStopping » pour le type MedianStoppingPolicy. Défini sur « TruncationSelection » pour le type TruncationSelectionPolicy.	'Bandit' 'MedianStopping' 'TruncationSelection' (obligatoire)

GridSamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
samplingAlgorithmType	[Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs d’hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration	'Grid' (obligatoire)

IdentityConfiguration

Nom	Description	Valeur
identityType	Défini sur « AMLToken » pour le type AmlToken . Défini sur « Managed » pour le type ManagedIdentity. Défini sur « UserIdentity » pour le type UserIdentity.	'AMLToken' 'Managed' 'UserIdentity' (obligatoire)

JobBaseProperties

Nom	Description	Valeur
computeId	ID de ressource ARM de la ressource de calcul.	corde
description	Texte de description de la ressource.	corde
displayName	Nom complet du travail.	corde
experimentName	Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ».	corde
identité	Configuration de l’identité. Si cette valeur est définie, il doit s’agir de l’un des éléments AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou Null. La valeur par défaut est AmlToken si null.	IdentityConfiguration
isArchived	La ressource est-elle archivée ?	Bool
jobType	Définissez la valeur « Command » pour le type CommandJob. Défini sur « Pipeline » pour le type PipelineJob. Défini sur « Balayage » pour le type Balayage.	'Command' 'Pipeline' 'Balayage' (obligatoire)
Propriétés	Dictionnaire de propriétés de ressource.	ResourceBaseProperties
services	Liste des points de terminaison de travail. Pour les travaux locaux, un point de terminaison de travail a une valeur de point de terminaison de FileStreamObject.	JobBaseServices
étiquettes	Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour.	ResourceBaseTags

JobBaseServices

Nom	Description	Valeur

JobInput

Nom	Description	Valeur
description	Description de l’entrée.	corde
jobInputType	Défini sur « custom_model » pour le type CustomModelJobInput. Défini sur « littéral » pour le type LiteralJobInput. Défini sur « mlflow_model » pour le type MLFlowModelJobInput. Défini sur « mltable » pour le type MLTableJobInput. Défini sur « triton_model » pour le type TritonModelJobInput. Défini sur « uri_file » pour le type UriFileJobInput. Défini sur « uri_folder » pour le type UriFolderJobInput.	'custom_model' 'littéral' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire)

JobOutput

Nom	Description	Valeur
description	Description de la sortie.	corde
jobOutputType	Défini sur « custom_model » pour le type CustomModelJobOutput. Défini sur « mlflow_model » pour le type MLFlowModelJobOutput. Défini sur « mltable » pour le type MLTableJobOutput. Défini sur « triton_model » pour le type TritonModelJobOutput. Défini sur « uri_file » pour le type UriFileJobOutput. Défini sur « uri_folder » pour le type UriFolderJobOutput.	'custom_model' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire)

JobService

Nom	Description	Valeur
extrémité	URL du point de terminaison.	corde
jobServiceType	Type de point de terminaison.	corde
port	Port du point de terminaison.	Int
Propriétés	Propriétés supplémentaires à définir sur le point de terminaison.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Nom	Description	Valeur

LiteralJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'littéral' (obligatoire)
valeur	[Obligatoire] Valeur littérale de l’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

ManagedIdentity

Nom	Description	Valeur
clientId	Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID client. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ.	corde Contraintes: Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
identityType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité.	'Managed' (obligatoire)
objectId	Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID d’objet. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ.	corde Contraintes: Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID de ressource ARM. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ.	corde

MedianStoppingPolicy

Nom	Description	Valeur
policyType	[Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie	'MedianStopping' (obligatoire)

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs

Nom	Description	Valeur
apiVersion	Version de l’API	'2022-05-01'
nom	Nom de la ressource	corde Contraintes: Modèle = `^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$` (obligatoire)
Propriétés	[Obligatoire] Attributs supplémentaires de l’entité.	jobBaseProperties (obligatoire)
type	Type de ressource	'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs'

MLFlowModelJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mlflow_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

MLFlowModelJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mlflow_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

MLTableJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mltable' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

MLTableJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mltable' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

Mpi

Nom	Description	Valeur
distributionType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution.	'Mpi' (obligatoire)
processCountPerInstance	Nombre de processus par nœud MPI.	Int

Objectif

Nom	Description	Valeur
but	[Obligatoire] Définit les objectifs de métriques pris en charge pour le réglage des hyperparamètres	'Agrandir' 'Réduire' (obligatoire)
primaryMetric	[Obligatoire] Nom de la métrique à optimiser.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

PipelineJob

Nom	Description	Valeur
Entrées	Entrées pour le travail de pipeline.	pipelineJobInputs
Emplois	Les travaux construisent le travail de pipeline.	pipelineJobJobs
jobType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'Pipeline' (obligatoire)
Sorties	Sorties du travail de pipeline	pipelineJobOutputs
Paramètres	Paramètres de pipeline, pour des éléments tels que ContinueRunOnStepFailure, etc.	n'importe laquelle

PipelineJobInputs

Nom	Description	Valeur

PipelineJobJobs

Nom	Description	Valeur

PipelineJobOutputs

Nom	Description	Valeur

PyTorch

Nom	Description	Valeur
distributionType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution.	'PyTorch' (obligatoire)
processCountPerInstance	Nombre de processus par nœud.	Int

RandomSamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
règle	Type spécifique d’algorithme aléatoire	'Random' 'Sobol'
samplingAlgorithmType	[Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs d’hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration	'Random' (obligatoire)
Graines	Entier facultatif à utiliser comme valeur initiale pour la génération de nombres aléatoires	Int

ResourceBaseProperties

Nom	Description	Valeur

ResourceBaseTags

Nom	Description	Valeur

ResourceConfiguration

Nom	Description	Valeur
instanceCount	Nombre facultatif d’instances ou de nœuds utilisés par la cible de calcul.	Int
instanceType	Type facultatif de machine virtuelle utilisée comme prise en charge par la cible de calcul.	corde
Propriétés	Conteneur de propriétés supplémentaires.	ResourceConfigurationProperties

ResourceConfigurationProperties

Nom	Description	Valeur

SamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
samplingAlgorithmType	Défini sur « Bayésien » pour le type BayesianSamplingAlgorithm. Défini sur « Grid » pour le type GridSamplingAlgorithm. Défini sur « Random » pour le type RandomSamplingAlgorithm.	'Bayésien' 'Grid' 'Random' (obligatoire)

SweepJob

Nom	Description	Valeur
earlyTermination	Les stratégies d’arrêt anticipé permettent d’annuler les exécutions médiocres avant qu’elles ne se terminent	EarlyTerminationPolicy
Entrées	Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail.	SweepJobInputs
jobType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'Balayage' (obligatoire)
Limites	Limite du travail de balayage.	sweepJobLimits
objectif	[Obligatoire] Objectif d’optimisation.	objective (obligatoire)
Sorties	Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail.	SweepJobOutputs
samplingAlgorithm	[Obligatoire] Algorithme d’échantillonnage d’hyperparamètres	SamplingAlgorithm (obligatoire)
searchSpace	[Obligatoire] Dictionnaire contenant chaque paramètre et sa distribution. La clé de dictionnaire est le nom du paramètre	tout (obligatoire)
procès	[Obligatoire] Définition du composant d’évaluation.	trialComponent (obligatoire)

SweepJobInputs

Nom	Description	Valeur

SweepJobLimits

Nom	Description	Valeur
jobLimitsType	[Obligatoire] Type JobLimit.	'Command' 'Balayage' (obligatoire)
maxConcurrentTrials	Nombre maximal d’essais simultanés du travail de balayage.	Int
maxTotalTrials	Nombre maximal d’essais du travail de balayage.	Int
Timeout	Durée d’exécution maximale au format ISO 8601, après laquelle le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes.	corde
trialTimeout	Valeur du délai d’expiration du délai d’expiration du travail de balayage.	corde

SweepJobOutputs

Nom	Description	Valeur

TensorFlow

Nom	Description	Valeur
distributionType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution.	'TensorFlow' (obligatoire)
parameterServerCount	Nombre de tâches de serveur de paramètres.	Int
workerCount	Nombre de travailleurs. S’il n’est pas spécifié, le nombre d’instances est défini par défaut.	Int

TrialComponent

Nom	Description	Valeur
codeId	ID de ressource ARM de la ressource de code.	corde
commander	[Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py »	corde Contraintes: Longueur minimale = 1 Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
distribution	Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null.	distributionConfiguration
environmentId	[Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
environmentVariables	Variables d’environnement incluses dans le travail.	TrialComponentEnvironmentVariables
ressources	Configuration des ressources de calcul pour le travail.	ResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

Nom	Description	Valeur

TritonModelJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'triton_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

TritonModelJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'triton_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

TruncationSelectionPolicy

Nom	Description	Valeur
policyType	[Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie	'TruncationSelection' (obligatoire)
troncationPercentage	Pourcentage d’exécutions à annuler à chaque intervalle d’évaluation.	Int

UriFileJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_file' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

UriFileJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_file' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

UriFolderJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_folder' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

UriFolderJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_folder' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

UserIdentity

Nom	Description	Valeur
identityType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité.	'UserIdentity' (obligatoire)

Modèles de démarrage rapide

Les modèles de démarrage rapide suivants déploient ce type de ressource.

Modèle	Description
Créer un travail de classification AutoML Azure Machine Learning	Ce modèle crée un travail de classification AutoML Azure Machine Learning pour déterminer le meilleur modèle pour prédire si un client s’abonnera à un dépôt à terme fixe auprès d’une institution financière.
créer un travail de commande Azure Machine Learning	Ce modèle crée un travail de commande Azure Machine Learning avec un script de base hello_world
créer un travail De balayage Azure Machine Learning	Ce modèle crée un travail De balayage Azure Machine Learning pour le réglage des hyperparamètres.

Définition de ressource Terraform (fournisseur AzAPI)

Le type de ressource espaces de travail/travaux peut être déployé avec des opérations qui ciblent :

groupes de ressources

Pour obtenir la liste des propriétés modifiées dans chaque version de l’API, consultez journal des modifications.

Format de ressource

Pour créer une ressource Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs, ajoutez le terraform suivant à votre modèle.

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
    }
  })
}

Objets JobBaseProperties

Définissez la propriété jobType pour spécifier le type d’objet.

Pour commande, utilisez :

{
  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} = ?
    }
  }
}

Pour pipeline, utilisez :

{
  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 = ?
}

Pour de balayage, utilisez :

{
  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} = ?
      }
    }
  }
}

Objets IdentityConfiguration

Définissez la propriété identityType pour spécifier le type d’objet.

Pour AMLToken, utilisez :

{
  identityType = "AMLToken"
}

Pour managé, utilisez :

{
  clientId = "string"
  identityType = "Managed"
  objectId = "string"
  resourceId = "string"
}

Pour userIdentity, utilisez :

{
  identityType = "UserIdentity"
}

Objets DistributionConfiguration

Définissez la propriété distributionType pour spécifier le type d’objet.

Pour Mpi, utilisez :

{
  distributionType = "Mpi"
  processCountPerInstance = int
}

Pour PyTorch, utilisez :

{
  distributionType = "PyTorch"
  processCountPerInstance = int
}

Pour TensorFlow, utilisez :

{
  distributionType = "TensorFlow"
  parameterServerCount = int
  workerCount = int
}

Objets EarlyTerminationPolicy

Définissez la propriété policyType pour spécifier le type d’objet.

Pour Bandit, utilisez :

{
  policyType = "Bandit"
  slackAmount = int
  slackFactor = int
}

Pour médiane, utilisez :

{
  policyType = "MedianStopping"
}

Pour truncationSelection, utilisez :

{
  policyType = "TruncationSelection"
  truncationPercentage = int
}

Objets JobInput

Définissez la propriété jobInputType pour spécifier le type d’objet.

Pour custom_model, utilisez :

{
  jobInputType = "custom_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Pour littéral, utilisez :

{
  jobInputType = "literal"
  value = "string"
}

Pour mlflow_model, utilisez :

{
  jobInputType = "mlflow_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Pour mltable, utilisez :

{
  jobInputType = "mltable"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Pour triton_model, utilisez :

{
  jobInputType = "triton_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Pour uri_file, utilisez :

{
  jobInputType = "uri_file"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Pour uri_folder, utilisez :

{
  jobInputType = "uri_folder"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Objets JobOutput

Définissez la propriété jobOutputType pour spécifier le type d’objet.

Pour custom_model, utilisez :

{
  jobOutputType = "custom_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Pour mlflow_model, utilisez :

{
  jobOutputType = "mlflow_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Pour mltable, utilisez :

{
  jobOutputType = "mltable"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Pour triton_model, utilisez :

{
  jobOutputType = "triton_model"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Pour uri_file, utilisez :

{
  jobOutputType = "uri_file"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Pour uri_folder, utilisez :

{
  jobOutputType = "uri_folder"
  mode = "string"
  uri = "string"
}

Objets SamplingAlgorithm

Définissez la propriété samplingAlgorithmType pour spécifier le type d’objet.

Pour bayésien, utilisez :

{
  samplingAlgorithmType = "Bayesian"
}

Pour grille, utilisez :

{
  samplingAlgorithmType = "Grid"
}

Pour aléatoire, utilisez :

{
  rule = "string"
  samplingAlgorithmType = "Random"
  seed = int
}

Valeurs de propriété

AmlToken

Nom	Description	Valeur
identityType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité.	'AMLToken' (obligatoire)

BanditPolicy

Nom	Description	Valeur
policyType	[Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie	'Bandit' (obligatoire)
slackAmount	Distance absolue autorisée à partir de la meilleure exécution.	Int
slackFactor	Ratio de la distance autorisée par rapport à la meilleure exécution.	Int

BayesianSamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
samplingAlgorithmType	[Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs d’hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration	'Bayésien' (obligatoire)

CommandJob

Nom	Description	Valeur
codeId	ID de ressource ARM de la ressource de code.	corde
commander	[Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py »	corde Contraintes: Longueur minimale = 1 Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
distribution	Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null.	distributionConfiguration
environmentId	[Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
environmentVariables	Variables d’environnement incluses dans le travail.	CommandJobEnvironmentVariables
Entrées	Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail.	CommandJobInputs
jobType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'Command' (obligatoire)
Limites	Limite du travail de commande.	CommandJobLimits
Sorties	Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail.	CommandJobOutputs
ressources	Configuration des ressources de calcul pour le travail.	ResourceConfiguration

CommandJobEnvironmentVariables

Nom	Description	Valeur

CommandJobInputs

Nom	Description	Valeur

CommandJobLimits

Nom	Description	Valeur
jobLimitsType	[Obligatoire] Type JobLimit.	'Command' 'Balayage' (obligatoire)
Timeout	Durée d’exécution maximale au format ISO 8601, après laquelle le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes.	corde

CommandJobOutputs

Nom	Description	Valeur

CustomModelJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'custom_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

CustomModelJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'custom_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

DistributionConfiguration

Nom	Description	Valeur
distributionType	Défini sur « Mpi » pour le type Mpi . Défini sur « PyTorch » pour le type PyTorch . Défini sur « TensorFlow » pour le type TensorFlow.	'Mpi' 'PyTorch' 'TensorFlow' (obligatoire)

EarlyTerminationPolicy

Nom	Description	Valeur
delayEvaluation	Nombre d’intervalles par lesquels retarder la première évaluation.	Int
evaluationInterval	Intervalle (nombre d’exécutions) entre les évaluations de stratégie.	Int
policyType	Défini sur « Bandit » pour le type BanditPolicy. Défini sur « MedianStopping » pour le type MedianStoppingPolicy. Défini sur « TruncationSelection » pour le type TruncationSelectionPolicy.	'Bandit' 'MedianStopping' 'TruncationSelection' (obligatoire)

GridSamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
samplingAlgorithmType	[Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs d’hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration	'Grid' (obligatoire)

IdentityConfiguration

Nom	Description	Valeur
identityType	Défini sur « AMLToken » pour le type AmlToken . Défini sur « Managed » pour le type ManagedIdentity. Défini sur « UserIdentity » pour le type UserIdentity.	'AMLToken' 'Managed' 'UserIdentity' (obligatoire)

JobBaseProperties

Nom	Description	Valeur
computeId	ID de ressource ARM de la ressource de calcul.	corde
description	Texte de description de la ressource.	corde
displayName	Nom complet du travail.	corde
experimentName	Nom de l’expérience à laquelle appartient le travail. S’il n’est pas défini, le travail est placé dans l’expérience « Par défaut ».	corde
identité	Configuration de l’identité. Si cette valeur est définie, il doit s’agir de l’un des éléments AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou Null. La valeur par défaut est AmlToken si null.	IdentityConfiguration
isArchived	La ressource est-elle archivée ?	Bool
jobType	Définissez la valeur « Command » pour le type CommandJob. Défini sur « Pipeline » pour le type PipelineJob. Défini sur « Balayage » pour le type Balayage.	'Command' 'Pipeline' 'Balayage' (obligatoire)
Propriétés	Dictionnaire de propriétés de ressource.	ResourceBaseProperties
services	Liste des points de terminaison de travail. Pour les travaux locaux, un point de terminaison de travail a une valeur de point de terminaison de FileStreamObject.	JobBaseServices
étiquettes	Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour.	ResourceBaseTags

JobBaseServices

Nom	Description	Valeur

JobInput

Nom	Description	Valeur
description	Description de l’entrée.	corde
jobInputType	Défini sur « custom_model » pour le type CustomModelJobInput. Défini sur « littéral » pour le type LiteralJobInput. Défini sur « mlflow_model » pour le type MLFlowModelJobInput. Défini sur « mltable » pour le type MLTableJobInput. Défini sur « triton_model » pour le type TritonModelJobInput. Défini sur « uri_file » pour le type UriFileJobInput. Défini sur « uri_folder » pour le type UriFolderJobInput.	'custom_model' 'littéral' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire)

JobOutput

Nom	Description	Valeur
description	Description de la sortie.	corde
jobOutputType	Défini sur « custom_model » pour le type CustomModelJobOutput. Défini sur « mlflow_model » pour le type MLFlowModelJobOutput. Défini sur « mltable » pour le type MLTableJobOutput. Défini sur « triton_model » pour le type TritonModelJobOutput. Défini sur « uri_file » pour le type UriFileJobOutput. Défini sur « uri_folder » pour le type UriFolderJobOutput.	'custom_model' 'mlflow_model' 'mltable' 'triton_model' 'uri_file' 'uri_folder' (obligatoire)

JobService

Nom	Description	Valeur
extrémité	URL du point de terminaison.	corde
jobServiceType	Type de point de terminaison.	corde
port	Port du point de terminaison.	Int
Propriétés	Propriétés supplémentaires à définir sur le point de terminaison.	JobServiceProperties

JobServiceProperties

Nom	Description	Valeur

LiteralJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'littéral' (obligatoire)
valeur	[Obligatoire] Valeur littérale de l’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

ManagedIdentity

Nom	Description	Valeur
clientId	Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID client. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ.	corde Contraintes: Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
identityType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité.	'Managed' (obligatoire)
objectId	Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID d’objet. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ.	corde Contraintes: Longueur minimale = 36 Longueur maximale = 36 Modèle = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	Spécifie une identité affectée par l’utilisateur par ID de ressource ARM. Pour les données attribuées par le système, ne définissez pas ce champ.	corde

MedianStoppingPolicy

Nom	Description	Valeur
policyType	[Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie	'MedianStopping' (obligatoire)

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs

Nom	Description	Valeur
nom	Nom de la ressource	corde Contraintes: Modèle = `^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9\-_]{0,254}$` (obligatoire)
parent_id	ID de la ressource qui est le parent de cette ressource.	ID de ressource de type : espaces de travail
Propriétés	[Obligatoire] Attributs supplémentaires de l’entité.	jobBaseProperties (obligatoire)
type	Type de ressource	« Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2022-05-01 »

MLFlowModelJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mlflow_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

MLFlowModelJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mlflow_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

MLTableJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mltable' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

MLTableJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'mltable' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

Mpi

Nom	Description	Valeur
distributionType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution.	'Mpi' (obligatoire)
processCountPerInstance	Nombre de processus par nœud MPI.	Int

Objectif

Nom	Description	Valeur
but	[Obligatoire] Définit les objectifs de métriques pris en charge pour le réglage des hyperparamètres	'Agrandir' 'Réduire' (obligatoire)
primaryMetric	[Obligatoire] Nom de la métrique à optimiser.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

PipelineJob

Nom	Description	Valeur
Entrées	Entrées pour le travail de pipeline.	pipelineJobInputs
Emplois	Les travaux construisent le travail de pipeline.	pipelineJobJobs
jobType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'Pipeline' (obligatoire)
Sorties	Sorties du travail de pipeline	pipelineJobOutputs
Paramètres	Paramètres de pipeline, pour des éléments tels que ContinueRunOnStepFailure, etc.	n'importe laquelle

PipelineJobInputs

Nom	Description	Valeur

PipelineJobJobs

Nom	Description	Valeur

PipelineJobOutputs

Nom	Description	Valeur

PyTorch

Nom	Description	Valeur
distributionType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution.	'PyTorch' (obligatoire)
processCountPerInstance	Nombre de processus par nœud.	Int

RandomSamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
règle	Type spécifique d’algorithme aléatoire	'Random' 'Sobol'
samplingAlgorithmType	[Obligatoire] Algorithme utilisé pour générer des valeurs d’hyperparamètres, ainsi que des propriétés de configuration	'Random' (obligatoire)
Graines	Entier facultatif à utiliser comme valeur initiale pour la génération de nombres aléatoires	Int

ResourceBaseProperties

Nom	Description	Valeur

ResourceBaseTags

Nom	Description	Valeur

ResourceConfiguration

Nom	Description	Valeur
instanceCount	Nombre facultatif d’instances ou de nœuds utilisés par la cible de calcul.	Int
instanceType	Type facultatif de machine virtuelle utilisée comme prise en charge par la cible de calcul.	corde
Propriétés	Conteneur de propriétés supplémentaires.	ResourceConfigurationProperties

ResourceConfigurationProperties

Nom	Description	Valeur

SamplingAlgorithm

Nom	Description	Valeur
samplingAlgorithmType	Défini sur « Bayésien » pour le type BayesianSamplingAlgorithm. Défini sur « Grid » pour le type GridSamplingAlgorithm. Défini sur « Random » pour le type RandomSamplingAlgorithm.	'Bayésien' 'Grid' 'Random' (obligatoire)

SweepJob

Nom	Description	Valeur
earlyTermination	Les stratégies d’arrêt anticipé permettent d’annuler les exécutions médiocres avant qu’elles ne se terminent	EarlyTerminationPolicy
Entrées	Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail.	SweepJobInputs
jobType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'Balayage' (obligatoire)
Limites	Limite du travail de balayage.	sweepJobLimits
objectif	[Obligatoire] Objectif d’optimisation.	objective (obligatoire)
Sorties	Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail.	SweepJobOutputs
samplingAlgorithm	[Obligatoire] Algorithme d’échantillonnage d’hyperparamètres	SamplingAlgorithm (obligatoire)
searchSpace	[Obligatoire] Dictionnaire contenant chaque paramètre et sa distribution. La clé de dictionnaire est le nom du paramètre	tout (obligatoire)
procès	[Obligatoire] Définition du composant d’évaluation.	trialComponent (obligatoire)

SweepJobInputs

Nom	Description	Valeur

SweepJobLimits

Nom	Description	Valeur
jobLimitsType	[Obligatoire] Type JobLimit.	'Command' 'Balayage' (obligatoire)
maxConcurrentTrials	Nombre maximal d’essais simultanés du travail de balayage.	Int
maxTotalTrials	Nombre maximal d’essais du travail de balayage.	Int
Timeout	Durée d’exécution maximale au format ISO 8601, après laquelle le travail sera annulé. Prend uniquement en charge la durée avec une précision aussi faible que secondes.	corde
trialTimeout	Valeur du délai d’expiration du délai d’expiration du travail de balayage.	corde

SweepJobOutputs

Nom	Description	Valeur

TensorFlow

Nom	Description	Valeur
distributionType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure de distribution.	'TensorFlow' (obligatoire)
parameterServerCount	Nombre de tâches de serveur de paramètres.	Int
workerCount	Nombre de travailleurs. S’il n’est pas spécifié, le nombre d’instances est défini par défaut.	Int

TrialComponent

Nom	Description	Valeur
codeId	ID de ressource ARM de la ressource de code.	corde
commander	[Obligatoire] Commande à exécuter au démarrage du travail. Eg. « python train.py »	corde Contraintes: Longueur minimale = 1 Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
distribution	Configuration de distribution du travail. Si elle est définie, il doit s’agir de l’un des valeurs Mpi, Tensorflow, PyTorch ou Null.	distributionConfiguration
environmentId	[Obligatoire] ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le travail.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)
environmentVariables	Variables d’environnement incluses dans le travail.	TrialComponentEnvironmentVariables
ressources	Configuration des ressources de calcul pour le travail.	ResourceConfiguration

TrialComponentEnvironmentVariables

Nom	Description	Valeur

TritonModelJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'triton_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

TritonModelJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'triton_model' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

TruncationSelectionPolicy

Nom	Description	Valeur
policyType	[Obligatoire] Nom de la configuration de la stratégie	'TruncationSelection' (obligatoire)
troncationPercentage	Pourcentage d’exécutions à annuler à chaque intervalle d’évaluation.	Int

UriFileJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_file' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

UriFileJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_file' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

UriFolderJobInput

Nom	Description	Valeur
jobInputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_folder' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources d’entrée.	'Direct' 'Télécharger' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount'
URI	[Obligatoire] URI de ressource d’entrée.	corde Contraintes: Modèle = `[a-zA-Z0-9_]` (obligatoire)

UriFolderJobOutput

Nom	Description	Valeur
jobOutputType	[Obligatoire] Spécifie le type de travail.	'uri_folder' (obligatoire)
mode	Mode de remise des ressources de sortie.	'ReadWriteMount' 'Upload'
URI	URI de ressource de sortie.	corde

UserIdentity

Nom	Description	Valeur
identityType	[Obligatoire] Spécifie le type d’infrastructure d’identité.	'UserIdentity' (obligatoire)

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Espaces de travail Microsoft.MachineLearningServices/travaux 2022-05-01

Définition de ressource Bicep

Format de ressource

Objets JobBaseProperties

Objets IdentityConfiguration

Objets DistributionConfiguration

Objets EarlyTerminationPolicy

Objets JobInput

Objets JobOutput

Objets SamplingAlgorithm

Valeurs de propriété

AmlToken

BanditPolicy

BayesianSamplingAlgorithm

CommandJob

CommandJobEnvironmentVariables

CommandJobInputs

CommandJobLimits

CommandJobOutputs

CustomModelJobInput

CustomModelJobOutput

DistributionConfiguration

EarlyTerminationPolicy

GridSamplingAlgorithm

IdentityConfiguration

JobBaseProperties

JobBaseServices

JobInput

JobOutput

JobService

JobServiceProperties

LiteralJobInput

ManagedIdentity

MedianStoppingPolicy

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs

MLFlowModelJobInput

MLFlowModelJobOutput

MLTableJobInput

MLTableJobOutput

Mpi

Objectif

PipelineJob

PipelineJobInputs

PipelineJobJobs

PipelineJobOutputs

PyTorch

RandomSamplingAlgorithm

ResourceBaseProperties

ResourceBaseTags

ResourceConfiguration

ResourceConfigurationProperties

SamplingAlgorithm

SweepJob

SweepJobInputs

SweepJobLimits

SweepJobOutputs

TensorFlow

TrialComponent

TrialComponentEnvironmentVariables

TritonModelJobInput

TritonModelJobOutput

TruncationSelectionPolicy

UriFileJobInput

UriFileJobOutput

UriFolderJobInput

UriFolderJobOutput

UserIdentity

Exemples de démarrage rapide

Définition de ressource de modèle ARM

Format de ressource

Objets JobBaseProperties

Objets IdentityConfiguration

Objets DistributionConfiguration

Objets EarlyTerminationPolicy

Objets JobInput

Objets JobOutput

Objets SamplingAlgorithm

Valeurs de propriété

AmlToken