MachineLearningBatchDeploymentProperties Classe
Définition
Important
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Paramètres d’inférence par lot par déploiement.
public class MachineLearningBatchDeploymentProperties : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningEndpointDeploymentPropertiestype MachineLearningBatchDeploymentProperties = class
inherit MachineLearningEndpointDeploymentPropertiesPublic Class MachineLearningBatchDeploymentProperties
Inherits MachineLearningEndpointDeploymentProperties- Héritage
Constructeurs
| MachineLearningBatchDeploymentProperties() |
Initialise une nouvelle instance de MachineLearningBatchDeploymentProperties. |
Propriétés
| CodeConfiguration |
Configuration du code pour le déploiement du point de terminaison. (Hérité de MachineLearningEndpointDeploymentProperties) |
| Compute |
Cible de calcul pour l’opération d’inférence par lots. |
| DeploymentConfiguration |
Propriétés pertinentes pour différents types de déploiement. Veuillez noter qu’il BatchDeploymentConfiguration s’agit de la classe de base. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut devoir être affectée ici, ou cette propriété doit être castée en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent BatchPipelineComponentDeploymentConfiguration. |
| Description |
Description du déploiement du point de terminaison. (Hérité de MachineLearningEndpointDeploymentProperties) |
| EnvironmentId |
ID de ressource ARM de la spécification d’environnement pour le déploiement du point de terminaison. (Hérité de MachineLearningEndpointDeploymentProperties) |
| EnvironmentVariables |
Configuration des variables d’environnement pour le déploiement. (Hérité de MachineLearningEndpointDeploymentProperties) |
| ErrorThreshold |
Seuil d’erreur : si le nombre d’erreurs pour l’entrée entière dépasse cette valeur, l’inférence par lot est abandonnée. La plage est [-1, int. MaxValue]. Pour FileDataset, cette valeur correspond au nombre d’échecs de fichiers. Pour TabularDataset, cette valeur est le nombre d’échecs d’enregistrements. Si la valeur est -1 (limite inférieure), tous les échecs pendant l’inférence par lots sont ignorés. |
| LoggingLevel |
Niveau de journalisation pour l’opération d’inférence par lots. |
| MaxConcurrencyPerInstance |
Indique le nombre maximal de parallélismes par instance. |
| MiniBatchSize |
Taille du mini-lot passé à chaque appel de lot. Pour FileDataset, il s’agit du nombre de fichiers par mini-lot. Pour TabularDataset, il s’agit de la taille des enregistrements en octets, par mini-lot. |
| Model |
Référence à la ressource de modèle pour le déploiement du point de terminaison. Veuillez noter qu’il MachineLearningAssetReferenceBase s’agit de la classe de base. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut devoir être affectée ici, ou cette propriété doit être castée en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent MachineLearningDataPathAssetReference, MachineLearningOutputPathAssetReference et MachineLearningIdAssetReference. |
| OutputAction |
Indique comment la sortie sera organisée. |
| OutputFileName |
Nom de fichier de sortie personnalisé pour append_row action de sortie. |
| Properties |
Dictionnaire de propriétés. Les propriétés peuvent être ajoutées, mais pas supprimées ou modifiées. (Hérité de MachineLearningEndpointDeploymentProperties) |
| ProvisioningState |
État d’approvisionnement pour le déploiement du point de terminaison. |
| Resources |
Indique la configuration de calcul pour le travail. S’il n’est pas fourni, correspond par défaut aux valeurs par défaut définies dans ResourceConfiguration. |
| RetrySettings |
Paramètres de nouvelle tentative pour l’opération d’inférence par lots. S’il n’est pas fourni, correspond par défaut aux valeurs par défaut définies dans BatchRetrySettings. |