MachineLearningKubernetesOnlineDeployment Classe
Définition
Important
Certaines informations portent sur la préversion du produit qui est susceptible d’être en grande partie modifiée avant sa publication. Microsoft exclut toute garantie, expresse ou implicite, concernant les informations fournies ici.
Propriétés spécifiques à un KubernetesOnlineDeployment.
public class MachineLearningKubernetesOnlineDeployment : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningOnlineDeploymentPropertiestype MachineLearningKubernetesOnlineDeployment = class
inherit MachineLearningOnlineDeploymentPropertiesPublic Class MachineLearningKubernetesOnlineDeployment
Inherits MachineLearningOnlineDeploymentProperties- Héritage
-
MachineLearningKubernetesOnlineDeployment
Constructeurs
| MachineLearningKubernetesOnlineDeployment() |
Initialise une nouvelle instance de MachineLearningKubernetesOnlineDeployment. |
Propriétés
| AppInsightsEnabled |
Si la valeur est true, active la journalisation Application Insights. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |
| CodeConfiguration |
Configuration du code pour le déploiement du point de terminaison. (Hérité de MachineLearningEndpointDeploymentProperties) |
| ContainerResourceRequirements |
Exigences en ressources pour le conteneur (processeur et mémoire). |
| DataCollector |
La configuration mdc, nous désactivons mdc quand elle est null. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |
| Description |
Description du déploiement du point de terminaison. (Hérité de MachineLearningEndpointDeploymentProperties) |
| EgressPublicNetworkAccess |
Si activé, autorisez l’accès au réseau public de sortie. Si cette option est désactivée, cela crée une sortie sécurisée. Par défaut : activé. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |
| 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) |
| InstanceType |
Type de instance de calcul. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |
| LivenessProbe |
La probe liveness supervise régulièrement l’intégrité du conteneur. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |
| Model |
Chemin d’uri du modèle. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |
| ModelMountPath |
Chemin d’accès pour monter le modèle dans un conteneur personnalisé. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |
| 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. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |
| ReadinessProbe |
La probe readiness valide si le conteneur est prêt à traiter le trafic. Les propriétés et les valeurs par défaut sont identiques à celles de la probe liveness. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |
| RequestSettings |
Paramètres de demande pour le déploiement. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |
| ScaleSettings |
Paramètres de mise à l’échelle pour le déploiement. S’il est null ou non fourni, il est défini par défaut sur TargetUtilizationScaleSettings pour KubernetesOnlineDeployment et sur DefaultScaleSettings pour ManagedOnlineDeployment. Veuillez noter qu’il MachineLearningOnlineScaleSettings 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 MachineLearningDefaultScaleSettings et MachineLearningTargetUtilizationScaleSettings. (Hérité de MachineLearningOnlineDeploymentProperties) |