MachineLearningOnlineDeploymentProperties Classe
Définition
Important
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The MachineLearningOnlineDeploymentProperties. Veuillez noter qu’il MachineLearningOnlineDeploymentProperties 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 MachineLearningKubernetesOnlineDeployment et MachineLearningManagedOnlineDeployment.
public class MachineLearningOnlineDeploymentProperties : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningEndpointDeploymentPropertiestype MachineLearningOnlineDeploymentProperties = class
inherit MachineLearningEndpointDeploymentPropertiesPublic Class MachineLearningOnlineDeploymentProperties
Inherits MachineLearningEndpointDeploymentProperties- Héritage
- Dérivé
Constructeurs
| MachineLearningOnlineDeploymentProperties() |
Initialise une nouvelle instance de MachineLearningOnlineDeploymentProperties. |
Propriétés
| AppInsightsEnabled |
Si la valeur est true, active la journalisation Application Insights. |
| CodeConfiguration |
Configuration du code pour le déploiement du point de terminaison. (Hérité de MachineLearningEndpointDeploymentProperties) |
| DataCollector |
La configuration mdc, nous désactivons mdc quand elle est null. |
| 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. |
| 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. |
| LivenessProbe |
La probe liveness supervise régulièrement l’intégrité du conteneur. |
| Model |
Chemin d’uri du modèle. |
| ModelMountPath |
Chemin d’accès pour monter le modèle dans un conteneur personnalisé. |
| 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. |
| 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. |
| RequestSettings |
Paramètres de demande pour le déploiement. |
| 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. |