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MachineLearningSweepJob Classe

Définition

Définition du travail de balayage.

public class MachineLearningSweepJob : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobProperties
type MachineLearningSweepJob = class
    inherit MachineLearningJobProperties
Public Class MachineLearningSweepJob
Inherits MachineLearningJobProperties
Héritage

Constructeurs

MachineLearningSweepJob(MachineLearningObjective, SamplingAlgorithm, BinaryData, MachineLearningTrialComponent)

Initialise une nouvelle instance de MachineLearningSweepJob.

Propriétés

ComponentId

ID de ressource ARM de la ressource de composant.

(Hérité de MachineLearningJobProperties)
ComputeId

ID de ressource ARM de la ressource de calcul.

(Hérité de MachineLearningJobProperties)
Description

Texte de description de la ressource.

(Hérité de MachineLearningResourceBase)
DisplayName

Nom d’affichage du travail.

(Hérité de MachineLearningJobProperties)
EarlyTermination

Les stratégies d’arrêt anticipé permettent d’annuler les exécutions médiocres avant qu’elles ne se terminent. Notez MachineLearningEarlyTerminationPolicy que la classe de base est. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut avoir besoin d’être affectée ici, ou cette propriété doit être convertie en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent BanditPolicy, MedianStoppingPolicy et TruncationSelectionPolicy.

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 ».

(Hérité de MachineLearningJobProperties)
Identity

Configuration de l’identité. S’il est défini, il doit s’agir d’AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou null. La valeur par défaut est AmlToken si null. Veuillez noter qu’il MachineLearningIdentityConfiguration s’agit de la classe de base. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut avoir besoin d’être affectée ici, ou cette propriété doit être convertie en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent AmlToken, MachineLearningManagedIdentity et MachineLearningUserIdentity.

(Hérité de MachineLearningJobProperties)
Inputs

Mappage des liaisons de données d’entrée utilisées dans le travail. Veuillez noter qu’il MachineLearningJobInput s’agit de la classe de base. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut avoir besoin d’être affectée ici, ou cette propriété doit être convertie en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent MachineLearningCustomModelJobInput, MachineLearningLiteralJobInput, MachineLearningTableJobInputMachineLearningFlowModelJobInput, , MachineLearningUriFileJobInputMachineLearningTritonModelJobInputet MachineLearningUriFolderJobInput.

IsArchived

La ressource est-elle archivée ?.

(Hérité de MachineLearningJobProperties)
Limits

Limite du travail de balayage.

NotificationSetting

Paramètre de notification pour le travail.

(Hérité de MachineLearningJobProperties)
Objective

[Obligatoire] Objectif d’optimisation.

Outputs

Mappage des liaisons de données de sortie utilisées dans le travail. Veuillez noter qu’il MachineLearningJobOutput s’agit de la classe de base. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut avoir besoin d’être affectée ici, ou cette propriété doit être convertie en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent MachineLearningCustomModelJobOutput, MachineLearningFlowModelJobOutput, MachineLearningTableJobOutput, MachineLearningUriFileJobOutputMachineLearningTritonModelJobOutputet MachineLearningUriFolderJobOutput.

Properties

Dictionnaire de propriétés de ressource.

(Hérité de MachineLearningResourceBase)
QueueSettings

Paramètres de file d’attente pour le travail.

SamplingAlgorithm

[Obligatoire] L’algorithme d’échantillonnage des hyperparamètres Veuillez noter SamplingAlgorithm qu’il s’agit de la classe de base. Selon le scénario, une classe dérivée de la classe de base peut avoir besoin d’être affectée ici, ou cette propriété doit être convertie en une des classes dérivées possibles. Les classes dérivées disponibles incluent BayesianSamplingAlgorithm, GridSamplingAlgorithm et RandomSamplingAlgorithm.

SearchSpace

[Obligatoire] Dictionnaire contenant chaque paramètre et sa distribution. La clé de dictionnaire est le nom du paramètre

Pour affecter un objet à cette propriété, utilisez FromObjectAsJson<T>(T, JsonSerializerOptions).

Pour affecter une chaîne json déjà mise en forme à cette propriété, utilisez FromString(String).

Exemples :

  • BinaryData.FromObjectAsJson(« foo »)Crée une charge utile de « foo ».
  • BinaryData.FromString(« \"foo\" »)Crée une charge utile de « foo ».
  • BinaryData.FromObjectAsJson(new { key = « value » })Crée une charge utile de { « key » : « value » }.
  • BinaryData.FromString(« {\"key\ » : \"value\"} »)Crée une charge utile de { « key » : « value » }.

SecretsConfiguration

Configuration des secrets à rendre disponibles pendant l’exécution.

(Hérité de MachineLearningJobProperties)
Services

Liste des jobEndpoints. Pour les travaux locaux, un point de terminaison de travail aura une valeur de point de terminaison FileStreamObject.

(Hérité de MachineLearningJobProperties)
Status

État du travail.

(Hérité de MachineLearningJobProperties)
Tags

Dictionnaire de balises. Les balises peuvent être ajoutées, supprimées et mises à jour.

(Hérité de MachineLearningResourceBase)
Trial

[Obligatoire] Définition du composant d’essai.

S’applique à