共用方式為

Microsoft.MachineLearningServices 工作區/環境/2023-02-01-preview

  • 發行項

Bicep 資源定義

工作區/環境/版本資源類型可以使用目標作業來部署：

如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。

資源格式

若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions 資源，請將下列 Bicep 新增至範本。

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions@2023-02-01-preview' = {
  parent: resourceSymbolicName
  name: 'string'
  properties: {
    autoRebuild: 'string'
    build: {
      contextUri: 'string'
      dockerfilePath: 'string'
    }
    condaFile: 'string'
    description: 'string'
    image: 'string'
    inferenceConfig: {
      livenessRoute: {
        path: 'string'
        port: int
      }
      readinessRoute: {
        path: 'string'
        port: int
      }
      scoringRoute: {
        path: 'string'
        port: int
      }
    }
    isAnonymous: bool
    isArchived: bool
    osType: 'string'
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    tags: {
      {customized property}: 'string'
    }
  }
}

屬性值

BuildContext

名字 描述 價值
contextUri [必要]用來建置映像的 Docker 組建內容的 URI。 支持環境建立上的 Blob URI，而且可能會傳回 Blob 或 Git URI。
<seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/#extended-description"/>		 字串

約束：
模式 = [a-zA-Z0-9_] （必要）
dockerfilePath 組建內容中 Dockerfile 的路徑。
<seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/builder/"/>		 字串

EnvironmentVersionProperties

名字 描述 價值
autoRebuild 定義映像是否需要根據基底映像變更重建映像。 'Disabled'
'OnBaseImageUpdate'
建 Docker 建置內容的組態設定。 BuildContext
condaFile Conda 所使用的標準元件檔，可讓您安裝任何類型的套件，包括 Python、R 和 C/C++ 套件。
<請參閱 href=“https://repo2docker.readthedocs.io/en/latest/config_files.html#environment-yml-install-a-conda-environment"/>		 字串
描述 資產描述文字。 字串
圖像 將用於環境的映像名稱。
<seealso href=“/azure/machine-learning/how-to-deploy-custom-docker-image#use-a-custom-base-image” />		 字串
inferenceConfig 定義推斷特有的組態。 InferenceContainerProperties
isAnonymous 如果名稱版本是系統產生的 （匿名註冊）。 bool
isArchived 資產是否已封存？ bool
osType 環境的OS類型。 'Linux'
'Windows'
性能 資產屬性字典。 ResourceBaseProperties
標籤 標記字典。 標記可以新增、移除和更新。 ResourceBaseTags

InferenceContainerProperties

名字 描述 價值
livenessRoute 檢查推斷伺服器容器活躍度路由。 路由
readinessRoute 檢查推斷伺服器容器整備程度的路由。 路由
scoringRoute 將評分要求傳送至推斷伺服器容器內的埠。 路由

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions

名字 描述 價值
名字 資源名稱 字串 （必要）
父母 在 Bicep 中，您可以指定子資源的父資源。 只有在父資源外部宣告子資源時，才需要新增這個屬性。

如需詳細資訊，請參閱 父資源外部的子資源。		 類型的資源符號名稱：工作區/環境
性能 [必要]實體的其他屬性。 EnvironmentVersionProperties （必要）

ResourceBaseProperties

名字 描述 價值

ResourceBaseTags

名字 描述 價值

路線

名字 描述 價值
路徑 [必要]路由的路徑。 字串

約束：
模式 = [a-zA-Z0-9_] （必要）
港口 [必要]路由的埠。 int （必要）

ARM 樣本資源定義

工作區/環境/版本資源類型可以使用目標作業來部署：

如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。

資源格式

若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions 資源，請將下列 JSON 新增至範本。

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions",
  "apiVersion": "2023-02-01-preview",
  "name": "string",
  "properties": {
    "autoRebuild": "string",
    "build": {
      "contextUri": "string",
      "dockerfilePath": "string"
    },
    "condaFile": "string",
    "description": "string",
    "image": "string",
    "inferenceConfig": {
      "livenessRoute": {
        "path": "string",
        "port": "int"
      },
      "readinessRoute": {
        "path": "string",
        "port": "int"
      },
      "scoringRoute": {
        "path": "string",
        "port": "int"
      }
    },
    "isAnonymous": "bool",
    "isArchived": "bool",
    "osType": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "tags": {
      "{customized property}": "string"
    }
  }
}

屬性值

BuildContext

名字 描述 價值
contextUri [必要]用來建置映像的 Docker 組建內容的 URI。 支持環境建立上的 Blob URI，而且可能會傳回 Blob 或 Git URI。
<seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/#extended-description"/>		 字串

約束：
模式 = [a-zA-Z0-9_] （必要）
dockerfilePath 組建內容中 Dockerfile 的路徑。
<seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/builder/"/>		 字串

EnvironmentVersionProperties

名字 描述 價值
autoRebuild 定義映像是否需要根據基底映像變更重建映像。 'Disabled'
'OnBaseImageUpdate'
建 Docker 建置內容的組態設定。 BuildContext
condaFile Conda 所使用的標準元件檔，可讓您安裝任何類型的套件，包括 Python、R 和 C/C++ 套件。
<請參閱 href=“https://repo2docker.readthedocs.io/en/latest/config_files.html#environment-yml-install-a-conda-environment"/>		 字串
描述 資產描述文字。 字串
圖像 將用於環境的映像名稱。
<seealso href=“/azure/machine-learning/how-to-deploy-custom-docker-image#use-a-custom-base-image” />		 字串
inferenceConfig 定義推斷特有的組態。 InferenceContainerProperties
isAnonymous 如果名稱版本是系統產生的 （匿名註冊）。 bool
isArchived 資產是否已封存？ bool
osType 環境的OS類型。 'Linux'
'Windows'
性能 資產屬性字典。 ResourceBaseProperties
標籤 標記字典。 標記可以新增、移除和更新。 ResourceBaseTags

InferenceContainerProperties

名字 描述 價值
livenessRoute 檢查推斷伺服器容器活躍度路由。 路由
readinessRoute 檢查推斷伺服器容器整備程度的路由。 路由
scoringRoute 將評分要求傳送至推斷伺服器容器內的埠。 路由

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions

名字 描述 價值
apiVersion API 版本 '2023-02-01-preview'
名字 資源名稱 字串 （必要）
性能 [必要]實體的其他屬性。 EnvironmentVersionProperties （必要）
類型 資源類型 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions'

ResourceBaseProperties

名字 描述 價值

ResourceBaseTags

名字 描述 價值

路線

名字 描述 價值
路徑 [必要]路由的路徑。 字串

約束：
模式 = [a-zA-Z0-9_] （必要）
港口 [必要]路由的埠。 int （必要）

Terraform （AzAPI 提供者） 資源定義

工作區/環境/版本資源類型可以使用目標作業來部署：

  • 資源群組

如需每個 API 版本中已變更屬性的清單，請參閱 變更記錄檔。

資源格式

若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions 資源，請將下列 Terraform 新增至您的範本。

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions@2023-02-01-preview"
  name = "string"
  body = jsonencode({
    properties = {
      autoRebuild = "string"
      build = {
        contextUri = "string"
        dockerfilePath = "string"
      }
      condaFile = "string"
      description = "string"
      image = "string"
      inferenceConfig = {
        livenessRoute = {
          path = "string"
          port = int
        }
        readinessRoute = {
          path = "string"
          port = int
        }
        scoringRoute = {
          path = "string"
          port = int
        }
      }
      isAnonymous = bool
      isArchived = bool
      osType = "string"
      properties = {
        {customized property} = "string"
      }
      tags = {
        {customized property} = "string"
      }
    }
  })
}

屬性值

BuildContext

名字 描述 價值
contextUri [必要]用來建置映像的 Docker 組建內容的 URI。 支持環境建立上的 Blob URI，而且可能會傳回 Blob 或 Git URI。
<seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/#extended-description"/>		 字串

約束：
模式 = [a-zA-Z0-9_] （必要）
dockerfilePath 組建內容中 Dockerfile 的路徑。
<seealso href=“https://docs.docker.com/engine/reference/builder/"/>		 字串

EnvironmentVersionProperties

名字 描述 價值
autoRebuild 定義映像是否需要根據基底映像變更重建映像。 'Disabled'
'OnBaseImageUpdate'
建 Docker 建置內容的組態設定。 BuildContext
condaFile Conda 所使用的標準元件檔，可讓您安裝任何類型的套件，包括 Python、R 和 C/C++ 套件。
<請參閱 href=“https://repo2docker.readthedocs.io/en/latest/config_files.html#environment-yml-install-a-conda-environment"/>		 字串
描述 資產描述文字。 字串
圖像 將用於環境的映像名稱。
<seealso href=“/azure/machine-learning/how-to-deploy-custom-docker-image#use-a-custom-base-image” />		 字串
inferenceConfig 定義推斷特有的組態。 InferenceContainerProperties
isAnonymous 如果名稱版本是系統產生的 （匿名註冊）。 bool
isArchived 資產是否已封存？ bool
osType 環境的OS類型。 'Linux'
'Windows'
性能 資產屬性字典。 ResourceBaseProperties
標籤 標記字典。 標記可以新增、移除和更新。 ResourceBaseTags

InferenceContainerProperties

名字 描述 價值
livenessRoute 檢查推斷伺服器容器活躍度路由。 路由
readinessRoute 檢查推斷伺服器容器整備程度的路由。 路由
scoringRoute 將評分要求傳送至推斷伺服器容器內的埠。 路由

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions

名字 描述 價值
名字 資源名稱 字串 （必要）
parent_id 此資源為父系之資源的標識碼。 類型資源的標識碼：工作區/環境
性能 [必要]實體的其他屬性。 EnvironmentVersionProperties （必要）
類型 資源類型 “Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions@2023-02-01-preview”

ResourceBaseProperties

名字 描述 價值

ResourceBaseTags

名字 描述 價值

路線

名字 描述 價值
路徑 [必要]路由的路徑。 字串

約束：
模式 = [a-zA-Z0-9_] （必要）
港口 [必要]路由的埠。 int （必要）