CLI (v2) 接続済み仮想マシン YAML スキーマ

適用対象: Azure CLI ml 拡張機能 v2 (現行)

ソース JSON スキーマは https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/vmCompute.schema.json にあります。

Note

このドキュメントで詳しく説明されている YAML 構文は、最新バージョンの ML CLI v2 拡張機能の JSON スキーマに基づいています。 この構文は、ML CLI v2 拡張機能の最新バージョンでのみ動作することが保証されています。 以前のバージョンの拡張機能のスキーマについては、https://azuremlschemasprod.azureedge.net/ でご確認いただけます。

YAML 構文

キー Type 説明 使用できる値 既定値
$schema string YAML スキーマ。 Azure Machine Learning 用 VS Code 拡張機能を使用して YAML ファイルを作成する場合は、ファイルの先頭に $schema を含めることで、スキーマとリソースの入力候補を呼び出すことができます。
type string 必須。 コンピューティングの種類。 virtualmachine
name string 必須。 コンピューティングの名前。
description string コンピューティングの説明。
resource_id string 必須。 コンピューティング ターゲットとしてワークスペースにアタッチする Azure Virtual Machine の完全修飾リソース ID。
ssh_settings object 仮想マシンに接続するための SSH 設定。
ssh_settings.admin_username string 仮想マシンへの SSH 接続に使用できる管理者のユーザー アカウントの名前。
ssh_settings.admin_password string 管理者のユーザー アカウントのパスワード。 admin_password または ssh_private_key_file のいずれかが必須です。
ssh_settings.ssh_private_key_file string 管理者のユーザー アカウントの SSH 秘密キー ファイルへのローカル パス。 admin_password または ssh_private_key_file のいずれかが必須です。
ssh_settings.ssh_port 整数 (integer) 仮想マシンの SSH ポート。 22

Remarks

az ml compute コマンドは、Azure Machine Learning ワークスペースに接続されている Virtual Machines (VM) を管理するために使用できます。

例は、GitHub リポジトリの例にあります。 以下にいくつか示します。

YAML: 基本

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/vmCompute.schema.json 
name: vm-example
type: virtualmachine
resource_id: /subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/<VM_NAME>
ssh_settings:
  admin_username: <admin_username>
  admin_password: <admin_password>

次の手順