Microsoft.MachineLearningServices workspaces/services 2020-05-01-preview

Bicep リソース定義

ワークスペース/サービス リソースの種類は、次を対象とする操作と共にデプロイできます。

  • リソース グループの - リソース グループのデプロイ コマンド 参照

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services リソースを作成するには、次の Bicep をテンプレートに追加します。

resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2020-05-01-preview' = {
  name: 'string'
  location: 'string'
  parent: resourceSymbolicName
  description: 'string'
  environmentImageRequest: {
    assets: [
      {
        id: 'string'
        mimeType: 'string'
        unpack: bool
        url: 'string'
      }
    ]
    driverProgram: 'string'
    environment: {
      docker: {
        baseDockerfile: 'string'
        baseImage: 'string'
        baseImageRegistry: {
          address: 'string'
          password: 'string'
          username: 'string'
        }
      }
      environmentVariables: {
        {customized property}: 'string'
      }
      inferencingStackVersion: 'string'
      name: 'string'
      python: {
        baseCondaEnvironment: 'string'
        condaDependencies: any()
        interpreterPath: 'string'
        userManagedDependencies: bool
      }
      r: {
        bioConductorPackages: [
          'string'
        ]
        cranPackages: [
          {
            name: 'string'
            repository: 'string'
          }
        ]
        customUrlPackages: [
          'string'
        ]
        gitHubPackages: [
          {
            authToken: 'string'
            repository: 'string'
          }
        ]
        rscriptPath: 'string'
        rVersion: 'string'
        snapshotDate: 'string'
        userManaged: bool
      }
      spark: {
        packages: [
          {
            artifact: 'string'
            group: 'string'
            version: 'string'
          }
        ]
        precachePackages: bool
        repositories: [
          'string'
        ]
      }
      version: 'string'
    }
    environmentReference: {
      name: 'string'
      version: 'string'
    }
    modelIds: [
      'string'
    ]
    models: [
      {
        createdTime: 'string'
        datasets: [
          {
            id: 'string'
            name: 'string'
          }
        ]
        derivedModelIds: [
          'string'
        ]
        description: 'string'
        experimentName: 'string'
        framework: 'string'
        frameworkVersion: 'string'
        id: 'string'
        kvTags: {}
        mimeType: 'string'
        modifiedTime: 'string'
        name: 'string'
        parentModelId: 'string'
        properties: {
          {customized property}: 'string'
        }
        resourceRequirements: {
          cpu: int
          fpga: int
          gpu: int
          memoryInGB: int
        }
        runId: 'string'
        sampleInputData: 'string'
        sampleOutputData: 'string'
        unpack: bool
        url: 'string'
        version: int
      }
    ]
  }
  keys: {
    primaryKey: 'string'
    secondaryKey: 'string'
  }
  kvTags: {}
  properties: {
    {customized property}: 'string'
  }
  computeType: 'string'
  // For remaining properties, see workspaces/services objects
}

workspaces/services オブジェクト

computeType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

ACIの場合は、次を使用します。

  computeType: 'ACI'
  appInsightsEnabled: bool
  authEnabled: bool
  cname: 'string'
  containerResourceRequirements: {
    cpu: int
    fpga: int
    gpu: int
    memoryInGB: int
  }
  dataCollection: {
    eventHubEnabled: bool
    storageEnabled: bool
  }
  dnsNameLabel: 'string'
  encryptionProperties: {
    keyName: 'string'
    keyVersion: 'string'
    vaultBaseUrl: 'string'
  }
  sslCertificate: 'string'
  sslEnabled: bool
  sslKey: 'string'
  vnetConfiguration: {
    subnetName: 'string'
    vnetName: 'string'
  }

AKSの場合は、次を使用します。

  computeType: 'AKS'
  aadAuthEnabled: bool
  appInsightsEnabled: bool
  authEnabled: bool
  autoScaler: {
    autoscaleEnabled: bool
    maxReplicas: int
    minReplicas: int
    refreshPeriodInSeconds: int
    targetUtilization: int
  }
  computeName: 'string'
  containerResourceRequirements: {
    cpu: int
    fpga: int
    gpu: int
    memoryInGB: int
  }
  dataCollection: {
    eventHubEnabled: bool
    storageEnabled: bool
  }
  isDefault: bool
  livenessProbeRequirements: {
    failureThreshold: int
    initialDelaySeconds: int
    periodSeconds: int
    successThreshold: int
    timeoutSeconds: int
  }
  maxConcurrentRequestsPerContainer: int
  maxQueueWaitMs: int
  namespace: 'string'
  numReplicas: int
  scoringTimeoutMs: int
  trafficPercentile: int
  type: 'string'

プロパティ値

workspaces/services

名前 形容 価値
名前 リソース名

Bicepで子リソースの名前と種類 設定する方法を参照してください。
string (必須)
場所 Azure の場所/リージョンの名前。
Bicep では、子リソースの親リソースを指定できます。 このプロパティを追加する必要があるのは、子リソースが親リソースの外部で宣言されている場合のみです。

詳細については、「親リソースの外部 子リソース」を参照してください。
種類のリソースのシンボリック名: ワークスペース
形容 サービスの説明。
environmentImageRequest 推論に必要な環境、モデル、資産。 CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest の
キー 認証キー。 CreateServiceRequestKeys の
kvTags サービス タグ ディクショナリ。 タグは変更可能です。 オブジェクト
プロパティ サービス プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。 CreateServiceRequestProperties の
computeType オブジェクトの種類を設定する ACI の
AKS (必須)

ACIServiceCreateRequest

名前 形容 価値
computeType サービスのコンピューティング環境の種類。 'ACI' (必須)
appInsightsEnabled Application Insights が有効かどうか。 bool
authEnabled サービスで認証が有効になっているかどうか。 bool
cname サービスの CName。
containerResourceRequirements コンテナー リソースの要件。 ContainerResourceRequirements
dataCollection 指定されたデータ収集オプションの詳細。 ACIServiceCreateRequestDataCollection の
dnsNameLabel サービスの Dns ラベル。
encryptionProperties 暗号化プロパティ。 ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate SSL が有効になっている場合に使用する PEM 形式のパブリック SSL 証明書。
sslEnabled SSL が有効かどうか。 bool
sslKey 証明書の PEM 形式の公開 SSL キー。
vnetConfiguration 仮想ネットワークの構成。 ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ContainerResourceRequirements

名前 形容 価値
cpu コンテナー上の CPU コアの数。 int
fpga コンテナーに公開されている FPGA PCIE デバイスの数。 2 の倍数である必要があります。 int
gpu コンテナー内の GPU コアの数。 int
memoryInGB コンテナー上のメモリの量 (GB 単位)。 int

ACIServiceCreateRequestDataCollection

名前 形容 価値
eventHubEnabled イベント ハブを有効または無効にするオプション。 bool
storageEnabled ストレージを有効または無効にするオプション。 bool

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

名前 形容 価値
keyName 暗号化キー名 string (必須)
keyVersion 暗号化キーのバージョン string (必須)
vaultBaseUrl コンテナーのベース URL string (必須)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

名前 形容 価値
subnetName 仮想ネットワーク サブネットの名前。
vnetName 仮想ネットワークの名前。

AKSServiceCreateRequest

名前 形容 価値
computeType サービスのコンピューティング環境の種類。 'AKS' (必須)
aadAuthEnabled AAD 認証が有効かどうか。 bool
appInsightsEnabled Application Insights が有効かどうか。 bool
authEnabled 認証が有効かどうか。 bool
autoScaler 自動スケーラーのプロパティ。 AKSServiceCreateRequestAutoScaler の
computeName コンピューティング リソースの名前。
containerResourceRequirements コンテナー リソースの要件。 ContainerResourceRequirements
dataCollection 指定されたデータ収集オプションの詳細。 AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault これが既定のバリアントです。 bool
livenessProbeRequirements ライブネス プローブの要件。 AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer コンテナーあたりの同時要求の最大数。 int
maxQueueWaitMs 要求がキューで待機する最大時間 (ミリ秒)。 この時間が経過すると、サービスは 503 (サービス利用不可) を返します int
名前空間 サービスの Kubernetes 名前空間。
numReplicas クラスター上のレプリカの数。 int
scoringTimeoutMs スコアリング タイムアウト (ミリ秒単位)。 int
trafficPercentile 受信するトラフィックバリアントの量。 int
種類 バリアントの型。 'Control'
'Treatment'

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

名前 形容 価値
autoscaleEnabled 自動スケーリングを有効または無効にするオプション。 bool
maxReplicas クラスター内のレプリカの最大数。 int
minReplicas スケールダウンするレプリカの最小数。 int
refreshPeriodInSeconds 自動スケールの更新の間に待機する秒数。 int
targetUtilization クラスターをスケーリングするかどうかを決定するために使用するターゲット使用率の割合。 int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

名前 形容 価値
eventHubEnabled イベント ハブを有効または無効にするオプション。 bool
storageEnabled ストレージを有効または無効にするオプション。 bool

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

名前 形容 価値
failureThreshold 異常な状態を返す前に許可するエラーの数。 int
initialDelaySeconds 最初のプローブの前の遅延 (秒単位)。 int
periodSeconds プローブ間の時間の長さ (秒単位)。 int
successThreshold 正常な状態を返す前の成功したプローブの数。 int
timeoutSeconds プローブのタイムアウト (秒単位)。 int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

名前 形容 価値
財産 資産の一覧。 ImageAsset[]
driverProgram ドライバー ファイルの名前。
環境 AZURE ML 環境の詳細。 EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference AZURE ML 環境の一意の識別の詳細。 EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds モデル ID の一覧。 string[]
モデル モデルの一覧。 モデル[]

ImageAsset

名前 形容 価値
身分証明書 資産 ID。
mimeType mime の種類。
解凍 アセットがアンパックされるかどうか。 bool
url 資産の URL。

EnvironmentImageRequestEnvironment

名前 形容 価値
港湾労働者 Docker コンテナーの定義。 ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables 環境内で定義される環境変数の定義。 ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
inferencingStackVersion イメージに追加された推論スタック のバージョン。 推論スタックを追加しないようにするには、この値を設定しないでください。 有効な値: "latest"。
名前 環境の名前。
ニシキヘビ Python 環境の設定。 ModelEnvironmentDefinitionPython
r R 環境の設定。 ModelEnvironmentDefinitionR
火花 Spark 環境の構成。 ModelEnvironmentDefinitionSpark
バージョン 環境のバージョン。

ModelEnvironmentDefinitionDocker

名前 形容 価値
baseDockerfile Docker ベースの実行に使用される基本 Dockerfile。 BaseImage と相互に排他的です。
baseImage Docker ベースの実行に使用される基本イメージ。 BaseDockerfile と相互に排他的です。
baseImageRegistry 基本イメージを含むイメージ レジストリ。 ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

名前 形容 価値
住所
パスワード

制約:
機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
username

制約:
機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。

ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

ModelEnvironmentDefinitionPython

名前 形容 価値
baseCondaEnvironment
condaDependencies Conda の依存関係を含む JObject。 Bicep の場合は、any() 関数を使用できます。
interpreterPath 環境のビルドが必要ない場合に使用する Python インタープリター パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。
userManagedDependencies True は、AzureML が既存の Python 環境を再利用することを意味します。False は、AzureML が Conda 依存関係の仕様に基づいて Python 環境を作成することを意味します。 bool

ModelEnvironmentDefinitionR

名前 形容 価値
bioConductorPackages バイオコンダクタからのパッケージ。 string[]
cranPackages 使用する CRAN パッケージ。 RCranPackage[]
customUrlPackages カスタム URL からのパッケージ。 string[]
gitHubPackages GitHub から直接パッケージ。 RGitHubPackage[]
rscriptPath 環境のビルドが必要ない場合に使用する Rscript パス。
指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。
rVersion インストールする R のバージョン
snapshotDate YYYY-MM-DD 形式で使用する MRAN スナップショットの日付 (例: "2019-04-17" )
userManaged 環境がユーザーによって管理されているか、AzureML によって管理されているかを示します。 bool

RCranPackage

名前 形容 価値
名前 パッケージ名。
リポジトリ リポジトリ名。

RGitHubPackage

名前 形容 価値
authToken プライベート リポジトリからインストールする個人用アクセス トークン

制約:
機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
リポジトリ ユーザー名/リポジトリ[/subdir][@ref,#pull] 形式のリポジトリ アドレス。

ModelEnvironmentDefinitionSpark

名前 形容 価値
パッケージ 使用する Spark パッケージ。 SparkMavenPackage[]
precachePackages パッケージを事前キャッシュするかどうか。 bool
リポジトリ Spark リポジトリの一覧。 string[]

SparkMavenPackage

名前 形容 価値
アーティファクト
バージョン

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

名前 形容 価値
名前 環境の名前。
バージョン 環境のバージョン。

モデル

名前 形容 価値
createdTime モデルの作成時刻 (UTC)。
データセット モデルに関連付けられているデータセットの一覧。 DatasetReference[]
derivedModelIds このモデルから派生したモデル string[]
形容 モデルの説明テキスト。
experimentName このモデルが作成された実験の名前。
フレームワーク モデル フレームワーク。
frameworkVersion モデル フレームワークのバージョン。
身分証明書 モデル ID。
kvTags モデル タグ ディクショナリ。 項目は変更可能です。 オブジェクト
mimeType モデル コンテンツの MIME の種類。 MIME の種類の詳細については、https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml を開いてください string (必須)
modifiedTime モデルの最終変更時刻 (UTC)。
名前 モデル名。 string (必須)
parentModelId 親モデル ID。
プロパティ Model プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。 ModelProperties
resourceRequirements モデルのリソース要件 ContainerResourceRequirements
runId このモデルを作成した RunId。
sampleInputData モデルの入力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)
sampleOutputData モデルの出力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)
解凍 Docker イメージの作成時にモデルをアンパックする必要があるかどうかを示します。 bool
url モデルの URL。 通常は SAS URL です。 string (必須)
バージョン モデル管理サービスによって割り当てられたモデル バージョン。 int

DatasetReference

名前 形容 価値
身分証明書 データセット参照の ID。
名前 データセット参照の名前。

ModelProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

CreateServiceRequestKeys

名前 形容 価値
primaryKey 主キー。
secondaryKey セカンダリ キー。

CreateServiceRequestProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

クイック スタート テンプレート

次のクイック スタート テンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。

テンプレート 形容
Azure Machine Learning Service を作成する

Azure
にデプロイする
このテンプレートでは、Azure Machine Learning サービスが作成されます。
Azure Machine Learning Service (AKS) を作成する

Azure にデプロイする
このテンプレートでは、Azure Machine Learning サービスが作成されます。

ARM テンプレート リソース定義

ワークスペース/サービス リソースの種類は、次を対象とする操作と共にデプロイできます。

  • リソース グループの - リソース グループのデプロイ コマンド 参照

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services リソースを作成するには、次の JSON をテンプレートに追加します。

{
  "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services",
  "apiVersion": "2020-05-01-preview",
  "name": "string",
  "location": "string",
  "description": "string",
  "environmentImageRequest": {
    "assets": [
      {
        "id": "string",
        "mimeType": "string",
        "unpack": "bool",
        "url": "string"
      }
    ],
    "driverProgram": "string",
    "environment": {
      "docker": {
        "baseDockerfile": "string",
        "baseImage": "string",
        "baseImageRegistry": {
          "address": "string",
          "password": "string",
          "username": "string"
        }
      },
      "environmentVariables": {
        "{customized property}": "string"
      },
      "inferencingStackVersion": "string",
      "name": "string",
      "python": {
        "baseCondaEnvironment": "string",
        "condaDependencies": {},
        "interpreterPath": "string",
        "userManagedDependencies": "bool"
      },
      "r": {
        "bioConductorPackages": [ "string" ],
        "cranPackages": [
          {
            "name": "string",
            "repository": "string"
          }
        ],
        "customUrlPackages": [ "string" ],
        "gitHubPackages": [
          {
            "authToken": "string",
            "repository": "string"
          }
        ],
        "rscriptPath": "string",
        "rVersion": "string",
        "snapshotDate": "string",
        "userManaged": "bool"
      },
      "spark": {
        "packages": [
          {
            "artifact": "string",
            "group": "string",
            "version": "string"
          }
        ],
        "precachePackages": "bool",
        "repositories": [ "string" ]
      },
      "version": "string"
    },
    "environmentReference": {
      "name": "string",
      "version": "string"
    },
    "modelIds": [ "string" ],
    "models": [
      {
        "createdTime": "string",
        "datasets": [
          {
            "id": "string",
            "name": "string"
          }
        ],
        "derivedModelIds": [ "string" ],
        "description": "string",
        "experimentName": "string",
        "framework": "string",
        "frameworkVersion": "string",
        "id": "string",
        "kvTags": {},
        "mimeType": "string",
        "modifiedTime": "string",
        "name": "string",
        "parentModelId": "string",
        "properties": {
          "{customized property}": "string"
        },
        "resourceRequirements": {
          "cpu": "int",
          "fpga": "int",
          "gpu": "int",
          "memoryInGB": "int"
        },
        "runId": "string",
        "sampleInputData": "string",
        "sampleOutputData": "string",
        "unpack": "bool",
        "url": "string",
        "version": "int"
      }
    ]
  },
  "keys": {
    "primaryKey": "string",
    "secondaryKey": "string"
  },
  "kvTags": {},
  "properties": {
    "{customized property}": "string"
  },
  "computeType": "string"
  // For remaining properties, see workspaces/services objects
}

workspaces/services オブジェクト

computeType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

ACIの場合は、次を使用します。

  "computeType": "ACI",
  "appInsightsEnabled": "bool",
  "authEnabled": "bool",
  "cname": "string",
  "containerResourceRequirements": {
    "cpu": "int",
    "fpga": "int",
    "gpu": "int",
    "memoryInGB": "int"
  },
  "dataCollection": {
    "eventHubEnabled": "bool",
    "storageEnabled": "bool"
  },
  "dnsNameLabel": "string",
  "encryptionProperties": {
    "keyName": "string",
    "keyVersion": "string",
    "vaultBaseUrl": "string"
  },
  "sslCertificate": "string",
  "sslEnabled": "bool",
  "sslKey": "string",
  "vnetConfiguration": {
    "subnetName": "string",
    "vnetName": "string"
  }

AKSの場合は、次を使用します。

  "computeType": "AKS",
  "aadAuthEnabled": "bool",
  "appInsightsEnabled": "bool",
  "authEnabled": "bool",
  "autoScaler": {
    "autoscaleEnabled": "bool",
    "maxReplicas": "int",
    "minReplicas": "int",
    "refreshPeriodInSeconds": "int",
    "targetUtilization": "int"
  },
  "computeName": "string",
  "containerResourceRequirements": {
    "cpu": "int",
    "fpga": "int",
    "gpu": "int",
    "memoryInGB": "int"
  },
  "dataCollection": {
    "eventHubEnabled": "bool",
    "storageEnabled": "bool"
  },
  "isDefault": "bool",
  "livenessProbeRequirements": {
    "failureThreshold": "int",
    "initialDelaySeconds": "int",
    "periodSeconds": "int",
    "successThreshold": "int",
    "timeoutSeconds": "int"
  },
  "maxConcurrentRequestsPerContainer": "int",
  "maxQueueWaitMs": "int",
  "namespace": "string",
  "numReplicas": "int",
  "scoringTimeoutMs": "int",
  "trafficPercentile": "int",
  "type": "string"

プロパティ値

workspaces/services

名前 形容 価値
種類 リソースの種類 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services'
apiVersion リソース API のバージョン '2020-05-01-preview'
名前 リソース名

JSON ARM テンプレートで子リソースの名前と型 設定する方法を参照してください。
string (必須)
場所 Azure の場所/リージョンの名前。
形容 サービスの説明。
environmentImageRequest 推論に必要な環境、モデル、資産。 CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest の
キー 認証キー。 CreateServiceRequestKeys の
kvTags サービス タグ ディクショナリ。 タグは変更可能です。 オブジェクト
プロパティ サービス プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。 CreateServiceRequestProperties の
computeType オブジェクトの種類を設定する ACI の
AKS (必須)

ACIServiceCreateRequest

名前 形容 価値
computeType サービスのコンピューティング環境の種類。 'ACI' (必須)
appInsightsEnabled Application Insights が有効かどうか。 bool
authEnabled サービスで認証が有効になっているかどうか。 bool
cname サービスの CName。
containerResourceRequirements コンテナー リソースの要件。 ContainerResourceRequirements
dataCollection 指定されたデータ収集オプションの詳細。 ACIServiceCreateRequestDataCollection の
dnsNameLabel サービスの Dns ラベル。
encryptionProperties 暗号化プロパティ。 ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate SSL が有効になっている場合に使用する PEM 形式のパブリック SSL 証明書。
sslEnabled SSL が有効かどうか。 bool
sslKey 証明書の PEM 形式の公開 SSL キー。
vnetConfiguration 仮想ネットワークの構成。 ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ContainerResourceRequirements

名前 形容 価値
cpu コンテナー上の CPU コアの数。 int
fpga コンテナーに公開されている FPGA PCIE デバイスの数。 2 の倍数である必要があります。 int
gpu コンテナー内の GPU コアの数。 int
memoryInGB コンテナー上のメモリの量 (GB 単位)。 int

ACIServiceCreateRequestDataCollection

名前 形容 価値
eventHubEnabled イベント ハブを有効または無効にするオプション。 bool
storageEnabled ストレージを有効または無効にするオプション。 bool

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

名前 形容 価値
keyName 暗号化キー名 string (必須)
keyVersion 暗号化キーのバージョン string (必須)
vaultBaseUrl コンテナーのベース URL string (必須)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

名前 形容 価値
subnetName 仮想ネットワーク サブネットの名前。
vnetName 仮想ネットワークの名前。

AKSServiceCreateRequest

名前 形容 価値
computeType サービスのコンピューティング環境の種類。 'AKS' (必須)
aadAuthEnabled AAD 認証が有効かどうか。 bool
appInsightsEnabled Application Insights が有効かどうか。 bool
authEnabled 認証が有効かどうか。 bool
autoScaler 自動スケーラーのプロパティ。 AKSServiceCreateRequestAutoScaler の
computeName コンピューティング リソースの名前。
containerResourceRequirements コンテナー リソースの要件。 ContainerResourceRequirements
dataCollection 指定されたデータ収集オプションの詳細。 AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault これが既定のバリアントです。 bool
livenessProbeRequirements ライブネス プローブの要件。 AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer コンテナーあたりの同時要求の最大数。 int
maxQueueWaitMs 要求がキューで待機する最大時間 (ミリ秒)。 この時間が経過すると、サービスは 503 (サービス利用不可) を返します int
名前空間 サービスの Kubernetes 名前空間。
numReplicas クラスター上のレプリカの数。 int
scoringTimeoutMs スコアリング タイムアウト (ミリ秒単位)。 int
trafficPercentile 受信するトラフィックバリアントの量。 int
種類 バリアントの型。 'Control'
'Treatment'

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

名前 形容 価値
autoscaleEnabled 自動スケーリングを有効または無効にするオプション。 bool
maxReplicas クラスター内のレプリカの最大数。 int
minReplicas スケールダウンするレプリカの最小数。 int
refreshPeriodInSeconds 自動スケールの更新の間に待機する秒数。 int
targetUtilization クラスターをスケーリングするかどうかを決定するために使用するターゲット使用率の割合。 int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

名前 形容 価値
eventHubEnabled イベント ハブを有効または無効にするオプション。 bool
storageEnabled ストレージを有効または無効にするオプション。 bool

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

名前 形容 価値
failureThreshold 異常な状態を返す前に許可するエラーの数。 int
initialDelaySeconds 最初のプローブの前の遅延 (秒単位)。 int
periodSeconds プローブ間の時間の長さ (秒単位)。 int
successThreshold 正常な状態を返す前の成功したプローブの数。 int
timeoutSeconds プローブのタイムアウト (秒単位)。 int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

名前 形容 価値
財産 資産の一覧。 ImageAsset[]
driverProgram ドライバー ファイルの名前。
環境 AZURE ML 環境の詳細。 EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference AZURE ML 環境の一意の識別の詳細。 EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds モデル ID の一覧。 string[]
モデル モデルの一覧。 モデル[]

ImageAsset

名前 形容 価値
身分証明書 資産 ID。
mimeType mime の種類。
解凍 アセットがアンパックされるかどうか。 bool
url 資産の URL。

EnvironmentImageRequestEnvironment

名前 形容 価値
港湾労働者 Docker コンテナーの定義。 ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables 環境内で定義される環境変数の定義。 ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
inferencingStackVersion イメージに追加された推論スタック のバージョン。 推論スタックを追加しないようにするには、この値を設定しないでください。 有効な値: "latest"。
名前 環境の名前。
ニシキヘビ Python 環境の設定。 ModelEnvironmentDefinitionPython
r R 環境の設定。 ModelEnvironmentDefinitionR
火花 Spark 環境の構成。 ModelEnvironmentDefinitionSpark
バージョン 環境のバージョン。

ModelEnvironmentDefinitionDocker

名前 形容 価値
baseDockerfile Docker ベースの実行に使用される基本 Dockerfile。 BaseImage と相互に排他的です。
baseImage Docker ベースの実行に使用される基本イメージ。 BaseDockerfile と相互に排他的です。
baseImageRegistry 基本イメージを含むイメージ レジストリ。 ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

名前 形容 価値
住所
パスワード

制約:
機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
username

制約:
機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。

ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

ModelEnvironmentDefinitionPython

名前 形容 価値
baseCondaEnvironment
condaDependencies Conda の依存関係を含む JObject。
interpreterPath 環境のビルドが必要ない場合に使用する Python インタープリター パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。
userManagedDependencies True は、AzureML が既存の Python 環境を再利用することを意味します。False は、AzureML が Conda 依存関係の仕様に基づいて Python 環境を作成することを意味します。 bool

ModelEnvironmentDefinitionR

名前 形容 価値
bioConductorPackages バイオコンダクタからのパッケージ。 string[]
cranPackages 使用する CRAN パッケージ。 RCranPackage[]
customUrlPackages カスタム URL からのパッケージ。 string[]
gitHubPackages GitHub から直接パッケージ。 RGitHubPackage[]
rscriptPath 環境のビルドが必要ない場合に使用する Rscript パス。
指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。
rVersion インストールする R のバージョン
snapshotDate YYYY-MM-DD 形式で使用する MRAN スナップショットの日付 (例: "2019-04-17" )
userManaged 環境がユーザーによって管理されているか、AzureML によって管理されているかを示します。 bool

RCranPackage

名前 形容 価値
名前 パッケージ名。
リポジトリ リポジトリ名。

RGitHubPackage

名前 形容 価値
authToken プライベート リポジトリからインストールする個人用アクセス トークン

制約:
機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
リポジトリ ユーザー名/リポジトリ[/subdir][@ref,#pull] 形式のリポジトリ アドレス。

ModelEnvironmentDefinitionSpark

名前 形容 価値
パッケージ 使用する Spark パッケージ。 SparkMavenPackage[]
precachePackages パッケージを事前キャッシュするかどうか。 bool
リポジトリ Spark リポジトリの一覧。 string[]

SparkMavenPackage

名前 形容 価値
アーティファクト
バージョン

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

名前 形容 価値
名前 環境の名前。
バージョン 環境のバージョン。

モデル

名前 形容 価値
createdTime モデルの作成時刻 (UTC)。
データセット モデルに関連付けられているデータセットの一覧。 DatasetReference[]
derivedModelIds このモデルから派生したモデル string[]
形容 モデルの説明テキスト。
experimentName このモデルが作成された実験の名前。
フレームワーク モデル フレームワーク。
frameworkVersion モデル フレームワークのバージョン。
身分証明書 モデル ID。
kvTags モデル タグ ディクショナリ。 項目は変更可能です。 オブジェクト
mimeType モデル コンテンツの MIME の種類。 MIME の種類の詳細については、https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml を開いてください string (必須)
modifiedTime モデルの最終変更時刻 (UTC)。
名前 モデル名。 string (必須)
parentModelId 親モデル ID。
プロパティ Model プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。 ModelProperties
resourceRequirements モデルのリソース要件 ContainerResourceRequirements
runId このモデルを作成した RunId。
sampleInputData モデルの入力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)
sampleOutputData モデルの出力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)
解凍 Docker イメージの作成時にモデルをアンパックする必要があるかどうかを示します。 bool
url モデルの URL。 通常は SAS URL です。 string (必須)
バージョン モデル管理サービスによって割り当てられたモデル バージョン。 int

DatasetReference

名前 形容 価値
身分証明書 データセット参照の ID。
名前 データセット参照の名前。

ModelProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

CreateServiceRequestKeys

名前 形容 価値
primaryKey 主キー。
secondaryKey セカンダリ キー。

CreateServiceRequestProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

クイック スタート テンプレート

次のクイック スタート テンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。

テンプレート 形容
Azure Machine Learning Service を作成する

Azure
にデプロイする
このテンプレートでは、Azure Machine Learning サービスが作成されます。
Azure Machine Learning Service (AKS) を作成する

Azure にデプロイする
このテンプレートでは、Azure Machine Learning サービスが作成されます。

Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義

ワークスペース/サービス リソースの種類は、次を対象とする操作と共にデプロイできます。

  • リソース グループの

各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの参照してください。

リソースの形式

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services リソースを作成するには、次の Terraform をテンプレートに追加します。

resource "azapi_resource" "symbolicname" {
  type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2020-05-01-preview"
  name = "string"
  location = "string"
  parent_id = "string"
  // For remaining properties, see workspaces/services objects
  body = jsonencode({
    description = "string"
    environmentImageRequest = {
      assets = [
        {
          id = "string"
          mimeType = "string"
          unpack = bool
          url = "string"
        }
      ]
      driverProgram = "string"
      environment = {
        docker = {
          baseDockerfile = "string"
          baseImage = "string"
          baseImageRegistry = {
            address = "string"
            password = "string"
            username = "string"
          }
        }
        environmentVariables = {
          {customized property} = "string"
        }
        inferencingStackVersion = "string"
        name = "string"
        python = {
          baseCondaEnvironment = "string"
          interpreterPath = "string"
          userManagedDependencies = bool
        }
        r = {
          bioConductorPackages = [
            "string"
          ]
          cranPackages = [
            {
              name = "string"
              repository = "string"
            }
          ]
          customUrlPackages = [
            "string"
          ]
          gitHubPackages = [
            {
              authToken = "string"
              repository = "string"
            }
          ]
          rscriptPath = "string"
          rVersion = "string"
          snapshotDate = "string"
          userManaged = bool
        }
        spark = {
          packages = [
            {
              artifact = "string"
              group = "string"
              version = "string"
            }
          ]
          precachePackages = bool
          repositories = [
            "string"
          ]
        }
        version = "string"
      }
      environmentReference = {
        name = "string"
        version = "string"
      }
      modelIds = [
        "string"
      ]
      models = [
        {
          createdTime = "string"
          datasets = [
            {
              id = "string"
              name = "string"
            }
          ]
          derivedModelIds = [
            "string"
          ]
          description = "string"
          experimentName = "string"
          framework = "string"
          frameworkVersion = "string"
          id = "string"
          kvTags = {}
          mimeType = "string"
          modifiedTime = "string"
          name = "string"
          parentModelId = "string"
          properties = {
            {customized property} = "string"
          }
          resourceRequirements = {
            cpu = int
            fpga = int
            gpu = int
            memoryInGB = int
          }
          runId = "string"
          sampleInputData = "string"
          sampleOutputData = "string"
          unpack = bool
          url = "string"
          version = int
        }
      ]
    }
    keys = {
      primaryKey = "string"
      secondaryKey = "string"
    }
    kvTags = {}
    body = jsonencode({
    properties = {
      {customized property} = "string"
    }
    computeType = "string"
  })
}

workspaces/services オブジェクト

computeType プロパティを設定して、オブジェクトの種類を指定します。

ACIの場合は、次を使用します。

  computeType = "ACI"
  appInsightsEnabled = bool
  authEnabled = bool
  cname = "string"
  containerResourceRequirements = {
    cpu = int
    fpga = int
    gpu = int
    memoryInGB = int
  }
  dataCollection = {
    eventHubEnabled = bool
    storageEnabled = bool
  }
  dnsNameLabel = "string"
  encryptionProperties = {
    keyName = "string"
    keyVersion = "string"
    vaultBaseUrl = "string"
  }
  sslCertificate = "string"
  sslEnabled = bool
  sslKey = "string"
  vnetConfiguration = {
    subnetName = "string"
    vnetName = "string"
  }

AKSの場合は、次を使用します。

  computeType = "AKS"
  aadAuthEnabled = bool
  appInsightsEnabled = bool
  authEnabled = bool
  autoScaler = {
    autoscaleEnabled = bool
    maxReplicas = int
    minReplicas = int
    refreshPeriodInSeconds = int
    targetUtilization = int
  }
  computeName = "string"
  containerResourceRequirements = {
    cpu = int
    fpga = int
    gpu = int
    memoryInGB = int
  }
  dataCollection = {
    eventHubEnabled = bool
    storageEnabled = bool
  }
  isDefault = bool
  livenessProbeRequirements = {
    failureThreshold = int
    initialDelaySeconds = int
    periodSeconds = int
    successThreshold = int
    timeoutSeconds = int
  }
  maxConcurrentRequestsPerContainer = int
  maxQueueWaitMs = int
  namespace = "string"
  numReplicas = int
  scoringTimeoutMs = int
  trafficPercentile = int
  type = "string"

プロパティ値

workspaces/services

名前 形容 価値
種類 リソースの種類 "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/services@2020-05-01-preview"
名前 リソース名 string (必須)
場所 Azure の場所/リージョンの名前。
parent_id このリソースの親であるリソースの ID。 種類のリソースの ID: ワークスペース
形容 サービスの説明。
environmentImageRequest 推論に必要な環境、モデル、資産。 CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest の
キー 認証キー。 CreateServiceRequestKeys の
kvTags サービス タグ ディクショナリ。 タグは変更可能です。 オブジェクト
プロパティ サービス プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。 CreateServiceRequestProperties の
computeType オブジェクトの種類を設定する ACI の
AKS (必須)

ACIServiceCreateRequest

名前 形容 価値
computeType サービスのコンピューティング環境の種類。 "ACI" (必須)
appInsightsEnabled Application Insights が有効かどうか。 bool
authEnabled サービスで認証が有効になっているかどうか。 bool
cname サービスの CName。
containerResourceRequirements コンテナー リソースの要件。 ContainerResourceRequirements
dataCollection 指定されたデータ収集オプションの詳細。 ACIServiceCreateRequestDataCollection の
dnsNameLabel サービスの Dns ラベル。
encryptionProperties 暗号化プロパティ。 ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties
sslCertificate SSL が有効になっている場合に使用する PEM 形式のパブリック SSL 証明書。
sslEnabled SSL が有効かどうか。 bool
sslKey 証明書の PEM 形式の公開 SSL キー。
vnetConfiguration 仮想ネットワークの構成。 ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

ContainerResourceRequirements

名前 形容 価値
cpu コンテナー上の CPU コアの数。 int
fpga コンテナーに公開されている FPGA PCIE デバイスの数。 2 の倍数である必要があります。 int
gpu コンテナー内の GPU コアの数。 int
memoryInGB コンテナー上のメモリの量 (GB 単位)。 int

ACIServiceCreateRequestDataCollection

名前 形容 価値
eventHubEnabled イベント ハブを有効または無効にするオプション。 bool
storageEnabled ストレージを有効または無効にするオプション。 bool

ACIServiceCreateRequestEncryptionProperties

名前 形容 価値
keyName 暗号化キー名 string (必須)
keyVersion 暗号化キーのバージョン string (必須)
vaultBaseUrl コンテナーのベース URL string (必須)

ACIServiceCreateRequestVnetConfiguration

名前 形容 価値
subnetName 仮想ネットワーク サブネットの名前。
vnetName 仮想ネットワークの名前。

AKSServiceCreateRequest

名前 形容 価値
computeType サービスのコンピューティング環境の種類。 "AKS" (必須)
aadAuthEnabled AAD 認証が有効かどうか。 bool
appInsightsEnabled Application Insights が有効かどうか。 bool
authEnabled 認証が有効かどうか。 bool
autoScaler 自動スケーラーのプロパティ。 AKSServiceCreateRequestAutoScaler の
computeName コンピューティング リソースの名前。
containerResourceRequirements コンテナー リソースの要件。 ContainerResourceRequirements
dataCollection 指定されたデータ収集オプションの詳細。 AKSServiceCreateRequestDataCollection
isDefault これが既定のバリアントです。 bool
livenessProbeRequirements ライブネス プローブの要件。 AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements
maxConcurrentRequestsPerContainer コンテナーあたりの同時要求の最大数。 int
maxQueueWaitMs 要求がキューで待機する最大時間 (ミリ秒)。 この時間が経過すると、サービスは 503 (サービス利用不可) を返します int
名前空間 サービスの Kubernetes 名前空間。
numReplicas クラスター上のレプリカの数。 int
scoringTimeoutMs スコアリング タイムアウト (ミリ秒単位)。 int
trafficPercentile 受信するトラフィックバリアントの量。 int
種類 バリアントの型。 "Control"
"治療"

AKSServiceCreateRequestAutoScaler

名前 形容 価値
autoscaleEnabled 自動スケーリングを有効または無効にするオプション。 bool
maxReplicas クラスター内のレプリカの最大数。 int
minReplicas スケールダウンするレプリカの最小数。 int
refreshPeriodInSeconds 自動スケールの更新の間に待機する秒数。 int
targetUtilization クラスターをスケーリングするかどうかを決定するために使用するターゲット使用率の割合。 int

AKSServiceCreateRequestDataCollection

名前 形容 価値
eventHubEnabled イベント ハブを有効または無効にするオプション。 bool
storageEnabled ストレージを有効または無効にするオプション。 bool

AKSServiceCreateRequestLivenessProbeRequirements

名前 形容 価値
failureThreshold 異常な状態を返す前に許可するエラーの数。 int
initialDelaySeconds 最初のプローブの前の遅延 (秒単位)。 int
periodSeconds プローブ間の時間の長さ (秒単位)。 int
successThreshold 正常な状態を返す前の成功したプローブの数。 int
timeoutSeconds プローブのタイムアウト (秒単位)。 int

CreateServiceRequestEnvironmentImageRequest

名前 形容 価値
財産 資産の一覧。 ImageAsset[]
driverProgram ドライバー ファイルの名前。
環境 AZURE ML 環境の詳細。 EnvironmentImageRequestEnvironment
environmentReference AZURE ML 環境の一意の識別の詳細。 EnvironmentImageRequestEnvironmentReference
modelIds モデル ID の一覧。 string[]
モデル モデルの一覧。 モデル[]

ImageAsset

名前 形容 価値
身分証明書 資産 ID。
mimeType mime の種類。
解凍 アセットがアンパックされるかどうか。 bool
url 資産の URL。

EnvironmentImageRequestEnvironment

名前 形容 価値
港湾労働者 Docker コンテナーの定義。 ModelEnvironmentDefinitionDocker
environmentVariables 環境内で定義される環境変数の定義。 ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables
inferencingStackVersion イメージに追加された推論スタック のバージョン。 推論スタックを追加しないようにするには、この値を設定しないでください。 有効な値: "latest"。
名前 環境の名前。
ニシキヘビ Python 環境の設定。 ModelEnvironmentDefinitionPython
r R 環境の設定。 ModelEnvironmentDefinitionR
火花 Spark 環境の構成。 ModelEnvironmentDefinitionSpark
バージョン 環境のバージョン。

ModelEnvironmentDefinitionDocker

名前 形容 価値
baseDockerfile Docker ベースの実行に使用される基本 Dockerfile。 BaseImage と相互に排他的です。
baseImage Docker ベースの実行に使用される基本イメージ。 BaseDockerfile と相互に排他的です。
baseImageRegistry 基本イメージを含むイメージ レジストリ。 ModelDockerSectionBaseImageRegistry

ModelDockerSectionBaseImageRegistry

名前 形容 価値
住所
パスワード

制約:
機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
username

制約:
機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。

ModelEnvironmentDefinitionEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

ModelEnvironmentDefinitionPython

名前 形容 価値
baseCondaEnvironment
condaDependencies Conda の依存関係を含む JObject。
interpreterPath 環境のビルドが必要ない場合に使用する Python インタープリター パス。 指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。
userManagedDependencies True は、AzureML が既存の Python 環境を再利用することを意味します。False は、AzureML が Conda 依存関係の仕様に基づいて Python 環境を作成することを意味します。 bool

ModelEnvironmentDefinitionR

名前 形容 価値
bioConductorPackages バイオコンダクタからのパッケージ。 string[]
cranPackages 使用する CRAN パッケージ。 RCranPackage[]
customUrlPackages カスタム URL からのパッケージ。 string[]
gitHubPackages GitHub から直接パッケージ。 RGitHubPackage[]
rscriptPath 環境のビルドが必要ない場合に使用する Rscript パス。
指定されたパスは、ユーザー スクリプトの呼び出しに使用されます。
rVersion インストールする R のバージョン
snapshotDate YYYY-MM-DD 形式で使用する MRAN スナップショットの日付 (例: "2019-04-17" )
userManaged 環境がユーザーによって管理されているか、AzureML によって管理されているかを示します。 bool

RCranPackage

名前 形容 価値
名前 パッケージ名。
リポジトリ リポジトリ名。

RGitHubPackage

名前 形容 価値
authToken プライベート リポジトリからインストールする個人用アクセス トークン

制約:
機密性の高い値。 セキュリティで保護されたパラメーターとして渡します。
リポジトリ ユーザー名/リポジトリ[/subdir][@ref,#pull] 形式のリポジトリ アドレス。

ModelEnvironmentDefinitionSpark

名前 形容 価値
パッケージ 使用する Spark パッケージ。 SparkMavenPackage[]
precachePackages パッケージを事前キャッシュするかどうか。 bool
リポジトリ Spark リポジトリの一覧。 string[]

SparkMavenPackage

名前 形容 価値
アーティファクト
バージョン

EnvironmentImageRequestEnvironmentReference

名前 形容 価値
名前 環境の名前。
バージョン 環境のバージョン。

モデル

名前 形容 価値
createdTime モデルの作成時刻 (UTC)。
データセット モデルに関連付けられているデータセットの一覧。 DatasetReference[]
derivedModelIds このモデルから派生したモデル string[]
形容 モデルの説明テキスト。
experimentName このモデルが作成された実験の名前。
フレームワーク モデル フレームワーク。
frameworkVersion モデル フレームワークのバージョン。
身分証明書 モデル ID。
kvTags モデル タグ ディクショナリ。 項目は変更可能です。 オブジェクト
mimeType モデル コンテンツの MIME の種類。 MIME の種類の詳細については、https://www.iana.org/assignments/media-types/media-types.xhtml を開いてください string (必須)
modifiedTime モデルの最終変更時刻 (UTC)。
名前 モデル名。 string (必須)
parentModelId 親モデル ID。
プロパティ Model プロパティ ディクショナリ。 プロパティは不変です。 ModelProperties
resourceRequirements モデルのリソース要件 ContainerResourceRequirements
runId このモデルを作成した RunId。
sampleInputData モデルの入力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)
sampleOutputData モデルの出力データのサンプル。 ワークスペース内のデータセットへの参照 (aml://dataset/{datasetId} 形式)
解凍 Docker イメージの作成時にモデルをアンパックする必要があるかどうかを示します。 bool
url モデルの URL。 通常は SAS URL です。 string (必須)
バージョン モデル管理サービスによって割り当てられたモデル バージョン。 int

DatasetReference

名前 形容 価値
身分証明書 データセット参照の ID。
名前 データセット参照の名前。

ModelProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

CreateServiceRequestKeys

名前 形容 価値
primaryKey 主キー。
secondaryKey セカンダリ キー。

CreateServiceRequestProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}