Microsoft.MachineLearningServices workspaces/jobs 2021-03-01-preview

Bicep リソース定義

ワークスペース/ジョブ 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/jobs 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/jobs@2021-03-01-preview' = {
  name: 'string'
  parent: resourceSymbolicName
  properties: {
    description: 'string'
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    tags: {}
    jobType: 'string'
    // For remaining properties, see JobBase objects
  }
}

JobBase オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、jobType プロパティを設定します。

コマンドの場合は、次のコマンドを使用します。

  jobType: 'Command'
  codeId: 'string'
  command: 'string'
  compute: {
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    isLocal: bool
    location: 'string'
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    target: 'string'
  }
  distribution: {
    distributionType: 'string'
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId: 'string'
  environmentVariables: {
    {customized property}: 'string'
  }
  experimentName: 'string'
  identity: {
    identityType: 'string'
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  inputDataBindings: {
    {customized property}: {
      dataId: 'string'
      mode: 'string'
      pathOnCompute: 'string'
    }
  }
  outputDataBindings: {
    {customized property}: {
      datastoreId: 'string'
      mode: 'string'
      pathOnCompute: 'string'
      pathOnDatastore: 'string'
    }
  }
  priority: int
  timeout: 'string'

スイープの場合は、次を使用します。

  jobType: 'Sweep'
  algorithm: 'string'
  compute: {
    instanceCount: int
    instanceType: 'string'
    isLocal: bool
    location: 'string'
    properties: {
      {customized property}: 'string'
    }
    target: 'string'
  }
  earlyTermination: {
    delayEvaluation: int
    evaluationInterval: int
    policyType: 'string'
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  experimentName: 'string'
  identity: {
    identityType: 'string'
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  maxConcurrentTrials: int
  maxTotalTrials: int
  objective: {
    goal: 'string'
    primaryMetric: 'string'
  }
  priority: int
  searchSpace: {
    {customized property}: any()
  }
  timeout: 'string'
  trial: {
    codeId: 'string'
    command: 'string'
    distribution: {
      distributionType: 'string'
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId: 'string'
    environmentVariables: {
      {customized property}: 'string'
    }
    inputDataBindings: {
      {customized property}: {
        dataId: 'string'
        mode: 'string'
        pathOnCompute: 'string'
      }
    }
    outputDataBindings: {
      {customized property}: {
        datastoreId: 'string'
        mode: 'string'
        pathOnCompute: 'string'
        pathOnDatastore: 'string'
      }
    }
    timeout: 'string'
  }

DistributionConfiguration オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、distributionType プロパティを設定します。

Mpiの場合は、次を使用します。

  distributionType: 'Mpi'
  processCountPerInstance: int

PyTorchを する場合は、次を使用します。

  distributionType: 'PyTorch'
  processCount: int

TensorFlowの場合は、次を使用します。

  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int

IdentityConfiguration オブジェクト

identityType 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。

AMLTokenを する場合は、次を使用します。

  identityType: 'AMLToken'

マネージドの場合は、次を使用します。

  identityType: 'Managed'
  clientId: 'string'
  objectId: 'string'
  resourceId: 'string'

EarlyTerminationPolicy オブジェクト

policyType 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。

バンディットの場合は、次を使用します。

  policyType: 'Bandit'
  slackAmount: int
  slackFactor: int

MedianStopping の場合は、次の値を使用します。

  policyType: 'MedianStopping'

TruncationSelectionの場合は、次のコマンドを使用します。

  policyType: 'TruncationSelection'
  truncationPercentage: int

プロパティ値

workspaces/jobs

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)
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
プロパティ [必須]エンティティの追加の属性。 JobBase (必須)

JobBase

名前 形容 価値
形容 資産の説明テキスト。
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 JobBaseProperties
タグ タグ ディクショナリ。 タグは追加、削除、更新できます。 オブジェクト
jobType オブジェクトの種類を設定する コマンド
スイープ (必須)

JobBaseProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

CommandJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'Command' (必須)
codeId コード資産の ARM リソース ID。
命令 [必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。 例えば。 "python train.py" string (必須)

制約:
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]
計算する [必須]ジョブのコンピューティング バインド。 ComputeConfiguration (必須)
流通 ジョブの配布構成。 設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。 DistributionConfiguration
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 CommandJobEnvironmentVariables
experimentName ジョブが属する実験の名前。 設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。
同一性 ID の構成。 設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。
null の場合、既定値は AmlToken になります。
IdentityConfiguration
inputDataBindings ジョブで使用される入力データ バインディングのマッピング。 CommandJobInputDataBindings の
outputDataBindings ジョブで使用される出力データ バインディングのマッピング。 CommandJobOutputDataBindings
優先権 スケジュール ポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。
プライベート プレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。
int
タイムアウト ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、ジョブは取り消されます。 秒という低い精度の期間のみをサポートします。

ComputeConfiguration

名前 形容 価値
instanceCount インスタンスまたはノードの数。 int
instanceType 実行する SKU の種類。
isLocal ローカル コンピューティングで実行されているジョブの場合は true に設定します。 bool
場所 仮想クラスターの実行場所。
プロパティ その他のプロパティ。 ComputeConfigurationProperties
ターゲット 対象となるコンピューティングの ARM リソース ID。 指定されていない場合、リソースはマネージドとしてデプロイされます。

ComputeConfigurationProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

DistributionConfiguration

名前 形容 価値
distributionType オブジェクトの種類を設定する Mpi
PyTorch を する
TensorFlow (必須)

Mpi

名前 形容 価値
distributionType [必須]ディストリビューション フレームワークの種類を指定します。 'Mpi' (必須)
processCountPerInstance MPI ノードあたりのプロセス数。 int

PyTorch

名前 形容 価値
distributionType [必須]ディストリビューション フレームワークの種類を指定します。 'PyTorch' (必須)
processCount 分散ジョブの合計プロセス数。 int

TensorFlow

名前 形容 価値
distributionType [必須]ディストリビューション フレームワークの種類を指定します。 'TensorFlow' (必須)
parameterServerCount パラメーター サーバー タスクの数。 int
workerCount ワーカーの数。 コンピューティング バインドのノード数を上書きします。 int

CommandJobEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

IdentityConfiguration

名前 形容 価値
identityType オブジェクトの種類を設定する AMLToken を する
マネージド (必須)

AmlToken

名前 形容 価値
identityType [必須]ID フレームワークの種類を指定します。 'AMLToken' (必須)

ManagedIdentity

名前 形容 価値
identityType [必須]ID フレームワークの種類を指定します。 'Managed' (必須)
clientId クライアント ID でユーザー割り当て ID を指定します。 システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。

制約:
最小長 = 36
最大長 = 36
パターン = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
objectId ユーザー割り当て ID をオブジェクト ID で指定します。 システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。

制約:
最小長 = 36
最大長 = 36
パターン = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
resourceId ARM リソース ID でユーザー割り当て ID を指定します。 システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。

CommandJobInputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} InputDataBinding の

InputDataBinding

名前 形容 価値
dataId 登録済みの dataVersion の ARM リソース ID。
モード データ成果物にアクセスするためのメカニズム。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'Mount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
'Upload'
pathOnCompute コンテナー プロセス内のデータの場所。

CommandJobOutputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} OutputDataBinding の

OutputDataBinding

名前 形容 価値
datastoreId データ出力が格納されるデータストアの ARM リソース ID。
モード データストアへのデータ移動のメカニズム。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'Mount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
'Upload'
pathOnCompute コンテナー プロセス内のデータの場所。
pathOnDatastore データストア内のデータへのパス。

SweepJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'Sweep' (必須)
アルゴリズム [必須]ハイパーパラメーター サンプリング アルゴリズムの種類 'Bayesian'
'Grid'
'Random' (必須)
計算する [必須]ジョブのコンピューティング バインド。 ComputeConfiguration (必須)
earlyTermination 早期終了ポリシーを使用すると、実行が完了する前にパフォーマンスの低い実行をキャンセルできます。 EarlyTerminationPolicy
experimentName ジョブが属する実験の名前。 設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。
同一性 ID の構成。 設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。
null の場合、既定値は AmlToken になります。
IdentityConfiguration
maxConcurrentTrials 並列で実行される試行回数の上限。 int
maxTotalTrials 実行する試行回数の上限。 int
目的 [必須]最適化の目的。 目標 (必須)
優先権 スケジュール ポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。
プライベート プレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。
int
searchSpace [必須]各パラメーターとその分布を含むディクショナリ。 ディクショナリ キーはパラメーターの名前です SweepJobSearchSpace (必須)
タイムアウト ISO 8601 形式の合計タイムアウト。 分単位の精度で期間のみをサポートします。
裁判 試用版コンポーネントの定義。 TrialComponent

EarlyTerminationPolicy

名前 形容 価値
delayEvaluation 最初の評価を遅らせる間隔の数。 int
evaluationInterval ポリシー評価間の間隔 (実行回数)。 int
policyType オブジェクトの種類を設定する バンディット
MedianStopping
TruncationSelection (必須)

BanditPolicy

名前 形容 価値
policyType [必須]ポリシー構成の名前 'Bandit' (必須)
slackAmount 最高のパフォーマンスを発揮する実行から許容される絶対距離。 int
slackFactor 最もパフォーマンスの高い実行からの許容距離の比率。 int

MedianStoppingPolicy

名前 形容 価値
policyType [必須]ポリシー構成の名前 'MedianStopping' (必須)

TruncationSelectionPolicy

名前 形容 価値
policyType [必須]ポリシー構成の名前 'TruncationSelection' (必須)
truncationPercentage 各評価間隔で取り消す実行の割合。 int

目的

名前 形容 価値
ゴール [必須]ハイパーパラメーター調整でサポートされるメトリックの目標を定義します '最大化'
'最小化' (必須)
primaryMetric [必須]最適化するメトリックの名前。 string (必須)

制約:
パターン = [a-zA-Z0-9_]

SweepJobSearchSpace

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} Bicep の場合は、any() 関数を使用できます。

TrialComponent

名前 形容 価値
codeId コード資産の ARM リソース ID。
命令 [必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。 例えば。 "python train.py" string (必須)

制約:
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]
流通 ジョブの配布構成。 設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。 DistributionConfiguration
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 TrialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings ジョブで使用される入力データ バインディングのマッピング。 TrialComponentInputDataBindings
outputDataBindings ジョブで使用される出力データ バインディングのマッピング。 TrialComponentOutputDataBindings
タイムアウト ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、試用コンポーネントは取り消されます。
秒という低い精度の期間のみをサポートします。

TrialComponentEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

TrialComponentInputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} InputDataBinding の

TrialComponentOutputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} OutputDataBinding の

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 AutoML 分類ジョブ 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 AutoML 分類ジョブを作成して、クライアントが金融機関との固定定期預金をサブスクライブするかどうかを予測するための最適なモデルを見つけます。
Azure Machine Learning コマンド ジョブ を作成する

Azure にデプロイする
このテンプレートは、基本的なhello_world スクリプトを使用して Azure Machine Learning コマンド ジョブを作成します
Azure Machine Learning スイープ ジョブ を作成する

Azure
にデプロイする
このテンプレートでは、ハイパーパラメーター調整用の Azure Machine Learning スイープ ジョブが作成されます。

ARM テンプレート リソース定義

ワークスペース/ジョブ 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/jobs 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/jobs",
  "apiVersion": "2021-03-01-preview",
  "name": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "tags": {},
    "jobType": "string"
    // For remaining properties, see JobBase objects
  }
}

JobBase オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、jobType プロパティを設定します。

コマンドの場合は、次のコマンドを使用します。

  "jobType": "Command",
  "codeId": "string",
  "command": "string",
  "compute": {
    "instanceCount": "int",
    "instanceType": "string",
    "isLocal": "bool",
    "location": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "target": "string"
  },
  "distribution": {
    "distributionType": "string"
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  },
  "environmentId": "string",
  "environmentVariables": {
    "{customized property}": "string"
  },
  "experimentName": "string",
  "identity": {
    "identityType": "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  },
  "inputDataBindings": {
    "{customized property}": {
      "dataId": "string",
      "mode": "string",
      "pathOnCompute": "string"
    }
  },
  "outputDataBindings": {
    "{customized property}": {
      "datastoreId": "string",
      "mode": "string",
      "pathOnCompute": "string",
      "pathOnDatastore": "string"
    }
  },
  "priority": "int",
  "timeout": "string"

スイープの場合は、次を使用します。

  "jobType": "Sweep",
  "algorithm": "string",
  "compute": {
    "instanceCount": "int",
    "instanceType": "string",
    "isLocal": "bool",
    "location": "string",
    "properties": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "target": "string"
  },
  "earlyTermination": {
    "delayEvaluation": "int",
    "evaluationInterval": "int",
    "policyType": "string"
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  },
  "experimentName": "string",
  "identity": {
    "identityType": "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  },
  "maxConcurrentTrials": "int",
  "maxTotalTrials": "int",
  "objective": {
    "goal": "string",
    "primaryMetric": "string"
  },
  "priority": "int",
  "searchSpace": {
    "{customized property}": {}
  },
  "timeout": "string",
  "trial": {
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "string"
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "{customized property}": "string"
    },
    "inputDataBindings": {
      "{customized property}": {
        "dataId": "string",
        "mode": "string",
        "pathOnCompute": "string"
      }
    },
    "outputDataBindings": {
      "{customized property}": {
        "datastoreId": "string",
        "mode": "string",
        "pathOnCompute": "string",
        "pathOnDatastore": "string"
      }
    },
    "timeout": "string"
  }

DistributionConfiguration オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、distributionType プロパティを設定します。

Mpiの場合は、次を使用します。

  "distributionType": "Mpi",
  "processCountPerInstance": "int"

PyTorchを する場合は、次を使用します。

  "distributionType": "PyTorch",
  "processCount": "int"

TensorFlowの場合は、次を使用します。

  "distributionType": "TensorFlow",
  "parameterServerCount": "int",
  "workerCount": "int"

IdentityConfiguration オブジェクト

identityType 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。

AMLTokenを する場合は、次を使用します。

  "identityType": "AMLToken"

マネージドの場合は、次を使用します。

  "identityType": "Managed",
  "clientId": "string",
  "objectId": "string",
  "resourceId": "string"

EarlyTerminationPolicy オブジェクト

policyType 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。

バンディットの場合は、次を使用します。

  "policyType": "Bandit",
  "slackAmount": "int",
  "slackFactor": "int"

MedianStopping の場合は、次の値を使用します。

  "policyType": "MedianStopping"

TruncationSelectionの場合は、次のコマンドを使用します。

  "policyType": "TruncationSelection",
  "truncationPercentage": "int"

プロパティ値

workspaces/jobs

名前 形容 価値
種類 リソースの種類 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs'
apiVersion リソース API のバージョン '2021-03-01-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)
プロパティ [必須]エンティティの追加の属性。 JobBase (必須)

JobBase

名前 形容 価値
形容 資産の説明テキスト。
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 JobBaseProperties
タグ タグ ディクショナリ。 タグは追加、削除、更新できます。 オブジェクト
jobType オブジェクトの種類を設定する コマンド
スイープ (必須)

JobBaseProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

CommandJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'Command' (必須)
codeId コード資産の ARM リソース ID。
命令 [必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。 例えば。 "python train.py" string (必須)

制約:
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]
計算する [必須]ジョブのコンピューティング バインド。 ComputeConfiguration (必須)
流通 ジョブの配布構成。 設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。 DistributionConfiguration
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 CommandJobEnvironmentVariables
experimentName ジョブが属する実験の名前。 設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。
同一性 ID の構成。 設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。
null の場合、既定値は AmlToken になります。
IdentityConfiguration
inputDataBindings ジョブで使用される入力データ バインディングのマッピング。 CommandJobInputDataBindings の
outputDataBindings ジョブで使用される出力データ バインディングのマッピング。 CommandJobOutputDataBindings
優先権 スケジュール ポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。
プライベート プレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。
int
タイムアウト ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、ジョブは取り消されます。 秒という低い精度の期間のみをサポートします。

ComputeConfiguration

名前 形容 価値
instanceCount インスタンスまたはノードの数。 int
instanceType 実行する SKU の種類。
isLocal ローカル コンピューティングで実行されているジョブの場合は true に設定します。 bool
場所 仮想クラスターの実行場所。
プロパティ その他のプロパティ。 ComputeConfigurationProperties
ターゲット 対象となるコンピューティングの ARM リソース ID。 指定されていない場合、リソースはマネージドとしてデプロイされます。

ComputeConfigurationProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

DistributionConfiguration

名前 形容 価値
distributionType オブジェクトの種類を設定する Mpi
PyTorch を する
TensorFlow (必須)

Mpi

名前 形容 価値
distributionType [必須]ディストリビューション フレームワークの種類を指定します。 'Mpi' (必須)
processCountPerInstance MPI ノードあたりのプロセス数。 int

PyTorch

名前 形容 価値
distributionType [必須]ディストリビューション フレームワークの種類を指定します。 'PyTorch' (必須)
processCount 分散ジョブの合計プロセス数。 int

TensorFlow

名前 形容 価値
distributionType [必須]ディストリビューション フレームワークの種類を指定します。 'TensorFlow' (必須)
parameterServerCount パラメーター サーバー タスクの数。 int
workerCount ワーカーの数。 コンピューティング バインドのノード数を上書きします。 int

CommandJobEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

IdentityConfiguration

名前 形容 価値
identityType オブジェクトの種類を設定する AMLToken を する
マネージド (必須)

AmlToken

名前 形容 価値
identityType [必須]ID フレームワークの種類を指定します。 'AMLToken' (必須)

ManagedIdentity

名前 形容 価値
identityType [必須]ID フレームワークの種類を指定します。 'Managed' (必須)
clientId クライアント ID でユーザー割り当て ID を指定します。 システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。

制約:
最小長 = 36
最大長 = 36
パターン = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
objectId ユーザー割り当て ID をオブジェクト ID で指定します。 システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。

制約:
最小長 = 36
最大長 = 36
パターン = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
resourceId ARM リソース ID でユーザー割り当て ID を指定します。 システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。

CommandJobInputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} InputDataBinding の

InputDataBinding

名前 形容 価値
dataId 登録済みの dataVersion の ARM リソース ID。
モード データ成果物にアクセスするためのメカニズム。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'Mount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
'Upload'
pathOnCompute コンテナー プロセス内のデータの場所。

CommandJobOutputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} OutputDataBinding の

OutputDataBinding

名前 形容 価値
datastoreId データ出力が格納されるデータストアの ARM リソース ID。
モード データストアへのデータ移動のメカニズム。 'Direct'
'ダウンロード'
'EvalDownload'
'EvalMount'
'Mount'
'ReadOnlyMount'
'ReadWriteMount'
'Upload'
pathOnCompute コンテナー プロセス内のデータの場所。
pathOnDatastore データストア内のデータへのパス。

SweepJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 'Sweep' (必須)
アルゴリズム [必須]ハイパーパラメーター サンプリング アルゴリズムの種類 'Bayesian'
'Grid'
'Random' (必須)
計算する [必須]ジョブのコンピューティング バインド。 ComputeConfiguration (必須)
earlyTermination 早期終了ポリシーを使用すると、実行が完了する前にパフォーマンスの低い実行をキャンセルできます。 EarlyTerminationPolicy
experimentName ジョブが属する実験の名前。 設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。
同一性 ID の構成。 設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。
null の場合、既定値は AmlToken になります。
IdentityConfiguration
maxConcurrentTrials 並列で実行される試行回数の上限。 int
maxTotalTrials 実行する試行回数の上限。 int
目的 [必須]最適化の目的。 目標 (必須)
優先権 スケジュール ポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。
プライベート プレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。
int
searchSpace [必須]各パラメーターとその分布を含むディクショナリ。 ディクショナリ キーはパラメーターの名前です SweepJobSearchSpace (必須)
タイムアウト ISO 8601 形式の合計タイムアウト。 分単位の精度で期間のみをサポートします。
裁判 試用版コンポーネントの定義。 TrialComponent

EarlyTerminationPolicy

名前 形容 価値
delayEvaluation 最初の評価を遅らせる間隔の数。 int
evaluationInterval ポリシー評価間の間隔 (実行回数)。 int
policyType オブジェクトの種類を設定する バンディット
MedianStopping
TruncationSelection (必須)

BanditPolicy

名前 形容 価値
policyType [必須]ポリシー構成の名前 'Bandit' (必須)
slackAmount 最高のパフォーマンスを発揮する実行から許容される絶対距離。 int
slackFactor 最もパフォーマンスの高い実行からの許容距離の比率。 int

MedianStoppingPolicy

名前 形容 価値
policyType [必須]ポリシー構成の名前 'MedianStopping' (必須)

TruncationSelectionPolicy

名前 形容 価値
policyType [必須]ポリシー構成の名前 'TruncationSelection' (必須)
truncationPercentage 各評価間隔で取り消す実行の割合。 int

目的

名前 形容 価値
ゴール [必須]ハイパーパラメーター調整でサポートされるメトリックの目標を定義します '最大化'
'最小化' (必須)
primaryMetric [必須]最適化するメトリックの名前。 string (必須)

制約:
パターン = [a-zA-Z0-9_]

SweepJobSearchSpace

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

TrialComponent

名前 形容 価値
codeId コード資産の ARM リソース ID。
命令 [必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。 例えば。 "python train.py" string (必須)

制約:
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]
流通 ジョブの配布構成。 設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。 DistributionConfiguration
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 TrialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings ジョブで使用される入力データ バインディングのマッピング。 TrialComponentInputDataBindings
outputDataBindings ジョブで使用される出力データ バインディングのマッピング。 TrialComponentOutputDataBindings
タイムアウト ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、試用コンポーネントは取り消されます。
秒という低い精度の期間のみをサポートします。

TrialComponentEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

TrialComponentInputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} InputDataBinding の

TrialComponentOutputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} OutputDataBinding の

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 AutoML 分類ジョブ 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 AutoML 分類ジョブを作成して、クライアントが金融機関との固定定期預金をサブスクライブするかどうかを予測するための最適なモデルを見つけます。
Azure Machine Learning コマンド ジョブ を作成する

Azure にデプロイする
このテンプレートは、基本的なhello_world スクリプトを使用して Azure Machine Learning コマンド ジョブを作成します
Azure Machine Learning スイープ ジョブ を作成する

Azure
にデプロイする
このテンプレートでは、ハイパーパラメーター調整用の Azure Machine Learning スイープ ジョブが作成されます。

Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義

ワークスペース/ジョブ 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/jobs 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/jobs@2021-03-01-preview"
  name = "string"
  parent_id = "string"
  body = jsonencode({
    properties = {
      description = "string"
      properties = {
        {customized property} = "string"
      }
      tags = {}
      jobType = "string"
      // For remaining properties, see JobBase objects
    }
  })
}

JobBase オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、jobType プロパティを設定します。

コマンドの場合は、次のコマンドを使用します。

  jobType = "Command"
  codeId = "string"
  command = "string"
  compute = {
    instanceCount = int
    instanceType = "string"
    isLocal = bool
    location = "string"
    properties = {
      {customized property} = "string"
    }
    target = "string"
  }
  distribution = {
    distributionType = "string"
    // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
  }
  environmentId = "string"
  environmentVariables = {
    {customized property} = "string"
  }
  experimentName = "string"
  identity {
    identityType = "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  inputDataBindings = {
    {customized property} = {
      dataId = "string"
      mode = "string"
      pathOnCompute = "string"
    }
  }
  outputDataBindings = {
    {customized property} = {
      datastoreId = "string"
      mode = "string"
      pathOnCompute = "string"
      pathOnDatastore = "string"
    }
  }
  priority = int
  timeout = "string"

スイープの場合は、次を使用します。

  jobType = "Sweep"
  algorithm = "string"
  compute = {
    instanceCount = int
    instanceType = "string"
    isLocal = bool
    location = "string"
    properties = {
      {customized property} = "string"
    }
    target = "string"
  }
  earlyTermination = {
    delayEvaluation = int
    evaluationInterval = int
    policyType = "string"
    // For remaining properties, see EarlyTerminationPolicy objects
  }
  experimentName = "string"
  identity {
    identityType = "string"
    // For remaining properties, see IdentityConfiguration objects
  }
  maxConcurrentTrials = int
  maxTotalTrials = int
  objective = {
    goal = "string"
    primaryMetric = "string"
  }
  priority = int
  searchSpace = {}
  timeout = "string"
  trial = {
    codeId = "string"
    command = "string"
    distribution = {
      distributionType = "string"
      // For remaining properties, see DistributionConfiguration objects
    }
    environmentId = "string"
    environmentVariables = {
      {customized property} = "string"
    }
    inputDataBindings = {
      {customized property} = {
        dataId = "string"
        mode = "string"
        pathOnCompute = "string"
      }
    }
    outputDataBindings = {
      {customized property} = {
        datastoreId = "string"
        mode = "string"
        pathOnCompute = "string"
        pathOnDatastore = "string"
      }
    }
    timeout = "string"
  }

DistributionConfiguration オブジェクト

オブジェクトの種類を指定するには、distributionType プロパティを設定します。

Mpiの場合は、次を使用します。

  distributionType = "Mpi"
  processCountPerInstance = int

PyTorchを する場合は、次を使用します。

  distributionType = "PyTorch"
  processCount = int

TensorFlowの場合は、次を使用します。

  distributionType = "TensorFlow"
  parameterServerCount = int
  workerCount = int

IdentityConfiguration オブジェクト

identityType 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。

AMLTokenを する場合は、次を使用します。

  identityType = "AMLToken"

マネージドの場合は、次を使用します。

  identityType = "Managed"
  clientId = "string"
  objectId = "string"
  resourceId = "string"

EarlyTerminationPolicy オブジェクト

policyType 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。

バンディットの場合は、次を使用します。

  policyType = "Bandit"
  slackAmount = int
  slackFactor = int

MedianStopping の場合は、次の値を使用します。

  policyType = "MedianStopping"

TruncationSelectionの場合は、次のコマンドを使用します。

  policyType = "TruncationSelection"
  truncationPercentage = int

プロパティ値

workspaces/jobs

名前 形容 価値
種類 リソースの種類 "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2021-03-01-preview"
名前 リソース名 string (必須)
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
プロパティ [必須]エンティティの追加の属性。 JobBase (必須)

JobBase

名前 形容 価値
形容 資産の説明テキスト。
プロパティ 資産プロパティ ディクショナリ。 JobBaseProperties
タグ タグ ディクショナリ。 タグは追加、削除、更新できます。 オブジェクト
jobType オブジェクトの種類を設定する コマンド
スイープ (必須)

JobBaseProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

CommandJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 "Command" (必須)
codeId コード資産の ARM リソース ID。
命令 [必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。 例えば。 "python train.py" string (必須)

制約:
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]
計算する [必須]ジョブのコンピューティング バインド。 ComputeConfiguration (必須)
流通 ジョブの配布構成。 設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。 DistributionConfiguration
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 CommandJobEnvironmentVariables
experimentName ジョブが属する実験の名前。 設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。
同一性 ID の構成。 設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。
null の場合、既定値は AmlToken になります。
IdentityConfiguration
inputDataBindings ジョブで使用される入力データ バインディングのマッピング。 CommandJobInputDataBindings の
outputDataBindings ジョブで使用される出力データ バインディングのマッピング。 CommandJobOutputDataBindings
優先権 スケジュール ポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。
プライベート プレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。
int
タイムアウト ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、ジョブは取り消されます。 秒という低い精度の期間のみをサポートします。

ComputeConfiguration

名前 形容 価値
instanceCount インスタンスまたはノードの数。 int
instanceType 実行する SKU の種類。
isLocal ローカル コンピューティングで実行されているジョブの場合は true に設定します。 bool
場所 仮想クラスターの実行場所。
プロパティ その他のプロパティ。 ComputeConfigurationProperties
ターゲット 対象となるコンピューティングの ARM リソース ID。 指定されていない場合、リソースはマネージドとしてデプロイされます。

ComputeConfigurationProperties

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

DistributionConfiguration

名前 形容 価値
distributionType オブジェクトの種類を設定する Mpi
PyTorch を する
TensorFlow (必須)

Mpi

名前 形容 価値
distributionType [必須]ディストリビューション フレームワークの種類を指定します。 "Mpi" (必須)
processCountPerInstance MPI ノードあたりのプロセス数。 int

PyTorch

名前 形容 価値
distributionType [必須]ディストリビューション フレームワークの種類を指定します。 "PyTorch" (必須)
processCount 分散ジョブの合計プロセス数。 int

TensorFlow

名前 形容 価値
distributionType [必須]ディストリビューション フレームワークの種類を指定します。 "TensorFlow" (必須)
parameterServerCount パラメーター サーバー タスクの数。 int
workerCount ワーカーの数。 コンピューティング バインドのノード数を上書きします。 int

CommandJobEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

IdentityConfiguration

名前 形容 価値
identityType オブジェクトの種類を設定する AMLToken を する
マネージド (必須)

AmlToken

名前 形容 価値
identityType [必須]ID フレームワークの種類を指定します。 "AMLToken" (必須)

ManagedIdentity

名前 形容 価値
identityType [必須]ID フレームワークの種類を指定します。 "マネージド" (必須)
clientId クライアント ID でユーザー割り当て ID を指定します。 システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。

制約:
最小長 = 36
最大長 = 36
パターン = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
objectId ユーザー割り当て ID をオブジェクト ID で指定します。 システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。

制約:
最小長 = 36
最大長 = 36
パターン = ^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$
resourceId ARM リソース ID でユーザー割り当て ID を指定します。 システム割り当ての場合は、このフィールドを設定しないでください。

CommandJobInputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} InputDataBinding の

InputDataBinding

名前 形容 価値
dataId 登録済みの dataVersion の ARM リソース ID。
モード データ成果物にアクセスするためのメカニズム。 "Direct"
"ダウンロード"
"EvalDownload"
"EvalMount"
"Mount"
"ReadOnlyMount"
"ReadWriteMount"
"アップロード"
pathOnCompute コンテナー プロセス内のデータの場所。

CommandJobOutputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} OutputDataBinding の

OutputDataBinding

名前 形容 価値
datastoreId データ出力が格納されるデータストアの ARM リソース ID。
モード データストアへのデータ移動のメカニズム。 "Direct"
"ダウンロード"
"EvalDownload"
"EvalMount"
"Mount"
"ReadOnlyMount"
"ReadWriteMount"
"アップロード"
pathOnCompute コンテナー プロセス内のデータの場所。
pathOnDatastore データストア内のデータへのパス。

SweepJob

名前 形容 価値
jobType [必須]ジョブの種類を指定します。 "スイープ" (必須)
アルゴリズム [必須]ハイパーパラメーター サンプリング アルゴリズムの種類 "Bayesian"
"Grid"
"Random" (必須)
計算する [必須]ジョブのコンピューティング バインド。 ComputeConfiguration (必須)
earlyTermination 早期終了ポリシーを使用すると、実行が完了する前にパフォーマンスの低い実行をキャンセルできます。 EarlyTerminationPolicy
experimentName ジョブが属する実験の名前。 設定されていない場合、ジョブは "既定" の実験に配置されます。
同一性 ID の構成。 設定する場合は、AmlToken、ManagedIdentity、または null のいずれかになります。
null の場合、既定値は AmlToken になります。
IdentityConfiguration
maxConcurrentTrials 並列で実行される試行回数の上限。 int
maxTotalTrials 実行する試行回数の上限。 int
目的 [必須]最適化の目的。 目標 (必須)
優先権 スケジュール ポリシーのジョブ優先度。 AMLCompute にのみ適用されます。
プライベート プレビュー機能。許可リストのユーザーのみが使用できます。
int
searchSpace [必須]各パラメーターとその分布を含むディクショナリ。 ディクショナリ キーはパラメーターの名前です SweepJobSearchSpace (必須)
タイムアウト ISO 8601 形式の合計タイムアウト。 分単位の精度で期間のみをサポートします。
裁判 試用版コンポーネントの定義。 TrialComponent

EarlyTerminationPolicy

名前 形容 価値
delayEvaluation 最初の評価を遅らせる間隔の数。 int
evaluationInterval ポリシー評価間の間隔 (実行回数)。 int
policyType オブジェクトの種類を設定する バンディット
MedianStopping
TruncationSelection (必須)

BanditPolicy

名前 形容 価値
policyType [必須]ポリシー構成の名前 "Bandit" (必須)
slackAmount 最高のパフォーマンスを発揮する実行から許容される絶対距離。 int
slackFactor 最もパフォーマンスの高い実行からの許容距離の比率。 int

MedianStoppingPolicy

名前 形容 価値
policyType [必須]ポリシー構成の名前 "MedianStopping" (必須)

TruncationSelectionPolicy

名前 形容 価値
policyType [必須]ポリシー構成の名前 "TruncationSelection" (必須)
truncationPercentage 各評価間隔で取り消す実行の割合。 int

目的

名前 形容 価値
ゴール [必須]ハイパーパラメーター調整でサポートされるメトリックの目標を定義します "最大化"
"最小化" (必須)
primaryMetric [必須]最適化するメトリックの名前。 string (必須)

制約:
パターン = [a-zA-Z0-9_]

SweepJobSearchSpace

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

TrialComponent

名前 形容 価値
codeId コード資産の ARM リソース ID。
命令 [必須]ジョブの起動時に実行するコマンド。 例えば。 "python train.py" string (必須)

制約:
最小長 = 1
パターン = [a-zA-Z0-9_]
流通 ジョブの配布構成。 設定する場合は、Mpi、Tensorflow、PyTorch、または null のいずれかになります。 DistributionConfiguration
environmentId ジョブの環境仕様の ARM リソース ID。
environmentVariables ジョブに含まれる環境変数。 TrialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings ジョブで使用される入力データ バインディングのマッピング。 TrialComponentInputDataBindings
outputDataBindings ジョブで使用される出力データ バインディングのマッピング。 TrialComponentOutputDataBindings
タイムアウト ISO 8601 形式の最大実行時間。その後、試用コンポーネントは取り消されます。
秒という低い精度の期間のみをサポートします。

TrialComponentEnvironmentVariables

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ}

TrialComponentInputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} InputDataBinding の

TrialComponentOutputDataBindings

名前 形容 価値
{カスタマイズされたプロパティ} OutputDataBinding の