MachineLearningKubernetesOnlineDeployment クラス

MachineLearningKubernetesOnlineDeployment の新しいインスタンスを初期化します。

true の場合、Application Insights のログ記録が有効になります。

エンドポイントデプロイのコード構成。

コンテナーのリソース要件 (cpu とメモリ)。

mdc 構成では、mdc が null の場合は無効になります。

エンドポイントのデプロイの説明。

[有効] の場合は、エグレス パブリック ネットワーク アクセスを許可します。 [無効] の場合、セキュリティで保護されたエグレスが作成されます。 既定値: 有効です。

エンドポイントデプロイの環境仕様の ARM リソース ID。

デプロイの環境変数の構成。

コンピューティング インスタンスの種類。

liveness probe は、コンテナーの正常性を定期的に監視します。

モデルへの URI パス。

カスタム コンテナーにモデルをマウントするパス。

プロパティ ディクショナリ。 プロパティは追加できますが、削除または変更することはできません。

エンドポイントデプロイのプロビジョニング状態。

readiness probe は、コンテナーがトラフィックを処理する準備ができている場合に検証します。 プロパティと既定値は、liveness probe と同じです。

デプロイの設定を要求します。

デプロイのスケール設定。 null または指定されていない場合、既定値は KubernetesOnlineDeployment の場合は TargetUtilizationScaleSettings、ManagedOnlineDeployment の場合は DefaultScaleSettings になります。 基底クラスであることに注意 MachineLearningOnlineScaleSettings してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がMachineLearningTargetUtilizationScaleSettings含まれますMachineLearningDefaultScaleSettings。