Microsoft.MachineLearningServices 작업 영역/작업 2021-03-01-preview

아티클
08/01/2024

Bicep 리소스 정의

작업 영역/작업 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.

리소스 그룹 - 리소스 그룹 배포 명령 참조

각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그참조하세요.

리소스 형식

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 Bicep을 추가합니다.

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 개체

jobType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

명령경우 다음을 사용합니다.

  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'

스윕경우 다음을 사용합니다.

  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 개체

distributionType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

Mpi경우 다음을 사용합니다.

  distributionType: 'Mpi'
  processCountPerInstance: int

PyTorch경우 다음을 사용합니다.

  distributionType: 'PyTorch'
  processCount: int

TensorFlow경우 다음을 사용합니다.

  distributionType: 'TensorFlow'
  parameterServerCount: int
  workerCount: int

IdentityConfiguration 개체

identityType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

AMLToken경우 다음을 사용합니다.

  identityType: 'AMLToken'

관리되는경우 다음을 사용합니다.

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

EarlyTerminationPolicy 개체

policyType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

산적경우 다음을 사용합니다.

  policyType: 'Bandit'
  slackAmount: int
  slackFactor: int

MedianStopping경우 다음을 사용합니다.

  policyType: 'MedianStopping'

TruncationSelection경우 다음을 사용합니다.

  policyType: 'TruncationSelection'
  truncationPercentage: int

속성 값

작업 영역/작업

이름	묘사	값
이름	리소스 이름 Bicep자식 리소스의 이름과 형식을 설정하는 방법을 알아보세요.	string(필수)
부모	Bicep에서 자식 리소스에 대한 부모 리소스를 지정할 수 있습니다. 자식 리소스가 부모 리소스 외부에서 선언된 경우에만 이 속성을 추가해야 합니다. 자세한 내용은 부모 리소스외부의 자식 리소스 참조하세요.	형식 리소스의 기호 이름: 작업 영역
속성	[필수] 엔터티의 추가 특성입니다.	JobBase(필수)

JobBase

이름	묘사	값
묘사	자산 설명 텍스트입니다.	문자열
속성	자산 속성 사전입니다.	JobBaseProperties
태그	태그 사전입니다. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다.	객체
jobType	개체 유형 설정	명령 스윕(필수)

JobBaseProperties

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

CommandJob

이름	묘사	값
jobType	[필수] 작업 유형을 지정합니다.	'Command'(필수)
codeId	코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
명령	[필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py"	string(필수) 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = `[a-zA-Z0-9_]`
계산	[필수] 작업에 대한 컴퓨팅 바인딩입니다.	ComputeConfiguration(필수)
분포	작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다.	DistributionConfiguration
environmentId	작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
environmentVariables	작업에 포함된 환경 변수입니다.	CommandJobEnvironmentVariables
experimentName	작업이 속한 실험의 이름입니다. 설정하지 않으면 작업이 "기본" 실험에 배치됩니다.	문자열
신원	ID 구성. 설정된 경우 AmlToken, ManagedIdentity 또는 null 중 하나여야 합니다. Null인 경우 기본값은 AmlToken입니다.	IdentityConfiguration
inputDataBindings	작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	CommandJobInputDataBindings
outputDataBindings	작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	CommandJobOutputDataBindings
우선권	예약 정책의 작업 우선 순위입니다. AMLCompute에만 적용됩니다. 프라이빗 미리 보기 기능이며 허용 목록에 있는 사용자만 사용할 수 있습니다.	int
타임 아웃	ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 작업이 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다.	문자열

ComputeConfiguration

이름	묘사	값
instanceCount	인스턴스 또는 노드 수입니다.	int
instanceType	실행할 SKU 유형입니다.	문자열
isLocal	로컬 컴퓨팅에서 실행되는 작업에 대해 true로 설정합니다.	bool
위치	가상 클러스터 실행을 위한 위치입니다.	문자열
속성	추가 속성입니다.	computeConfigurationProperties
과녁	대상으로 하는 컴퓨팅의 ARM 리소스 ID입니다. 제공되지 않으면 리소스가 관리되는 리소스로 배포됩니다.	문자열

ComputeConfigurationProperties

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

DistributionConfiguration

이름	묘사	값
distributionType	개체 유형 설정	Mpi PyTorch TensorFlow(필수)

Mpi

이름	묘사	값
distributionType	[필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다.	'Mpi'(필수)
processCountPerInstance	MPI 노드당 프로세스 수입니다.	int

PyTorch

이름	묘사	값
distributionType	[필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다.	'PyTorch'(필수)
processCount	분산 작업의 총 프로세스 수입니다.	int

TensorFlow

이름	묘사	값
distributionType	[필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다.	'TensorFlow'(필수)
parameterServerCount	매개 변수 서버 작업의 수입니다.	int
workerCount	작업자 수입니다. 컴퓨팅 바인딩에서 노드 수를 덮어씁니다.	int

CommandJobEnvironmentVariables

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

IdentityConfiguration

이름	묘사	값
identityType	개체 유형 설정	AMLToken 관리되는(필수)

AmlToken

이름	묘사	값
identityType	[필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다.	'AMLToken'(필수)

ManagedIdentity

이름	묘사	값
identityType	[필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다.	'Managed'(필수)
clientId	클라이언트 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요.	문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	개체 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요.	문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	ARM 리소스 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요.	문자열

CommandJobInputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		InputDataBinding

InputDataBinding

이름	묘사	값
dataId	등록된 dataVersion의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
모드	데이터 아티팩트 액세스 메커니즘입니다.	'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'Mount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' '업로드'
pathOnCompute	컨테이너 프로세스 내의 데이터 위치입니다.	문자열

CommandJobOutputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		outputDataBinding

OutputDataBinding

이름	묘사	값
datastoreId	데이터 출력이 저장될 데이터 저장소의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
모드	데이터 저장소로 데이터를 이동하는 메커니즘입니다.	'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'Mount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' '업로드'
pathOnCompute	컨테이너 프로세스 내의 데이터 위치입니다.	문자열
pathOnDatastore	데이터 저장소 내의 데이터 경로입니다.	문자열

SweepJob

이름	묘사	값
jobType	[필수] 작업 유형을 지정합니다.	'Sweep'(필수)
알고리즘	[필수] 하이퍼 매개 변수 샘플링 알고리즘의 형식	'베이지안' 'Grid' 'Random'(필수)
계산	[필수] 작업에 대한 컴퓨팅 바인딩입니다.	ComputeConfiguration(필수)
earlyTermination	조기 종료 정책을 사용하면 완료하기 전에 성능이 저하된 실행을 취소할 수 있습니다.	earlyTerminationPolicy
experimentName	작업이 속한 실험의 이름입니다. 설정하지 않으면 작업이 "기본" 실험에 배치됩니다.	문자열
신원	ID 구성. 설정된 경우 AmlToken, ManagedIdentity 또는 null 중 하나여야 합니다. Null인 경우 기본값은 AmlToken입니다.	IdentityConfiguration
maxConcurrentTrials	병렬로 수행되는 평가판 수의 상한입니다.	int
maxTotalTrials	수행할 평가판 수의 상한입니다.	int
목표	[필수] 최적화 목표입니다.	Objective(필수)
우선권	예약 정책의 작업 우선 순위입니다. AMLCompute에만 적용됩니다. 프라이빗 미리 보기 기능이며 허용 목록에 있는 사용자만 사용할 수 있습니다.	int
searchSpace	[필수] 각 매개 변수와 해당 분포를 포함하는 사전입니다. 사전 키는 매개 변수의 이름입니다.	SweepJobSearchSpace(필수)
타임 아웃	ISO 8601 형식의 총 시간 제한입니다. 전체 자릿수가 분만큼 낮은 기간만 지원합니다.	문자열
재판	평가판 구성 요소 정의입니다.	trialComponent

EarlyTerminationPolicy

이름	묘사	값
delayEvaluation	첫 번째 평가를 지연할 간격 수입니다.	int
evaluationInterval	정책 평가 사이의 간격(실행 수)입니다.	int
policyType	개체 유형 설정	산적 MedianStopping TruncationSelection(필수)

BanditPolicy

이름	묘사	값
policyType	[필수] 정책 구성의 이름	'Bandit'(필수)
slackAmount	최상의 실행에서 허용되는 절대 거리입니다.	int
slackFactor	가장 성능이 좋은 실행에서 허용된 거리의 비율입니다.	int

MedianStoppingPolicy

이름	묘사	값
policyType	[필수] 정책 구성의 이름	'MedianStopping'(필수)

TruncationSelectionPolicy

이름	묘사	값
policyType	[필수] 정책 구성의 이름	'TruncationSelection'(필수)
truncationPercentage	각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다.	int

목표

이름	묘사	값
골	[필수] 하이퍼 매개 변수 튜닝에 지원되는 메트릭 목표를 정의합니다.	'최대화' '최소화'(필수)
primaryMetric	[필수] 최적화할 메트릭의 이름입니다.	string(필수) 제약 조건: 패턴 = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobSearchSpace

이름	묘사	값
{customized property}		Bicep의 경우 any() 함수를 사용할 수 있습니다.

TrialComponent

이름	묘사	값
codeId	코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
명령	[필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py"	string(필수) 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = `[a-zA-Z0-9_]`
분포	작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다.	DistributionConfiguration
environmentId	작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
environmentVariables	작업에 포함된 환경 변수입니다.	trialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings	작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	trialComponentInputDataBindings
outputDataBindings	작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	trialComponentOutputDataBindings
타임 아웃	ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 평가판 구성 요소가 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다.	문자열

TrialComponentEnvironmentVariables

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

TrialComponentInputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		InputDataBinding

TrialComponentOutputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		outputDataBinding

빠른 시작 템플릿

다음 빠른 시작 템플릿은 이 리소스 유형을 배포합니다.

템플렛	묘사
Azure Machine Learning AutoML 분류 작업 만들기 Azure 배포	이 템플릿은 Azure Machine Learning AutoML 분류 작업을 만들어 클라이언트가 금융 기관과 고정 기간 보증금을 구독할지 예측하는 데 가장 적합한 모델을 찾습니다.
Azure Machine Learning 명령 작업 만들기 Azure 배포	이 템플릿은 기본 hello_world 스크립트를 사용하여 Azure Machine Learning 명령 작업을 만듭니다.
azure Machine Learning Sweep 작업 만들기 Azure 배포	이 템플릿은 하이퍼 매개 변수 튜닝을 위한 Azure Machine Learning Sweep 작업을 만듭니다.

ARM 템플릿 리소스 정의

작업 영역/작업 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.

리소스 그룹 - 리소스 그룹 배포 명령 참조

각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그참조하세요.

리소스 형식

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 JSON을 추가합니다.

{
  "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 개체

jobType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

명령경우 다음을 사용합니다.

  "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"

스윕경우 다음을 사용합니다.

  "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 개체

distributionType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

Mpi경우 다음을 사용합니다.

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

PyTorch경우 다음을 사용합니다.

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

TensorFlow경우 다음을 사용합니다.

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

IdentityConfiguration 개체

identityType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

AMLToken경우 다음을 사용합니다.

  "identityType": "AMLToken"

관리되는경우 다음을 사용합니다.

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

EarlyTerminationPolicy 개체

policyType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

산적경우 다음을 사용합니다.

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

MedianStopping경우 다음을 사용합니다.

  "policyType": "MedianStopping"

TruncationSelection경우 다음을 사용합니다.

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

속성 값

작업 영역/작업

이름	묘사	값
형	리소스 종류	'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs'
apiVersion	리소스 api 버전	'2021-03-01-preview'
이름	리소스 이름 JSON ARM 템플릿자식 리소스의 이름과 형식을 설정하는 방법을 참조하세요.	string(필수)
속성	[필수] 엔터티의 추가 특성입니다.	JobBase(필수)

JobBase

이름	묘사	값
묘사	자산 설명 텍스트입니다.	문자열
속성	자산 속성 사전입니다.	JobBaseProperties
태그	태그 사전입니다. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다.	객체
jobType	개체 유형 설정	명령 스윕(필수)

JobBaseProperties

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

CommandJob

이름	묘사	값
jobType	[필수] 작업 유형을 지정합니다.	'Command'(필수)
codeId	코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
명령	[필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py"	string(필수) 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = `[a-zA-Z0-9_]`
계산	[필수] 작업에 대한 컴퓨팅 바인딩입니다.	ComputeConfiguration(필수)
분포	작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다.	DistributionConfiguration
environmentId	작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
environmentVariables	작업에 포함된 환경 변수입니다.	CommandJobEnvironmentVariables
experimentName	작업이 속한 실험의 이름입니다. 설정하지 않으면 작업이 "기본" 실험에 배치됩니다.	문자열
신원	ID 구성. 설정된 경우 AmlToken, ManagedIdentity 또는 null 중 하나여야 합니다. Null인 경우 기본값은 AmlToken입니다.	IdentityConfiguration
inputDataBindings	작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	CommandJobInputDataBindings
outputDataBindings	작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	CommandJobOutputDataBindings
우선권	예약 정책의 작업 우선 순위입니다. AMLCompute에만 적용됩니다. 프라이빗 미리 보기 기능이며 허용 목록에 있는 사용자만 사용할 수 있습니다.	int
타임 아웃	ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 작업이 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다.	문자열

ComputeConfiguration

이름	묘사	값
instanceCount	인스턴스 또는 노드 수입니다.	int
instanceType	실행할 SKU 유형입니다.	문자열
isLocal	로컬 컴퓨팅에서 실행되는 작업에 대해 true로 설정합니다.	bool
위치	가상 클러스터 실행을 위한 위치입니다.	문자열
속성	추가 속성입니다.	computeConfigurationProperties
과녁	대상으로 하는 컴퓨팅의 ARM 리소스 ID입니다. 제공되지 않으면 리소스가 관리되는 리소스로 배포됩니다.	문자열

ComputeConfigurationProperties

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

DistributionConfiguration

이름	묘사	값
distributionType	개체 유형 설정	Mpi PyTorch TensorFlow(필수)

Mpi

이름	묘사	값
distributionType	[필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다.	'Mpi'(필수)
processCountPerInstance	MPI 노드당 프로세스 수입니다.	int

PyTorch

이름	묘사	값
distributionType	[필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다.	'PyTorch'(필수)
processCount	분산 작업의 총 프로세스 수입니다.	int

TensorFlow

이름	묘사	값
distributionType	[필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다.	'TensorFlow'(필수)
parameterServerCount	매개 변수 서버 작업의 수입니다.	int
workerCount	작업자 수입니다. 컴퓨팅 바인딩에서 노드 수를 덮어씁니다.	int

CommandJobEnvironmentVariables

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

IdentityConfiguration

이름	묘사	값
identityType	개체 유형 설정	AMLToken 관리되는(필수)

AmlToken

이름	묘사	값
identityType	[필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다.	'AMLToken'(필수)

ManagedIdentity

이름	묘사	값
identityType	[필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다.	'Managed'(필수)
clientId	클라이언트 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요.	문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	개체 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요.	문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	ARM 리소스 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요.	문자열

CommandJobInputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		InputDataBinding

InputDataBinding

이름	묘사	값
dataId	등록된 dataVersion의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
모드	데이터 아티팩트 액세스 메커니즘입니다.	'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'Mount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' '업로드'
pathOnCompute	컨테이너 프로세스 내의 데이터 위치입니다.	문자열

CommandJobOutputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		outputDataBinding

OutputDataBinding

이름	묘사	값
datastoreId	데이터 출력이 저장될 데이터 저장소의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
모드	데이터 저장소로 데이터를 이동하는 메커니즘입니다.	'Direct' '다운로드' 'EvalDownload' 'EvalMount' 'Mount' 'ReadOnlyMount' 'ReadWriteMount' '업로드'
pathOnCompute	컨테이너 프로세스 내의 데이터 위치입니다.	문자열
pathOnDatastore	데이터 저장소 내의 데이터 경로입니다.	문자열

SweepJob

이름	묘사	값
jobType	[필수] 작업 유형을 지정합니다.	'Sweep'(필수)
알고리즘	[필수] 하이퍼 매개 변수 샘플링 알고리즘의 형식	'베이지안' 'Grid' 'Random'(필수)
계산	[필수] 작업에 대한 컴퓨팅 바인딩입니다.	ComputeConfiguration(필수)
earlyTermination	조기 종료 정책을 사용하면 완료하기 전에 성능이 저하된 실행을 취소할 수 있습니다.	earlyTerminationPolicy
experimentName	작업이 속한 실험의 이름입니다. 설정하지 않으면 작업이 "기본" 실험에 배치됩니다.	문자열
신원	ID 구성. 설정된 경우 AmlToken, ManagedIdentity 또는 null 중 하나여야 합니다. Null인 경우 기본값은 AmlToken입니다.	IdentityConfiguration
maxConcurrentTrials	병렬로 수행되는 평가판 수의 상한입니다.	int
maxTotalTrials	수행할 평가판 수의 상한입니다.	int
목표	[필수] 최적화 목표입니다.	Objective(필수)
우선권	예약 정책의 작업 우선 순위입니다. AMLCompute에만 적용됩니다. 프라이빗 미리 보기 기능이며 허용 목록에 있는 사용자만 사용할 수 있습니다.	int
searchSpace	[필수] 각 매개 변수와 해당 분포를 포함하는 사전입니다. 사전 키는 매개 변수의 이름입니다.	SweepJobSearchSpace(필수)
타임 아웃	ISO 8601 형식의 총 시간 제한입니다. 전체 자릿수가 분만큼 낮은 기간만 지원합니다.	문자열
재판	평가판 구성 요소 정의입니다.	trialComponent

EarlyTerminationPolicy

이름	묘사	값
delayEvaluation	첫 번째 평가를 지연할 간격 수입니다.	int
evaluationInterval	정책 평가 사이의 간격(실행 수)입니다.	int
policyType	개체 유형 설정	산적 MedianStopping TruncationSelection(필수)

BanditPolicy

이름	묘사	값
policyType	[필수] 정책 구성의 이름	'Bandit'(필수)
slackAmount	최상의 실행에서 허용되는 절대 거리입니다.	int
slackFactor	가장 성능이 좋은 실행에서 허용된 거리의 비율입니다.	int

MedianStoppingPolicy

이름	묘사	값
policyType	[필수] 정책 구성의 이름	'MedianStopping'(필수)

TruncationSelectionPolicy

이름	묘사	값
policyType	[필수] 정책 구성의 이름	'TruncationSelection'(필수)
truncationPercentage	각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다.	int

목표

이름	묘사	값
골	[필수] 하이퍼 매개 변수 튜닝에 지원되는 메트릭 목표를 정의합니다.	'최대화' '최소화'(필수)
primaryMetric	[필수] 최적화할 메트릭의 이름입니다.	string(필수) 제약 조건: 패턴 = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobSearchSpace

이름	묘사	값
{customized property}

TrialComponent

이름	묘사	값
codeId	코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
명령	[필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py"	string(필수) 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = `[a-zA-Z0-9_]`
분포	작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다.	DistributionConfiguration
environmentId	작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
environmentVariables	작업에 포함된 환경 변수입니다.	trialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings	작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	trialComponentInputDataBindings
outputDataBindings	작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	trialComponentOutputDataBindings
타임 아웃	ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 평가판 구성 요소가 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다.	문자열

TrialComponentEnvironmentVariables

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

TrialComponentInputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		InputDataBinding

TrialComponentOutputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		outputDataBinding

빠른 시작 템플릿

다음 빠른 시작 템플릿은 이 리소스 유형을 배포합니다.

템플렛	묘사
Azure Machine Learning AutoML 분류 작업 만들기 Azure 배포	이 템플릿은 Azure Machine Learning AutoML 분류 작업을 만들어 클라이언트가 금융 기관과 고정 기간 보증금을 구독할지 예측하는 데 가장 적합한 모델을 찾습니다.
Azure Machine Learning 명령 작업 만들기 Azure 배포	이 템플릿은 기본 hello_world 스크립트를 사용하여 Azure Machine Learning 명령 작업을 만듭니다.
azure Machine Learning Sweep 작업 만들기 Azure 배포	이 템플릿은 하이퍼 매개 변수 튜닝을 위한 Azure Machine Learning Sweep 작업을 만듭니다.

Terraform(AzAPI 공급자) 리소스 정의

작업 영역/작업 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.

리소스 그룹

각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그참조하세요.

리소스 형식

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 Terraform을 추가합니다.

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 개체

jobType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

명령경우 다음을 사용합니다.

  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"

스윕경우 다음을 사용합니다.

  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 개체

distributionType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

Mpi경우 다음을 사용합니다.

  distributionType = "Mpi"
  processCountPerInstance = int

PyTorch경우 다음을 사용합니다.

  distributionType = "PyTorch"
  processCount = int

TensorFlow경우 다음을 사용합니다.

  distributionType = "TensorFlow"
  parameterServerCount = int
  workerCount = int

IdentityConfiguration 개체

identityType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

AMLToken경우 다음을 사용합니다.

  identityType = "AMLToken"

관리되는경우 다음을 사용합니다.

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

EarlyTerminationPolicy 개체

policyType 속성을 설정하여 개체 유형을 지정합니다.

산적경우 다음을 사용합니다.

  policyType = "Bandit"
  slackAmount = int
  slackFactor = int

MedianStopping경우 다음을 사용합니다.

  policyType = "MedianStopping"

TruncationSelection경우 다음을 사용합니다.

  policyType = "TruncationSelection"
  truncationPercentage = int

속성 값

작업 영역/작업

이름	묘사	값
형	리소스 종류	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/jobs@2021-03-01-preview"
이름	리소스 이름	string(필수)
parent_id	이 리소스의 부모인 리소스의 ID입니다.	형식 리소스의 ID: 작업 영역
속성	[필수] 엔터티의 추가 특성입니다.	JobBase(필수)

JobBase

이름	묘사	값
묘사	자산 설명 텍스트입니다.	문자열
속성	자산 속성 사전입니다.	JobBaseProperties
태그	태그 사전입니다. 태그를 추가, 제거 및 업데이트할 수 있습니다.	객체
jobType	개체 유형 설정	명령 스윕(필수)

JobBaseProperties

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

CommandJob

이름	묘사	값
jobType	[필수] 작업 유형을 지정합니다.	"명령"(필수)
codeId	코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
명령	[필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py"	string(필수) 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = `[a-zA-Z0-9_]`
계산	[필수] 작업에 대한 컴퓨팅 바인딩입니다.	ComputeConfiguration(필수)
분포	작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다.	DistributionConfiguration
environmentId	작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
environmentVariables	작업에 포함된 환경 변수입니다.	CommandJobEnvironmentVariables
experimentName	작업이 속한 실험의 이름입니다. 설정하지 않으면 작업이 "기본" 실험에 배치됩니다.	문자열
신원	ID 구성. 설정된 경우 AmlToken, ManagedIdentity 또는 null 중 하나여야 합니다. Null인 경우 기본값은 AmlToken입니다.	IdentityConfiguration
inputDataBindings	작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	CommandJobInputDataBindings
outputDataBindings	작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	CommandJobOutputDataBindings
우선권	예약 정책의 작업 우선 순위입니다. AMLCompute에만 적용됩니다. 프라이빗 미리 보기 기능이며 허용 목록에 있는 사용자만 사용할 수 있습니다.	int
타임 아웃	ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 작업이 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다.	문자열

ComputeConfiguration

이름	묘사	값
instanceCount	인스턴스 또는 노드 수입니다.	int
instanceType	실행할 SKU 유형입니다.	문자열
isLocal	로컬 컴퓨팅에서 실행되는 작업에 대해 true로 설정합니다.	bool
위치	가상 클러스터 실행을 위한 위치입니다.	문자열
속성	추가 속성입니다.	computeConfigurationProperties
과녁	대상으로 하는 컴퓨팅의 ARM 리소스 ID입니다. 제공되지 않으면 리소스가 관리되는 리소스로 배포됩니다.	문자열

ComputeConfigurationProperties

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

DistributionConfiguration

이름	묘사	값
distributionType	개체 유형 설정	Mpi PyTorch TensorFlow(필수)

Mpi

이름	묘사	값
distributionType	[필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다.	"Mpi"(필수)
processCountPerInstance	MPI 노드당 프로세스 수입니다.	int

PyTorch

이름	묘사	값
distributionType	[필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다.	"PyTorch"(필수)
processCount	분산 작업의 총 프로세스 수입니다.	int

TensorFlow

이름	묘사	값
distributionType	[필수] 배포 프레임워크의 유형을 지정합니다.	"TensorFlow"(필수)
parameterServerCount	매개 변수 서버 작업의 수입니다.	int
workerCount	작업자 수입니다. 컴퓨팅 바인딩에서 노드 수를 덮어씁니다.	int

CommandJobEnvironmentVariables

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

IdentityConfiguration

이름	묘사	값
identityType	개체 유형 설정	AMLToken 관리되는(필수)

AmlToken

이름	묘사	값
identityType	[필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다.	"AMLToken"(필수)

ManagedIdentity

이름	묘사	값
identityType	[필수] ID 프레임워크의 형식을 지정합니다.	"관리"(필수)
clientId	클라이언트 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요.	문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
objectId	개체 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요.	문자열 제약 조건: 최소 길이 = 36 최대 길이 = 36 패턴 = `^[0-9a-fA-F]{8}-([0-9a-fA-F]{4}-){3}[0-9a-fA-F]{12}$`
resourceId	ARM 리소스 ID별로 사용자 할당 ID를 지정합니다. 시스템 할당의 경우 이 필드를 설정하지 마세요.	문자열

CommandJobInputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		InputDataBinding

InputDataBinding

이름	묘사	값
dataId	등록된 dataVersion의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
모드	데이터 아티팩트 액세스 메커니즘입니다.	"Direct" "다운로드" "EvalDownload" "EvalMount" "탑재" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount" "업로드"
pathOnCompute	컨테이너 프로세스 내의 데이터 위치입니다.	문자열

CommandJobOutputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		outputDataBinding

OutputDataBinding

이름	묘사	값
datastoreId	데이터 출력이 저장될 데이터 저장소의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
모드	데이터 저장소로 데이터를 이동하는 메커니즘입니다.	"Direct" "다운로드" "EvalDownload" "EvalMount" "탑재" "ReadOnlyMount" "ReadWriteMount" "업로드"
pathOnCompute	컨테이너 프로세스 내의 데이터 위치입니다.	문자열
pathOnDatastore	데이터 저장소 내의 데이터 경로입니다.	문자열

SweepJob

이름	묘사	값
jobType	[필수] 작업 유형을 지정합니다.	"Sweep"(필수)
알고리즘	[필수] 하이퍼 매개 변수 샘플링 알고리즘의 형식	"베이지안" "Grid" "Random"(필수)
계산	[필수] 작업에 대한 컴퓨팅 바인딩입니다.	ComputeConfiguration(필수)
earlyTermination	조기 종료 정책을 사용하면 완료하기 전에 성능이 저하된 실행을 취소할 수 있습니다.	earlyTerminationPolicy
experimentName	작업이 속한 실험의 이름입니다. 설정하지 않으면 작업이 "기본" 실험에 배치됩니다.	문자열
신원	ID 구성. 설정된 경우 AmlToken, ManagedIdentity 또는 null 중 하나여야 합니다. Null인 경우 기본값은 AmlToken입니다.	IdentityConfiguration
maxConcurrentTrials	병렬로 수행되는 평가판 수의 상한입니다.	int
maxTotalTrials	수행할 평가판 수의 상한입니다.	int
목표	[필수] 최적화 목표입니다.	Objective(필수)
우선권	예약 정책의 작업 우선 순위입니다. AMLCompute에만 적용됩니다. 프라이빗 미리 보기 기능이며 허용 목록에 있는 사용자만 사용할 수 있습니다.	int
searchSpace	[필수] 각 매개 변수와 해당 분포를 포함하는 사전입니다. 사전 키는 매개 변수의 이름입니다.	SweepJobSearchSpace(필수)
타임 아웃	ISO 8601 형식의 총 시간 제한입니다. 전체 자릿수가 분만큼 낮은 기간만 지원합니다.	문자열
재판	평가판 구성 요소 정의입니다.	trialComponent

EarlyTerminationPolicy

이름	묘사	값
delayEvaluation	첫 번째 평가를 지연할 간격 수입니다.	int
evaluationInterval	정책 평가 사이의 간격(실행 수)입니다.	int
policyType	개체 유형 설정	산적 MedianStopping TruncationSelection(필수)

BanditPolicy

이름	묘사	값
policyType	[필수] 정책 구성의 이름	"산적"(필수)
slackAmount	최상의 실행에서 허용되는 절대 거리입니다.	int
slackFactor	가장 성능이 좋은 실행에서 허용된 거리의 비율입니다.	int

MedianStoppingPolicy

이름	묘사	값
policyType	[필수] 정책 구성의 이름	"MedianStopping"(필수)

TruncationSelectionPolicy

이름	묘사	값
policyType	[필수] 정책 구성의 이름	"TruncationSelection"(필수)
truncationPercentage	각 평가 간격에서 취소할 실행의 백분율입니다.	int

목표

이름	묘사	값
골	[필수] 하이퍼 매개 변수 튜닝에 지원되는 메트릭 목표를 정의합니다.	"최대화" "최소화"(필수)
primaryMetric	[필수] 최적화할 메트릭의 이름입니다.	string(필수) 제약 조건: 패턴 = `[a-zA-Z0-9_]`

SweepJobSearchSpace

이름	묘사	값
{customized property}

TrialComponent

이름	묘사	값
codeId	코드 자산의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
명령	[필수] 작업을 시작할 때 실행할 명령입니다. 예. "python train.py"	string(필수) 제약 조건: 최소 길이 = 1 패턴 = `[a-zA-Z0-9_]`
분포	작업의 배포 구성입니다. 설정된 경우 Mpi, Tensorflow, PyTorch 또는 null 중 하나여야 합니다.	DistributionConfiguration
environmentId	작업에 대한 환경 사양의 ARM 리소스 ID입니다.	문자열
environmentVariables	작업에 포함된 환경 변수입니다.	trialComponentEnvironmentVariables
inputDataBindings	작업에 사용되는 입력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	trialComponentInputDataBindings
outputDataBindings	작업에 사용되는 출력 데이터 바인딩의 매핑입니다.	trialComponentOutputDataBindings
타임 아웃	ISO 8601 형식의 최대 실행 기간이며, 그 후에 평가판 구성 요소가 취소됩니다. 전체 자릿수가 초인 기간만 지원합니다.	문자열

TrialComponentEnvironmentVariables

이름	묘사	값
{customized property}		문자열

TrialComponentInputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		InputDataBinding

TrialComponentOutputDataBindings

이름	묘사	값
{customized property}		outputDataBinding

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Microsoft.MachineLearningServices 작업 영역/작업 2021-03-01-preview

Bicep 리소스 정의

리소스 형식

JobBase 개체

DistributionConfiguration 개체

IdentityConfiguration 개체

EarlyTerminationPolicy 개체

속성 값

작업 영역/작업

JobBase

JobBaseProperties

CommandJob

ComputeConfiguration

ComputeConfigurationProperties

DistributionConfiguration

Mpi

PyTorch

TensorFlow

CommandJobEnvironmentVariables

IdentityConfiguration

AmlToken

ManagedIdentity

CommandJobInputDataBindings

InputDataBinding

CommandJobOutputDataBindings

OutputDataBinding

SweepJob

EarlyTerminationPolicy

BanditPolicy

MedianStoppingPolicy

TruncationSelectionPolicy

목표

SweepJobSearchSpace

TrialComponent

TrialComponentEnvironmentVariables

TrialComponentInputDataBindings

TrialComponentOutputDataBindings

빠른 시작 템플릿

ARM 템플릿 리소스 정의

리소스 형식

JobBase 개체

DistributionConfiguration 개체

IdentityConfiguration 개체

EarlyTerminationPolicy 개체

속성 값

작업 영역/작업

JobBase

JobBaseProperties

CommandJob

ComputeConfiguration

ComputeConfigurationProperties

DistributionConfiguration

Mpi

PyTorch

TensorFlow

CommandJobEnvironmentVariables

IdentityConfiguration

AmlToken

ManagedIdentity

CommandJobInputDataBindings

InputDataBinding

CommandJobOutputDataBindings

OutputDataBinding

SweepJob

EarlyTerminationPolicy

BanditPolicy

MedianStoppingPolicy

TruncationSelectionPolicy

목표

SweepJobSearchSpace

TrialComponent

TrialComponentEnvironmentVariables

TrialComponentInputDataBindings

TrialComponentOutputDataBindings

빠른 시작 템플릿

Terraform(AzAPI 공급자) 리소스 정의

리소스 형식

JobBase 개체

DistributionConfiguration 개체