MachineLearningPipelineJob Classe

Inicializa uma nova instância de MachineLearningPipelineJob.

ID de recurso do ARM do recurso de componente.

ID do recurso arm do recurso de computação.

O texto de descrição do ativo.

Nome de exibição do trabalho.

O nome do experimento ao qual o trabalho pertence. Se não estiver definido, o trabalho será colocado no experimento "Padrão".

Configuração de identidade. Se definido, esse deverá ser um de AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity ou null. O padrão será AmlToken se for nulo. MachineLearningIdentityConfiguration Observe que é a classe base. De acordo com o cenário, uma classe derivada da classe base pode precisar ser atribuída aqui ou essa propriedade precisa ser convertida em uma das classes derivadas possíveis. As classes derivadas disponíveis incluem AmlTokene MachineLearningUserIdentityMachineLearningManagedIdentity .

Entradas para o trabalho de pipeline. MachineLearningJobInput Observe que é a classe base. De acordo com o cenário, uma classe derivada da classe base pode precisar ser atribuída aqui ou essa propriedade precisa ser convertida em uma das classes derivadas possíveis. As classes derivadas disponíveis incluem MachineLearningCustomModelJobInput, MachineLearningLiteralJobInput, MachineLearningFlowModelJobInput, MachineLearningTableJobInput, MachineLearningTritonModelJobInpute MachineLearningUriFolderJobInputMachineLearningUriFileJobInput .

O ativo está arquivado?.

Os trabalhos constroem o Trabalho de Pipeline.

Para atribuir um objeto ao valor dessa propriedade, use FromObjectAsJson<T>(T, JsonSerializerOptions).

Para atribuir uma cadeia de caracteres json já formatada a essa propriedade, use FromString(String).

Exemplos:

• BinaryData.FromObjectAsJson("foo")Cria uma carga de "foo".
• BinaryData.FromString("\"foo\"")Cria uma carga de "foo".
• BinaryData.FromObjectAsJson(new { key = "value" })Cria uma carga de { "key": "value" }.
• BinaryData.FromString("{\"key\": \"value\"}")Cria uma carga de { "key": "value" }.

Configuração de notificação para o trabalho.

Saídas para o trabalho de pipeline Observe MachineLearningJobOutput que é a classe base. De acordo com o cenário, uma classe derivada da classe base pode precisar ser atribuída aqui ou essa propriedade precisa ser convertida em uma das classes derivadas possíveis. As classes derivadas disponíveis incluem MachineLearningCustomModelJobOutput, MachineLearningFlowModelJobOutput, MachineLearningTableJobOutput, MachineLearningTritonModelJobOutpute MachineLearningUriFolderJobOutputMachineLearningUriFileJobOutput .

O dicionário de propriedades do ativo.

Configuração para que os segredos sejam disponibilizados durante o runtime.

Lista de JobEndpoints. Para trabalhos locais, um ponto de extremidade de trabalho terá um valor de ponto de extremidade de FileStreamObject.

Configurações de pipeline, para itens como ContinueRunOnStepFailure etc.

Para atribuir um objeto a essa propriedade, use FromObjectAsJson<T>(T, JsonSerializerOptions).

Para atribuir uma cadeia de caracteres json já formatada a essa propriedade, use FromString(String).

Exemplos:

• BinaryData.FromObjectAsJson("foo")Cria uma carga de "foo".
• BinaryData.FromString("\"foo\"")Cria uma carga de "foo".
• BinaryData.FromObjectAsJson(new { key = "value" })Cria uma carga de { "key": "value" }.
• BinaryData.FromString("{\"key\": \"value\"}")Cria uma carga de { "key": "value" }.

ID de recurso do ARM do trabalho de origem.

Status do trabalho.

Dicionário de marcas. As marcas podem ser adicionadas, removidas e atualizadas.