Схема YAML среды CLI (версии 2)

  • Статья

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: расширение машинного обучения Azure CLI версии 2 (текущее)

Исходную схему JSON можно найти по адресу https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json.

Примечание.

Синтаксис YAML, описанный в этом документе, основан на схеме JSON для последней версии расширения ML CLI (версия 2). Этот синтаксис гарантированно работает только с последней версией расширения ML CLI (версия 2). Схемы для старых версий расширений можно найти по адресу https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Синтаксис YAML

Ключ Тип Описание Допустимые значения Default value
$schema строка Схема YAML. При создании файла YAML с помощью расширения VS Code Машинного обучения Azure вы можете добавить $schema в верхней части файла, чтобы вызывать завершение схемы и ресурсов.
name строка Обязательный. Имя среды.
version строка Версия среды. Если опущено, Машинное обучение Azure автоматически создает версию.
description строка Описание среды.
tags объект Словарь тегов для среды.
image строка Образ Docker, используемый для среды. Требуется одно из image или build.
conda_file Строка или объект Стандартный YAML-файл конфигурации conda зависимостей для среды conda. См. раздел https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#creating-an-environment-file-manually.

Если указано, также указать необходимо image. Машинное обучение Azure будет создавать среду conda на основе предоставленного образа Docker.
build объект Конфигурация контекста сборки Docker, используемая для среды. Требуется одно из image или build.
build.path строка Локальный путь к каталогу, который будет использоваться в качестве контекста сборки.
build.dockerfile_path строка Относительный путь к Dockerfile в контексте сборки. Dockerfile
os_type строка Тип операционной системы. linux, windows linux
inference_config объект Конфигурации контейнеров вывода. Применимо только в том случае, если среда используется для создания контейнера обслуживания для развертывания в сети. См. Атрибуты ключа inference_config.

Атрибуты ключа inference_config

Ключ Тип Описание
liveness_route объект Маршрут активности для контейнера обслуживания.
liveness_route.path строка Путь для маршрутизации запросов активности.
liveness_route.port integer Порт для маршрутизации запросов активности.
readiness_route объект Маршрут готовности к контейнеру обслуживания.
readiness_route.path строка Путь для маршрутизации запросов готовности.
readiness_route.port integer Порт для маршрутизации запросов готовности.
scoring_route объект Маршрут оценки для контейнера обслуживания.
scoring_route.path строка Путь для маршрутизации запросов оценки.
scoring_route.port integer Порт для маршрутизации запросов оценки.

Замечания

Команду az ml environment можно использовать для управления средами Машинного обучения Azure.

Примеры

Примеры доступны в репозитории примеров GitHub. Ниже показаны некоторые из них.

YAML: локальный контекст сборки Docker

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-context-example
build:
  path: docker-contexts/python-and-pip

YAML: образ Docker

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-example
image: pytorch/pytorch:latest
description: Environment created from a Docker image.

YAML: файл образа Docker и файл conda

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/environment.schema.json
name: docker-image-plus-conda-example
image: mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04
conda_file: conda-yamls/pydata.yml
description: Environment created from a Docker image plus Conda environment.

Следующие шаги