مخطط YAML لنشر دفعات CLI (الإصدار 2)

هل هذه الصفحة مفيدة؟

هل لديك ملاحظات إضافية؟

سيتم إرسال الملاحظات إلى Microsoft: بالضغط على الزر «إرسال»، سيتم استخدام ملاحظاتك لتحسين منتجات Microsoft وخدماتها. نهج الخصوصية.

APPLY TO: Azure CLI ml extension v1 v2 (معاينة)

يمكن العثور على مخطط JSON المصدر في https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/batchDeployment.schema.json.

هام

تُعد هذه الميزة قيد المعاينة العامة في الوقت الحالي. يجري توفير إصدار المعاينة هذا من دون اتفاقية على مستوى الخدمة، ولا يوصى به لأحمال العمل الخاصة بالإنتاج. بعض الميزات ربما لا تكون مدعمة أو بها بعض القدرات المقيدة. لمزيد من المعلومات، راجع ⁧⁩شروط الاستخدام التكميلية لمعاينات Microsoft Azure⁧⁩.

ملاحظة

يستند بناء جملة YAML المفصل في هذا المستند إلى مخطط JSON لأحدث إصدار من ملحق ML CLI v2. يتم ضمان بناء الجملة هذا فقط للعمل مع أحدث إصدار من ملحق ML CLI v2. يمكنك العثور على مخططات الإصدارات الملحقة القديمة في https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

بناء جملة YAML

المفتاح	النوع	الوصف	القيم المسموح بها	القيمة الافتراضية
$schema	سلسلة	مخطط YAML. إذا كنت تستخدم ملحق Azure التعلم الآلي VS Code لتأليف ملف YAML، بما في ذلك $schema في الجزء العلوي من الملف يمكنك من استدعاء المخطط وإكمال الموارد.
name	سلسلة	مطلوب اسم النشر.
description	سلسلة	وصف النشر.
tags	كائن	قاموس العلامات للنشر.
endpoint_name	سلسلة	مطلوب اسم نقطة النهاية لإنشاء النشر تحت.
model	سلسلة أو كائن	مطلوب النموذج المطلوب استخدامه للنشر. يمكن أن تكون هذه القيمة إما مرجعا إلى نموذج تم إصداره موجودا في مساحة العمل أو مواصفات نموذج مضمنة. للإشارة إلى نموذج موجود، استخدم بناء الجملة azureml:<model-name>:<model-version> . لتعريف نموذج مضمن، اتبع مخطط النموذج. كأفضل ممارسة لسيناريوهات الإنتاج ، يجب عليك إنشاء النموذج بشكل منفصل والإشارة إليه هنا.
code_configuration	كائن	تكوين لمنطق التعليمات البرمجية لتسجيل النقاط. هذه الخاصية غير مطلوبة إذا كان النموذج الخاص بك بتنسيق MLflow.
code_configuration.code	سلسلة	المسار المحلي إلى دليل التعليمات البرمجية المصدر لتسجيل النموذج.
code_configuration.scoring_script	سلسلة	المسار النسبي إلى ملف تسجيل النقاط في دليل التعليمات البرمجية المصدر.
environment	سلسلة أو كائن	البيئة التي يجب استخدامها للنشر. يمكن أن تكون هذه القيمة إما مرجعا إلى بيئة تم إصدارها موجودة في مساحة العمل أو مواصفات بيئة مضمنة. هذه الخاصية غير مطلوبة إذا كان النموذج الخاص بك بتنسيق MLflow. للإشارة إلى بيئة موجودة، استخدم بناء الجملة azureml:<environment-name>:<environment-version> . لتحديد بيئة مضمنة، اتبع مخطط البيئة. كأفضل ممارسة لسيناريوهات الإنتاج ، يجب عليك إنشاء البيئة بشكل منفصل والرجوع إليها هنا.
compute	سلسلة	مطلوب اسم هدف الحساب لتنفيذ مهام تسجيل الدفعات على. يجب أن تكون هذه القيمة مرجعا إلى حساب موجود في مساحة العمل باستخدام بناء الجملة azureml:<compute-name> .
resources.instance_count	عدد صحيح	عدد العقد التي يجب استخدامها لكل مهمة تسجيل دفعة.		1
max_concurrency_per_instance	عدد صحيح	الحد الأقصى لعدد عمليات التشغيل المتوازية scoring_script لكل مثيل.		1
error_threshold	عدد صحيح	عدد حالات فشل الملفات التي يجب تجاهلها. إذا تجاوز عدد الأخطاء للإدخال بأكمله هذه القيمة، إنهاء مهمة تسجيل الدفعات. error_threshold هو للإدخال بأكمله وليس للدفعات الصغيرة الفردية. إذا تم حذفه، السماح بأي عدد من حالات فشل الملفات دون إنهاء المهمة.		-1
logging_level	سلسلة	مستوى الإسهاب في السجل.	warning, info, debug	info
mini_batch_size	عدد صحيح	عدد الملفات التي يمكن معالجتها code_configuration.scoring_script في مكالمة واحدة run() .		10
retry_settings	كائن	أعد محاولة الإعدادات لتسجيل كل دفعة صغيرة.
retry_settings.max_retries	عدد صحيح	الحد الأقصى لعدد عمليات إعادة المحاولة لدفعة صغيرة فاشلة أو منتهية المهلة.		3
retry_settings.timeout	عدد صحيح	المهلة في ثوان لتسجيل دفعة صغيرة.		30
output_action	سلسلة	يشير إلى كيفية تنظيم الإخراج في ملف الإخراج.	append_row, summary_only	append_row
output_file_name	سلسلة	اسم ملف إخراج تسجيل الدفعة.		predictions.csv
environment_variables	كائن	قاموس أزواج القيم الرئيسية المتغيرة للبيئة لتعيينها لكل مهمة تسجيل دفعة.

الملاحظات

az ml batch-deployment يمكن استخدام الأوامر لإدارة عمليات نشر الدفعات التعلم الآلي Azure.

أمثلة

تتوفر أمثلة في الأمثلة GitHub المستودع. ويرد أدناه العديد منها.

YAML: أساسي (MLflow)

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/batchDeployment.schema.json
name: mlflowdp
endpoint_name: mybatchedp
model: 
  path: ./autolog_nyc_taxi
compute: azureml:batch-cluster

YAML: نموذج مخصص ورمز تسجيل النقاط

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/batchDeployment.schema.json
name: nonmlflowdp
endpoint_name: mybatchedp
model: 
  path: ./mnist/model/
code_configuration:
  code: ./mnist/code/
  scoring_script: digit_identification.py
environment:
  conda_file: ./mnist/environment/conda.yml
  image: mcr.microsoft.com/azureml/openmpi3.1.2-ubuntu18.04:latest
compute: azureml:batch-cluster
resources:
  instance_count: 1
max_concurrency_per_instance: 2
mini_batch_size: 10
output_action: append_row
output_file_name: predictions.csv
retry_settings:
  max_retries: 3
  timeout: 30
error_threshold: -1
logging_level: info

الخطوات التالية

• تثبيت CLI (الإصدار 2) واستخدامه