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Esquema YAML do modelo da CLI (v2)

  • Artigo

APLICA-SE A:Extensão de ML da CLI do Azurev2 (atual)

O esquema JSON de origem pode ser encontrado em https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json.

Observação

A sintaxe YAML detalhada neste documento baseia-se no esquema JSON da última versão da extensão de ML da CLI v2. Essa sintaxe só tem a garantia de funcionar com a última versão da extensão de ML da CLI v2. Encontre os esquemas para as versões mais antigas da extensão em https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Sintaxe YAML

Chave Type Descrição Valores permitidos
$schema string O esquema YAML.
name string Obrigatórios. Nome do modelo.
version INT Versão do modelo. Se isso for omitido, o Azure Machine Learning vai gerar uma versão automaticamente.
description string Descrição do modelo.
tags objeto Dicionário de tags para o modelo.
path string Um caminho local para os arquivos de modelo ou o URI de um caminho de nuvem para os arquivos de modelo. Isso pode apontar para um arquivo ou um diretório.
type cadeia de caracteres Tipo do formato de armazenamento do modelo. Aplicável para cenários de implantação sem código. custom_model, mlflow_model, triton_model
flavors objeto Variantes do modelo. Cada tipo de formato de armazenamento de modelo pode ter um ou mais variantes com suporte. Aplicável para cenários de implantação sem código.

Comentários

O comando az ml model pode ser usado para gerenciar modelos do Azure Machine Learning.

Exemplos

Os exemplos estão disponíveis no repositório de exemplos do GitHub. Vários são mostrados abaixo.

YAML: arquivo local

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: local-file-example
path: mlflow-model/model.pkl
description: Model created from local file.

YAML: pasta local no formato MLflow

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: local-mlflow-example
path: mlflow-model
type: mlflow_model
description: Model created from local MLflow model directory.