Esquema YAML do modelo da CLI (v2)

APPLIES TO:CLI do Azure ml extension v2 (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 Tipo Descrição Valores permitidos
$schema cadeia O esquema YAML.
name cadeia Required. Nome do modelo.
version int Versão do modelo. Se omitido, Azure Machine Learning gerará automaticamente uma versão.
description cadeia Descrição do modelo.
tags objeto Dicionário de tags para o modelo.
path cadeia 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 Tipo do formato de armazenamento do modelo. Aplicável para cenários de implantação sem código. custom_model, , mlflow_modeltriton_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.
default_deployment_template objeto O modelo de implantação padrão para o modelo. Aplica-se somente a modelos com escopo de registro. Quando definidas, as implantações que fazem referência a esse modelo usam as configurações do modelo de implantação (como environment, instance_typee investigações) por padrão.
default_deployment_template.asset_id cadeia A ID do ativo do modelo de implantação. Formato: azureml://registries/<registry-name>/deploymenttemplates/<template-name>/versions/<version>.
allowed_deployment_templates lista de objetos Diretrizes de autor que listam os modelos de implantação que um consumidor recomenda usar como substituições ao implantar esse modelo – um conjunto de modelos validados com curadoria. Ela não é imposta: uma substituição especificada no momento da implantação não é necessária para estar nessa lista.
allowed_deployment_templates[].asset_id cadeia A ID do ativo de um modelo de implantação permitido. Formato: azureml://registries/<registry-name>/deploymenttemplates/<template-name>/labels/latest.

Remarks

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

Exemplos

Os exemplos estão disponíveis no examplas GitHub repositório. 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.

YAML: modelo de implantação padrão

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: my-model
version: 1
path: ./model
default_deployment_template:
  asset_id: azureml://registries/my-registry/deploymenttemplates/my-template/versions/1

YAML: modelos de implantação padrão e permitidos

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: my-model
version: 1
type: custom_model
path: ./model
default_deployment_template:
  asset_id: azureml://registries/my-registry/deploymenttemplates/my-template/versions/1
allowed_deployment_templates:
  - asset_id: azureml://registries/my-registry/deploymenttemplates/my-template/labels/latest
  - asset_id: azureml://registries/my-registry/deploymenttemplates/my-template2/labels/latest

Próximas Etapas 

  • Last updated on