Esquema YAML do modelo CLI (v2)

APLICA-SE A: CLI do Azure ml de extensão v2 (atual)

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

Note

A sintaxe YAML detalhada neste documento é baseada no esquema JSON para a versão mais recente da extensão ML CLI v2. Esta sintaxe é garantida apenas para funcionar com a versão mais recente da extensão ML CLI v2. Você pode encontrar os esquemas para versões de extensão mais antigas em https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Sintaxe YAML

Key Tipo Description Valores permitidos
$schema cadeia (de caracteres) O esquema YAML.
name cadeia (de caracteres) Required. Nome do modelo.
version int Versão do modelo. Se for omitido, o Azure Machine Learning gera automaticamente uma versão.
description cadeia (de caracteres) Descrição do modelo.
tags objecto Dicionário de tags para o modelo.
path cadeia (de caracteres) Um caminho local para o(s) arquivo(s) modelo(s) ou o URI de um caminho de nuvem para o(s) arquivo(s) modelo(s). Isso pode apontar para um arquivo ou um diretório.
type cadeia (de caracteres) Tipo de formato de armazenamento do modelo. Aplicável para cenários de implantação sem código. custom_model, mlflow_model, triton_model
flavors objecto Sabores do modelo. Cada tipo de formato de armazenamento de modelo pode ter um ou mais sabores suportados. Aplicável para cenários de implantação sem código.
default_deployment_template objecto O modelo de implementação padrão para o modelo. Aplica-se apenas a modelos com âmbito de registo. Quando definidas, as implementações que fazem referência a este modelo usam por defeito as definições do template de implementação (como environment, instance_type, e sondas).
default_deployment_template.asset_id cadeia (de caracteres) O ID do ativo do template de implementação. Formato: azureml://registries/<registry-name>/deploymenttemplates/<template-name>/versions/<version>.
allowed_deployment_templates Lista de objetos Orientação do autor que lista os modelos de implementação que o consumidor é recomendado usar como sobreposições ao implementar este modelo — um conjunto selecionado de modelos validados. Não é aplicado: uma sobreposição especificada no momento da implementação não é obrigatória nesta lista.
allowed_deployment_templates[].asset_id cadeia (de caracteres) O ID do ativo de um modelo de implementação permitido. Formato: azureml://registries/<registry-name>/deploymenttemplates/<template-name>/labels/latest.

Remarks

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

Examples

Exemplos estão disponíveis no repositório GitHub exemplos. 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 implementação por defeito

$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: templates de implementação por defeito 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

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