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SI APPLICA A:
estensione ML dell'interfaccia della riga di comando di Azure v2 (corrente)
Lo schema JSON di origine è disponibile in questa risorsa.
Nota
La sintassi YAML descritta in dettaglio in questo documento si basa sullo schema JSON per la versione più recente dell'estensione dell'interfaccia della riga di comando di Machine Learning v2. Il funzionamento di questa sintassi è garantito solo con la versione più recente dell'estensione dell'interfaccia della riga di comando di Machine Learning v2. È possibile trovare gli schemi per le versioni di estensione precedenti in https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.
Sintassi YAML
| Chiave | TIPO | Descrizione | Valori consentiti | Valore predefinito |
|---|---|---|---|---|
$schema |
corda | Schema YAML. Se si usa l'estensione Visual Studio Code di Azure Machine Learning per creare il file YAML, è possibile richiamare i completamenti dello schema e delle risorse se si include $schema nella parte superiore del file. |
||
type |
corda | Obbligatorio. Tipo di archivio dati. | azure_data_lake_gen2 |
|
name |
corda | Obbligatorio. Nome dell'archivio dati. | ||
description |
corda | Descrizione dell'archivio dati. | ||
tags |
oggetto | Dizionario tag dell'archivio dati. | ||
account_name |
corda | Obbligatorio. Il nome dell'account di archiviazione di Azure. | ||
filesystem |
corda | Obbligatorio. Nome del file system. Directory padre contenente i file e le cartelle, equivalenti a un contenitore di archiviazione blog di Azure. | ||
endpoint |
corda | Suffisso dell'endpoint del servizio di archiviazione, usato per la creazione dell'URL dell'endpoint dell'account di archiviazione. Combina il nome dell'account di archiviazione e endpoint. URL dell'account di archiviazione di esempio: https://<storage-account-name>.dfs.core.windows.net. |
core.windows.net |
|
protocol |
corda | Protocollo per la connessione al file system. |
https, abfss |
https |
credentials |
oggetto | Credenziali dell'entità servizio per la connessione all'account di archiviazione di Azure. I segreti delle credenziali vengono archiviati nell'insieme di credenziali delle chiavi dell'area di lavoro. | ||
credentials.tenant_id |
corda | ID tenant dell'entità servizio.
Obbligatorio se credentials è specificato. |
||
credentials.client_id |
corda | L’ID client dell'entità servizio.
Obbligatorio se credentials è specificato. |
||
credentials.client_secret |
corda | Segreto client dell'entità servizio.
Obbligatorio se credentials è specificato. |
||
credentials.resource_url |
corda | URL della risorsa che specifica le operazioni che verranno eseguite nell'account Azure Data Lake Storage Gen2. | https://storage.azure.com/ |
|
credentials.authority_url |
corda | URL dell'autorità usato per l'autenticazione utente. | https://login.microsoftonline.com |
Osservazioni:
Il az ml datastore comando può essere usato per la gestione degli archivi dati di Azure Machine Learning.
Esempi
Gli esempi sono disponibili nel repository GitHub di esempi. Di seguito sono riportati alcuni elementi:
YAML: accesso basato sulle identità
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen2.schema.json
name: adls_gen2_credless_example
type: azure_data_lake_gen2
description: Credential-less datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen2.
account_name: mytestdatalakegen2
filesystem: my-gen2-container
YAML: ID tenant, ID client, segreto client
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen2.schema.json
name: adls_gen2_example
type: azure_data_lake_gen2
description: Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen2.
account_name: mytestdatalakegen2
filesystem: my-gen2-container
credentials:
tenant_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX