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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 | Obrigatórios. 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. | |
default_deployment_template.asset_id |
cadeia | A ID do ativo do modelo de implantação. Formato: azureml://registries/{registry_name}/deploymenttemplates/{template_name}/versions/{version}. |
Comentários
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