Template de implementação CLI (v2) esquema YAML

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/deploymentTemplate.schema.json.

Observação

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
`$schema`	cadeia (de caracteres)	O esquema YAML. Se usar a extensão Azure Machine Learning VS Code para criar o ficheiro YAML, incluir `$schema` no topo do seu ficheiro permite-lhe invocar completas de esquemas e recursos.
`name`	cadeia (de caracteres)	Required. Nome do modelo de implantação.
`version`	Cadeia ou inteiro	Versão do modelo de implantação.
`description`	cadeia (de caracteres)	Descrição do modelo de implementação.
`tags`	objecto	Dicionário de etiquetas para o modelo de implementação.
`type`	cadeia (de caracteres)	Tipo de modelo de implementação.
`deployment_template_type`	cadeia (de caracteres)	Required. O tipo de modelo de implementação. "Gerido" é o único valor atualmente permitido.
`environment`	cadeia (de caracteres)	Required. O ambiente a usar para o modelo de implementação. Este valor deve ser uma referência a um ambiente versionado existente num registo. Usa a `azureml://registries/<registry-name>/environments/<environment-name>/versions/<version>` sintaxe. Nota: Ambientes com âmbito de espaço de trabalho (usando `azureml:<name>:<version>` sintaxe) e definições de ambientes inline não são suportados para templates de implementação.
`environment_variables`	objecto	Dicionário de pares chave-valor variável de ambiente a definir para a implementação. Podes aceder a estas variáveis de ambiente através dos teus scripts de pontuação.
`instance_count`	número inteiro	Required. O número de instâncias a serem usadas para a implantação. Especifica o valor com base na carga de trabalho que esperas.
`default_instance_type`	cadeia (de caracteres)	Required. O tipo de instância padrão a usar ao implementar com este modelo.
`allowed_instance_types`	cadeia (de caracteres)	O tipo de instância permitido que pode ser usado ao implementar com este modelo.
`model_mount_path`	cadeia (de caracteres)	O caminho para montar o modelo no contentor.
`scoring_path`	cadeia (de caracteres)	Required. O caminho para o ponto final de pontuação.
`scoring_port`	número inteiro	Required. A porta para o endpoint de pontuação.
`liveness_probe`	objecto	Configurações de sonda de vivacidade para monitorizar regularmente o estado do recipiente. Consulte ProbeSettings para o conjunto de propriedades configuráveis.
`readiness_probe`	objecto	Definições da sonda de prontidão para validar se o contentor está pronto para servir tráfego. Consulte ProbeSettings para o conjunto de propriedades configuráveis.
`request_settings`	objecto	Configurações de solicitação para a implantação. Consulte RequestSettings para o conjunto de propriedades configuráveis.

ProbeSettings

Key	Tipo	Description	Valor predefinido
`failure_threshold`	número inteiro	Quando uma sonda falha, o sistema tenta `failure_threshold` várias vezes antes de desistir. Desistir no caso de uma sonda de vivacidade significa que o contentor é reiniciado. No caso de uma sonda de prontidão, o contentor está marcado como Não Pronto. O valor mínimo é `1`.	`30`
`initial_delay`	número inteiro	O número de segundos após o contentor ter começado antes de a sonda ser iniciada. O valor mínimo é `1`.	`10`
`method`	cadeia (de caracteres)	O método HTTP a usar para a sonda.
`path`	cadeia (de caracteres)	O caminho para a sonda.
`period`	número inteiro	Com que frequência (em segundos) realizar a sonda.	`10`
`port`	número inteiro	O porto para sondar.
`scheme`	cadeia (de caracteres)	O esquema a usar para a sonda (por exemplo, HTTP ou HTTPS).
`success_threshold`	número inteiro	O número mínimo de sucessos consecutivos para que a sonda seja considerada bem-sucedida após ter falhado. O valor mínimo é `1`.	`1`
`timeout`	número inteiro	O número de segundos após os quais a sonda termina o tempo. O valor mínimo é `1`.	`2`

RequestSettings

Key	Tipo	Description	Valor predefinido
`request_timeout_ms`	número inteiro	O tempo limite do pedido em milissegundos.	`5000`
`max_concurrent_requests_per_instance`	número inteiro	O número máximo de pedidos concorrentes por instância permitido para a implementação.	`1`

Observações

Os modelos de implementação fornecem uma configuração reutilizável para a implementação de modelos. Definem o ambiente, as definições da infraestrutura e as configurações das sondas que podem ser aplicadas na criação de implementações.

Examples

Seguem-se alguns exemplos.

YAML: básico

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/deploymentTemplate.schema.json
name: my-deployment-template
version: 1
description: Basic deployment template example
deployment_template_type: Managed
environment: azureml://registries/my-registry/environments/my-environment/versions/1
instance_count: 1
default_instance_type: Standard_DS3_v2
scoring_path: /score
scoring_port: 5001

YAML: com variáveis do ambiente e sondas

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/deploymentTemplate.schema.json
name: my-deployment-template
version: 1
description: Deployment template with environment variables and health probes
deployment_template_type: Managed
environment: azureml://registries/azureml/environments/minimal-ubuntu20.04-py38-cpu-inference/versions/latest
environment_variables:
  MODEL_PATH: /var/azureml-app/model
  SCORING_TIMEOUT: "60"
instance_count: 3
default_instance_type: Standard_DS3_v2
scoring_path: /score
scoring_port: 8080
liveness_probe:
  initial_delay: 30
  period: 10
  timeout: 2
  success_threshold: 1
  failure_threshold: 3
readiness_probe:
  initial_delay: 10
  period: 5
  timeout: 2
  success_threshold: 1
  failure_threshold: 3
request_settings:
  request_timeout_ms: 10000
  max_concurrent_requests_per_instance: 2

YAML: com tipo de instância permitido

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/deploymentTemplate.schema.json
name: my-deployment-template-restricted
version: 1
description: Deployment template with instance type restrictions
deployment_template_type: Managed
environment: azureml://registries/my-registry/environments/my-environment/versions/1
instance_count: 1
default_instance_type: Standard_DS3_v2
scoring_path: /score
scoring_port: 5001
allowed_instance_types: Standard_DS3_v2

YAML: com caminho de montagem do modelo

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/deploymentTemplate.schema.json
name: my-deployment-template-custom-mount
version: 1
description: Deployment template with custom model mount path
deployment_template_type: Managed
environment: azureml://registries/my-registry/environments/my-environment/versions/1
instance_count: 1
default_instance_type: Standard_DS3_v2
scoring_path: /score
scoring_port: 5001
model_mount_path: /var/azureml-app/models

Próximos passos

Instalar e usar a CLI (v2)

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Last updated on 2026-04-15