YAML-Schema des CLI-Modells (v2)

GILT FÜR:Azure CLI ml Erweiterung v2 (current)

Das JSON-Quellschema finden Sie unter https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json.

Note

Die in diesem Dokument beschriebene YAML-Syntax basiert auf dem JSON-Schema für die neueste Version der ML CLI v2-Erweiterung. Die Funktion dieser Syntax wird nur mit der neuesten Version der ML CLI v2-Erweiterung garantiert. Die Schemas für ältere Erweiterungsversionen finden Sie unter https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

YAML syntax

Key Type Description Allowed values
$schema string Das YAML-Schema.
name string Required. Name des Modells.
version int Version des Modells. Wenn nicht angegeben, generiert Azure Machine Learning automatisch eine Version.
description string Beschreibung des Modells.
tags object Wörterbuch der Tags für das Modell.
path string Entweder ein lokaler Pfad zu den Modelldateien oder der URI eines Cloudpfads zu den Modelldateien. Dieser kann entweder auf eine Datei oder ein Verzeichnis verweisen.
type string Speicherformattyp des Modells. Anwendbar für no-code Bereitstellung szenarien. custom_model, mlflow_modeltriton_model
flavors object Geschmacksrichtungen des Modells. Jeder Modellspeicherformattyp kann einen oder mehrere unterstützte Flavors haben. Anwendbar für no-code Bereitstellung szenarien.
default_deployment_template object Die Standardbereitstellungsvorlage für das Modell.
default_deployment_template.asset_id string Die Objekt-ID der Bereitstellungsvorlage. Format: azureml://registries/{registry_name}/deploymenttemplates/{template_name}/versions/{version}.

Remarks

Der Befehl az ml model kann zum Verwalten von Azure Machine Learning Modellen verwendet werden.

Examples

Beispiele sind im examples GitHub Repository verfügbar. Einige davon sind unten aufgeführt.

YAML: lokale Datei

$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: lokaler Ordner im MLflow-Format

$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: Standardbereitstellungsvorlage

$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
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