적용 대상:
Azure CLI ml 확장 v2(현재)
원본 JSON 스키마는 .에서 https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/pipelineComponent.schema.json찾을 수 있습니다.
참고 항목
이 문서에 자세히 설명된 YAML 구문은 최신 버전의 ML CLI v2 확장에 대한 JSON 스키마를 기반으로 합니다. 이 구문은 최신 버전의 ML CLI v2 확장에서만 작동하도록 보장됩니다. https://azuremlschemasprod.azureedge.net/에서 이전 확장 버전에 대한 스키마를 찾을 수 있습니다.
YAML 구문
| 키 | 형식 | 설명 | 허용된 값 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
$schema |
문자열 | YAML 스키마입니다. Azure Machine Learning VS Code 확장을 사용하여 YAML 파일을 제작하는 경우 파일 맨 위에 $schema를 포함하여 스키마 및 리소스 완성을 호출할 수 있습니다. |
||
type |
const | 구성 요소의 형식입니다. | pipeline |
pipeline |
name |
문자열 | 필수입니다. 구성 요소의 이름입니다. 소문자로 시작해야 합니다. 허용되는 문자는 소문자, 숫자, 밑줄(_)입니다. 최대 길이는 255자입니다. | ||
version |
문자열 | 구성 요소 버전입니다. 생략하면 Azure Machine Learning에서 버전을 자동으로 생성합니다. | ||
display_name |
문자열 | 스튜디오 UI의 구성 요소 표시 이름입니다. 작업 영역 내에서 고유하지 않을 수 있습니다. | ||
description |
문자열 | 구성 요소에 대한 설명입니다. | ||
tags |
개체 | 구성 요소에 대한 태그 사전입니다. | ||
jobs |
개체 | 필수입니다. 파이프라인 내에서 단계로 실행할 개별 작업 집합의 사전입니다. 이러한 작업은 부모 파이프라인 작업의 자식 작업으로 간주됩니다. 키는 파이프라인 작업의 컨텍스트 내에서 단계의 이름입니다. 이 이름은 자식 작업의 고유한 작업 이름과 다릅니다. 값은 명령 작업 스키마 또는 스윕 작업 스키마를 따를 수 있는 작업 사양입니다. 현재 명령 작업과 스윕 작업만 파이프라인에서 실행할 수 있습니다. |
||
inputs |
개체 | 파이프라인 작업에 대한 입력의 사전입니다. 키는 작업의 컨텍스트 내에서 입력에 대한 이름이고 값은 입력 값입니다. 이러한 파이프라인 입력은 ${{ parent.inputs.<input_name> }} 식을 사용하여 파이프라인에서 개별 단계 작업의 입력으로 참조할 수 있습니다. 파이프라인 단계의 입력을 최상위 파이프라인 작업의 입력에 바인딩하는 방법에 대한 자세한 내용은 파이프라인 작업의 단계 간에 입력 및 출력을 바인딩하기 위한 표현식 구문을 참조하세요. |
||
inputs.<input_name> |
숫자, 정수, 부울, 문자열, 개체 | 리터럴 값(숫자, 정수, 부울 또는 문자열 형식) 또는 구성 요소 입력 데이터 사양을 포함하는 개체 중 하나입니다. | ||
outputs |
개체 | 파이프라인 작업의 출력 구성 사전입니다. 키는 작업의 컨텍스트 내에서 출력에 대한 이름이고 값은 출력 구성입니다. 이러한 파이프라인 출력은 ${{ parents.outputs.<output_name> }} 식을 사용하여 파이프라인에서 개별 단계 작업의 출력으로 참조할 수 있습니다. 파이프라인 단계의 입력을 최상위 파이프라인 작업의 입력에 바인딩하는 방법에 대한 자세한 내용은 파이프라인 작업의 단계 간에 입력 및 출력을 바인딩하기 위한 표현식 구문을 참조하세요. |
||
outputs.<output_name> |
개체 | 개체를 비워 둘 수 있습니다. 이 경우 기본적으로 출력은 uri_folder 형식이 되고 Azure Machine Learning은 {settings.datastore}/azureml/{job-name}/{output-name}/과 같은 템플릿 경로를 기반으로 출력에 대한 출력 위치를 시스템에서 생성합니다. 출력 디렉터리에 대한 파일은 읽기-쓰기 탑재를 통해 작성됩니다. 출력에 대해 다른 모드를 지정하려면 구성 요소 출력 사양이 포함된 개체를 제공합니다. |
구성 요소 입력
| 키 | 형식 | 설명 | 허용된 값 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
type |
문자열 | 필수입니다. 구성 요소 입력의 형식입니다. 데이터 액세스에 대해 자세히 알아보기 |
number,integer, boolean, string, uri_file, uri_foldermltable, mlflow_modelcustom_model |
|
description |
문자열 | 입력에 대한 설명입니다. | ||
default |
숫자, 정수, 부울, 문자열 | 입력의 기본값입니다. | ||
optional |
부울 값 | 입력이 필요한지 여부입니다.
true로 설정된 경우 $[[]]와 함께 선택적 입력을 포함하는 명령을 사용해야 합니다. |
false |
|
min |
정수 또는 숫자 | 입력에 허용되는 최솟값입니다. 이 필드는 type 필드가 number 또는 integer인 경우에만 지정할 수 있습니다. |
||
max |
정수 또는 숫자 | 입력에 허용되는 최댓값입니다. 이 필드는 type 필드가 number 또는 integer인 경우에만 지정할 수 있습니다. |
||
enum |
배열 | 입력에 허용되는 값 목록입니다.
type 필드가 string인 경우에만 적용 가능합니다. |
구성 요소 출력
| 키 | 형식 | 설명 | 허용된 값 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
type |
문자열 | 필수입니다. 구성 요소 출력의 형식입니다. |
uri_file, uri_folder, mltable, mlflow_modelcustom_model |
|
description |
문자열 | 출력에 대한 설명입니다. |
설명
az ml component 명령은 Azure Machine Learning 구성 요소를 관리하는 데 사용할 수 있습니다.
예제
예제는 예제 GitHub 리포지토리에서 사용할 수 있습니다.