APPLIES TO:
Azure CLI ml extension v2(현재)
원본 JSON 스키마는 .에서 https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json찾을 수 있습니다.
Note
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 syntax
| Key | Type | Description | Allowed values |
|---|---|---|---|
$schema |
string | YAML 스키마입니다. | |
name |
string | Required. 모델의 이름입니다. | |
version |
int | 모델의 버전입니다. 생략하면 Azure Machine Learning 버전을 자동으로 생성합니다. | |
description |
string | 모델에 대한 설명입니다. | |
tags |
object | 모델에 대한 태그 사전입니다. | |
path |
string | 모델 파일에 대한 로컬 경로 또는 모델 파일에 대한 클라우드 경로의 URI입니다. 파일 또는 디렉터리를 가리킬 수 있습니다. | |
type |
string | 모델의 스토리지 형식 유형입니다. 코드가 없는 배포 시나리오에 적용할 수 있습니다. |
custom_model, , mlflow_modeltriton_model |
flavors |
object | 모델의 버전입니다. 각 모델 스토리지 형식 유형에는 하나 이상의 지원되는 버전이 있을 수 있습니다. 코드가 없는 배포 시나리오에 적용할 수 있습니다. | |
default_deployment_template |
object | 모델의 기본 배포 템플릿입니다. | |
default_deployment_template.asset_id |
string | 배포 템플릿의 자산 ID입니다. 형식: azureml://registries/{registry_name}/deploymenttemplates/{template_name}/versions/{version}. |
Remarks
az ml model 명령을 사용하여 Azure Machine Learning 모델을 관리할 수 있습니다.
Examples
예제는 GitHub 리포지토리에서 사용할 수 있습니다. 몇 가지는 다음과 같습니다.
YAML: 로컬 파일
$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: MLflow 형식의 로컬 폴더
$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: 기본 배포 템플릿
$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