Schéma YAML du modèle CLI (v2)

APPLIES TO :Azure CLI ml extension v2 (actuel)

Le schéma JSON source se trouve à l’adresse https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json.

Note

La syntaxe YAML détaillée dans ce document est basée sur le schéma JSON pour la dernière version de l’extension ML CLI v2. Le fonctionnement de cette syntaxe est garanti uniquement avec la dernière version de l’extension ML CLI v2. Vous trouverez les schémas des versions d’extension plus anciennes sur https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

YAML syntax

Key Type Description Allowed values
$schema string Schéma YAML.
name string Required. Nom du modèle.
version int Version du modèle. En cas d’omission, Azure Machine Learning génère automatiquement une version.
description string Description du modèle.
tags object Dictionnaire d’étiquettes pour le modèle.
path string Un chemin d’accès local aux fichiers de modèle ou l’URI d’un chemin d’accès cloud aux fichiers de modèle. Peut pointer vers un fichier ou un répertoire.
type string Type de format de stockage du modèle. Applicable aux scénarios de déploiement sans code. custom_model, , mlflow_modeltriton_model
flavors object Saveurs du modèle. Chaque type de format de stockage de modèle peut avoir une ou plusieurs saveurs prises en charge. Applicable aux scénarios de déploiement sans code.
default_deployment_template object Modèle de déploiement par défaut pour le modèle.
default_deployment_template.asset_id string ID de ressource du modèle de déploiement. Format : azureml://registries/{registry_name}/deploymenttemplates/{template_name}/versions/{version}.

Remarks

La commande az ml model peut être utilisée pour gérer les modèles Azure Machine Learning.

Examples

Des exemples sont disponibles dans le référentiel examples GitHub. Vous en trouverez plusieurs ci-dessous.

YAML : fichier 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 : dossier local au format 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 : modèle de déploiement par défaut

$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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