@azure/arm-machinelearning package

Dieser Verbindungstyp deckt die AAD-Authentifizierung für alle anwendbaren Azure-Dienste ab.

Ein Machine Learning-Compute, das auf AKS basiert.

AKS-Eigenschaften

Modellschnittstellen AccessKeyAuthTypeWorkspaceConnectionEigenschaften

Modellschnittstelle AccountApiKeys

Dieser Verbindungstyp deckt die Kontoschlüsselverbindung für Azure Storage ab.

Konfiguration der Anmeldeinformationen für den Kontoschlüsseldatenspeicher.

Schlüsselschlüssel des Datenspeicherkontos.

Angaben zum ACR-Konto, das für das Register verwendet werden soll

Modellschnittstelle: ActualCapacityInfo

Geheimnisse im Zusammenhang mit einem Machine Learning-Compute, das auf AKS basiert.

Erweiterte Konfiguration für AKS-Netzwerke

Modellschnittstelle Alle Funktionen

Alle Knoten bedeutet, dass der Dienst auf allen Knoten des Auftrags ausgeführt wird

Ein Azure Machine Learning-Compute.

Informationen zu Computeknoten im Zusammenhang mit einem AmlCompute.

AML Compute-Eigenschaften

Konfiguration der AML-Token-Identität.

Definition der AML-Token-Compute-Identität.

Für einen Arbeitsbereich aktivierte Funktionen

Zugreifen auf Anmeldeinformationen ohne Anmeldeinformationen

Dieser Verbindungstyp deckt die generischen ApiKey-Authentifizierungsverbindungskategorien ab, z. B.: AzureOpenAI: Category:= AzureOpenAI AuthType:= ApiKey (als Typdiskriminator) Anmeldeinformationen:= {ApiKey} als Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Ziel:= {ApiBase}

CognitiveService: Category:= CognitiveService AuthType:= ApiKey (als Typdiskriminator) Anmeldeinformationen:= {SubscriptionKey} als Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= serviceRegion={serviceRegion}

CognitiveSearch: Kategorie:= CognitiveSearch AuthType:= ApiKey (als Typdiskriminator) Anmeldeinformationen:= {Schlüssel} als Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Ziel:= {Endpunkt}

Verwenden des Eigenschaftenbehälters "Metadaten" für ApiType, ApiVersion, Kind und andere Metadatenfelder

ARM ResourceId einer Ressource

Modellschnittstelle: AssetBase

Modellschnittstelle: AssetContainer

Grunddefinition für Asset-Referenzen.

Ein Benutzer, der einer Compute-Instanz zugewiesen werden kann.

Prognosehorizont, der automatisch vom System bestimmt wird.

AutoMLJob-Klasse. Verwenden Sie diese Klasse zum Ausführen von AutoML-Aufgaben wie Klassifizierung/Regression usw. Unter TaskType-Enumeration finden Sie alle unterstützten Aufgaben.

AutoML vertikale Klasse. Basisklasse für AutoML-Vertikalen – TableVertical/ImageVertical/NLPVertical

N-Cross-Validierungen werden automatisch ermittelt.

Auto-Pause-Eigenschaften

Eigenschaften der Automaßstab

Modellschnittstelle AutoSeasonality

Modellschnittstelle AutoTargetLags

Das automatisch ermittelte rollierende Fenster des Ziels verzögert sich.

Modellschnittstelle AvailableQuota

Modellschnittstelle VerfügbarQuotaEigenschaften

Konfiguration des Azure Blob-Datenspeichers.

Konfiguration des Azure Data Lake Gen1-Datenspeichers.

Konfiguration des Azure Data Lake Gen2-Datenspeichers.

Webhookdetails speziell für Azure DevOps

Konfiguration des Azure File-Datenspeichers.

Optionale Parameter für den Client.

model interface AzureOpenAiFineTuning

Azure Open AI-Hyperparameter für die Feinabstimmung.

Definiert eine Richtlinie für die vorzeitige Beendigung basierend auf Slack-Kriterien sowie eine Häufigkeit und ein Verzögerungsintervall für die Auswertung

Konkrete nachverfolgte Ressourcentypen können durch Aliasen dieses Typs mithilfe eines bestimmten Eigenschaftstyps erstellt werden.

Eigenschaften, die für verschiedene Bereitstellungstypen relevant sind.

Batchrückschlusseinstellungen pro Bereitstellung.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt BatchDeployments-Operationen dar.

Optionale Parameter.

Konkrete nachverfolgte Ressourcentypen können durch Aliasen dieses Typs mithilfe eines bestimmten Eigenschaftstyps erstellt werden.

Standardwerte für Batch-Endpunkte

Konfiguration des Batch-Endpunkts.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die Operationen von BatchEndpoints darstellt.

Optionale Parameter.

Eigenschaften für die Bereitstellung einer Batchpipeline-Komponente.

Wiederholen Sie die Einstellungen für einen Batchrückschlussvorgang.

Definiert einen Sampling-Algorithmus, der Werte basierend auf vorherigen Werten generiert

Modellschnittstellen BindOptions

Modellschnittstelle BlobReferenceForConsumptionDto

Konfigurationseinstellungen für den Docker-Buildkontext

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Modellschnittstelle CapabilityHostProperties

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine CapabilityHosts-Operation darstellt.

Modellschnittstelle CategoricalDataDriftMetricThreshold

Modellschnittstelle CategoricalDataQualityMetricThreshold

Modellschnittstelle CategoricalPredictionDriftMetricThreshold

Konfiguration der Anmeldeinformationen für den Zertifikatdatenspeicher.

Geheimnisse von Datenspeicherzertifikaten.

Klassifizierungsaufgabe in der vertikalen AutoML-Tabelle.

Konfiguration im Zusammenhang mit der Klassifizierungsschulung.

AmlCompute-Aktualisierungsparameter.

Die Eigenschaften eines amlCompute, die aktualisiert werden müssen.

Konfiguration für ein Bewertungscodeobjekt.

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Container für Code-Asset-Versionen.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle repräsentiert CodeContainers-Operationen.

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Details zur Version des Codeobjekts.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt CodeVersions-Operationen dar.

Optionale Parameter.

Model Interface CognitiveServicesSku

Modellschnittstellensammlung

Parameter des Säulentransformators.

Definition des Befehlsauftrags.

Befehl Job Limit-Klasse.

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Definition des Komponentencontainers. <siehe href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-yaml-component-command" />

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die die Operationen von ComponentContainers darstellt.

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Definition einer Komponentenversion: Definiert Ressourcen, die sich über Komponententypen erstrecken.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt die Operationen von ComponentVersions dar.

Optionale Parameter.

Machine Learning Rechenobjekt.

Eine Azure Machine Learning-Computeinstanz.

Definiert eine Aml-Instance-Anwendung und ihren Konnektivitätsendpunkt-URI.

Gibt Einstellungen für die automatische Protokollierung an.

Definiert alle Konnektivitätsendpunkte und -eigenschaften für eine ComputeInstance.

Definiert einen Aml-Instance-Container.

Beschreibt Informationen zu den Nutzern, die diese ComputeInstance erstellt haben.

Definiert eine AML-Instanz-DataDisk.

Definiert eine AML-Instanz-DataMount.

Informationen zur Umgebung

Der letzte Vorgang für ComputeInstance.

Computeinstanzeigenschaften

Gibt Richtlinien und Einstellungen für den SSH-Zugriff an.

Version von computeInstance.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine ComputeOperations-Operation darstellt.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Modellschnittstelle ComputeRecurrenceSchedule

Machine Learning-Computeobjekt, das in einen ARM-Ressourcenumschlag eingeschlossen ist.

Modellschnittstelle: ComputeRuntimeDto

Die Liste der Zeitpläne, die auf die Computeressourcen angewendet werden sollen

Geheimnisse im Zusammenhang mit einer Machine Learning-Berechnung. Es kann für jede Art von Berechnung unterschiedlich sein.

Berechnen der Eigenschaften des Start-Stopp-Zeitplans

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt eine Verbindungsoperation dar.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine ConnectionRaiBlocklistItem-Operationen darstellt.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine ConnectionRaiBlocklistItems-Operationen darstellt.

Schnittstelle, die eine ConnectionRaiBlocklist-Operationen darstellt.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine ConnectionRaiBlocklists-Operationen darstellt.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine ConnectionRaiPolicies-Operationen darstellt.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine ConnectionRaiPolicy-Operationen darstellt.

Ressourcenanforderungen für jede Containerinstanz innerhalb einer Onlinebereitstellung.

Modellschnittstelle ContainerResourceSettings

Modellschnittstelle: ContentSafety

ModellschnittstelleContentSafetyEndpointDeploymentResourceProperties

Modellschnittstelle ContentSafetyEndpointResourceProperties

Modellschnittstellen CosmosDbSettings

Modellschnittstelle CreateMonitorAction

Der Workflowtrigger cron für computeStartStop-Zeitplantyp.

Modellschnittstelle: CronTrigger

Der gewünschte maximale Prognosehorizont in Einheiten der Zeitreihenhäufigkeit.

Benutzerdefinierte Schlüssel-Anmeldeinformationsobjekt

Kategorie:= CustomKeys AuthType:= CustomKeys (als Typdiskriminator) Anmeldeinformationen:= {CustomKeys} als Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.CustomKeys Ziel:= {beliebiger Wert} Verwenden Sie den Metadaten-Eigenschaftsbeutel für ApiVersion und andere Metadatenfelder

Modellschnittstelle: CustomMetricThreshold

Modellschnittstelle CustomModelFineTuning

Modellschnittstelle: CustomModelJobInput

Modellschnittstelle CustomModelJobOutput

Modellschnittstelle CustomMonitoringSignal

N-Cross-Validierungen werden vom Benutzer angegeben.

Modellschnittstelle: CustomSeasonality

Gibt die benutzerdefinierte Dienstkonfiguration an

Modellschnittstelle CustomTargetLags

Modelloberfläche CustomTargetRollingWindowSize

Modellschnittstelle DataCollector

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Container für Datenasset-Versionen.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt die Operationen von DataContainers dar.

Modellschnittstelle DataDriftMetricThresholdBase

Modellschnittstelle DataDriftMonitoringSignal

Ein DataFactory-Compute.

Modellschnittstelle: DataGenerationVertical

Ein DataLakeAnalytics-Compute.

Modellschnittstelle DataLakeAnalyticsSchemaProperties

Verweis auf ein Asset über seinen Pfad in einem Datenspeicher.

Modellschnittstelle DataQualityMetricThresholdBase

Modellschnittstellen DataQualityMonitoringSignal

DataReferenceCredential-Basisklasse

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Definition der Datenversion

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt die Operationen von DataVersions dar.

Optionale Parameter.

Ein DataFactory-Compute.

Geheimnisse im Zusammenhang mit einem Machine Learning-Compute, das auf Databricks basiert.

Eigenschaften von Databricks

Referenzobjekt des Datensatzes.

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Grunddefinition für Datenspeicher-Zugangsdaten.

Basisdefinition für die Konfiguration von Inhalten des Datenspeichers.

Basisdefinition für Datastore-Geheimnisse.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine Datenspeicheroperation darstellt.

Modelloberfläche DefaultScaleSettings

Vertrag für DeltaModelCurrentState.

Modellschnittstelle: DeltaModelListRequest

Vertragsbasis für DeltaModelChangeRequest. Wird zum Hinzufügen oder Entfernen verwendet.

Modellschnittstelle: DeltaModelStatusRequest

Vertrag, der die Delta-Modelle an den Benutzer zurückgibt.

Modellschnittstelle DeploymentLogs

Modellschnittstelle DeploymentLogsRequest

Modellschnittstelle: DeploymentResourceConfiguration

Veröffentlichen von Ressourceninformationen zur Zielregistrierung

Modellschnittstelle DiagnoseRequestProperties

Modellschnittstelle DiagnoseResponseResult

Modellschnittstelle: DiagnoseResponseResultValue

Ergebnis der Diagnose

Parameter zum Diagnostizieren eines Arbeitsbereichs

Definition der Destillationsaufgabe.

Basisdefinition für die Konfiguration der Jobverteilung.

Modellschnittstelle Docker

Anmeldeinformationen für Docker mit Benutzername und Passwort

Richtlinien für vorzeitige Beendigungen ermöglichen das Abbrechen von Ausführungsvorgängen mit schlechter Leistung, bevor sie abgeschlossen sind

Modellschnittstelle EncryptionKeyVaultUpdateProperties

Modellschnittstelle EncryptionProperty

Modellschnittstelle VerschlüsselungUpdateEigenschaften

Modellschnittstelle Endpunkt

Schlüssel für die Endpunktauthentifizierung.

Dienst-Token

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Modellschnittstelle EndpointDeploymentModel

Schnittstelle, die eine EndpointDeployment-Operation darstellt.

Basisdefinition für Endpunkt-Deployment.

Modellschnittstelle: EndpointDeploymentResourceProperties

EndpointDeploymentResourcePropertiesBasicResource ist nur als Vorschau verfügbar.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Modellschnittstelle EndpointKeys

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Modellschnittstelle EndpointModelDeprecationEigenschaften

Eigenschaften des Endpunktmodells.

Modellschnittstelle EndpointModelSkuCapacityProperties

Modellschnittstelle EndpointModelSkuProperties

Modellschnittstelle EndpointModelSkuRateLimitProperties

Modellschnittstelle EndpointModelSkuRateLimitRulePatternProperties

Modellschnittstelle EndpointModelSkuRateLimitRuleProperties

Paged-Sammlung von EndpointModelProperties-Objekten

Schnittstelle, die eine Endpunkt-Operationen darstellt.

Inferenz-Endpunkt-Basisdefinition

Optionale Parameter.

Modellschnittstelle EndpointResourceProperties

EndpointResourcePropertiesBasicResource ist eine reine Vorschauressource.

Modellschnittstelle EndpointScheduleAction

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Container für Versionen von Umgebungsspezifikationen.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die die Operationen von EnvironmentContainers darstellt.

Modellschnittstelle EnvironmentVariable

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Details zur Umgebungsversion.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt eine EnvironmentVersions-Operation dar.

Optionale Parameter.

Zusätzliche Informationen zum Fehler bei der Ressourcenverwaltung.

Die Fehlerdetails.

Häufige Fehlerantwort für alle Azure Resource Manager-APIs, um Fehlerdetails für fehlgeschlagene Vorgänge zurückzugeben.

Die geschätzten Preisinformationen für die Verwendung einer VM eines bestimmten Betriebssystemtyps, einer bestimmten Stufe usw.

Die Informationen zum geschätzten Preis für die Verwendung einer VM.

Modellschnittstelle ExternalFqdnResponse

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Modellschnittstelle: FeatureAttributionDriftMonitoringSignal

Modellschnittstelle FeatureAttributionMetricThreshold

Modellschnittstelle FeatureBedeutungEinstellungen

DTO-Objekt, das ein Merkmal darstellt

Modellschnittstelle FeatureStoreSettings

Modellschnittstelle FeatureSubset

Gibt das Feature-Fenster an

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt Funktionsoperationen dar.

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

DTO-Objekt, das die Funktionsmenge darstellt

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die die Operationen von FeaturesetContainers darstellt.

DTO-Objekt, das die Spezifikation darstellt

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Anforderungsnutzlast zum Erstellen einer Abgleichanforderung für eine bestimmte Feature-Set-Version

Antwort-Payload zum Erstellen einer Abgleichanforderung für eine bestimmte Feature-Set-Version

DTO-Objekt, das die Version des Feature-Sets darstellt

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt FeaturesetVersions-Operationen dar.

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

DTO-Objekt, das die Feature-Entität darstellt

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine FeaturestoreEntityContainers-Operation darstellt.

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

DTO-Objekt, das die Version der Feature-Entität darstellt

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt eine FeaturestoreEntityVersions-Operation dar.

Konfiguration der Featurisierung.

Feinabstimmung der Auftragsdefinition.

Modellschnittstelle: FineTuningVertical

Modellschnittstellen FeinabstimmungDetails

Definition der Eingabedaten korrigiert.

Modellschnittstelle: FlavorData

Der gewünschte maximale Prognosehorizont in Einheiten der Zeitreihenhäufigkeit.

Prognoseaufgabe in der vertikalen AutoML-Tabelle.

Prognose spezifischer Parameter.

Prognose Konfiguration im Zusammenhang mit der Schulung.

Modellschnittstelle FqdnEndpoint

Modellschnittstelle FqdnEndpointDetail

Modellschnittstellen FqdnEndpoints

Ergebnis des Eigenschaftenbehälters für FQDN-Endpunkte

FQDN-Ausgangsregel für das verwaltete Netzwerk eines Machine Learning-Arbeitsbereichs.

Model Interface GetBlobReferenceForConsumptionDto

BlobReferenceSASRequest für getBlobReferenceSAS API

BlobReferenceSASResponse für getBlobReferenceSAS API

Definiert einen Sampling-Algorithmus, der jede Wertekombination im Raum erschöpfend generiert

Konfigurationsoptionen für die Umgebung.

Optionen für die Modellkonfiguration.

Modell-Schnittstelle GroupStatus

Ein HDInsight-Compute.

HDInsight-Computeeigenschaften

Enthält einen IPv4-Adressbereich in CIDR-Notation, z. B. "124.56.78.91" (einfache IP-Adresse) oder "124.56.78.0/24" (alle Adressen, die mit 124.56.78 beginnen). Der Wert könnte "Zulassen" oder "Verweigern" sein.

Verweis auf ein Asset über seine ARM-Ressourcen-ID.

Grunddefinition für Identitätskonfiguration.

Identitätsobjekt, das für die Verschlüsselung verwendet wird.

Beendet die Computeinstanz nach dem benutzerdefinierten Zeitraum der Inaktivität.

Modellschnittstelle Bild

Bildklassifizierung. Die Bildklassifizierung mit mehreren Klassen wird verwendet, wenn ein Bild mit nur einer einzigen Beschriftung aus einer Reihe von Klassen klassifiziert wird - z. B. wird jedes Bild entweder als Bild einer "Katze" oder eines "Hundes" oder einer "Ente" klassifiziert.

Bildklassifizierung mit mehreren Etiketten. Die Bildklassifizierung mit mehreren Beschriftungen wird verwendet, wenn ein Bild eine oder mehrere Beschriftungen aus einem Satz von Beschriftungen haben kann - z. B. kann ein Bild sowohl mit "Katze" als auch mit "Hund" beschriftet sein.

Modellschnittstellen ImageDetails

Modellschnittstelle: ImageInfo

Segmentierung von Bildinstanzen. Die Instanzsegmentierung wird verwendet, um Objekte in einem Bild auf Pixelebene zu identifizieren, indem ein Polygon um jedes Objekt im Bild gezeichnet wird.

Beschränken Sie die Einstellungen für den AutoML-Auftrag.

Gibt Metadaten über das Betriebssystemabbild für diese Compute-Instanz zurück.

Verteilungsausdrücke zum Bewegen von Werten von Modelleinstellungen. <Beispiel> Einige Beispiele sind:

ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')";
LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)";
LayersToFreeze = "choice(0, 2)";
```</example>
All distributions can be specified as distribution_name(min, max) or choice(val1, val2, ..., valn)
where distribution name can be: uniform, quniform, loguniform, etc
For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
For more information on the available settings please visit the official documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Verteilungsausdrücke zum Bewegen von Werten von Modelleinstellungen. <Beispiel> Einige Beispiele sind:

ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')";
LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)";
LayersToFreeze = "choice(0, 2)";
```</example>
For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
For more information on the available settings please visit the official documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Verteilungsausdrücke zum Bewegen von Werten von Modelleinstellungen. <Beispiel> Einige Beispiele sind:

ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')";
LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)";
LayersToFreeze = "choice(0, 2)";
```</example>
For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
For more information on the available settings please visit the official documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden. Weitere Informationen zu den verfügbaren Einstellungen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden. Weitere Informationen zu den verfügbaren Einstellungen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden. Weitere Informationen zu den verfügbaren Einstellungen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Erkennung von Bildobjekten. Die Objekterkennung wird verwendet, um Objekte in einem Bild zu identifizieren und jedes Objekt mit einem Begrenzungsrahmen zu lokalisieren, z. B. alle Hunde und Katzen in einem Bild zu lokalisieren und einen Begrenzungsrahmen um jedes Objekt zu zeichnen.

Modellüberräumung und hyperparameterbezogene Einstellungen.

DTO-Objekt, das die Indexspalte darstellt

Modellschnittstellen InferenceContainerProperties

InferenceEndpoint ist eine reine Vorschauressource.

InferenceEndpoint-Konfiguration

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine InferenceEndpoints-Operation darstellt.

Optionale Parameter.

InferenceGroup ist eine reine Vorschauressource.

Konfiguration der Rückschlussgruppe

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine InferenceGroups-Operation darstellt.

Optionale Parameter.

InferencePool ist eine reine Vorschau-Ressource.

Konfiguration des Rückschlusspools

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine InferencePools-Operation darstellt.

Optionale Parameter.

Schema des Instanztyps.

Ressourcenanforderungen/Grenzwerte für diesen Instanztyp

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Grunddefinition für einen Job.

Definition des Befehlsauftrags.

Model Interface JobLimits

Job-Output-Definitions-Containerinformationen darüber, wo Jobausgabe/Logs zu finden ist.

Modellschnittstelle JobResourceConfiguration

Modellschnittstelle JobResources

Modellschnittstelle JobScheduleAction

Definition des Auftragsendpunkts

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine Jobs-Operation darstellt.

Konfiguration des Jupyter-Kernels.

Customer Key Vault-Eigenschaften.

Ein Machine Learning Compute auf Basis von Kubernetes Compute.

Eigenschaften, die für eine KubernetesOnlineDeployment spezifisch sind.

Kubernetes-Eigenschaften

Modellschnittstelle: LabelGeneration

Modellschnittstelle: LakeHouseArtifact

Modellschnittstelle ListNotebookKeysErgebnis

Modellschnittstelle ListStorageAccountKeysResult

Modelloberfläche ListWorkspaceKeysResult

Literaler Eingabetyp.

Modellschnittstellen MLFlowModelJobInput

Modellschnittstelle MLFlowModelJobOutput

Definition von MLTable-Daten

Modellschnittstelle MLTableJobInput

Modellschnittstelle MLTableJobOutput

Definition der verwalteten Computeidentität.

Konfiguration der verwalteten Identität.

Modellschnittstelle ManagedIdentityAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Anmeldeinformationen für die vom Benutzer verwaltete Identität

Bereitstellungsoptionen für verwaltete Netzwerke für verwaltete Netzwerke eines Machine Learning-Arbeitsbereichs.

Status der Bereitstellung für das verwaltete Netzwerk eines Machine Learning-Arbeitsbereichs.

Schnittstelle, die eine ManagedNetworkProvise-Operation darstellt.

Optionale Parameter.

Verwaltete Netzwerkeinstellungen für einen Maschinellen Lernarbeitsbereich.

Modellschnittstelle ManagedNetworkSettingsBasicResource

Modellschnittstelle ManagedNetworkSettingsEx

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle repräsentiert ManagedNetworkSettings-Operationen.

Optionale Parameter.

Die Eigenschaften der verwalteten Netzwerkeinstellungen eines Machine Learning-Arbeitsbereichs.

ManagedNetworkSettingsPropertiesBasicResource ist eine reine Vorschauressource.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine ManagedNetworkSettingsRule-Operation darstellt.

Eigenschaften, die für eine ManagedOnlineDeployment spezifisch sind.

Modellschnittstelle ManagedOnlineEndpointDeploymentResourceProperties

Modellschnittstelle ManagedOnlineEndpointResourceProperties

Details zu Identitäten, die verwalteten Ressourcengruppen zugewiesen sind.

Einstellungen für verwaltete Ressourcengruppen

Verwaltete Dienstidentität (vom System zugewiesene und/oder vom Benutzer zugewiesene Identitäten)

Modellschnittstelle MarketplacePlan

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Modelloberfläche MarketplaceSubscriptionProperties

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Benutzeroberfläche, die die Operationen von MarketplaceSubscriptions darstellt.

DTO-Objekt, das eine Rechenressource darstellt

ModellschnittstelleMaterializationSettings

Definiert eine Richtlinie für die vorzeitige Beendigung basierend auf den laufenden Durchschnitten der primären Metrik aller Ausführungen

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Modellschnittstellen ModelContainerEigenschaften

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die Operationen von ModelContainers darstellt.

Modellschnittstellen ModelSettings

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Details zur Asset-Version des Modells.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle repräsentiert ModelVersions-Operationen.

Optionale Parameter.

Überwachen Sie die Konfigurationsbasis-Definition.

Überwachen Sie die Definition der Compute-Identitätsbasis.

Modellschnittstelle: MonitorDefinition

Modelloberfläche MonitorEmailNotificationSettings

Modellschnittstelle: MonitorNotificationEinstellungen

Überwachen Sie die Definition von serverlosem Spark-Computing.

Modellschnittstelle MonitoringFeatureFilterBase

Definition von Überwachungs-Eingangsdatenbanken.

Modellschnittstelle: MonitoringSignalBase

Definition des Überwachungsziels.

Modellschnittstellen MonitoringThreshold

Konfiguration der MPI-Verteilung.

Wert der N-Cross-Validierungen.

Modellschnittstelle NetworkAcls

Modell-Schnittstelle NlpVerticalFeaturizationSettings

Einschränkungen bei der Auftragsausführung.

Anzahl der verschiedenen Computeknotenzustände auf amlCompute.

Definition abstrakter Knoten

Modellschnittstellen NoneAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Leere/keine Anmeldeinformationen für den Datenspeicher.

Modellschnittstellen NotebookAccessTokenResult

Modellschnittstelle: NotebookPreparationError

Modellschnittstelle: NotebookResourceInfo

Konfiguration für die Benachrichtigung.

Modellschnittstelle NumericalDataDriftMetricThreshold

Modellschnittstelle NumerischDataQualitätMetricSchwelle

Modellschnittstelle NumericalPredictionDriftMetricThreshold

Modellschnittstelle OAuth2AuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Ziel der Optimierung.

OneLake-Artefakt-(Datenquellen-)Konfiguration.

Konfiguration des OneLake (Trident)-Datenspeichers.

Konkrete nachverfolgte Ressourcentypen können durch Aliasen dieses Typs mithilfe eines bestimmten Eigenschaftstyps erstellt werden.

ModellschnittstelleOnlineDeploymentEigenschaften

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die OnlineDeployments-Operationen darstellt.

Optionale Parameter.

Konkrete nachverfolgte Ressourcentypen können durch Aliasen dieses Typs mithilfe eines bestimmten Eigenschaftstyps erstellt werden.

Konfiguration des Online-Endpunkts

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt OnlineEndpoints-Operationen dar.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Konfiguration von Onlinebereitstellungsbewertungsanforderungen.

Konfiguration der Onlinebereitstellungsskalierung.

Modellschnittstelle OpenAIEndpointDeploymentResourceProperties

Modellschnittstelle OpenAIEndpointResourceProperties

Details eines REST-API-Vorgangs, der von der Ressourcenanbieter-Operations-API zurückgegeben wird

Lokalisierte Anzeigeinformationen für eine Operation.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die vorgänge darstellt.

Gibt Metadaten zum Patchen des Betriebssystems zurück.

Ausgehende Regel für das verwaltete Netzwerk eines Maschinellen Lernarbeitsbereichs.

Konkrete Proxy-Ressourcentypen können erstellt werden, indem dieser Typ mit einem bestimmten Eigenschaftstyp als Aliasing versehen wird.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine OutboundRule-Operationen darstellt.

Schnittstelle stellt OutboundRules-Operationen dar.

Optionale Parameter.

Verweis auf ein Asset über seinen Pfad in einer Auftragsausgabe.

Modellschnittstelle PATAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Modellschnittstelle: PTUDeploymentNutzung

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die PTUQuota-Operationen darstellt.

Modellschnittstellen PaketDetails

Optionen für die byPage-Methode

Eine Schnittstelle, die eine asynchrone iterierbare Iteration sowohl zum Abschluss als auch nach Seite ermöglicht.

Veränderliche Batchrückschlusseinstellungen pro Bereitstellung.

Wird ausschließlich in Aktualisierungsanforderungen verwendet.

Verwaltete Dienstidentität (vom System zugewiesene und/oder vom Benutzer zugewiesene Identitäten)

Wird ausschließlich in Aktualisierungsanforderungen verwendet.

Wird ausschließlich in Aktualisierungsanforderungen verwendet.

Wird ausschließlich in Aktualisierungsanforderungen verwendet.

Wird ausschließlich in Aktualisierungsanforderungen verwendet.

Wird ausschließlich in Aktualisierungsanforderungen verwendet.

Allgemeine SKU-Definition.

Modellschnittstelle. Passwort

Modellschnittstelle: PendingUploadCredentialDto

Modellschnittstelle PendingUploadRequestDto

Modellschnittstelle PendingUploadResponseDto

Einstellungen für eine persönliche Computeinstanz.

Pipeline-Auftragsdefinition: Definiert generische MFE-Attribute.

Modellschnittstelle PredictionDriftMetricThresholdBase

Modellschnittstelle: PredictionDriftMonitoringSignal.

Die private Endpunktressource.

Die Private Endpoint Connection-Ressource.

Private Endpunktverbindungseigenschaften.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine PrivateEndpointConnections-Vorgänge darstellt.

Ziel des privaten Endpunkts für eine ausgehende private Endpunktregel für das verwaltete Netzwerk eines Maschinellen Lernarbeitsbereichs.

Ausgangsregel für private Endpunkte für das verwaltete Netzwerk eines Machine Learning-Arbeitsbereichs.

Die PE-Netzwerkressource, die mit dieser PE-Verbindung verknüpft ist.

Eine private Verknüpfungsressource

Eigenschaften einer privaten Verknüpfungsressource.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die einen PrivateLinkResources-Vorgang darstellt.

Eine Sammlung von Informationen über den Status der Verbindung zwischen Service Consumer und Provider.

Konfiguration der Bereitstellungscontainer-Live-/Bereitschaftstestkonfiguration.

Model Interface PromptSettings

Basisdefinition für Pool-Ressourcen.

Die Ressourcenmodelldefinition für eine Azure Resource Manager-Proxyressource. Es enthält keine Tags und einen Speicherort.

Konfiguration der PyTorch-Verteilung.

Modellschnittstelle Warteschlangeneinstellungen

Die Eigenschaften für die Aktualisierung oder den Abruf von Kontingenten.

Parameter für die Aktualisierung von Kontingenten.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die Quotenoperationen darstellt.

Optionale Parameter.

Azure OpenAI-Blocklistenkonfiguration.

Der Anforderungstext des Cognitive Services RaiBlocklist Item.

Eigenschaften von benutzerdefinierten RAI-Blocklistenelementen.

RaiBlocklistItemPropertiesBasicResource ist eine reine Vorschauressource.

RAI Custom Blocklist-Eigenschaften.

RaiBlocklistPropertiesBasicResource ist eine reine Vorschauressource.

Optionale Parameter.

Schnittstelle repräsentiert RaiPolicies-Operationen.

Azure OpenAI-Inhaltsfilter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle repräsentiert RaiPolicy-Operationen.

Azure OpenAI Content Filters-Eigenschaften.

Azure OpenAI Content Filters-Ressource.

Definiert einen Sampling-Algorithmus, der Werte nach dem Zufallsprinzip generiert

Strahlenverteilungskonfiguration. Eine Klasse zur Verwaltung der Konfiguration eines verteilten Ray-Auftrags.

Die Workflowtriggerserie für den ComputeStartStop-Zeitplantyp.

Modellschnittstelle: RecurrenceSchedule

Modellschnittstelle: RecurrenceTrigger

Modellschnittstelle RegenerateEndpointKeysRequest

Modellschnittstelle RegenerateServiceAccountKeyContent

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die die Operationen eines Registries darstellt.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Konkrete nachverfolgte Ressourcentypen können durch Aliasen dieses Typs mithilfe eines bestimmten Eigenschaftstyps erstellt werden.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die RegistryCodeContainers-Operationen darstellt.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt RegistryCodeVersions-Operationen dar.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine RegistryComponentContainer-Operation darstellt.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt eine RegistryComponentVersions-Operation dar.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine RegistryDataContainer-Operation darstellt.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt eine RegistryDataReferences-Operation dar.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt die Operationen von RegistryDataVersions dar.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine RegistryEnvironmentContainers-Operation darstellt.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine RegistryEnvironmentVersions-Operation darstellt.

Modellschnittstelle RegistryListCredentialsResult

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine RegistryModelContainers-Operation darstellt.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine RegistryModelVersions-Operation darstellt.

Verwaltete Dienstidentität (vom System zugewiesene und/oder vom Benutzer zugewiesene Identitäten)

Definition der Verbindung mit privaten Endpunkten.

Eigenschaften der privaten Endpunktverbindung

Der Verbindungsstatus.

Details des Registers

Details zu jeder Region, in der sich die Registrierung befindet

Regressionsaufgabe in der vertikalen AutoML-Tabelle.

Konfiguration im Zusammenhang mit dem Regressionstraining.

Konfiguration der Scoring-Anforderungen.

Modellschnittstelle RequestLogging

Schema für die Größenänderung der Compute-Instanz.

Allgemeine Felder, die in der Antwort für alle Azure Resource Manager-Ressourcen zurückgegeben werden

Modellschnittstelle: ResourceBase

Modellschnittstelle ResourceConfiguration

Stellt eine Ressourcen-ID dar. Bei einem Subnetz ist dies z. B. die Ressourcen-URL für das Subnetz.

Der Name der Ressource.

Das Kontingent, das einer Ressource zugewiesen ist.

Rollierende Definition von Eingabedaten.

Modellschnittstelle Route

Modellschnittstelle: SASAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Zugriff mit vollständigem SAS-URI

Modellschnittstelle SASCredentialDto

Der Sampling-Algorithmus wird verwendet, um Hyperparameterwerte zu erzeugen, zusammen mit Eigenschaften zur Konfiguration des Algorithmus

Konfiguration der Anmeldeinformationen für den SAS-Datenspeicher.

SAS-Schlüssel für Datenspeicher.

Skalierungseinstellungen für AML Compute

Gewünschte Skalierungseinstellungen für amlCompute.

Konfiguration für den ScaleUnit-Pool.

Ressourcenumschlag des Azure Resource Manager.

Modellschnittstelle ScheduleActionBase

Modellschnittstelle: ScheduleBase

Basisdefinition eines Zeitplans

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die einen Zeitplan für Operationen darstellt.

Referenz zum Skript

Angepasste Setupskripts

Prognosen der Saisonalität.

Konfiguration für den Ablauf des Geheimnisses.

model-Schnittstelle ServerlessComputeSettings

Konkrete nachverfolgte Ressourcentypen können durch Aliasen dieses Typs mithilfe eines bestimmten Eigenschaftstyps erstellt werden.

model interface ServerlessEndpointCapacityReservation

Modellschnittstelle ServerlessEndpointContentSafety

model interface ServerlessEndpointInferenceEndpoint

model-Schnittstelle ServerlessEndpointModelSettings

Modellschnittstelle ServerlessEndpointProperties

Modellschnittstelle ServerlessEndpointResourceProperties

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die ServerlessEndpoints-Operationen darstellt.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

model interface ServerlessInferenceEndpoint

Modell-Schnittstelle ServerlessOffer

Modellschnittstelle ServiceManagedResourcesSettings

Modellschnittstelle ServicePrincipalAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Konfiguration der Anmeldeinformationen für den Dienstprinzipaldatenspeicher.

Geheimnisse des Datenspeicherdienstprinzipals.

Servicetag-Ziel für eine Ausgehende Diensttagregel für das verwaltete Netzwerk eines Maschinellen Lernarbeitsbereichs.

Ausgehende Diensttag-Regel für das verwaltete Netzwerk eines Machine Learning-Arbeitsbereichs.

Details zu angepassten Skripts, die zum Einrichten des Clusters ausgeführt werden sollen.

Modellschnittstelle SharedPrivateLinkResource

Eigenschaften einer freigegebenen privaten Linkressource.

Ein einfacher Poller, der zum Abrufen eines vorgangs mit langer Ausführung verwendet werden kann.

Die Definition des Ressourcenmodells, die SKU darstellt

Informationen zur SKU-Kapazität

Erfüllt die Anforderung des ARM-Vertrags, um alle verfügbaren SKUs für eine Ressource aufzulisten.

SkuSetting erfüllt die Anforderung an abgespeckte SKU-Informationen im ARM-Vertrag.

Definition des Spark-Auftrags.

Definition von Spark-Job-Einstiegspunkten.

Modellschnittstelle: SparkJobPythonEntry

Model Interface SparkJobScalaEntry

Modellschnittstelle SparkResourceConfiguration

Modellschnittstelle: SpeechEndpointDeploymentResourceProperties

Modellschnittstelle: SpeechEndpointResourceProperties

Die SSL-Konfiguration für die Bewertung

Erweitert die Einstellung zum Anpassen der StackEnsemble-Ausführung.

Definition statischer Eingabedaten.

Details zum Speicherkonto, das für die Registrierung verwendet werden soll

Modellschnittstelle StringStringKeyKeyValuePair

Definition des Sweep-Auftrags.

Sweep Job Limit-Klasse.

Ein SynapseSpark-Compute.

Modellschnittstellen SynapseSparkProperties

Modellschnittstelle SystemCreatedAcrAccount

Modellschnittstelle SystemCreatedStorageAccount

Metadaten zur Erstellung und letzten Änderung der Ressource.

Ein Systemdienst, der auf einem Compute ausgeführt wird.

Konfiguration der Featurisierung.

Einschränkungen bei der Auftragsausführung.

Die Anzahl der letzten Perioden, die von der Zielspalte liegen sollen.

Vorhersage der Größe des Rollfensters des Ziels.

Modellschnittstelle TargetUtilizationScaleSettings

Modellschnittstelle: TeacherModelEndpoint

Modellschnittstelle: TeacherModelEndpointRequestSettings

Modellschnittstelle TeacherModelSettings

Konfiguration der TensorFlow-Verteilung.

Aufgabe zur Textklassifizierung in der vertikalen AutoML NLP-Abteilung. NLP - Verarbeitung natürlicher Sprache.

Textklassifizierung Multilabel-Aufgabe in AutoML NLP vertikal. NLP - Verarbeitung natürlicher Sprache.

Text-NER Aufgabe in der AutoML NLP-Vertikale. NER - Erkennung benannter Entitäten. NLP - Verarbeitung natürlicher Sprache.

Modellschnittstellen TmpfsOptions

Modellschnittstelle TopNFeaturesByAttribution

Die Ressourcenmodelldefinition für eine Azure Resource Manager-Ressource auf oberster Ebene mit "Tags" und einem "Speicherort"

Trainingsbezogene Konfiguration.

Definition der Testkomponente.

Modellschnittstelle TriggerBase

Modellschnittstelle: TritonModelJobInput

Modellschnittstellen TritonModelJobOutput

Definiert eine Richtlinie für vorzeitige Beendigung, die einen bestimmten Prozentsatz der Ausführungen in jedem Auswertungsintervall abbricht.

Die Eigenschaften für die Aktualisierung der Kontingentantwort.

Das Ergebnis des Kontingents für das Aktualisieren des Arbeitsbereichs.

URI-Datei-Datenversionsentität

Model Interface UriFileJobInput

Modellschnittstelle UriFileJobOutput

URI-FOLDER-Datenversionsentität

Modellschnittstelle UriFolderJobInput

Modelloberfläche UriFolderJobOutput

Beschreibt die AML-Ressourcennutzung.

Modellschnittstelle: UsageAndQuotaDetails

Die Verwendungsnamen.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine Usages-Operation darstellt.

Einstellungen für Benutzerkonten, die auf jedem Knoten eines Computes erstellt werden.

Benutzer zugewiesene Identitätseigenschaften

Konfiguration der Benutzeridentität.

Modelloberfläche BenutzernamePassTypWorkspaceVerbindungEigenschaften

Ein Machine Learning-Compute, das auf Azure Virtual Machines basiert.

VM-Image für Windows AML Compute

Modellschnittstelle VirtualMachineSchemaProperties

Geheimnisse im Zusammenhang mit einem Machine Learning-Compute, das auf AKS basiert.

Beschreibt die Eigenschaften einer VM-Größe.

Die Antwort des Vorgangs "Größe des virtuellen Computers auflisten".

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt eine VirtualMachineSizes-Operation dar.

Administratoranmeldeinformationen für virtuelle Computer

Modellschnittstelle VolumeDefinition

Modellschnittstellen VolumeOptions

Modell Schnittstelle SchwachstelleDetails

Modellschnittstellen-SchwachstellenBefunde

Webhook-Basis

Ein Objekt, das einen Machine Learning-Arbeitsbereich darstellt.

Modellschnittstelle WorkspaceConnectionAccessKey

Account Key-Objekt für Arbeitsbereichsverbindungsanmeldeinformationen.

API-Schlüsselobjekt für Arbeitsbereichsverbindungsanmeldeinformationen.

Modellschnittstelle: WorkspaceConnectionManagedIdentity

ClientId und ClientSecret sind erforderlich. Andere Eigenschaften sind je nach Implementierung jedes OAuth2-Anbieters optional.

Modelloberfläche WorkspaceConnectionPersonalAccessToken

Modellschnittstelle: WorkspaceConnectionPropertiesV2

Konkrete Proxy-Ressourcentypen können erstellt werden, indem dieser Typ mit einem bestimmten Eigenschaftstyp als Aliasing versehen wird.

Modellschnittstelle: WorkspaceConnectionServicePrincipal

Modellschnittstelle WorkspaceConnectionSharedAccessSignature

Die Eigenschaften, mit denen die Machine Learning-Arbeitsbereichsverbindung aktualisiert wird.

Modelloberfläche WorkspaceConnectionUsernamePasswort

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt eine WorkspaceConnections-Operation dar.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle stellt die Operationen von WorkspaceFeatures dar.

WorkspaceHub-Konfigurationsobjekt.

Die Private Endpoint-Ressource.

Die Eigenschaften eines Machine-Learning-Arbeitsbereichs.

Die Parameter für das Aktualisieren eines Machine Learning-Arbeitsbereichs.

Die Parameter für das Aktualisieren eines Machine Learning-Arbeitsbereichs.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Schnittstelle, die eine Workspaces-Operation darstellt.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Optionale Parameter.

Erweiterbare Enumeration. Gibt den Aktionstyp an. "Intern" bezieht sich auf Aktionen, die nur für interne APIs gelten.
KnownActionType kann austauschbar mit ActionType verwendet werden, diese Enumeration enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Interne: Aktionen gelten nur für interne APIs.

Zuordnungsstatus des Computes. Mögliche Werte sind: steady – Gibt an, dass die Größe des Computes nicht geändert wird. Es gibt keine Änderungen an der Anzahl der Computeknoten in der laufenden Berechnung. Ein Compute wechselt in diesen Zustand, wenn es erstellt wird und wenn keine Vorgänge auf dem Compute ausgeführt werden, um die Anzahl der Computeknoten zu ändern. Größenänderung: Gibt an, dass die Größe des Computes geändert wird. Das heißt, Computeknoten werden dem Compute hinzugefügt oder daraus entfernt.
KnownAllocationState kann austauschbar mit AllocationState verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Steady
Ändern der Größe

Ebene, auf der Inhalte gefiltert werden.
KnownAllowedContentLevel kann austauschbar mit AllowedContentLevel verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Low
Mittel
Hoch

Richtlinie zum Freigeben von Anwendungen für diese Computeinstanz zwischen Benutzern des übergeordneten Arbeitsbereichs. Wenn persönlich, kann nur der Ersteller auf Anwendungen in dieser Computeinstanz zugreifen. Wenn "Freigegeben" verwendet wird, kann jeder Arbeitsbereichsbenutzer je nach zugewiesener Rolle auf Anwendungen auf diese Instanz zugreifen.
KnownApplicationSharingPolicy kann austauschbar mit ApplicationSharingPolicy verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Privat
Freigegebene

Bereitstellungsstatus des Registrierungsobjekts.
KnownAssetProvisioningState kann austauschbar mit AssetProvisioningState verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Erfolgreich
Fehler
Abgesagt
Erstellen
Aktualisieren von
Löschen von

Alias für AssetReferenceBaseUnion

Enumeration zum Ermitteln des Endpunktauthentifizierungsmodus.
KnownAuthMode kann austauschbar mit AuthMode verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AAD

Alias für AutoMLVerticalUnion

AutoRebuild-Einstellung für das abgeleitete Bild
KnownAutoRebuildSetting kann austauschbar mit AutoRebuildSetting verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Disabled
OnBaseImageUpdate

Einstellungen automatisch speichern.
KnownAutosave kann austauschbar mit Autosave verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

None
Lokal
Fernzugriff

Die unterstützten Werte für die Cloud-Einstellung als Zeichenfolgenliteraltyp

Die aufgezählten Eigenschaftstypen für Batchbereitstellungen.
KnownBatchDeploymentConfigurationType kann austauschbar mit BatchDeploymentConfigurationType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Modell
PipelineComponent

Alias für BatchDeploymentConfigurationUnion

Protokollausführlichkeit für Batchrückschlüsse. Die zunehmende Ausführlichkeitsreihenfolge für die Protokollierung lautet: Warnung, Info und Debuggen. Der Standardwert ist Info.
KnownBatchLoggingLevel kann austauschbar mit BatchLoggingLevel verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Informationen
Warnung
Debuggen

Enum, um zu bestimmen, wie Batch-Inferenzen mit der Ausgabe umgehen
KnownBatchOutputAction kann austauschbar mit BatchOutputAction verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Nur Zusammenfassung
AppendRow

Code mit drei Buchstaben, der die Währung des VM-Preises angibt. Beispiel: USD
KnownBillingCurrency kann austauschbar mit BillingCurrency verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

USD

Enumeration für alle Klassifizierungsmodelle, die von AutoML unterstützt werden.
KnownBlockedTransformers können austauschbar mit BlockedTransformers verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

TextTargetEncoder: Zielcodierung für Textdaten.
OneHotEncoder: Die heiße Codierung erzeugt eine binäre Merkmalstransformation.
CatTargetEncoder: Zielkodierung für kategoriale Daten.
TfIdf: Tf-Idf steht für Term-Frequenz mal inverse Dokument-Frequenz. Dabei handelt es sich um ein gebräuchliches Gewichtungsschema zur Identifizierung von Informationen aus Dokumenten.
WoETargetEncoder: Weight of Evidence-Codierung ist eine Technik, die zur Kodierung kategorischer Variablen verwendet wird. Es verwendet den natürlichen Logarithmus von P(1)/P(0), um Gewichte zu erstellen.
LabelEncoder: Der Label-Encoder wandelt Labels/kategoriale Variablen in numerischer Form um.
WordEmbedding: Word Embedding stellt Wörter oder Phrasen als Vektor oder als Zahlenreihe dar.
Naive Bayes: Naive Bayes ist eine Klassifikation, die zur Klassifizierung diskreter Merkmale verwendet wird, die kategorisch verteilt sind.
CountVectorizer: Count Vectorizer wandelt eine Sammlung von Textdokumenten in eine Matrix von Token-Zählungen um.
HashOneHotEncoder: Das Hashen eines Hot Encoders kann kategorische Variablen in eine begrenzte Anzahl neuer Funktionen umwandeln. Dies wird häufig für kategoriale Features mit hoher Kardinalität verwendet.

Caching-Typ des Datenträgers.
KnownCaching kann austauschbar mit Caching verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

None
ReadOnly
ReadWrite-

Art der FähigkeitHostKind

Bereitstellungsstatus des Funktionshosts.
KnownCapabilityHostProvisioningState kann austauschbar mit CapabilityHostProvisioningState verwendet werden, diese Enumeration enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Erfolgreich
Fehler
Abgesagt
Erstellen
Aktualisieren von
Löschen von

Typ von CategoricalDataDriftMetric

Typ der kategorischenDatenQualitätsmetrik

Art der KategorialVorhersageDriftMetrik

Enumeration für alle Klassifizierungsmodelle, die von AutoML unterstützt werden.
KnownClassificationModels können austauschbar mit ClassificationModels verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Logistische Regression: Logistische Regression ist eine grundlegende Klassifikationstechnik. Sie gehört zur Gruppe der linearen Klassifikatoren und ähnelt in gewisser Weise der polynomialen und linearen Regression. Die logistische Regression ist schnell und relativ unkompliziert, und es ist bequem für Sie, die Ergebnisse zu interpretieren. Obwohl es sich im Wesentlichen um eine Methode zur binären Klassifizierung handelt, kann sie auch auf Probleme mit mehreren Klassen angewendet werden.
SGD: SGD: Stochastischer Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der häufig in Machine-Learning-Anwendungen verwendet wird, um die Modellparameter zu finden, die der besten Passung zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben entsprechen.
MultinomialNaiveBayes: Der multinomiale Naive Bayes-Klassifikator eignet sich für die Klassifikation mit diskreten Merkmalen (z. B. Wortanzahl für Textklassifikation). Die multinomiale Verteilung erfordert normalerweise die Anzahl ganzzahliger Features. In der Praxis können jedoch auch fraktionale Zählungen wie tf-idf funktionieren.
BernoulliNaiveBayes: Naiver Bayes-Klassifikator für multivariate Bernoulli-Modelle.
SVM: Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein überwachtes maschinelles Lernmodell, das Klassifikationsalgorithmen für Zwei-Gruppen-Klassifikationsprobleme verwendet. Nachdem sie einem SVM-Modell Sätze von beschrifteten Trainingsdaten für jede Kategorie gegeben haben, sind sie in der Lage, neuen Text zu kategorisieren.
LinearSVM: Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein überwachtes maschinelles Lernmodell, das Klassifikationsalgorithmen für Zwei-Gruppen-Klassifikationsprobleme verwendet. Nachdem sie einem SVM-Modell Sätze von beschrifteten Trainingsdaten für jede Kategorie gegeben haben, sind sie in der Lage, neuen Text zu kategorisieren. Lineare SVM funktioniert am besten, wenn die Eingabedaten linear sind, d. h. Daten können leicht klassifiziert werden, indem die gerade Linie zwischen den klassifizierten Werten in einem gezeichneten Diagramm gezeichnet wird.
KNN: Der K-Nearest neighbors (KNN) Algorithmus verwendet 'Merkmalsähnlichkeit', um die Werte neuer Datenpunkte vorherzusagen, was außerdem bedeutet, dass dem neuen Datenpunkt ein Wert zugewiesen wird, basierend darauf, wie nah er den Punkten im Trainingssatz entspricht.
DecisionTree: Decision Trees sind eine nichtparametrische überwachte Lernmethode, die sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das den Wert einer Zielvariablen vorhersagt, indem einfache Entscheidungsregeln gelernt werden, die aus den Datenmerkmalen abgeleitet werden.
RandomForest: Random Forest ist ein überwachter Lernalgorithmus. Der "Wald", den es aufbaut, ist ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, die normalerweise mit der "Bagging"-Methode trainiert werden. Die Grundidee der Bagging-Methode ist, dass eine Kombination von Lernmodellen das Gesamtergebnis erhöht.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees ist ein Ensemble-Machine-Learning-Algorithmus, der die Vorhersagen vieler Entscheidungsbäume kombiniert. Es hängt mit dem weit verbreiteten Random-Forest-Algorithmus zusammen.
LightGBM: LightGBM ist ein Gradient-Boosting-Framework, das baumbasierte Lernalgorithmen verwendet.
GradientBoosting: Die Technik, Wochenlernende in einen starken Lernenden zu überführen, heißt Boosting. Der Prozess des Gradientenverstärkungsalgorithmus arbeitet mit dieser Ausführungstheorie.
XGBoostClassifier: XGBoost: Extremgradient Boosting-Algorithmus. Dieser Algorithmus wird für strukturierte Daten verwendet, bei denen die Werte der Zielspalten in unterschiedliche Klassenwerte unterteilt werden können.

Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben mit mehreren Bezeichnungen.
KnownClassificationMultilabelPrimaryMetrics können austauschbar mit ClassificationMultilabelPrimaryMetrics verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AUCWeighted: AUC ist die Fläche unter der Kurve. Diese Metrik stellt das arithmetische Mittel der Punktzahl für jede Klasse dar, gewichtet mit der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.
Genauigkeit: Genauigkeit ist das Verhältnis der Vorhersagen, die genau mit den wahren Klassenlabels übereinstimmen.
NormMacroRecall: Normalisierter Makro-Rückruf wird makrogemittelt und normalisiert, sodass Zufallsperformance eine Punktzahl von 0 und perfekte Leistung eine Punktzahl von 1 hat.
AveragePrecisionScoreWeighted: Der arithmetische Mittelwert des durchschnittlichen Präzisionsscores für jede Klasse, gewichtet nach der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.
PrecisionScoreWeighted: Der arithmetische Mittelwert der Genauigkeit für jede Klasse, gewichtet nach der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.
IOU: Kreuzung über Union. Schnittmenge von Vorhersagen dividiert durch Vereinigung von Vorhersagen.

Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben.
KnownClassificationPrimaryMetrics können austauschbar mit ClassificationPrimaryMetrics verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AUCWeighted: AUC ist die Fläche unter der Kurve. Diese Metrik stellt das arithmetische Mittel der Punktzahl für jede Klasse dar, gewichtet mit der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.
Genauigkeit: Genauigkeit ist das Verhältnis der Vorhersagen, die genau mit den wahren Klassenlabels übereinstimmen.
NormMacroRecall: Normalisierter Makro-Rückruf wird makrogemittelt und normalisiert, sodass Zufallsperformance eine Punktzahl von 0 und perfekte Leistung eine Punktzahl von 1 hat.
AveragePrecisionScoreWeighted: Der arithmetische Mittelwert des durchschnittlichen Präzisionsscores für jede Klasse, gewichtet nach der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.
PrecisionScoreWeighted: Der arithmetische Mittelwert der Genauigkeit für jede Klasse, gewichtet nach der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.

Beabsichtigte Verwendung des Clusters
KnownClusterPurpose kann austauschbar mit ClusterPurpose verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

FastProd
DenseProd
DevTest-

Der Autorisierungstyp der Computeinstanz. Verfügbare Werte sind persönlich (Standard).
KnownComputeInstanceAuthorizationType kann austauschbar mit ComputeInstanceAuthorizationType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Persönliches

Aktueller Status einer ComputeInstance.
KnownComputeInstanceState kann austauschbar mit ComputeInstanceState verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Erstellen
CreateFailed-
Löschen von
Läuft
Neustarten
Ändern der Größe
JobRunning
Aufbau
SetupFailed
Wird gestartet
Stopped
Wird beendet
UserSettingUp
UserSetupFailed
Unbekannt
Unbrauchbar

[Erforderlich] Die Berechnungsleistungsaktion.
KnownComputePowerAction kann austauschbar mit ComputePowerAction verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Start
Beenden

Enum zur Beschreibung der Häufigkeit eines rechnerischen Rekurrenzplans
KnownComputeRecurrenceFrequency kann austauschbar mit ComputeRecurrenceFrequency verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Minute: Minute Frequenz
Stunde: Stundenfrequenz
Tag: Tagesfrequenz
Woche: Wochenfrequenz
Monat: Monatshäufigkeit

Alias für ComputeSecretsUnion

Typ von ComputeTriggerType

Die Art der Berechnung
KnownComputeType- austauschbar mit ComputeType verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AKS
Kubernetes
AmlCompute-
ComputeInstance-
DataFactory
VirtualMachine
HDInsight
Databricks
DataLakeAnalytics-
SynapseSpark

Alias für ComputeUnion

Enum an Wochentagen
KnownComputeWeekDay kann austauschbar mit ComputeWeekDay verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Montag: Montag an Werktagen
Dienstag: Dienstag, werktags
Mittwoch: Mittwoch an Werktagen
Donnerstag: Donnerstag an Werktagen
Freitag: Freitag an Werktagen
Samstag: Samstag an Werktagen
Sonntag: Sonntag an Werktagen

Authentifizierungstyp des Verbindungsziels
KnownConnectionAuthType austauschbar mit ConnectionAuthType verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

PAT
ManagedIdentity
UsernamePassword-
None
SAS
KontoSchlüssel
ServicePrincipal
AccessKey-
ApiKey
CustomKeys-
OAuth2
AAD
Delegierte SAS
ProjectManagedIdentity
AccountManagedIdentity
UserEntraToken
AgentUserImpersonation
AgenticIdentityToken
AgenticUser

Kategorie der Verbindung
KnownConnectionCategory austauschbar mit ConnectionCategory verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

PythonFeed-
ContainerRegistry-
Git
S3
Snowflake
AzureKeyVault
AzureSqlDb-
AzureSynapseAnalytics-
AzureMySqlDb-
AzurePostgresDb-
ADLSGen2-
AzureContainerAppEnvironment
Redis
ApiKey
AzureOpenAI-
AIServices-
CognitiveSearch-
Kognitiver Dienst
CustomKeys-
AzureBlob
AzureStorageAccount
AzureOneLake-
CosmosDb-
CosmosDbMongoDbApi
AzureDataExplorer-
AzureMariaDb-
AzureDatabricksDeltaLake-
AzureSqlMi-
AzureTableStorage-
AmazonRdsForOracle
AmazonRdsForSqlServer-
AmazonRedshift-
Db2
Bohrer
GoogleBigQuery (Englisch)
Greenplum
Hbase-
Hive
Impala
Informix
MariaDb-
MicrosoftAccess (Englisch)
MySql-
Netezza
Orakel
Phoenix
PostgreSql-
Presto
SapOpenHub-
SapBw-
SapHana
SapTable-
Spark
SqlServer-
Sybase
Teradata
Vertica
Pinecone
Databricks
Kassandra
Couchbase
MongoDbV2-
MongoDbAtlas
AmazonS3-kompatibel
FileServer-
FtpServer-
GoogleCloudStorage-
hdfs
OracleCloudStorage (Englisch)
Sftp-
GenericHttp-
ODataRest-
ODBC-
GenericRest-
RemoteTool
AmazonMws
Übereinstimmen
Dynamik
DynamicsAx-
DynamicsCrm-
GoogleAdWords-
Hubspot-
Jira

Marketo
Büro365
Eloqua
Responsys
OracleServiceCloud-
PayPal
QuickBooks-
Salesforce
SalesforceServiceCloud-
SalesforceMarketingCloud-
SapCloudForCustomer-
SapEcc
ServiceNow
SharePointOnlineList-
Shopify
Square
WebTable-
Xero
Zoho
GenericContainerRegistry-
Elasticsearch
AppInsights
AppConfig
OpenAI
Serp
BingLLMSearch-
Serverlos
ManagedOnlineEndpoint
ApiManagement
ModelGateway
GroundingWithBingSearch
GroundingWithCustomSearch
Sharepoint
MicrosoftFabric
PowerPlatformEnvironment
RemoteA2A

Gruppe basierend auf Verbindungskategorie
KnownConnectionGroup austauschbar mit ConnectionGroup verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Azure
AzureAI-
Datenbank
NoSQL
File
GenericProtocol-
ServicesAndApps-

Typ des Containers Typ

Gibt die aktuelle Sicherheitsstufe für die Inhaltssicherheit an.
KnownContentSafetyLevel kann austauschbar mit ContentSafetyLevel verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Blockieren
Aufgeschoben

Gibt den Status der Inhaltssicherheit an.
KnownContentSafetyStatus kann austauschbar mit ContentSafetyStatus verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Aktiviert
Disabled

Eine Schnittstelle, die eine Seite mit Ergebnissen beschreibt.

Die Art der Entität, die die Ressource erstellt hat.
KnownCreatedByType austauschbar mit CreatedByType verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Benutzer-: Die Entität wurde von einem Benutzer erstellt.
Application: Die Entität wurde von einer Anwendung erstellt.
ManagedIdentity-: Die Entität wurde durch eine verwaltete Identität erstellt.
Key: Die Entität wurde mit einem Schlüssel erstellt.

Enum, um den Typ der Anmeldeinformationen des Datenspeichers zu bestimmen.
KnownCredentialsType kann austauschbar mit CredentialsType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

KontoSchlüssel
Zertifikat
None
Sas
ServicePrincipal

Art der DatenverfügbarkeitStatus

Art von DataCollectionMode

Alias for DataDriftMetricThresholdBaseUnion

Enumeration, um den Typ der Datengenerierungsaufgabe zu bestimmen.
KnownDataGenerationTaskType kann austauschbar mit DataGenerationTaskType verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Konversation: Erstelle Konversationsdaten (mehrfach/einzeln durchdrückt)
Mathematik: Mathematische Daten für numerische Antworten generieren
Nli: Generiere natürliche Sprachinferenzdaten
NluQa: Generiere Natural Language Understanding-Daten für Frage-Antwort-Daten
Zusammenfassung: Wichtige Zusammenfassung für einen Artikel erstellen

Enumeration, um den Typ der Datengenerierung zu bestimmen.
KnownDataGenerationType kann austauschbar mit DataGenerationType verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

LabelGeneration: Label-Generierung durch Lehrermodell-Schlussfolgerung
DataGeneration: Synthetische Datengenerierung

Alias für DataGenerationVerticalUnion

Alias für DataQualityMetricThresholdBaseUnion

Enum, um den DataReference-Anmeldeinformationstyp zu bestimmen.
KnownDataReferenceCredentialType kann austauschbar mit DataReferenceCredentialType verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

SAS
DockerCredentials
ManagedIdentity
Keine Anmeldeinformationen

Alias für DataReferenceCredentialUnion

Aufzählung, um den Datentyp zu bestimmen.
KnownDataType- austauschbar mit DataType verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

uri_file
uri_folder
mltable

Alias for DataVersionBasePropertiesUnion

Alias for DatastoreCredentialsUnion

Alias für DatastorePropertiesUnion

Alias für DatastoreSecretsUnion

Enumeration zum Bestimmen des Inhaltstyps des Datenspeichers.
KnownDatastoreType kann austauschbar mit DatastoreType verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AzureBlob
AzureDataLakeGen1
AzureDataLakeGen2
AzureFile-
OneLake

Typ von DefaultActionType

Typ von DefaultResourceProvisioningState

Option für das Upgrade der Bereitstellungsmodellversion.
KnownDeploymentModelVersionUpgradeOption austauschbar mit DeploymentModelVersionUpgradeOption verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

OnceNewDefaultVersionVerfügbar
OnceCurrentVersionExpired
NoAutoUpgrade-

Mögliche Werte für DeploymentProvisioningState.
KnownDeploymentProvisioningState- austauschbar mit DeploymentProvisioningState verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Erstellen
Löschen von
Skalierung
Aktualisieren von
Erfolgreich
Fehler
Abgesagt

Level des Workspace-Setup-Fehlers
KnownDiagnoseResultLevel kann austauschbar mit DiagnoseResultLevel verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Warnung
Error
Informationen

Alias für DistributionConfigurationUnion

Enumeration, um den Auftragsverteilungstyp zu bestimmen.
KnownDistributionType kann austauschbar mit DistributionType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

PyTorch
TensorFlow
Mpi
Strahl: Strahlenverteilungstyp.

Art von FrühzeitbeendigungPoliceTyp

Alias für EarlyTerminationPolicyUnion

Enumeration, um zu bestimmen, ob PublicNetworkAccess für den Ausgang einer Bereitstellung aktiviert oder deaktiviert ist.
KnownEgressPublicNetworkAccessType kann austauschbar mit EgressPublicNetworkAccessType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Aktiviert
Disabled

Enumeration, um den Typ der E-Mail-Benachrichtigung zu bestimmen.
KnownEmailNotificationEnableType kann austauschbar mit EmailNotificationEnableType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

JobCompleted
JobFailed
JobCancelled

Gibt an, ob die Verschlüsselung für den Arbeitsbereich aktiviert ist.
KnownEncryptionStatus- austauschbar mit EncryptionStatus verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Aktiviert
Disabled

Enumeration zum Ermitteln des Endpunktauthentifizierungsmodus.
KnownEndpointAuthMode kann austauschbar mit EndpointAuthMode verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AMLToken
Schlüssel
AADToken

Enumeration zum Ermitteln des Endpunkt-Computetyps.
KnownEndpointComputeType kann austauschbar mit EndpointComputeType verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Verwaltet
Kubernetes
AzureMLCompute

Alias for EndpointDeploymentResourcePropertiesUnion

Status der Endpunktbereitstellung.
KnownEndpointProvisioningState kann austauschbar mit EndpointProvisioningState verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Erstellen
Löschen von
Erfolgreich
Fehler
Aktualisieren von
Abgesagt

Alias for EndpointResourcePropertiesUnion

Die Art des Endpunkts.
KnownEndpointType austauschbar mit EndpointType verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Azure. OpenAI
Azure. Rede
Azure. InhaltsSicherheit
Azure. Llama
managedOnlineEndpoint
serverlessEndpoint

Der Umgebungstyp wird entweder vom Benutzer erstellt oder vom Azure-ML-Dienst kuratiert
KnownEnvironmentType kann austauschbar mit EnvironmentType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Kuratiert
UserCreated

Typ der Umgebungsvariable. Mögliche Werte sind: lokal - Für lokale Variable
KnownEnvironmentVariableType kann austauschbar mit EnvironmentVariableType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

local

Art der FeatureAttributionMetrik

Art von FeatureDataType

Der Betriebsmodus für die Wichtigkeit der Computerfunktion.
KnownFeatureImportanceMode kann austauschbar mit FeatureImportanceMode verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Deaktiviert: Deaktiviert die Bedeutung der Berechnung von Funktionen innerhalb eines Signals.
Aktiviert: Ermöglicht die Bedeutung von Eingabemerkmalen innerhalb eines Signals.

Flag zum Generieren von Verzögerungen für die numerischen Features.
KnownFeatureLags können austauschbar mit FeatureLags verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Keine: Keine Feature-Lags generiert.
Auto: Das System erzeugt automatisch Feature-Verzögerungen.

Featurisierungsmodus - Bestimmt den Daten-Featurisierungsmodus.
KnownFeaturizationMode kann austauschbar mit FeaturizationMode verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Auto: Auto-Modus, das System führt Featurisierung ohne benutzerdefinierte Featurisierungseingaben aus.
Benutzerdefiniert: Benutzerdefinierte Merkmale.
Aus: Featurisierung aus. Die Aufgabe 'Prognose' kann diesen Wert nicht verwenden.

Art von FineTuningTaskType

Alias für FineTuningVerticalUnion

Firewall-Sku für FQDN-Regeln verwendet
KnownFirewallSku kann austauschbar mit FirewallSku verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Standard
Basic

Enumeration, um den Auswahlmodus für den Prognosehorizont zu bestimmen.
KnownForecastHorizonMode kann austauschbar mit ForecastHorizonMode verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Auto: Vorhersagehorizont wird automatisch bestimmt.
Individuell: Verwenden Sie den benutzerdefinierten Prognosehorizont.

Alias für ForecastHorizonUnion

Enumeration für alle Prognosemodelle, die von AutoML unterstützt werden.
KnownForecastingModels können austauschbar mit ForecastingModels verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AutoArima: Auto-Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Modell verwendet Zeitreihendaten und statistische Analysen, um die Daten zu interpretieren und zukünftige Vorhersagen zu treffen. Dieses Modell zielt darauf ab, Daten zu erklären, indem Zeitreihendaten zu ihren vergangenen Werten verwendet werden, und verwendet lineare Regression, um Vorhersagen zu treffen.
Prophet: Prophet ist ein Verfahren zur Prognose von Zeitreihendaten, das auf einem additiven Modell basiert, bei dem nichtlineare Trends mit jährlichen, wöchentlichen und täglichen Saisonalitäten sowie Feiertagseffekten abgestimmt werden. Es funktioniert am besten mit Zeitreihen mit starken saisonalen Effekten und mehreren Saisons historischer Daten. Prophet ist robust gegenüber fehlenden Daten und Trendverschiebungen und kann in der Regel gut mit Ausreißern umgehen.
Naive: Das Naive-Prognosemodell trifft Vorhersagen, indem es den neuesten Zielwert für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten vorträgt.
SeasonalNaive: Das Seasonal Naive Forecasting Model trifft Vorhersagen, indem es die neuesten Zielwerte der Saison für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten weiterführt.
Durchschnitt: Das Average-Prognosemodell trifft Vorhersagen, indem es den Durchschnitt der Zielwerte für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten weiterüberträgt.
SeasonalAverage: Das Seasonal Average Forecasting-Modell macht Vorhersagen, indem es den Durchschnittswert der neuesten Saisondaten für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten weiterführt.
Exponentielles Glätten: Exponentielles Glätten ist eine Zeitreihenprognosemethode für univariate Daten, die erweitert werden kann, um Daten mit systematischen Trends oder saisonalen Komponenten zu unterstützen.
Arimax: Ein Autoregressives integriertes gleitendes Durchschnitt mit erklärender Variablen (ARIMAX) Modell kann als Mehrfachregressionsmodell mit einem oder mehreren autoregressiven (AR) Termen und/oder einem oder mehreren gleitenden Durchschnitttermen (MA) betrachtet werden. Diese Methode eignet sich für Prognosen, wenn Daten stationär/nicht stationär und multivariat mit jeder Art von Datenmuster sind, z. B. Niveau/Trend/Saisonalität/Zyklizität.
TCNForecaster: TCNForecaster: Temporal Convolutional Networks Forecaster. TODO: Bitten Sie das Prognoseteam um eine kurze Einführung.
ElasticNet: Das elastische Netz ist eine beliebte Form der regularisierten linearen Regression, die zwei beliebte Strafen kombiniert, nämlich die L1- und L2-Straffunktionen.
GradientBoosting: Die Technik, Wochenlernende in einen starken Lernenden zu überführen, heißt Boosting. Der Prozess des Gradientenverstärkungsalgorithmus arbeitet mit dieser Ausführungstheorie.
DecisionTree: Decision Trees sind eine nichtparametrische überwachte Lernmethode, die sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das den Wert einer Zielvariablen vorhersagt, indem einfache Entscheidungsregeln gelernt werden, die aus den Datenmerkmalen abgeleitet werden.
KNN: Der K-Nearest neighbors (KNN) Algorithmus verwendet 'Merkmalsähnlichkeit', um die Werte neuer Datenpunkte vorherzusagen, was außerdem bedeutet, dass dem neuen Datenpunkt ein Wert zugewiesen wird, basierend darauf, wie nah er den Punkten im Trainingssatz entspricht.
LassoLars: Lasso-Modell passt zu Least Angle Regression alias Lars. Es handelt sich um ein lineares Modell, das mit einem L1-Prior als Regularisierer trainiert wurde.
SGD: SGD: Stochastischer Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der häufig in Machine-Learning-Anwendungen verwendet wird, um die Modellparameter zu finden, die der besten Passung zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben entsprechen. Es ist eine ungenaue, aber mächtige Technik.
RandomForest: Random Forest ist ein überwachter Lernalgorithmus. Der "Wald", den es aufbaut, ist ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, die normalerweise mit der "Bagging"-Methode trainiert werden. Die Grundidee der Bagging-Methode ist, dass eine Kombination von Lernmodellen das Gesamtergebnis erhöht.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees ist ein Ensemble-Machine-Learning-Algorithmus, der die Vorhersagen vieler Entscheidungsbäume kombiniert. Es hängt mit dem weit verbreiteten Random-Forest-Algorithmus zusammen.
LightGBM: LightGBM ist ein Gradient-Boosting-Framework, das baumbasierte Lernalgorithmen verwendet.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor ist ein überwachtes maschinelles Lernmodell, das ein Ensemble von Basislernern verwendet.

Primäre Metriken für die Prognoseaufgabe.
KnownForecastingPrimaryMetrics können austauschbar mit ForecastingPrimaryMetrics verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

SpearmanKorrelation: Der Rangkorrelationskoeffizient des Spearmans ist ein nichtparametrisches Maß für die Rangkorrelation.
NormalizedRootMeanSquaredError: Der Normalized Root Mean Squared Error (NRMSE) der RMSE erleichtert den Vergleich zwischen Modellen mit unterschiedlichen Skalen.
R2Score: Der R2-Score ist eine der Leistungsbewertungsmaße für prognosebasierte Machine-Learning-Modelle.
NormalizedMeanAbsoluteError: Der Normalized Mean Absolute Error (NMAE) ist eine Validierungsmetrik, um den mittleren absoluten Fehler (MAE) von (Zeit-)Reihen mit verschiedenen Skalen zu vergleichen.

Definiert unterstützte metrische Ziele für die Hyperparameter-Abstimmung
KnownGoal kann austauschbar mit Goal verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Minimize
Maximize

Enumeration zum Bestimmen des Identitätsframeworks.
KnownIdentityConfigurationType kann austauschbar mit IdentityConfigurationType verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Verwaltet
AMLToken
UserIdentity

Alias für IdentityConfigurationUnion

Typ des Bilds. Mögliche Werte sind: docker – Für Docker-Images. azureml – Für AzureML Environment Images (benutzerdefiniert und kuratiert)
KnownImageType- austauschbar mit ImageType verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

docker
azureml

Enumeration, um den Übermittlungsmodus für Eingabedaten zu bestimmen.
KnownInputDeliveryMode kann austauschbar mit InputDeliveryMode verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

ReadOnlyMount
ReadWriteMount
Download
Direkt
EvalMount
EvalDownload

Primäre Metriken für InstanceSegmentation-Aufgaben.
KnownInstanceSegmentationPrimaryMetrics können austauschbar mit InstanceSegmentationPrimaryMetrics verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

MeanAveragePrecision: Mean Average Precision (MAP) ist der Durchschnitt von AP (Average Precision). AP wird für jede Klasse berechnet und gemittelt, um den MAP zu erhalten.

Isolationsmodus für das verwaltete Netzwerk eines Maschinellen Lernarbeitsbereichs.
KnownIsolationMode kann austauschbar mit IsolationMode verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Disabled
AllowInternetOutbound
AllowOnlyApprovedOutbound

Alias für JobBasePropertiesUnion

Enumeration, um den Auftragseingabetyp zu bestimmen.
KnownJobInputType kann austauschbar mit JobInputType verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

wörtlich
uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Alias für JobInputUnion

Art von JobLimitsType

Alias für JobLimitsUnion

Enumeration, um den Auftragsausgabetyp zu bestimmen.
KnownJobOutputType kann austauschbar mit JobOutputType verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Alias für JobOutputUnion

Der Status eines Auftrags.
KnownJobStatus kann austauschbar mit JobStatus verwendet werden, diese Enumeration enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

NotStarted: Der Run hat noch nicht begonnen.
Start: Der Lauf hat begonnen. Der Benutzer verfügt über eine Ausführungs-ID.
Provisioning: (Derzeit nicht verwendet) Sie wird verwendet, wenn ES das Rechenziel erstellt.
Vorbereitung: Die Laufumgebung wird vorbereitet.
Warteschlange: Der Job wird im Rechenziel in die Warteschlange gestellt. In BatchAI befindet sich der Auftrag beispielsweise in der Warteschlange, während darauf gewartet wird, dass alle erforderlichen Knoten bereit sind.
Laufen: Der Job begann im Rechenziel zu laufen.
Finalisierung: Die Aufgabe ist im Ziel abgeschlossen. Er befindet sich jetzt im Ausgabesammlungsstatus.
StornierAngefordert: Für den Job wurde eine Stornierung beantragt.
Erledigt: Aufgabe erfolgreich abgeschlossen. Dies spiegelt wider, dass sowohl der Job selbst als auch die Ausgabe-Erfassungszustände erfolgreich abgeschlossen wurden
Fehlgeschlagen: Job gescheitert.
Storniert: Nach der Stornierungsanfrage wurde der Auftrag nun erfolgreich storniert.
NotResponding: Wenn Heartbeat aktiviert ist und der Lauf keine Informationen in RunHistory aktualisiert, geht er in den Zustand NotResponding. NotResponding ist der einzige Staat, der von strengen Übergangsanordnungen ausgenommen ist. Eine Ausführung kann von NotResponding zu einem der vorherigen Zustände wechseln.
Pausiert: Der Job wird von den Nutzern pausiert. Einige Anpassungen an Beschriftungsaufträgen können nur im angehaltenen Zustand vorgenommen werden.
Unbekannt: Standard-Jobstatus, wenn er nicht allen anderen Statusen zugeordnet ist

Aufzählung, um die Auftragsebene zu bestimmen.
KnownJobTier kann austauschbar mit JobTier verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

NULL
Spot
Basic
Standard
Premium

Enumeration, um den Typ des Auftrags zu bestimmen.
KnownJobType kann austauschbar mit JobType verwendet werden, diese Enumeration enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AutoML
Command
Aufwischen
Pipeline
Spark
FineTuning
Destillation

Typ des KeyType

Lernratenplaner enum.
KnownLearningRateScheduler kann austauschbar mit LearningRateScheduler verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Keine: Kein Lernrate-Scheduler ausgewählt.
WarmupCosinus: Kosinus-Glühung mit Aufwärmen.
Schritt: Step-Learning-Rate-Scheduler.

Typ von ListViewType

Load Balancer-Typ
KnownLoadBalancerType kann austauschbar mit LoadBalancerType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

PublicIP
InternalLoadBalancer

Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
KnownLogVerbosity kann austauschbar mit LogVerbosity verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

NotSet: Keine Logs ausgesendet.
Debugging: Debugging und obige Log-Anweisungen protokolliert.
Info: Infos und die oben genannten Log-Statements wurden protokolliert.
Warnung: Warnung und die oben genannten Loganweisungen wurden protokolliert.
Fehler: Fehler und die oben genannten Protokollanweisungen wurden protokolliert.
Kritisch: Nur kritische Aussagen werden protokolliert.

Die Art des verwalteten Netzwerks. Benutzer können für granulare Zugriffssteuerungen von V1 zu V2 wechseln, aber nicht mehr zu V1 wechseln, sobald V2 aktiviert ist.
KnownManagedNetworkKind kann austauschbar mit ManagedNetworkKind verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

V1-
Version 2

Typ von ManagedNetworkProvisioningState

Status für das verwaltete Netzwerk eines Maschinellen Lernarbeitsbereichs.
KnownManagedNetworkStatus kann austauschbar mit ManagedNetworkStatus verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Inaktiv
Aktiv

Art von ManagedPERequirement

Typ von ManagedPEStatus

Typ der verwalteten Dienstidentität (wobei systemAssigned- und UserAssigned-Typen zulässig sind).
KnownManagedServiceIdentityType kann austauschbar mit ManagedServiceIdentityType verwendet werden, diese Enumeration enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Keine: Keine verwaltete Identität.
SystemAssigned: Vom System zugewiesene verwaltete Identität.
UserAssigned: Benutzerseitig zugewiesene verwaltete Identität.
SystemAssigned,UserAssigned: Vom System und vom Benutzer zugewiesene verwaltete Identität.

Art von MarktplatzSubscriptionProvisioningState

Art von MarktplatzAbonnementStatus

Art von MaterialisierungStoreType

Gibt an, ob mlflow autologger für Notizbücher aktiviert ist.
KnownMlflowAutologger kann austauschbar mit MlflowAutologger verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Aktiviert
Disabled

Modelllebenszyklusstatus.
KnownModelLifecycleStatus- austauschbar mit ModelLifecycleStatus verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Allgemein verfügbar
Vorschau

Enum, um die Art der Feinabstimmung zu bestimmen.
KnownModelProvider kann austauschbar mit ModelProvider verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AzureOpenAI: Feinabstimmung mit dem Azure Open AI-Modell.
Benutzerdefiniert: Feinabstimmung mit einem benutzerdefinierten Modell.

Größe des Bildmodells.
KnownModelSize kann austauschbar mit ModelSize verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Keine: Kein Wert ausgewählt.
Klein: Klein Größe.
Mittel: Mittelgroß.
Groß: Groß Größe.
ExtraLarge: Extra große Größe.

Modellvorgangstyp-Enumeration.
KnownModelTaskType kann austauschbar mit ModelTaskType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Klassifizierung
Regression

Alias for MonitorComputeConfigurationBaseUnion

Alias for MonitorComputeIdentityBaseUnion

Überwachen Sie die Enumeration des Computeidentitätstyps.
KnownMonitorComputeIdentityType kann austauschbar mit MonitorComputeIdentityType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

AmlToken: Authentifiziert sich über das AML-Token des Nutzers.
ManagedIdentity: Authentifiziert sich über eine vom Nutzer bereitgestellte verwaltete Identität.

Überwachen Sie die Enumeration des Computetyps.
KnownMonitorComputeType kann austauschbar mit MonitorComputeType verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

ServerlessSpark: Serverless Spark Compute.

Art der ÜberwachungFeatureDataType

Alias for MonitoringFeatureFilterBaseUnion

Art der ÜberwachungFeatureFilterType

Alias for MonitoringInputDataBaseUnion

Überwachen der Enumeration des Eingabedatentyps.
KnownMonitoringInputDataType kann austauschbar mit MonitoringInputDataType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Statisch: Eingabedaten mit fester Fenstergröße.
Rolling: Eine Eingabedaten, die relativ zur aktuellen Laufzeit des Monitors rollt.
Behoben: Eine Eingabedaten mit tabellarischem Format, das keine Vorverarbeitung benötigt.

Art der ÜberwachungBenachrichtigungTyp

Alias für MonitoringSignalBaseUnion

Art der ÜberwachungSignalTyp

Reittier-Aktion.
KnownMountAction kann austauschbar mit MountAction verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Pferd
Unmounten

Mount-Modus.
KnownMountMode kann austauschbar mit MountMode verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

ReadOnly
ReadWrite-

Zustand des Mounts.
KnownMountState kann austauschbar mit MountState verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

MountRequested
Beritten
MountFailed
UnmountRequested
UnmountFailed
Unbesitzt

Bestimmt, wie der Wert von N-Kreuz-Validierungen bestimmt wird.
KnownNCrossValidationsMode kann austauschbar mit NCrossValidationsMode verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Auto: Bestimmen Sie automatisch den Wert der N-Cross-Validierungen. Wird nur für die AutoML-Aufgabe "Forecasting" unterstützt.
Benutzerdefiniert: Verwenden Sie benutzerdefinierte N-Cross-Validierungswerte.

Alias für NCrossValidationsUnion

Netzwerk dieses Containers.
KnownNetwork kann austauschbar mit Network verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Brücke
Host

Status des Compute-Knotens. Die Werte sind Leerlauf, Wird ausgeführt, Vorbereiten, Unbrauchbar, Wird verlassen und Vorzeitig entfernt.
KnownNodeState austauschbar mit NodeState verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

untätig
ausführen
Vorbereitung
unbenutzbar
Abreise
verdrängt

Alias für NodesUnion

Die aufgezählten Typen für den Wert der Knoten
KnownNodesValueType kann austauschbar mit NodesValueType verwendet werden, dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Alle

Typ von NumericalDataDriftMetric

Typ der NumerischDatenQualitätsMetrik

Art der NumerischenVorhersageDriftMetrik

Primäre Metriken für die Aufgabe Image ObjectDetection.
KnownObjectDetectionPrimaryMetrics können austauschbar mit ObjectDetectionPrimaryMetrics verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

MeanAveragePrecision: Mean Average Precision (MAP) ist der Durchschnitt von AP (Average Precision). AP wird für jede Klasse berechnet und gemittelt, um den MAP zu erhalten.

Enumeration zum Bestimmen des OneLake-Artefakttyps.
KnownOneLakeArtifactType kann austauschbar mit OneLakeArtifactType verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

LakeHouse

Alias für OneLakeArtifactUnion

Alias für OnlineDeploymentPropertiesUnion

Alias für OnlineScaleSettingsUnion

Der Typ des Betriebssystems.
KnownOperatingSystemType austauschbar mit OperatingSystemType verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Linux
Windows

Name des letzten Vorgangs.
KnownOperationName austauschbar mit OperationName verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Erstellen
Start
Beenden
Neu starten
Resize
Neuinstallation
Löschen

Vorgangsstatus.
KnownOperationStatus kann austauschbar mit OperationStatus verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

InProgress
Erfolgreich
CreateFailed-
StartFailed-
StopFailed
NeustartFehlgeschlagen
ResizeFailed
ReimageFailed
DeleteFailed-

Auslöser des Vorgangs.
KnownOperationTrigger kann austauschbar mit OperationTrigger verwendet werden; dieses Enum enthält die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.

Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden

Benutzer
Schedule
IdleShutdown