@azure/arm-machinelearning package

Ez a kapcsolattípus a vonatkozó Azure-szolgáltatások AAD-hitelesítését fedi le

AKS-en alapuló Machine Learning számítás.

AKS-tulajdonságok

model interface AccessKeyAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

model interface AccountApiKeys

Ez a kapcsolattípus az Azure Storage fiókkulcs-kapcsolatát fedi le

Fiókkulcs-adattár hitelesítő adatainak konfigurálása.

Titkos kulcsok az adattárfiók kulcsaihoz.

A nyilvántartó adatbázishoz használandó ACR-fiók adatai

model interfész ActualCapacityInfo

Az AKS-en alapuló Machine Learning számításhoz kapcsolódó titkos kulcsok.

Előzetes konfiguráció az AKS-hálózathoz

modell interfész AllFeatures

Minden csomópont azt jelenti, hogy a szolgáltatás a feladat összes csomópontján futni fog

Egy Azure Machine Learning számítás.

Az AmlCompute-hoz kapcsolódó számítási csomópont-információk.

Az AML számítási tulajdonságai

AML-jogkivonat identitásának konfigurálása.

AML-jogkivonat számítási identitásának definíciója.

Munkaterületen engedélyezett funkciók

Hozzáférési hitelesítő adatok hitelesítő adatok nélkül

Ez a kapcsolattípus az általános ApiKey hitelesítési kapcsolati kategóriákat fedi le, például: AzureOpenAI: Category:= AzureOpenAI AuthType:= ApiKey (típusdiszkriminátorként) Credentials:= {ApiKey} as Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= {ApiBase}

CognitiveService: Category:= CognitiveService AuthType:= ApiKey (típusdiszkriminátorként) Hitelesítő adatok:= {SubscriptionKey} mint Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= ServiceRegion={serviceRegion}

CognitiveSearch: Category:= CognitiveSearch AuthType:= ApiKey (típusdiszkriminátorként) Hitelesítő adatok:= {Key} as Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= {Endpoint}

Metaadat-tulajdonságcsomag használata ApiType, ApiVersion, Kind és egyéb metaadatmezőkhöz

Erőforrás ARM-erőforrásazonosítója

model interfész AssetBase

model interfész AssetContainer

Az eszköz hivatkozások alapdefiníciója.

Számítási példányhoz hozzárendelhető felhasználó.

A rendszer által automatikusan meghatározott előrejelzési horizontot.

AutoMLJob osztály. Ezt az osztályt olyan AutoML-feladatok végrehajtására használhatja, mint a besorolás/regresszió stb. Az összes támogatott feladathoz lásd: TaskType-felsorolás.

AutoML függőleges osztály. AutoML vertikalis alaposztály - TableVertical/ImageVertical/NLPVertical

Automatikusan meghatározott N-kereszt validálások.

Automatikus szünetes tulajdonságok

Automatikus méretezési tulajdonságok

model interfész AutoSeasonality

model interfész AutoTargetLags

A cél késlelteti a gördülő ablakot, amely automatikusan meghatározásra kerül.

model interfész AvailableQuota

model interfész AvailableQuotaProperties

Azure Blob-adattár konfigurációja.

Azure Data Lake Gen1 adattár konfigurációja.

Azure Data Lake Gen2 adattár konfigurációja.

Az Azure DevOpsra vonatkozó webhook részletei

Azure File adattár konfigurációja.

Az ügyfél opcionális paraméterei.

model interface AzureOpenAiFineTuning

Azure Open AI hiperparaméterek a finomhangoláshoz.

Meghatározza a tartalékidő feltételein alapuló korai lemondási szabályzatot, valamint a kiértékelés gyakoriságát és késleltetési intervallumát

A konkrét nyomon követett erőforrástípusok úgy hozhatók létre, hogy ezt a típust egy adott tulajdonságtípus használatával aliasként használják.

A különböző üzemelő példánytípusokhoz kapcsolódó tulajdonságok.

Kötegelt következtetési beállítások üzemelő példányonként.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A BatchDeployments műveleteket reprezentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

A konkrét nyomon követett erőforrástípusok úgy hozhatók létre, hogy ezt a típust egy adott tulajdonságtípus használatával aliasként használják.

Batch-végpont alapértelmezett értékei

Batch-végpont konfigurálása.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A BatchEndpoints műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

A Batch-folyamatösszetevő üzembe helyezésének tulajdonságai.

Próbálja meg újra a kötegelt következtetési művelet beállításait.

Meghatároz egy mintavételi algoritmust, amely értékeket generál a korábbi értékek alapján

model interfész BindOptions

model interface BlobReferenceForConsumptionDto

A Docker buildkörnyezetének konfigurációs beállításai

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

model interfész CapabilityHostProperties

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A CapabilityHosts műveleteket represztentáló interfész.

modell interfész CategoricalDataDriftMetricThreshold

modell interfész CategoricalDataQualityMetricThreshold

Modell interfész CategoricalPredictionDriftMetricThreshold

Tanúsítványadattár hitelesítő adatainak konfigurálása.

Adattár tanúsítványának titkos kódjai.

Besorolási feladat az AutoML-tábla függőleges verziójában.

Besorolás Betanítással kapcsolatos konfiguráció.

AmlCompute frissítési paraméterek.

Az amlCompute tulajdonságai, amelyeket frissíteni kell.

Pontozási kódeszköz konfigurálása.

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Tároló a kódeszközök verzióihoz.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A CodeContainers műveleteket represztentáló interfész.

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Kódeszköz verziójának részletei.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A CodeVersions műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

model interface CognitiveServicesSku

model interfész gyűjtemény

Oszloptranszformátor paraméterek.

Parancsfeladat-definíció.

Parancs feladatkorlát osztálya.

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Összetevőtároló definíciója. <lásd: href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-yaml-component-command" />

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A ComponentContainers műveleteket represztentáló interfész.

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Összetevőverzió definíciója: meghatározza az összetevők típusaira kiterjedő erőforrásokat.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A ComponentVersions műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Machine Learning compute object (compute object).

Egy Azure Machine Learning számítási példány.

Meghatározza az Aml-példány alkalmazást és annak kapcsolati végpontjának URI-ját.

Megadja az autologger beállításait.

Meghatározza a ComputeInstance összes kapcsolati végpontját és tulajdonságát.

Definiál egy Aml-példánytárolót.

A ComputeInstance-t létrehozó felhasználóval kapcsolatos információkat ismerteti.

Definiál egy Aml-példány DataDisk-et.

Meghatároz egy Aml-példány DataMount-ot.

Környezeti információk

Az utolsó művelet a ComputeInstance-en.

Számítási példány tulajdonságai

Megadja az SSH-hozzáférés házirendjét és beállításait.

A computeInstance verziója.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A ComputeOperations műveleteket reprezentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

model interface ComputeRecurrenceSchedule

Machine Learning számítási objektum ARM-erőforrás-borítékba csomagolva.

model interface ComputeRuntimeDto

A számításokra alkalmazandó ütemezések listája

Titkok, amelyek a Machine Learning számításhoz kapcsolódnak. Minden számítástípusnál eltérhet a helyzet.

Számítási indítási leállítási ütemezés tulajdonságai

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A kapcsolati műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A ConnectionRaiBlocklistItem műveleteket reprezentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

A ConnectionRaiBlocklistItems műveleteket represztentáló felület.

A ConnectionRaiBlocklist műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

A ConnectionRaiBlocklists műveleteket reprezentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

A ConnectionRaiPolicies műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A ConnectionRaiPolicy műveleteket represztentáló interfész.

Az online üzemelő példányokon belüli egyes tárolópéldányok erőforráskövetelményei.

model interfész ContainerResourceSettings

model interfész ContentSafety

model interface ContentSafetyEndpointDeploymentResourceProperties

model interface ContentSafetyEndpointResourceProperties

model interfész CosmosDbSettings

model interfész CreateMonitorAction

A computeStartStop ütemezési típushoz tartozó munkafolyamat-eseményindító cronja.

model interfész CronTrigger

A kívánt maximális előrejelzési horizont az idősor gyakoriságának egységeiben.

Egyéni kulcsok hitelesítő objektuma

Kategória:= CustomKeys AuthType:= CustomKeys (típusdiszkriminátorként) Hitelesítő adatok:= {CustomKeys} mint Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.CustomKeys Target:= {any value} Metadata tulajdonságcsomag használata az ApiVersion-hez és más metaadatmezőkhöz

model interfész CustomMetricThreshold

model interfész CustomModelFineTuning

model interface CustomModelJobInput

model interfész CustomModelJobOutput

model interfész CustomMonitoringSignal

Az N-kereszt érvényesítését a felhasználó határozza meg.

model interface CustomSeasonality

Megadja az egyéni szolgáltatáskonfigurációt

model interface CustomTargetLags

model interface CustomTargetRollingWindowSize

model interfész DataCollector

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Tároló adategység-verziókhoz.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A DataContainers műveleteket represztentáló interfész.

model interfész DataDriftMetricThresholdBase

model interfész DataDriftMonitoringSignal

Egy DataFactory-számítás.

model interfész DataGenerationVertical

Egy DataLakeAnalytics számítás.

model interface DataLakeAnalyticsSchemaProperties

Hivatkozás egy eszközre az adattárban lévő elérési úton keresztül.

model interfész DataQualityMetricThresholdBase

modellinterfész AdatMinőségMonitorozásJel

DataReferenceCredential alaposztály

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Adatverzió definíció

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A DataVersions műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Egy DataFactory-számítás.

A Databricks-alapú Machine Learning számításhoz kapcsolódó titkos kulcsok.

A Databricks tulajdonságai

Adatkészlet referenciaobjektuma.

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Adattároló hitelesítő adatok alapdefiníciója.

Alapdefiníció az adattároló tartalom konfigurálásához.

Adattároló titkok alapdefiníciója.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Adattár-műveleteket képviselő felület.

model interfész DefaultScaleSettings

Szerződés a DeltaModelCurrentState számára.

model interfész DeltaModelListRequest

A DeltaModelChangeRequest szerződésalapja. Hozzáadásra vagy eltávolításra szolgál.

model interfész DeltaModelStatusRequest

A szerződés visszaadja a különbözeti modelleket a felhasználónak.

model interfész DeploymentLogs

model interfész DeploymentLogsRequest

model interfész DeploymentResourceConfiguration

A céljegyzék eszközinformációinak közzététele

model interfész DiagnoseRequestProperties

model interfész DiagnosztizálásVálaszEredmény

model interfész DiagnosztizálVálaszEredményÉrték

A diagnózis eredménye

Munkaterület diagnosztizálásának paraméterei

Desztillációs feladat meghatározása.

Alapdefiníció a feladatelosztás konfigurációjához.

model interfész Docker

Hitelesítő adatok a Dockerhez felhasználónévvel és jelszóval

A korai megszüntetési szabályzatok lehetővé teszik a gyenge teljesítményű futtatások megszakítását, mielőtt befejeződnének

model interfész EncryptionKeyVaultUpdateProperties

model interfész Titkosítás Tulajdonsága

modellinterfész TitkosításFrissítésTulajdonságok

model interfész Endpoint

Kulcsok a végponthitelesítéshez.

Szolgáltatás-jogkivonat

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

model interface EndpointDeploymentModel

A EndpointDeployment műveleteket reprezentáló interfész.

Alapdefiníció a végállomás telepítéséhez.

model interfész EndpointDeploymentResourceProperties

Az EndpointDeploymentResourcePropertiesBasicResource csak előnézetre alkalmas.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

model interfész EndpointKeys

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

model interface EndpointModelDeprecationProperties

Végpontmodell tulajdonságai.

model interface EndpointModelSkuCapacityProperties

model interface EndpointModelSkuProperties

model interface EndpointModelSkuRateLimitProperties

model interface EndpointModelSkuRateLimitRulePatternProperties

model interface EndpointModelSkuRateLimitRuleProperties

EndpointModelProperties elemekből álló paged gyűjtemény

Felület, amely egy végpontműveletet képvisel.

Következtetés Végpont bázis definíciója

Nem kötelező paraméterek.

model interfész EndpointResourceProperties

Az EndpointResourcePropertiesBasicResource csak előnézetre alkalmas erőforrás.

model interfész EndpointScheduleAction

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Tároló a környezeti specifikációs verziókhoz.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A EnvironmentContainers műveleteket represztentáló interfész.

model interfész EnvironmentVariable

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Környezet verziójának részletei.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A EnvironmentVersions műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Az erőforrás-kezelési hiba további információi.

A hiba részletei.

Az Összes Azure Resource Manager API gyakori hibaválasza a sikertelen műveletek hibaadatainak visszaadásához.

Egy adott operációsrendszer-típus, szint stb. virtuális gép használatának becsült árinformációi.

A virtuális gép használatának becsült árinformációi.

model interfész ExternalFqdnResponse

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

model interfész FeatureAttributionDriftMonitoringSignal

model interfész FeatureAttributionMetricThreshold

model interfész FeatureImportanceSettings

DTO-objektumot ábrázoló jellemző

model interfész FeatureStoreSettings

model interfész FeatureSubset

Megadja a funkcióablakot

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Felület, amely egy Features műveleteket képvisel.

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

A jellemzőkészletet képviselő DTO-objektum

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A FeaturessetContainers műveleteket reprezentáló interfész.

A specifikációt képviselő DTO-objektum

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Hasznos adatok kérése háttérkitöltési kérelem létrehozásához egy adott funkciókészlet-verzióhoz

Válasz hasznos adat egy adott funkciókészlet-verzióhoz tartozó háttérkitöltési kérelem létrehozásához

A szolgáltatáskészlet verzióját képviselő DTO-objektum

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A FeaturessetVersions műveleteket megjelenítő interfész.

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

A jellemző entitást képviselő DTO-objektum

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A FeaturestoreEntityContainers műveleteket ábrázoló interfész.

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

DTO-objektum, amely a funkcióentitás verzióját képviseli

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A FeaturestoreEntityVersions műveleteket reprezentáló interfész.

Jellemző konfiguráció.

FineTuning feladatdefiníció.

modell interfész FineTuningVertical

model interfész FinetuningDetails

Rögzített bemeneti adatok meghatározása.

model interfész FlavorData

A kívánt maximális előrejelzési horizont az idősor gyakoriságának egységeiben.

Előrejelzési feladat az AutoML-tábla függőleges verziójában.

Konkrét paraméterek előrejelzése.

Előrejelzés A képzéssel kapcsolatos konfiguráció.

model interface FqdnEndpoint

model interface FqdnEndpointDetail

model interface FqdnEndpoints

Tulajdonságtáska a teljes tartománynév-végpontok eredményéhez

FQDN kimenő szabály egy gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózatához.

model interface GetBlobReferenceForConsumptionDto

BlobReferenceSASRequest a getBlobReferenceSAS API-hoz

BlobReferenceSASResponse a getBlobReferenceSAS API-hoz

Mintavételi algoritmust határoz meg, amely kimerítően generálja a tér összes értékkombinációját

Környezetkonfigurációs beállítások.

Modellkonfigurációs lehetőségek.

model interfész GroupStatus

HDInsight-számítás.

HDInsight számítási tulajdonságok

IPv4-címtartományt tartalmaz CIDR-jelöléssel, például "124.56.78.91" (egyszerű IP-cím) vagy "124.56.78.0/24" (minden cím, amely 124.56.78-cal kezdődik). Az érték lehet "Engedélyezés" vagy "Megtagadás".

Hivatkozás egy eszközre az ARM-erőforrás-azonosítón keresztül.

Az identitás konfigurációjának alapdefiníciója.

A titkosításhoz használt identitásobjektum.

Leállítja a számítási példányt a felhasználó által megadott inaktivitási időszak után.

model interfész Kép

Kép osztályozása. A többosztályos képosztályozást akkor használjuk, ha egy képet csak egyetlen címkével osztályoznak egy osztálykészletből - pl. minden képet "macska", "kutya" vagy "kacsa" képeként osztályoznak.

Képosztályozás többcímkés. A többcímkés képosztályozást akkor használjuk, ha egy képnek egy vagy több címkéje lehet egy címkekészletből - például egy kép "macska" és "kutya" címkével is szerepelhet.

model interfész ImageDetails

model interfész ImageInfo

Képpéldány szegmentálása. A példányszegmentálás a képen lévő objektumok pixelszintű azonosítására szolgál, és a kép minden objektuma köré sokszöget rajzol.

Az AutoML-feladat beállításainak korlátozása.

A számítási példány operációsrendszer-lemezképének metaadatait adja vissza.

Elosztási kifejezések a modellbeállítások értékeinek átsöpöréséhez. <példa> Néhány példa:

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.

Elosztási kifejezések a modellbeállítások értékeinek átsöpöréséhez. <példa> Néhány példa:

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.

Elosztási kifejezések a modellbeállítások értékeinek átsöpöréséhez. <példa> Néhány példa:

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.

A modell betanításához használt beállítások. Az elérhető beállításokkal kapcsolatos további információkért látogasson el a hivatalos dokumentációba: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

A modell betanításához használt beállítások. Az elérhető beállításokkal kapcsolatos további információkért látogasson el a hivatalos dokumentációba: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

A modell betanításához használt beállítások. Az elérhető beállításokkal kapcsolatos további információkért látogasson el a hivatalos dokumentációba: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Képobjektum észlelése. Az objektumészlelés a képen lévő objektumok azonosítására és az egyes objektumok határolókerettel történő megkeresésére szolgál, pl. az összes kutya és macska megkeresése egy képen, és mindegyik köré egy határolókeret rajzolása.

Modellsöpréssel és hiperparaméteres takarítással kapcsolatos beállítások.

Az indexoszlopot képviselő DTO-objektum

model interface InferenceContainerProperties

Az InferenceEndpoint egy csak előnézetre alkalmas erőforrás.

InferenceEndpoint konfiguráció

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Felület, amely egy InferenceEndpoints műveleteket képvisel.

Nem kötelező paraméterek.

Az InferenceGroup egy csak előnézetre alkalmas forrás.

Következtetési csoport konfigurációja

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Felület, amely egy InferenceGroups műveleteket reprezentál.

Nem kötelező paraméterek.

Az InferencePool egy csak előnézetre alkalmas forrás.

Következtetéskészlet konfigurációja

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Felület, amely egy InferencePool műveleteket képvisel.

Nem kötelező paraméterek.

Példánytípus sémája.

Erőforrás-kérelmek/korlátozások ehhez a példánytípushoz

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Az alap definíció egy munkához.

Parancsfeladat-definíció.

model interfész JobLimits

Feladat kimeneti definíció konténerinformáció arról, hol találjuk meg a munka kimenetét/naplókat.

model interfész JobResourceConfiguration

model interfész JobResources

model interfész JobScheduleAction

Feladatvégpont definíciója

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A feladatok műveleteit képviselő felület.

Jupyter kernel konfigurációja.

Ügyfélkulcs-tároló tulajdonságai.

Kubernetes Compute-alapú Machine Learning számítás.

A KubernetesOnlineDeployment tulajdonságai.

Kubernetes tulajdonságai

model interfész LabelGeneration

model interfész LakeHouseArtfact

model interface ListNotebookKeysResult

model interface ListStorageAccountKeysResult

model interface ListWorkspaceKeysResult

Literál bemeneti típus.

model interface MLFlowModelJobInput

model interface MLFlowModelJobOutput

MLTable adatdefiníció

model interface MLTableJobInput

model interfész MLTableJobOutput

Felügyelt számítási identitás definíciója.

Felügyelt identitás konfigurációja.

model interface ManagedIdentityAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Hitelesítő adatok a felhasználó által felügyelt identitáshoz

Felügyelt hálózat kiépítési lehetőségei egy gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózatához.

A gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózatának kiépítésének állapota.

A ManagedNetworkProvisions-műveletet reprezentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Felügyelt hálózati beállítások egy gépi tanulási munkaterülethez.

model interfész ManagedNetworkSettingsBasicResource

model interfész ManagedNetworkSettingsEx

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A ManagedNetworkSettings műveleteket rejlő felület.

Nem kötelező paraméterek.

A gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózati beállításainak tulajdonságai.

A ManagedNetworkSettingsPropertiesBasicResource egy csak előnézetre alkalmas erőforrás.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A ManagedNetworkSettingsRule műveleteket represztentáló interfész.

A ManagedOnlineDeployment tulajdonságai.

model interfész ManagedOnlineEndpointDeploymentResourceProperties

model interface ManagedOnlineEndpointResourceProperties

A felügyelt erőforráscsoport által hozzárendelt identitások részletei.

Felügyelt erőforráscsoport beállításai

Felügyeltszolgáltatás-identitás (rendszer által hozzárendelt és/vagy felhasználó által hozzárendelt identitások)

model interface MarketplacePlan

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

model interface MarketplaceSubscriptionProperties

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A MarketplaceElőfizetés műveleteket represztentáló felület.

A számítási erőforrást képviselő DTO-objektum

model interfész MaterializációBeállítások

Korai leállítási szabályzatot határoz meg az összes futtatás elsődleges metrikájának futó átlaga alapján

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

model interfész ModelContainerProperties

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A ModelContainers műveleteket represztentáló interfész.

model interfész ModelBeállítások

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

Modellezze az eszköz verziójának részleteit.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A ModelVersions műveleteket ábrázoló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Monitorozza a számítási konfiguráció alap meghatározását.

Monitorozza a számítási identitásbázis definíciót.

model interfész MonitorDefinition

model interfész MonitorEmailÉrtesítésBeállítások

model interfész MonitorÉrtesítésBeállítások

Kiszolgáló nélküli Spark számítási definíció figyelése.

model interface MonitoringFeatureFilterBase

A bemeneti adatbázis meghatározásának monitorozása.

model interfész MonitoringSignalBase

Célmeghatározás nyomon követése.

model interfész MonitoringThreshold

MPI-terjesztés konfigurációja.

N-kereszt validációs érték.

modell interfész NetworkAcls

model interface NlpVerticalFeaturizationSettings

Feladat-végrehajtási korlátozások.

A különböző számítási csomópont-állapotok száma az amlCompute.

Absztrakt csomópontok definíciója

model interface NoneAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Üres/nincs adattár hitelesítő adatai.

model interface NotebookAccessTokenResult

model interfész NotebookPreparationError

model interface NotebookResourceInfo

Az értesítés konfigurálása.

modell interfész NumericalDataDriftMetricThreshold

modell interfész NumericalDataQualityMetricThreshold

modell interfész NumericalPredictionDriftMetricThreshold

model interface OAuth2AuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Optimalizálási cél.

OneLake artefakt (adatforrás) konfiguráció.

OneLake (Trident) adattár konfigurációja.

A konkrét nyomon követett erőforrástípusok úgy hozhatók létre, hogy ezt a típust egy adott tulajdonságtípus használatával aliasként használják.

model interfész OnlineDeploymentProperties

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Az OnlineDeployments műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

A konkrét nyomon követett erőforrástípusok úgy hozhatók létre, hogy ezt a típust egy adott tulajdonságtípus használatával aliasként használják.

Online végpont konfigurálása

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Az OnlineEndpoints műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Online üzembehelyezési pontozási kérelmek konfigurációja.

Online üzembe helyezés skálázási konfigurációja.

model interfész OpenAIEndpointDeploymentResourceProperties

model interface OpenAIEndpointResourceProperties

Az Erőforrás-szolgáltató műveleti API-jából visszaadott REST API-művelet részletei

Lokalizált megjelenítési információ egy művelethez.

Nem kötelező paraméterek.

Műveleti műveleteket jelképező felület.

Az operációs rendszer javításának metaadatait adja vissza.

Egy gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózatának kimenő szabálya.

Konkrét proxyerőforrás-típusok hozhatók létre az ilyen típusú aliassal egy adott tulajdonságtípus használatával.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Felület, amely egy OutboundRule műveleteket reprezentál.

A OutboundRules műveleteket reprezentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Hivatkozás egy eszközre a feladat kimenetében lévő elérési úton keresztül.

model interfét PATAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

model interface PTUDeploymentUsage

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Felület egy PTUQuota műveleteket képvisel.

model interfész PackageDetails

A byPage metódus beállításai

Egy felület, amely lehetővé teszi az aszinkron iterálást mind a befejezésig, mind az oldal szerint.

Üzemelő példányonként módosítható kötegelt következtetési beállítások.

Szigorúan a frissítési kérelmekben használatos.

Felügyeltszolgáltatás-identitás (rendszer által hozzárendelt és/vagy felhasználó által hozzárendelt identitások)

Szigorúan a frissítési kérelmekben használatos.

Szigorúan a frissítési kérelmekben használatos.

Szigorúan a frissítési kérelmekben használatos.

Szigorúan a frissítési kérelmekben használatos.

Szigorúan a frissítési kérelmekben használatos.

Gyakori termékváltozat-definíció.

model interfész Jelszó

model interface PendingUploadCredentialDto

model interface PendingUploadRequestDto

model interface PendingUploadResponseDto

Személyes számítási példány beállításai.

Folyamatfeladat-definíció: általános MFE-attribútumokat határoz meg.

modell interfész PredictionDriftMetricThresholdBase

modell interfész ElőrejelzésDriftMonitoringJel

A privát végpont erőforrása.

A privát végpont kapcsolati erőforrása.

Privát végpont kapcsolati tulajdonságai.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

PrivateEndpointConnections-műveleteket képviselő felület.

Privát végpont célhelye egy privát végpont kimenő szabályához egy gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózatához.

Privát végpont kimenő szabálya egy gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózatához.

A PE hálózati erőforrás, amely ehhez a PE-kapcsolathoz van csatolva.

Privát kapcsolati erőforrás

Egy privát kapcsolati erőforrás tulajdonságai.

Nem kötelező paraméterek.

A PrivateLinkResources műveleteket képviselő felület.

A szolgáltatásfelhasználó és a szolgáltató közötti kapcsolat állapotával kapcsolatos információk gyűjteménye.

Az üzembehelyezési tároló élettartamának/készültségi mintavételének konfigurációja.

model interfész PromptSettings

Alapdefiníció a pool erőforrásokhoz.

Az Azure Resource Manager-proxyerőforrás erőforrásmodell-definíciója. Nem lesznek címkék és hely

PyTorch-terjesztés konfigurációja.

model interfész QueueSettings

A kvótafrissítés vagy -lekérés tulajdonságai.

Kvótafrissítési paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A Kvóta műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Azure OpenAI-blokklista konfigurációja.

A Cognitive Services RaiBlocklist elemkérési törzse.

RAI egyéni tiltólistaelem tulajdonságai.

A RaiBlocklistItemPropertiesBasicResource egy csak előnézetre alkalmas erőforrás.

RAI egyéni tiltólista tulajdonságai.

A RaiBlocklistPropertiesBasicResource egy csak előnézetre alkalmas erőforrás.

Nem kötelező paraméterek.

A RaiPolicies műveleteket ábrázoló interfész.

Azure OpenAI-tartalomszűrő.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Felület, amely egy RaiPolicy műveleteket képvisel.

Az Azure OpenAI tartalomszűrők tulajdonságai.

Azure OpenAI tartalomszűrők erőforrás.

Mintavételi algoritmust határoz meg, amely véletlenszerűen generál értékeket

Sugáreloszlás konfiguráció. Egy osztály egy elosztott sugármunka konfigurációjának kezelésére.

A ComputeStartStop ütemezési típus munkafolyamat-eseményindítójának ismétlődése.

model interfész RecurrenceSchedule

model interfész RecurrenceTrigger

model interface RegenerateEndpointKeysRequest

model interface RegenerateServiceAccountKeyContent

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A Registry műveleteket reprezentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A konkrét nyomon követett erőforrástípusok úgy hozhatók létre, hogy ezt a típust egy adott tulajdonságtípus használatával aliasként használják.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryCodeContainers műveleteket ábrázoló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryCodeVersions műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryComponentContainers műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryComponentVersions műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryDataContainers műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryDataReferences műveleteket ábrázoló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryDataVersions műveleteket represztentáló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryEnvironmentContainers műveleteket ábrázoló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryEnvironmentVersions műveleteket ábrázoló interfész.

model interface RegistryListCredentialsResult

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryModelContainers műveleteket ábrázoló interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A RegistryModelVersions műveleteket replikáló interfész.

Felügyeltszolgáltatás-identitás (rendszer által hozzárendelt és/vagy felhasználó által hozzárendelt identitások)

Privát végponti kapcsolat definíciója.

A privát végpontkapcsolat tulajdonságai

A kapcsolat állapota.

A Nyilvántartás részletei

A beállításjegyzék egyes régióinak részletei

Regressziós feladat az AutoML-tábla függőleges verziójában.

Regressziós betanítással kapcsolatos konfiguráció.

Pontozási kérelmek konfigurálása.

model interfész RequestLogging

A számítási példány átméretezésének sémája.

Az Összes Azure Resource Manager-erőforrás válaszában visszaadott gyakori mezők

model interfész ResourceBase

model interfész ErőforrásKonfiguráció

Egy erőforrás-azonosítót jelöl. Egy alhálózat esetében például ez az alhálózat erőforrás-URL-címe.

Az erőforrás neve.

Az erőforráshoz rendelt kvóta.

Gördülő bemeneti adatok meghatározása.

model interfész útvonal

model interface SASAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Hozzáférés teljes SAS URI-val

model interface SASCredentialDto

A mintavételi algoritmus hiperparaméter értékek generálásához szolgál, valamint az algoritmus konfigurálásához szükséges tulajdonságokat

SAS-adattár hitelesítő adatainak konfigurálása.

Adattár SAS-titkos kulcsai.

Az AML Compute skálázási beállításai

Az amlCompute kívánt méretezési beállításai.

A ScaleUnit-készlet konfigurálása.

Azure Resource Manager-erőforrásboríték.

model interfész ScheduleActionBase

model interfész ScheduleBase

Ütemezés alapdefiníciója

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Az ütemezési műveleteket képviselő felület.

Szkript-referencia

Testreszabott beállítási szkriptek

Szezonális előrejelzés.

Titkos lejárati konfiguráció.

model interface ServerlessComputeSettings

A konkrét nyomon követett erőforrástípusok úgy hozhatók létre, hogy ezt a típust egy adott tulajdonságtípus használatával aliasként használják.

model interfész ServerlessEndpointCapacityReservation

model interface ServerlessEndpointContentSafety

model interface ServerlessEndpointInferenceEndpoint

model interface ServerlessEndpointModelSettings

model interface ServerlessEndpointProperties

model interface ServerlessEndpointResourceProperties

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A ServerlessEndpoints műveleteket represztázó interfész.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

model interface ServerlessInferenceEndpoint

model interfész ServerlessOffer

model interfész ServiceManagedResourcesSettings

model interface ServicePrincipalAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Szolgáltatásnév adattár hitelesítő adatainak konfigurálása.

Adattár szolgáltatásnév titkos kulcsai.

A szolgáltatáscímke célhelye egy gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózatához tartozó szolgáltatáscímke kimenő szabályához.

Szolgáltatáscímke kimenő szabálya egy gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózatához.

A fürt beállításához végrehajtandó testreszabott szkriptek részletei.

model interface SharedPrivateLinkResource

Megosztott privát kapcsolati erőforrás tulajdonságai.

Egy egyszerű beporzó, amely egy hosszú ideig futó művelet lekérdezésére használható.

A termékváltozatot képviselő erőforrásmodell-definíció

Termékváltozat-kapacitás adatai

Teljesíti az ARM-szerződés követelményét az erőforráshoz elérhető összes termékváltozat listázásához.

A SkuSetting kielégíti az ARM-szerződésben a lecsupaszított termékváltozat-információk szükségességét.

Spark-feladat definíciója.

Spark munka belépési pont meghatározása.

model interface SparkJobPythonEntry

model interface SparkJobScalaEntry

model interfész SparkResourceConfiguration

model interfész SpeechEndpointDeploymentResourceProperties

model interfész SpeechEndpointResourceProperties

Az ssl-konfiguráció pontozáshoz

Előrelépési beállítás a StackEnsemble futtatásának testreszabásához.

Statikus bemeneti adatok meghatározása.

A beállításjegyzékhez használandó tárfiók részletei

model interfész StringStringKeyValuePair

Takarítási feladat definíciója.

Takarítási feladatkorlát osztály.

Egy SynapseSpark számítás.

model interface SynapseSparkProperties

model interface SystemCreatedAcrAccount

model interfész SystemCreatedStorageAccount

Az erőforrás létrehozásával és utolsó módosításával kapcsolatos metaadatok.

Számításon futó rendszerszolgáltatás.

Jellemző konfiguráció.

Feladat-végrehajtási korlátozások.

A céloszloptól elkésni kívánt elmúlt időszakok száma.

Cél gördülő ablakméretének előrejelzése.

model interfész TargetUtilizationScaleSettings

model interface TeacherModelEndpoint

model interface TeacherModelEndpointRequestSettings

model interfész TeacherModelSettings

TensorFlow disztribúciós konfiguráció.

Szövegbesorolási feladat az AutoML NLP függőleges verziójában. NLP - Természetes nyelvi feldolgozás.

Szövegbesorolás többcímkés feladat az AutoML NLP függőleges verziójában. NLP - Természetes nyelvi feldolgozás.

Text-NER feladatot az AutoML NLP függőleges verziójában. NER – Elnevezett entitások felismerése. NLP - Természetes nyelvi feldolgozás.

model interfész TmpfsOptions

model interface TopNFeaturesByAttribution

Az Azure Resource Manager erőforrásmodell-definíciója nyomon követett legfelső szintű erőforráshoz, amely "címkéket" és "helyet" is biztosít

Képzéshez kapcsolódó konfiguráció.

Próbaverziós összetevő definíciója.

model interfész TriggerBase

model interfész TritonModelJobInput

model interfész TritonModelJobOutput

Korai leállítási szabályzatot határoz meg, amely minden kiértékelési időközönként megszakítja a futtatások adott százalékát.

A frissítési kvótaválasz tulajdonságai.

A munkaterület kvótájának frissítésének eredménye.

URI-fájl adatverzió entitás

model interface UriFileJobInput

model interfész UriFileJobOutput

URI-mappa adatverzió entitás

model interface UriFolderJobInput

model interface UriFolderJobOutput

Ismerteti az AML-erőforrás-használatot.

Model interface UsageAndQuotaDetails

A használati nevek.

Nem kötelező paraméterek.

A használati műveleteket képviselő felület.

A számítási csomópontokon létrehozott felhasználói fiókok beállításai.

Felhasználó által hozzárendelt identitástulajdonságok

Felhasználói identitás konfigurálása.

model interface UsernamePasswordAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Az Azure Virtual Machines alapú Machine Learning számítás.

Virtuálisgép-rendszerkép Windows AML Compute

model interfész VirtualMachineSchemaProperties

Az AKS-en alapuló Machine Learning számításhoz kapcsolódó titkos kulcsok.

A virtuálisgép-méret tulajdonságait ismerteti.

A Virtuális gép méretének listázása műveleti válasz.

Nem kötelező paraméterek.

A VirtualMachineSizes műveleteket represztentáló interfész.

Virtuális gép rendszergazdai hitelesítő adatai

model interfész VolumeDefinition

model interfész VolumeOptions

model interfész VulnerabilityDetails

model interfész VulnerabilityFindings

Webhook alap

Egy objektum, amely egy gépi tanulási munkaterületet képvisel.

model interfész WorkspaceConnectionAccessKey

Fiókkulcs-objektum a munkaterület kapcsolati hitelesítő adataihoz.

Api-kulcsobjektum a munkaterület kapcsolati hitelesítő adataihoz.

model interfész WorkspaceConnectionManagedIdentity

A ClientId és a ClientSecret megadása kötelező. Más tulajdonságok nem kötelezőek az egyes OAuth2-szolgáltatók implementációjától függően.

model interfész WorkspaceConnectionPersonalAccessToken

model interface WorkspaceConnectionPropertiesV2

Konkrét proxyerőforrás-típusok hozhatók létre az ilyen típusú aliassal egy adott tulajdonságtípus használatával.

model interface WorkspaceConnectionServicePrincipal

model interfész WorkspaceConnectionSharedAccessSignature

A gépi tanulási munkaterület kapcsolatának tulajdonságai.

model interfész WorkspaceConnectionUsernamePassword

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Felület, amely egy WorkspaceConnections műveleteket képvisel.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A Workspace-t ábrázoló felület, amely műveleteket jelenít meg.

A WorkspaceHub konfigurációs objektuma.

A privát végpont erőforrása.

A gépi tanulási munkaterület tulajdonságai.

A gépi tanulási munkaterület frissítésének paraméterei.

A gépi tanulási munkaterület frissítésének paraméterei.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

A munkaterületek műveleteit képviselő felület.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Nem kötelező paraméterek.

Bővíthető szám. A művelet típusát jelzi. A "belső" olyan műveletekre vonatkozik, amelyek csak belső API-kra vonatkoznak.
A KnownActionType felcserélhető az ActionType-tal, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

belső: A műveletek csak belső API-khoz tartoznak.

A számítás kiosztási állapota. A lehetséges értékek a következők: állandó – Azt jelzi, hogy a számítás nem méreteződik át. A folyamatban lévő számítási csomópontok száma nem változik. A számítás akkor lép be ebbe az állapotba, amikor létrehozza, és ha nem hajtanak végre műveleteket a számítási csomópontok számának módosítására. átméretezés – Azt jelzi, hogy a számítás átméretezésre kerül; Ez azt jelenti, hogy a számítási csomópontok hozzáadódnak vagy el vannak távolítva a számításból.
A KnownAllocationState felcserélhetően használható az AllocationState-vel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Stabil
Átméretezés

A tartalom szűrésének szintje.
A KnownAllowedContentLevel felcserélhetően használható az AllowedContentLevel-lel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Alacsony
Medium
Magas

A számítási példány alkalmazásainak a szülő-munkaterület felhasználói közötti megosztására vonatkozó szabályzat. Ha személyes, csak a létrehozó férhet hozzá az alkalmazásokhoz ezen a számítási példányon. Megosztott állapotban a munkaterület bármely felhasználója hozzáférhet az adott példány alkalmazásaihoz a hozzárendelt szerepkörétől függően.
A KnownApplicationSharingPolicy felcserélhetően használható az ApplicationSharingPolicy-vel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Személyes
Megosztott

A beállításjegyzék-eszköz kiépítési állapota.
A KnownAssetProvisioningState felcserélhetően használható az AssetProvisioningState-szel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Sikerült
Nem sikerült
Törölt
Létrehozás
Frissítés
Törlés

Alias for AssetReferenceBaseUnion

Enum a végpont-hitelesítési mód meghatározásához.
A KnownAuthMode felcserélhetően használható az AuthMode-dal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

AAD

Alias for AutoMLVerticalUnion

A származtatott kép automatikus újraépítési beállítása
A KnownAutoRebuildSetting felcserélhetően használható az AutoRebuildSetting mellett, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Disabled
OnBaseImageUpdate

Beállítások automatikus mentése.
A KnownAutosave felcserélhetően használható az Autosave-szel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Nincs
Local
Távoli

A felhőbeállítás támogatott értékei sztringkonstanstípusként

A kötegelt telepítések felsorolt tulajdonságtípusai.
A KnownBatchDeploymentConfigurationType felcserélhetően használható a BatchDeploymentConfigurationType segítségével, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Modell
PipelineComponent

Alias for BatchDeploymentConfigurationUnion

Naplózza a részletességet kötegelt következtetéshez. A naplózás részletességének növelése a következő: Figyelmeztetés, Információ és Hibakeresés. Az alapértelmezett érték: „Információ”.
A KnownBatchLoggingLevel felcserélhetően használható a BatchLoggingLevel-lel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Információ
Figyelmeztetés
Debug

Enum annak meghatározására, hogyan kezeli a batch inferencia az eredményt
A KnownBatchOutputAction felcserélhetően használható a BatchOutputAction-tal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Csak összefoglaló
AppendRow

Hárombetűs kód, amely a virtuális gép árának pénznemét adja meg. Példa: USD
A KnownBillingCurrency felcserélhetően használható a BillingCurrency-vel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

USD

Felsorolás az AutoML által támogatott összes besorolási modellhez.
A KnownBlockedTransformers felcserélhetően használható a BlockedTransformers-szel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

TextTargetEncoder: Célkódolás szöveges adatokhoz.
OneHotEncoder: A forró kódolás bináris jellemzők transzformációt hoz létre.
CatTargetEncoder: Célkódolás kategóriás adatokhoz.
TfIdf: Tf-Idf a term-frekvencia szorozolás inverz dokumentum-frekvencia rövidítése. Ez egy általános kifejezési súlyozási rendszer a dokumentumokból származó információk azonosítására.
WoETargetEncoder: A bizonyítékok súlya kódolása egy olyan technika, amelyet kategorikus változók kódolására használnak. A P(1)/P(0) természetes logaritmikusát használja a súlyok létrehozásához.
LabelEncoder: A Label Encoder számszerű formában alakítja át a címkéket/kategórikus változókat.
WordEmbedding: Word beágyazás segít szavakat vagy kifejezéseket vektorként, vagy számsorozatként ábrázolni.
NaiveBayes: Naive Bayes egy olyan osztályozás, amelyet a kategorikálisan elosztott diszkrét jellemzők osztályozására használnak.
CountVectorizer: A Count Vectorizer szöveges dokumentumokból álló gyűjteményt alakít át token számok mátrixává.
HashOneHotEncoder: Az Egy Hot Encoder hashelése képes a kategorikus változókat korlátozott számú új funkcióvá alakítani. Ezt gyakran használják a nagy számosságú kategorikus jellemzőkhöz.

Az adatlemez gyorsítótárazási típusa.
A KnownCaching felcserélhetően használható a gyorsítótározással, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Nincs
Csak olvasható
Olvasási és írási lehetőség

Képességtípus HostKind

A képességgazda kiépítési állapota.
A KnownCapabilityHostProvisioningState felcserélhetően használható a CapabilityHostProvisioningState értékkel, ez a felsorolás tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Sikerült
Nem sikerült
Törölt
Létrehozás
Frissítés
Törlés

CategoricalDataDriftMetric típusa

CategoricalDataQualityMetric típusa

CategoricalPredictionDriftMetric típusa

Felsorolás az AutoML által támogatott összes besorolási modellhez.
Az KnownClassificationModels felcserélhetően használható a ClassificationModels modellekkel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

LogisztikaRegresszió: A logisztikai regresszió alapvető osztályozási technika. A lineáris osztályozók csoportjába tartozik, és némileg hasonlít a polinomiális és lineáris regresszióhoz. A logisztikai regresszió gyors és viszonylag egyszerű, és kényelmesen értelmezheti az eredményeket. Bár ez lényegében a bináris osztályozás módszere, többosztályos problémákra is alkalmazható.
SGD: SGD: A sztochasztikus gradiens leszállás egy optimalizálási algoritmus, amelyet gyakran használnak gépi tanulási alkalmazásokban, hogy megtalálják azokat a modellparamétereket, amelyek a legjobban illeszkednek a jósolt és tényleges kimenetek között.
Multinomális NaiveBayes: A multinomial Naive Bayes osztályozó alkalmas diszkrét jellemzőkkel rendelkező osztályozásra (pl. szövegosztályozáshoz szükséges szószám). A multinomiális eloszlás általában egész funkciószámot igényel. A gyakorlatban azonban a töredékszámlálók, például a tf-idf is működhetnek.
BernoulliNaiveBayes: Naive Bayes osztályozó többváltozós Bernoulli modellekhez.
SVM: A támogató vektorgép (SVM) egy felügyelt gépi tanulási modell, amely osztályozási algoritmusokat használ kétcsoportos osztályozási problémákra. Miután megadta az SVM-modellnek az egyes kategóriákhoz tartozó címkézett betanítási adatok készleteit, kategorizálhatják az új szöveget.
LineárSVM: A támogató vektorgép (SVM) egy felügyelt gépi tanulási modell, amely osztályozási algoritmusokat használ kétcsoportos osztályozási problémákra. Miután megadta az SVM-modellnek az egyes kategóriákhoz tartozó címkézett betanítási adatok készleteit, kategorizálhatják az új szöveget. A lineáris SVM akkor teljesít a legjobban, ha a bemeneti adatok lineárisak, azaz az adatok könnyen osztályozhatók a besorolt értékek közötti egyenes vonal meghúzásával egy ábrázolt grafikonon.
KNN: A K-legközelebbi szomszédok (KNN) algoritmus "jellemző hasonlóságot" használ az új adatpontok értékeinek előrejelzésére, ami azt is jelenti, hogy az új adatpont értéket kap annak alapján, hogy mennyire egyezik a tanítási halmaz pontjaival.
DecisionTree: A döntésfák egy nem paraméteres felügyelt tanulási módszer, amelyet osztályozási és regressziós feladatokhoz egyaránt használnak. A cél egy olyan modell létrehozása, amely előrejelzi egy célváltozó értékét az adatfunkciókból kikövetkeztetett egyszerű döntési szabályok elsajátításával.
RandomForest: A véletlen erdő egy felügyelt tanulási algoritmus. Az általa épített "erdő" döntési fák együttese, amelyeket általában a "zsákolás" módszerrel képeznek ki. A zsákolási módszer általános elképzelése az, hogy a tanulási modellek kombinációja növeli az összeredményt.
Az ExtremeRandomTrees: Az Extreme Trees egy ensemble gépi tanulási algoritmus, amely sok döntésfa előrejelzéseit egyesíti. Ez a széles körben használt véletlenszerű erdő algoritmushoz kapcsolódik.
LightGBM: A LightGBM egy gradiens boosting keretrendszer, amely faalapú tanulási algoritmusokat használ.
GradientBoosting: Az a módszer, amellyel a heti tanulókat erős tanulóvá alakítják, az úgynevezett Boosting. A gradiensnövelő algoritmus folyamata ezen a végrehajtási elméleten működik.
XGBoostClassifier: XGBoost: Extrém grádient-növelő algoritmus. Ez az algoritmus strukturált adatokhoz használatos, ahol a céloszlopok értékei különböző osztályértékekre oszthatók.

Elsődleges metrikák a többcímkés besorolási feladatokhoz.
KnownClassificationMultilabelPrimaryMetrics felcserélhetően használható a ClassificationMultilabelPrimaryMetrics-szel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

AUCWeighted: AUC a görbe alatti terület. Ez a mutató az egyes osztályok pontszámának számtani átlagát jelenti, súlyozva az egyes osztályok valódi példányainak számával.
Pontosság: A pontosság az előrejelzések aránya, amelyek pontosan egyeznek az igazi osztálycímkékkel.
NormMacroRecall: A normalizált makró visszahívás makróátlagosan és normalizált, így a véletlenszerű teljesítmény pontszáma 0, a tökéletes teljesítmény pedig 1.
AveragePrecisionScoreWeighted: Az egyes osztályok átlagos pontossági pontszámának aritmetikai átlaga, súlyozva az adott osztályban lévő valódi példányok számával.
PrecisionScoreWeighted: Az egyes osztályok pontosságának aritmetikai átlaga, súlyozva az adott osztályban lévő igaz példányok számával.
IOU: Kereszteződés az Unió felett. Az előrejelzések metszéspontja osztva az előrejelzések uniójával.

A besorolási feladatok elsődleges metrikái.
A KnownClassificationPrimaryMetrics felcserélhetően használható a ClassificationPrimaryMetrics-szel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

AUCWeighted: AUC a görbe alatti terület. Ez a mutató az egyes osztályok pontszámának számtani átlagát jelenti, súlyozva az egyes osztályok valódi példányainak számával.
Pontosság: A pontosság az előrejelzések aránya, amelyek pontosan egyeznek az igazi osztálycímkékkel.
NormMacroRecall: A normalizált makró visszahívás makróátlagosan és normalizált, így a véletlenszerű teljesítmény pontszáma 0, a tökéletes teljesítmény pedig 1.
AveragePrecisionScoreWeighted: Az egyes osztályok átlagos pontossági pontszámának aritmetikai átlaga, súlyozva az adott osztályban lévő valódi példányok számával.
PrecisionScoreWeighted: Az egyes osztályok pontosságának aritmetikai átlaga, súlyozva az adott osztályban lévő igaz példányok számával.

A klaszter tervezett felhasználása
A KnownClusterPurpose felcserélhetően használható a ClusterPurpose-val, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

FastProd
DenseProd
DevTest

A számítási példány engedélyezési típusa. Az elérhető értékek személyesek (alapértelmezett).
A KnownComputeInstanceAuthorizationType felcserélhetően használható a ComputeInstanceAuthorizationType típussal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Személyes

Egy ComputeInstance aktuális állapota.
A KnownComputeInstanceState felcserélhetően használható a ComputeInstanceState-szel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Létrehozás
CreateFailed
Törlés
Fut
újraindítási
Átméretezés
JobRunning
Felállítás
Setup Failed
Indítás
Stopped
leállítása
UserSetupUp
UserSetupFailed
Ismeretlen
Használhatatlan

[Kötelező] A számítási teljesítmény művelete.
A KnownComputePowerAction felcserélhetően használható a ComputePowerAction-szal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Start
Stop

Enum, amely leírja a számítási visszatérési menet gyakoriságát
KnownComputeRecurrenceFrequency felcserélhetően használható a ComputeRecurrenceFrequency segítségével, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Perc: Perc frekvencia
Óra: Óraszám
Nap: Napos gyakoriság
Hét: Heti gyakoriság
Hónap: Hónap gyakorisága

Alias a ComputeSecretsUnion számára

ComputeTriggerType típusa

A számítástechnika
KnownComputeType a ComputeType használatával felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

AKS
Kubernetes
AmlCompute
Számítási példány
DataFactory
VirtualMachine
HDInsight
Databricks
DataLakeAnalytics
SynapseSpark

A ComputeUnion alias

Hétköznap enumja
A KnownComputeWeekDay felcserélhetően használható a ComputeWeekDay néven, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Hétfő: hétfő hétfő
Kedd: Hétköznap kedd
Szerda: Hétköznap szerda
Csütörtök: csütörtök hétköznap
Péntek: hétköznap péntek
Szombat: Szombat, hétköznap
vasárnap: hétköznap vasárnap

A kapcsolati célpont hitelesítési típusa
KnownConnectionAuthType a ConnectionAuthType-tal felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

PAT
ManagedIdentity
FelhasználónévJelszó
Nincs
SAS
Számlakulcs
ServicePrincipal
Hozzáférési kulcs
ApiKey
Egyéni kulcsok
OAuth2
AAD
Delegált SAS
ProjectManagedIdentity
AccountManagedIdentity
UserEntraToken
AgentUserImpersonation
AgenticIdentityToken
AgenticUser

A kapcsolat kategóriája
KnownConnectionCategory a ConnectionCategory használatával felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Python Feed
ContainerRegistry
Git
S3
Snowflake
AzureKeyVault
AzureSqlDb
AzureSynapseAnalytics
AzureMySqlDb
AzurePostgresDb
ADLSGen2
AzureContainerAppEnvironment
Redis
ApiKey
AzureOpenAI
AIServices
Kognitív keresés
Kognitív szolgáltatás
Egyéni kulcsok
AzureBlob
AzureStorageAccount
AzureOneLake
CosmosDb
KozmoszDbMongoDbApi
AzureDataExplorer
AzureMariaDb
AzureDatabricksDeltaLake
AzureSqlMi
AzureTableStorage
AmazonRdsForOracle
AmazonRdsForSqlServer
AmazonRedshift
Db2
Fúrógép
GoogleBigQuery
Greenplum
Hbase
Hive
Impala
Informix
MariaDb
MicrosoftAccess
MySql-
Netezza
Oracle
Phoenix
PostgreSql
Presto
SapOpenHub
SapBw
SapHana
SapTable
Spark
SqlServer
Sybase
Teradata
Vertica
Pinecone
Databricks
Cassandra
Couchbase
MongoDbV2
MongoDbAtlas
AmazonS3-kompatibilis
Fájlszerver
FtpServer
GoogleCloudStorage
HDFS
OracleCloudStorage
Sftp
Általános Http
ODataRest
Odbc
Általános pihenés
RemoteTool
AmazonMws
Egyetért
Dynamics
DynamicsAx
DynamicsCrm
GoogleAdWords
Hubspot
Jira
Magento
Marketo
Office365
Eloqua
Felelősségi körök
OracleServiceCloud
PayPal
gyorskönyvek
Salesforce
SalesforceServiceCloud
Salesforce MarketingCloud
SapCloudFor Customer
SapEcc
ServiceNow
SharePointOnlineList
Shopify
Square
Webtábla
Xero
Zoho
GenericContainerRegistry
Elasticsearch
AppInsights
AppConfig
OpenAI
Serp
BingLLMSearch
Kiszolgáló nélküli
ManagedOnlineEndpoint
ApiManagement
ModelGateway
GroundingWithBingSearch
GroundingWithCustomSearch
SharePoint
MicrosoftFabric
PowerPlatform Környezet
RemoteA2A

Kapcsolati kategória szerinti csoportosítás
KnownConnectionGroup a ConnectionGroup használatával felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Azure
AzureAI
Database
NoSQL
fájl
Általános protokoll
SzolgáltatásokÉsalkalmazások

Tartálytípus Típus

Megadja a tartalombiztonság aktuális biztonsági szintjét.
A KnownContentSafetyLevel felcserélhetően használható a ContentSafetyLevel-lel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Blokkolás
elhalasztott

A tartalombiztonság állapotát határozza meg.
A KnownContentSafetyStatus felcserélhetően használható a ContentSafetyStatus-val, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Engedélyezett
Disabled

Egy találatoldalt leíró felület.

Az erőforrást létrehozó entitás típusa.
KnownCreatedByType a CreatedByType használatával felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Felhasználó: Az entitást egy felhasználó hozta létre.
alkalmazás: Az entitást egy alkalmazás hozta létre.
ManagedIdentity: Az entitást egy felügyelt identitás hozta létre.
Kulcs: Az entitást kulcs hozta létre.

Felsorolás az adattár hitelesítő adatainak típusának meghatározásához.
A KnownCredentialsType felcserélhetően használható az CredentialsType-szal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Számlakulcs
Tanúsítvány
Nincs
Sas
ServicePrincipal

Adatelérhetőség típusaStatus

DataCollectionMode típusa

Alias for DataDriftMetricThresholdBaseUnion

Felsorolás az adatgenerálási feladat típusának meghatározásához.
A KnownDataGenerationTaskType felcserélhetően használható a DataGenerationTaskType függvényében, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Beszélgetés: Beszélgetési adatok generálása (több/egyfordulós)
Matematika: Matematikai adatok generálása numerikus válaszokhoz
NLI: Természetes nyelvi következtetési adatok generálása
NluQa: Generate Natural Language Understanding data for Question Answering Data
Összefoglaló: Generálj kulcsösszefoglalót egy cikkhez

Felsorolás az adatgenerálás típusának meghatározásához.
A KnownDataGenerationType felcserélhetően használható a DataGenerationType-szal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

LabelGeneration: Label Generation tanári modell alapján következtetés
Adatgenerálás: Szintetikus adatgenerálás

Alias for DataGenerationVerticalUnion

Alias for DataQualityMetricThresholdBaseUnion

Felsorolás a DataReference hitelesítő adatok típusának meghatározásához.
A KnownDataReferenceCredentialType felcserélhetően használható a DataReferenceCredentialType-vel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

SAS
DockerCredentials
ManagedIdentity
NoCredentials

Alias for DataReferenceCredentialUnion

Szám az adatok típusának meghatározásához.
KnownDataType a DataType használatával felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

uri_file
uri_folder
mltable

Alias for DataVersionBasePropertiesUnion

Alias for DatastoreCredentialsUnion

Alias for DatastorePropertiesUnion

Alias for DatastoreSecretsUnion

Felsorolás az adattár tartalmának típusának meghatározásához.
A KnownDatastoreType felcserélhetően használható a DatastoreType-szal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

AzureBlob
AzureDataLakeGen1
AzureDataLakeGen2
AzureFile
OneLake

DefaultActionType típusa

DefaultResourceProvisioningState típusa

Az üzembehelyezési modell verziófrissítési lehetősége.
KnownDeploymentModelVersionUpgradeOption felcserélhető a DeploymentModelVersionUpgradeOption szolgáltatással, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

OnceNewDefaultVersionAvailable
OnceCurrentVersionExpired
NoAutoUpgrade

A DeploymentProvisioningState lehetséges értékei.
KnownDeploymentProvisioningState felcserélhető a DeploymentProvisioningState használatával, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Létrehozás
Törlés
Méretezés
Frissítés
Sikerült
Nem sikerült
Törölt

A munkaterület beállítási hiba szintje
A KnownDiagnoseResultLevel felcserélhetően használható a DiagnoseResultLevel-lel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Figyelmeztetés
Error
Információ

Alias for DistributionConfigurationUnion

Felsorolás a feladatelosztás típusának meghatározásához.
A KnownDistributionType felcserélhetően használható a DistributionType-vel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

PyTorch
TensorFlow
Mpi
Sugár: Sugáreloszlás típus.

A korai megszüntetés típusaSzabályzattípus

Alias a EarlyTerminationPolicyUnion számára

Felsorolás annak meghatározásához, hogy a PublicNetworkAccess engedélyezve vagy letiltva van-e egy központi telepítés kimenő forgalomhoz.
A KnownEgressPublicNetworkAccessType felcserélhetően használható az EgressPublicNetworkAccessType használatával, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Engedélyezett
Disabled

Felsorolás az e-mail-értesítés típusának meghatározásához.
A KnownEmailNotificationEnableType felcserélhetően használható az EmailNotificationEnableType nevű változattal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Feladat Teljesítve
JobFailed
JobCancelled

Azt jelzi, hogy engedélyezve van-e a titkosítás a munkaterületen.
KnownEncryptionStatus felcserélhető a EncryptionStatus használatával, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Engedélyezett
Disabled

Enum a végpont-hitelesítési mód meghatározásához.
A KnownEndpointAuthMode felcserélhetően használható az EndpointAuthMode-dal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

AMLToken
Key
AADToken

Enum a végpont számítási típusának meghatározásához.
A KnownEndpointComputeType felcserélhetően használható az EndpointComputeType-szal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Felügyelt
Kubernetes
AzureMLCompute

Alias for EndpointDeploymentResourcePropertiesUnion

A végpont kiépítésének állapota.
A KnownEndpointProvisioningState felcserélhetően használható az EndpointProvisioningState-tel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Létrehozás
Törlés
Sikerült
Nem sikerült
Frissítés
Törölt

Alias for EndpointResourcePropertiesUnion

A végpont típusa.
KnownEndpointType az EndpointType használatával felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Azure. OpenAI
Azure. Beszéd
Azure. Tartalombiztonság
Azure. Láma
managedOnlineEndpoint
serverlessEndpoint

A környezettípust vagy felhasználó hozza létre, vagy az Azure ML szolgáltatás válogatja
A KnownEnvironmentType felcserélhetően használható a EnvironmentType-szal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Kurátora
UserCreated

A környezeti változó típusa. Lehetséges értékek: lokális - Lokális változó esetén
A KnownEnvironmentVariableType felcserélhetően használható a EnvironmentVariableType-vel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

helyi

Jellemző típusaAttributionMetric

Jellemző típusDataType

A számítástechnika működési módja fontos.
A KnownFeatureImportanceMode felcserélhetően használható a FeatureImportanceMode-dal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Letiltva: Letiltja a jel számítástechnikai funkcióinak fontosságát.
Engedélyezve: Lehetővé teszi a jel jellemzőinek fontosságát a jelen belül.

Megjelölés a numerikus jellemzők késéseinek generálásához.
A KnownFeatureLags felcserélhetően használható a FeatureLags-szel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Nincs: Nem keletkezett funkciólag.
Auto: A rendszer automatikusan generál funkciókéséseket.

Featurizálási mód - meghatározza az adatok featurizálási módját.
A KnownFeaturizationMode felcserélhetően használható a FeaturizationMode-dal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Auto: Auto mód, a rendszer egyedi karakterizációs bemenetek nélkül hajtja végre a featurizációt.
Egyedi: Egyedi megjelenítés.
Kikapcsolva: Karakterizáció kikapcsolva. Az "Előrejelzés" feladat nem használhatja ezt az értéket.

FinomhangolásFeladattípus típusa

Alias for FineTuningVerticalUnion

FQDN szabályokhoz használt tűzfal sku
A KnownFirewallSku felcserélhetően használható a FirewallSku-val, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Szabvány
Basic

Felsorolás az előrejelzési horizont kiválasztási módjának meghatározásához.
A KnownForecastHorizonMode felcserélhetően használható a ForecastHorizonMode-dal, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Auto: Az előrejelzési horizont automatikusan meghatározott.
Egyedi: Használd az egyedi előrejelzési horizontot.

Alias az ForecastHorizonUnion számára

Felsorolás az AutoML által támogatott összes előrejelzési modellhez.
A KnownForecastingModels felcserélhetően használható a ForecastingModels-szel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

AutoArima: Az Auto-Autoregresszive Integrated Moving Average (ARIMA) modell idősoros adatokat és statisztikai elemzést használ az adatok értelmezésére és jövőbeli előrejelzések megtételére. Ennek a modellnek az a célja, hogy az adatokat a múltbeli értékek idősoros adatainak felhasználásával magyarázza, és lineáris regressziót használ az előrejelzések készítéséhez.
Próféta: A Próféta egy eljárás, amely az idősorok adatainak előrejelzésére egy additív modellen alapul, ahol a nemlineáris trendek az éves, heti és napi szezonális állapothoz, valamint az ünnepi hatásokhoz igazítják. Erős szezonális hatásokkal rendelkező idősorokkal és több évszakos előzményadatokkal működik a legjobban. A Prophet robusztus a hiányzó adatokkal és a trendváltozásokkal, és általában jól kezeli a kiugró értékeket.
Naiv: A Naiv előrejelző modell előrejelzéseket készít úgy, hogy előreviszi a legújabb célértéket minden idősor esetében a képzési adatokban.
SeasonalNaive: A szezonális naiv előrejelzési modell előrejelzéseket készít úgy, hogy előreviszi az egyes idősorozatok célértékeinek legújabb szezonját a képzési adatokban.
Átlag: Az átlagelős modell előrejelzéseket készít úgy, hogy előreviszi az egyes idősorozatok célértékeinek átlagát a képzési adatokban.
SeasonalAverage: A Szezonális Átlag előrejelző modell előrejelzéseket tesz úgy, hogy előreviszi a legutóbbi évadok adatértékét minden idősorozatra a képzési adatokban.
Exponenciális simítás: Az exponenciális simítás egy idősoros előrejelzési módszer univáltozós adatokra, amely kiterjeszthető rendszerszintű trendet vagy szezonális komponenseket támogató adatokra.
Arimax: Egy autoregresszív integrált mozgóátlag magyarázó változóval (ARIMAX) modell tekinthető többszörös regressziós modellként, amely egy vagy több autoregresszív (AR) taggal és/vagy egy vagy több mozgóátlaggal (MA) taggal rendelkezik. Ez a módszer alkalmas előrejelzésre, ha az adatok helyhez kötöttek/nem stacionárisak, és többváltozósak bármilyen típusú adatmintával, azaz szinttel/trenddel/szezonalitással/ciklikussággal.
TCNForecaster: TCNForecaster: Időbeli konvolúciós hálózatok előrejelző. TEENDŐ: Kérje meg az előrejelző csapatot rövid bemutatásért.
ElasticNet: Az elasztikus háló egy népszerű szabályosított lineáris regressziói típus, amely két népszerű büntetést ötvöz, különösen az L1 és L2 büntetési függvényeket.
GradientBoosting: Az a módszer, amellyel a heti tanulókat erős tanulóvá alakítják, az úgynevezett Boosting. A gradiensnövelő algoritmus folyamata ezen a végrehajtási elméleten működik.
DecisionTree: A döntésfák egy nem paraméteres felügyelt tanulási módszer, amelyet osztályozási és regressziós feladatokhoz egyaránt használnak. A cél egy olyan modell létrehozása, amely előrejelzi egy célváltozó értékét az adatfunkciókból kikövetkeztetett egyszerű döntési szabályok elsajátításával.
KNN: A K-legközelebbi szomszédok (KNN) algoritmus "jellemző hasonlóságot" használ az új adatpontok értékeinek előrejelzésére, ami azt is jelenti, hogy az új adatpont értéket kap annak alapján, hogy mennyire egyezik a tanítási halmaz pontjaival.
LassoLars: Lasso modell illeszkedés legkisebb szögű regresszióval, más néven Lars. Ez egy lineáris modell, amelyet egy L1 előzővel képeztek ki regularizálóként.
SGD: SGD: A sztochasztikus gradiens leszállás egy optimalizálási algoritmus, amelyet gyakran használnak gépi tanulási alkalmazásokban, hogy megtalálják azokat a modellparamétereket, amelyek a legjobban illeszkednek a jósolt és tényleges kimenetek között. Ez egy pontatlan, de hatékony technika.
RandomForest: A véletlen erdő egy felügyelt tanulási algoritmus. Az általa épített "erdő" döntési fák együttese, amelyeket általában a "zsákolás" módszerrel képeznek ki. A zsákolási módszer általános elképzelése az, hogy a tanulási modellek kombinációja növeli az összeredményt.
Az ExtremeRandomTrees: Az Extreme Trees egy ensemble gépi tanulási algoritmus, amely sok döntésfa előrejelzéseit egyesíti. Ez a széles körben használt véletlenszerű erdő algoritmushoz kapcsolódik.
LightGBM: A LightGBM egy gradiens boosting keretrendszer, amely faalapú tanulási algoritmusokat használ.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Extrém gradiens fokozó regressor egy felügyelt gépi tanulási modell, amely alap tanulókból áll.

Az előrejelzési feladat elsődleges metrikái.
A KnownPredictingPrimaryMetrics felcserélhetően használható a ForecastingPrimaryMetrics-szel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Lándzsáskorreláció: A lándzsás korrelációs rang együtthatója a rangkorreláció nem paraméteres mértéke.
NormalizedRootMeanSquaredError: A normalizált gyökérátlag négyzetes hiba (NRMSE) az RMSE megkönnyíti a különböző skálájú modellek összehasonlítását.
R2Score: Az R2 pontszám az egyik teljesítményértékelési mérőeszköz az előrejelzésen alapuló gépi tanulási modellekhez.
NormalizedMeanAbsoluteError: A normalizált átlagos abszolút hiba (NMAE) egy validációs metrika, amely összehasonlítja az (idő) sorozatok átlagos abszolút hibáját (MAE) különböző skálákkal.

Meghatározza a támogatott metrikai célokat hiperparaméter hangoláshoz
A KnownGoal felcserélhetően használható a Céllal, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Minimalizáld
Maximalizálni

Felsorolás az identitáskeretrendszer meghatározásához.
A KnownIdentityConfigurationType felcserélhetően használható az IdentityConfigurationType-szal, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Felügyelt
AMLToken
UserIdentity

Alias for IdentityConfigurationUnion

A kép típusa. A lehetséges értékek a következők: docker – Docker-rendszerképek esetén. azureml - AzureML környezeti képekhez (egyedi és válogatott)
KnownImageType az ImageType-tal felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Docker
Azureml

Felsorolás a bemeneti adatok kézbesítési módjának meghatározásához.
A KnownInputDeliveryMode felcserélhetően használható az InputDeliveryMode-val, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

ReadOnlyMount
ReadWriteMount
Letöltés
Közvetlen
EvalMount
EvalDownload

Az InstanceSegmentation feladatok elsődleges metrikái.
A KnownInstanceSegmentationPrimaryMetrics felcserélhetően használható az InstanceSegmentationPrimaryMetrics-szel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

MeanAveragePrecision: A Mean Average Precision (MAP) az AP (Average Precision) átlaga. Az AP-t minden osztályra kiszámítják, és átlagolják a MAP eléréséhez.

Elkülönítési mód egy gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózatához.
A KnownIsolationMode felcserélhetően használható az IsolationMode-kal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Disabled
AllowInternetOutbound
AllowOnlyApprovedOutbound

Alias for JobBasePropertiesUnion

Felsorolás a feladat bemeneti típusának meghatározásához.
A KnownJobInputType felcserélhetően használható a JobInputType-val, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

literális
uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Alias a JobInputUnion-nak

Munka típusaLimittípusok

Alias for JobLimitsUnion

Felsorolás a feladat kimeneti típusának meghatározásához.
A KnownJobOutputType felcserélhetően használható a JobOutputType-vel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Alias a JobOutputUnion-nak

Egy feladat állapota.
A KnownJobStatus felcserélhetően használható a JobStatus értékkel, ez a felsorolás tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

NotStarted: A futás még nem kezdődött.
Kezdés: Indult a futás. A felhasználó futtatási azonosítóval rendelkezik.
Provisioning: (Jelenleg nem használatos) Akkor lesz használva, ha az ES létrehozza a számítási célpontot.
Felkészülés: A futási környezet előkészítése van.
Sorba helyezve: A feladat a számítási célpontban van sorba helyezve. A BatchAI-ban például a feladat várólistán van, miközben arra vár, amíg az összes szükséges csomópont készen áll.
Futás: A munka elkezdett futni a számítási célpontban.
Véglegesítés: A munka elkészült a célban. Most kimeneti gyűjtemény állapotban van.
CancelRequested: Lemondást kértek a munkára.
Befejezve: A munka sikeresen elvégezve. Ez azt mutatja, hogy mind a munka, mind a kimeneti gyűjtés állapota sikeresen befejezett
Megbukott: A munka megbukott.
Törölve: A törlési kérelem után a munka most sikeresen törölhető.
NotResponding: Ha a HeartBeat engedélyezve van, ha a futtatás nem frissít semmilyen információt a RunHistory-re, akkor a futtatás NotResponding állapotba kerül. A NotResponding az egyetlen állam, amely mentesül a szigorú átmeneti parancsok alól. A futtatás a NotResponding bármelyik korábbi állapotba mehet.
Megállítva: A munkát a felhasználók állítják meg. A címkézési feladatok bizonyos módosításai csak szüneteltetett állapotban hajthatók végre.
Ismeretlen: Alapértelmezett munka státusz, ha nincs leképezve az összes többi státuszhoz

Enum a feladatszint meghatározásához.
A KnownJobTier felcserélhetően használható a JobTierrel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Nulla
Spot
Basic
Szabvány
Prémium

Felsorolás a feladat típusának meghatározásához.
A KnownJobType felcserélhetően használható a JobType típussal, ez a felsorolás tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

AutoML
Parancs
Söpör
Csővezeték
Spark
Finomhangolás
Desztilláció

Kulcstípus

Tanulási sebességütemező felsorolása.
A KnownLearningRateScheduler felcserélhetően használható a LearningRateSchedulerrel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Nincs: Nincs kiválasztva tanulási ütemütemező.
MelegítésKoszinus: Koszinusz pártolás bemelegítéssel.
Lépés: Lépéses tanulási ütemütemező.

Lista típusaViewType

Load Balancer típus
A KnownLoadBalancerType felcserélhetően használható a LoadBalancerType-val, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

PublicIp
InternalLoadBalancer

Felsorolás a napló részletességének beállításához.
A KnownLogVerbosity felcserélhetően használható a LogVerbosity-vel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

NotSet: Nem bocsátott ki naplókat.
Debug: A hibakeresés és a fenti napló utasítások rögzítve.
Információ: Az információ és a fenti naplókijelentések rögzítve.
Figyelem: Figyelmeztetés és a fenti naplókijelentések rögzítve.
Hiba: Hiba és feletti naplókijelentések rögzítve.
Kritikus: Csak kritikus állításokat rögzítenek.

A kezelt hálózat fajtája. A felhasználók a V1-ről V2-re válthatnak a részletes hozzáférés-vezérléshez, de a V2 engedélyezése után nem válthatnak vissza a V1-re.
A KnownManagedNetworkKind felcserélhetően használható a ManagedNetworkKind-del, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

1-
V2

A ManagedNetworkProvisioningState típusa

Egy gépi tanulási munkaterület felügyelt hálózatának állapota.
A KnownManagedNetworkStatus felcserélhetően használható a ManagedNetworkStatus-val, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

inaktív
Aktív

A ManagedPERequirement típusa

A menedzselt PEStatus típusa

A felügyelt szolgáltatás identitásának típusa (ahol a SystemAssigned és a UserAssigned típus is engedélyezett).
A KnownManagedServiceIdentityType felcserélhető a ManagedServiceIdentityType használatával, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Nincs: Nincs felügyelt identitás.
SystemAssigned: Rendszer által hozzárendelt felügyelt identitás.
UserAssigned: Felhasználó által hozzárendelt felügyelt identitás.
SystemAssigned,UserAssigned: Rendszer és felhasználó által hozzárendelt felügyelt identitás.

Marketplace típusaElőfizetésProvisioningState

A Marketplace típusaElőfizetésStátusz

A materializáció típusaStoreType

Azt jelzi, hogy a mlflow autologger engedélyezve van-e a jegyzetfüzetekhez.
A KnownMlflowAutologger felcserélhetően használható az MlflowAutologgerrel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Engedélyezett
Disabled

Modell életciklusának állapota.
KnownModelLifecycleStatus felcserélhető a ModelLifecycleStatus használatával, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Általánosan elérhető
Preview

Enum a finomhangolás típusának meghatározásához.
A KnownModelProvider felcserélhetően használható a ModelProvider-rel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

AzureOpenAI: Finomhangolás Azure Open AI modell segítségével.
Egyedi: finomhangolás egyedi modell segítségével.

Kép modell mérete.
A KnownModelSize felcserélhetően használható a ModelSize-szel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Nincs: Nem választott értéket.
Kicsi: Kis méretű.
Közepes: Közepes méretű.
Nagy: Nagy méretű.
ExtraLarge: Extra nagy méretű.

Modellfeladat típus felsorolása.
A KnownModelTaskType felcserélhetően használható a ModelTaskType-vel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Osztályozás
Regresszió

Alias for MonitorComputeConfigurationBaseUnion

Alias for MonitorComputeIdentityBaseUnion

Számítási identitástípus felsorolásának figyelése.
A KnownMonitorComputeIdentityType felcserélhetően használható a MonitorComputeIdentityType-val, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

AmlToken: A felhasználó AML tokenjén keresztül autentikál.
ManagedIdentity: Felhasználó által biztosított menedzselt identitáson keresztül autentikál.

Számítási típusú felsorolás figyelése.
A KnownMonitorComputeType felcserélhetően használható a MonitorComputeType-szal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

ServerlessSpark: Serverless Spark számítás.

A Monitoring típusaFeatureDataType

Alias for MonitoringFeatureFilterBaseUnion

A monitoring típusaFeatureFilterType

Alias for MonitoringInputDataBaseUnion

Bemeneti adattípus felsorolásának figyelése.
A KnownMonitoringInputDataType felcserélhetően használható a MonitoringInputDataType nevű változattal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Static: Egy bemeneti adat, amelynek mérete fix ablakméretű.
Rolling: Egy bemeneti adat, amely a monitor aktuális futási idejéhez viszonyítva görget.
Fixed: Táblázatos formátumú bemeneti adat, amely nem igényel előfeldolgozást.

A megfigyelés típusaÉrtesítéstípus

Alias a MonitoringSignalBaseUnion számára

A megfigyelés típusaJeltípus

Mount Action.
A KnownMountAction felcserélhetően használható a MountAction-tal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Hegy
Leszállás

Csatlakoztatási mód.
A KnownMountMode felcserélhetően használható a MountMode-dal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Csak olvasható
Olvasási és írási lehetőség

Mount állapot.
A KnownMountState felcserélhetően használható a MountState-vel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

MountRequested
Felszerelt
MountFailed
Leszerelt Kért
UnmountFailed
Leülő

Meghatározza, hogyan határozza meg az N-kereszt érvényesítési értékét.
A KnownNCrossValidationsMode felcserélhetően használható az NCrossValidationsMode mellett, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Auto: Automatikusan határozd meg az N-kereszt validációs értéket. Csak az "Előrejelzés" AutoML-feladathoz támogatott.
Egyedi: Használj egyedi N-kereszt validációs értéket.

Alias az NCrossValidationsUnion számára

a tároló hálózatát.
A KnownNetwork felcserélhetően használható a Network-szel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Híd
Házigazda

A számítási csomópont állapota. Az értékek üresjáratban, futnak, előkészítenek, használhatatlanok, távoznak és megelőznek.
KnownNodeState a NodeState-nal felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

tétlen
futó
Előkészítés
használhatatlan
távozás
előzmény

Alias a NodesUnion számára

A csomópontok felsorolt típusai értéke
A KnownNodesValueType felcserélhetően használható a NodesValueType függvényében, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Minden

NumericalDataDriftMetric típusa

NumericalDataQualityMetric típusa

NumericalPredictionDriftMetric típusa

Az Image ObjectDetection feladat elsődleges metrikái.
A KnownObjectDetectionPrimaryMetrics felcserélhetően használható az ObjectDetectionPrimaryMetrics-szel, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

MeanAveragePrecision: A Mean Average Precision (MAP) az AP (Average Precision) átlaga. Az AP-t minden osztályra kiszámítják, és átlagolják a MAP eléréséhez.

Felsorolás a OneLake összetevőtípus meghatározásához.
A KnownOneLakeArtifactType felcserélhetően használható a OneLakeArtifactType-szal, ez az enum tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

LakeHouse

Alias OneLakeArtifactUnion számára

Alias for OnlineDeploymentPropertiesUnion

Alias for OnlineScaleSettingsUnion

Az operációs rendszer típusa.
IsmertOperatingSystemType az OperatingSystemType-tal felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Linux
Windows

Az utolsó művelet neve.
KnownOperationName az OperationName használatával felcserélhető, ez a szám tartalmazza a szolgáltatás által támogatott ismert értékeket.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Hozz létre
Start
Stop
Újraindítás
Lakik
Újratelepítés
Delete

Művelet állapota.
A KnownOperationStatus felcserélhetően használható az OperationStatus-val, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Folyamatban
Sikerült
CreateFailed
StartFailed
StopFailed
Újraindítás sikertelen
ResizeFailed
ReimageFailed
DeleteFailed

A művelet eseményindítója.
A KnownOperationTrigger felcserélhetően használható az OperationTrigger-rel, ez az enum tartalmazza azokat az ismert értékeket, amelyeket a szolgáltatás támogat.

A szolgáltatás által támogatott ismert értékek

Felhasználó
Schedule
IdleShutdown