@azure/arm-machinelearning package

Questo tipo di connessione copre l'autenticazione AAD per qualsiasi servizio di Azure applicabile

Un calcolo di Machine Learning basato sul servizio Azure Kubernetes.

Proprietà del servizio Azure Kubernetes

Interfaccia modello AccessoKeyAuthTipoConnessioneProprietà

interfaccia modello AccountApiKeys

Questo tipo di connessione copre la connessione della chiave dell'account per l'archiviazione di Azure

Configurazione delle credenziali del datastore della chiave dell'account.

Segreti chiave dell'account del datastore.

Dettagli dell'account ACR da utilizzare per il Registro di sistema

interfaccia modello ActualCapacityInfo

Segreti correlati a un calcolo di Machine Learning basato sul servizio Azure Kubernetes.

Configurazione avanzata per la rete del servizio Azure Kubernetes

interfaccia modello AllFeatures

Tutti i nodi significa che il servizio sarà in esecuzione su tutti i nodi del processo

Un calcolo di Azure Machine Learning.

Informazioni sul nodo di calcolo correlate a un AmlCompute.

Proprietà di calcolo AML

Configurazione dell'identità del token AML.

Definizione dell'identità di calcolo del token AML.

Funzionalità abilitate per un'area di lavoro

Accedi alle credenziali senza credenziali

Questo tipo di connessione copre le categorie di connessione di autenticazione ApiKey generiche, ad esempio: AzureOpenAI: Category:= AzureOpenAI AuthType:= ApiKey (come discriminatore di tipi) Credenziali:= {ApiKey} come Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= {ApiBase}

CognitiveService: Category:= CognitiveService AuthType:= ApiKey (come discriminatore di tipi) Credenziali:= {SubscriptionKey} come Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= ServiceRegion={serviceRegion}

CognitiveSearch: Category:= CognitiveSearch AuthType:= ApiKey (come discriminatore di tipi) Credenziali:= {Key} as Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= {Endpoint}

Usare il contenitore delle proprietà Metadata per i campi ApiType, ApiVersion, Kind e altri metadati

ResourceId arm di una risorsa

interfaccia modello AssetBase

interfaccia modello AssetContainer

Definizione base per riferimenti di asset.

Utente che può essere assegnato a un'istanza di calcolo.

Orizzonte di previsione determinato automaticamente dal sistema.

AutoMLJob. Usare questa classe per l'esecuzione di attività AutoML come classificazione/regressione e così via. Vedere Enum TaskType per tutte le attività supportate.

Classe verticale AutoML. Classe base per i verticali AutoML - TableVertical/ImageVertical/NLPVertical

Convalide N-Cross determinate automaticamente.

Proprietà della pausa automatica

Proprietà della scala automobilistica

interfaccia modello AutoSeasonality

Interfaccia modello AutoTargetLags

Il target ritarda la finestra di rotolamento determinata automaticamente.

interfaccia modello AvailableQuota

interfaccia modello DisponibileQuote Proprietà

Configurazione dell'archivio dati BLOB di Azure.

Configurazione dell'archivio dati di Azure Data Lake Gen1.

Configurazione dell'archivio dati di Azure Data Lake Gen2.

Dettagli del webhook specifici per Azure DevOps

Configurazione dell'archivio dati File di Azure.

Parametri facoltativi per il client.

interfaccia modello AzureOpenAiFineTuning

Azure Open AI hyperparameters per l'ottimizzazione.

Definisce una politica di terminazione anticipata basata su criteri di allentamento e una frequenza e un intervallo di ritardo per la valutazione

I tipi di risorse rilevati concreti possono essere creati eseguendo l'aliasing di questo tipo usando un tipo di proprietà specifico.

Proprietà rilevanti per diversi tipi di distribuzione.

Impostazioni di inferenza batch per distribuzione.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione BatchDeployments.

Parametri facoltativi.

I tipi di risorse rilevati concreti possono essere creati eseguendo l'aliasing di questo tipo usando un tipo di proprietà specifico.

Valori predefiniti dell'endpoint batch

Configurazione dell'endpoint batch.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione BatchEndpoints.

Parametri facoltativi.

Proprietà per la distribuzione di un componente della pipeline batch.

Impostazioni di ripetizione dei tentativi per un'operazione di inferenza batch.

Definisce un algoritmo di campionamento che genera valori basati su valori precedenti

BindOptions dell'interfaccia modello

Interfaccia modello BlobReferenceForConsumptionDto

Impostazioni di configurazione per il contesto di compilazione Docker

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Interfaccia modelloProprietàProprietà

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione CapabilityHosts.

interfaccia modello CategoricalDataDerivaMetricThreshold

interfaccia del modello CategoricalDataQualitàMetricSoglia

interfaccia del modello CategoriaPrevediDerivaMetricSoglia

Configurazione delle credenziali dell'archivio dati del certificato.

Segreti del certificato dell'archivio dati.

Attività di classificazione nel verticale della tabella AutoML.

Configurazione relativa all'addestramento di classificazione.

Parametri di aggiornamento AmlCompute.

Le proprietà di un amlCompute che devono essere aggiornate.

Configurazione per un asset del codice di punteggio.

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Contenitore per le versioni degli asset di codice.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta le operazioni di CodeContainers.

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Dettagli della versione dell'asset di codice.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione CodeVersions.

Parametri facoltativi.

interfaccia modello: CognitiveServicesSku

Collezione di interfaccia modello

Parametri del trasformatore a colonna.

Definizione del processo di comando.

Classe limite del processo di comando.

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Definizione del contenitore dei componenti. <vedere href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-yaml-component-command" />

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta le operazioni di ComponentContainers.

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Definizione di una versione del componente: definisce le risorse che si estendono sui tipi di componente.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ComponentVersions.

Parametri facoltativi.

Oggetto di calcolo Machine Learning.

Un’istanza di calcolo di Azure Machine Learning.

Definisce un'applicazione di istanza Aml e il relativo URI dell'endpoint di connettività.

Specifica le impostazioni per autologger.

Definisce tutti gli endpoint e le proprietà di connettività per un oggetto ComputeInstance.

Definisce un contenitore di istanze AML.

Vengono descritte le informazioni sull'utente che ha creato l'oggetto ComputeInstance.

Definisce un DataDisk dell'istanza AML.

Definisce un DataMount di istanza AML.

Informazioni ambientali

Ultima operazione su ComputeInstance.

Proprietà dell'istanza di calcolo

Specifica i criteri e le impostazioni per l'accesso SSH.

Versione di computeInstance.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di ComputeOperations.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

interfaccia modello ComputeRecurrenceSchedule

Oggetto di calcolo di Machine Learning incapsulato nella busta delle risorse ARM.

interfaccia modello ComputeRuntimeDto

L'elenco delle pianificazioni da applicare ai calcoli

Segreti relativi a un calcolo di Machine Learning. Potrebbe variare a seconda del tipo di calcolo.

Calcola le proprietà della pianificazione di avvio, arresto

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di Connessione.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ConnectionRaiBlocklistItem.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ConnectionRaiBlocklistItems.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ConnectionRaiBlocklist.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ConnectionRaiBlocklist.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ConnectionRaiPolicies.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ConnectionRaiPolicy.

Requisiti delle risorse per ogni istanza di contenitore all'interno di una distribuzione online.

interfaccia modello ContainerResourceSettings

interfaccia modello Contenuto Sicurezza

Interfaccia modello ContenutoSicurezzaEndpointImplementazioneRisorsaProprietà

Interfaccia modello ContenutoSicurezzaEndpointRisorsaProprietà

interfaccia modello CosmosDbSettings

interfaccia modello CreateMonitorAction

Trigger del flusso di lavoro cron per il tipo di pianificazione ComputeStartStop.

interfaccia modello CronTrigger

L'orizzonte di previsione massimo desiderato in unità di frequenza delle serie temporali.

Oggetto credenziali chiavi personalizzate

Category:= CustomKeys AuthType:= CustomKeys (come discriminatore di tipi) Credenziali:= {CustomKeys} as Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.CustomKeys Target:= {qualsiasi valore} Usa il contenitore delle proprietà Metadata per ApiVersion e altri campi di metadati

interfaccia modello CustomMetricThreshold

interfaccia modello CustomModelFineTuning

Interfaccia modello CustomModelJobInput

interfaccia modello CustomModelJobOutput

interfaccia modello CustomMonitoringSignal

Le convalide N-Cross sono specificate dall'utente.

interfaccia modello CustomSeasonality

Specifica la configurazione del servizio personalizzato

interfaccia modello CustomTargetLags

interfaccia modello: CustomTargetRollingWindowSize

Interfaccia modello DataCollector

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Contenitore per le versioni degli asset di dati.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione DataContainers.

interfaccia modello DataDriftMetricThresholdBase

interfaccia modello DataDriftMonitorSignal

Un calcolo DataFactory.

interfaccia modelloGenerazioneVerticale

Un calcolo DataLakeAnalytics.

interfaccia modelloDataLakeAnalyticsSchemaProprietà

Riferimento a un asset tramite il relativo percorso in un datastore.

interfaccia modello DataQualitàMetricBase Soglia

interfaccia modello DataQualitàMonitoraggioSegnale

Classe base DataReferenceCredential

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Definizione della base di versione dei dati

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione DataVersions.

Parametri facoltativi.

Un calcolo DataFactory.

Segreti correlati a un calcolo di Machine Learning basato su Databricks.

Proprietà di Databricks

Oggetto di riferimento del set di dati.

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Definizione base per le credenziali di archivio dati.

Definizione base per la configurazione dei contenuti del datastore.

Definizione base per i segreti del datastore.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta le operazioni di un datastore.

interfaccia modello DefaultScaleSettings

Contratto per DeltaModelCurrentState.

interfaccia modello DeltaModelListRequest

Base contrattuale per DeltaModelChangeRequest. Utilizzato per aggiungere o rimuovere.

interfaccia modello DeltaModelStatusRequest

Contratto che restituisce all'utente i modelli delta.

interfaccia modello DeploymentLogs

interfaccia modello DeploymentLogsRequest

interfaccia modello DeploymentResourceConfiguration

Pubblicazione delle informazioni sulle risorse del Registro di sistema di destinazione

interfaccia modello DiagnoseRequestProperties

interfaccia modello DiagnoseResponseResult

Interfaccia modello DiagnoseResponseResultValue

Risultato della diagnosi

Parametri per diagnosticare un'area di lavoro

Definizione del processo di distillazione.

Definizione di base per la configurazione della distribuzione dei job.

Docker dell'interfaccia modello

Credenziale per docker con nome utente e password

I criteri di terminazione anticipata consentono di annullare le esecuzioni con prestazioni scarse prima del completamento

interfaccia modello EncryptionKeyVaultAggiornamentoProprietà

interfaccia modello EncryptionProperty

interfaccia modello EncryptionUpdateProperties

Interfaccia modello Endpoint

Chiavi per l'autenticazione degli endpoint.

Gettone di servizio

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

interfaccia modello EndpointDeploymentModel

Interfaccia che rappresenta un'operazione EndpointDeployment.

Definizione di base per il deployment degli endpoint.

interfaccia modello EndpointDeploymentRisorsaProprietà

EndpointDeploymentResourcePropertiesBasicResource è disponibile solo in anteprima.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia modello EndpointKeys

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

interfaccia modello EndpointModelDeprecationProperties

Proprietà del modello endpoint.

Interfaccia modello EndpointModelSkuCapacityProperties

interfaccia modello EndpointModelSkuProperties

Interfaccia modello EndpointModelSkuRateLimitProperties

Interfaccia modello EndpointModelSkuRateLimitRegolaPatternProprietà

Interfaccia modello EndpointModelSkuRateLimitRuleProperties

Collezione paginata di elementi EndpointModelProperties

Interfaccia che rappresenta un'operazione Endpoint.

Inferenza Definizione della base degli endpoint

Parametri facoltativi.

interfaccia modello EndpointResourceProperties

EndpointResourcePropertiesBasicResource è una risorsa solo per anteprima.

interfaccia modello EndpointScheduleAction

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Contenitore per le versioni delle specifiche dell'ambiente.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di EnvironmentContainers.

Interfaccia modello Variabile Ambiente

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Dettagli sulla versione dell'ambiente.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta le operazioni di EnvironmentVersions.

Parametri facoltativi.

Informazioni aggiuntive sull'errore di gestione delle risorse.

Dettagli dell'errore.

Risposta di errore comune per tutte le API di Azure Resource Manager per restituire i dettagli dell'errore per le operazioni non riuscite.

Informazioni sul prezzo stimato per l'uso di una macchina virtuale di un determinato tipo di sistema operativo, livello e così via.

Informazioni sul prezzo stimato per l'uso di una macchina virtuale.

interfaccia modello ExternalFqdnResponse

Busta risorse di Azure Resource Manager.

interfaccia modello CaratteristicaAttribuzioneDerivaMonitoraggioSegnale.

interfaccia modello FeatureAttributionMetricThreshold

interfaccia modello FeatureImportanceImpostazioni

Oggetto DTO che rappresenta la funzione

interfaccia modello FeatureStoreSettings

Interfaccia modello Feature Subset

Specifica la finestra delle funzioni

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione Features.

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Oggetto DTO che rappresenta il set di funzionalità

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione FeaturesetContainers.

Oggetto DTO che rappresenta la specifica

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Payload della richiesta per la creazione di una richiesta di recupero informazioni per una determinata versione del set di funzionalità

Payload di risposta per la creazione di una richiesta di backfill per una determinata versione del set di funzionalità

Oggetto DTO che rappresenta la versione del set di funzionalità

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione FeaturesetVersions.

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Oggetto DTO che rappresenta l'entità della funzionalità

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione FeaturestoreEntityContainers.

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Oggetto DTO che rappresenta la versione dell'entità della funzionalità

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione FeaturestoreEntityVersions.

Configurazione delle funzionalità.

Definizione del processo di ottimizzazione.

Interfaccia modello FineTuningVertical

interfaccia modello FinetuningDettagli

Corretta la definizione dei dati di input.

interfaccia modello FlavorData

L'orizzonte di previsione massimo desiderato in unità di frequenza delle serie temporali.

Attività di previsione nel verticale della tabella AutoML.

Previsione di parametri specifici.

Configurazione relativa alla formazione previsionale.

interfaccia modello FqdnEndpoint

interfaccia modello FqdnEndpointDetail

interfaccia modello FqdnEndpoints

Contenitore delle proprietà per il risultato degli endpoint FQDN

Regola in uscita FQDN per la rete gestita di un'area di lavoro di Machine Learning.

interfaccia modello GetBlobReferenceForConsumptionDto

BlobReferenceSASRequest per getBlobReferenceSAS API

BlobReferenceSASResponse for getBlobReferenceSAS API

Definisce un algoritmo di campionamento che genera in modo esaustivo ogni combinazione di valori nello spazio

Opzioni di configurazione dell'ambiente.

Opzioni di configurazione del modello.

interfaccia modello GroupStatus

Calcolo HDInsight.

Proprietà di calcolo di HDInsight

Contiene un intervallo di indirizzi IPv4 in notazione CIDR, ad esempio '124.56.78.91' (indirizzo IP semplice) o '124.56.78.0/24' (tutti gli indirizzi che iniziano con 124.56.78). Il valore può essere "Consenti" o "Nega".

Riferimento a un asset tramite il relativo ID risorsa ARM.

Definizione base per la configurazione identità.

Oggetto identità utilizzato per la crittografia.

Arresta l'istanza di calcolo dopo il periodo di inattività definito dall'utente.

Interfaccia modello Immagine

Classificazione delle immagini. La classificazione delle immagini multiclasse viene utilizzata quando un'immagine viene classificata con una sola etichetta da un insieme di classi, ad esempio ogni immagine viene classificata come immagine di un "gatto" o di un "cane" o di un'"anatra".

Classificazione delle immagini Multilabel. La classificazione delle immagini multi-etichetta viene utilizzata quando un'immagine potrebbe avere una o più etichette da un insieme di etichette, ad esempio un'immagine potrebbe essere etichettata sia con "gatto" che con "cane".

interfaccia modello ImmagineDettagli

Interfaccia modello ImageInfo

Segmentazione dell'istanza dell'immagine. La segmentazione delle istanze viene utilizzata per identificare gli oggetti in un'immagine a livello di pixel, disegnando un poligono attorno a ciascun oggetto nell'immagine.

Limitare le impostazioni per il processo AutoML.

Restituisce i metadati relativi all'immagine del sistema operativo per questa istanza di calcolo.

Espressioni di distribuzione per eseguire lo sweep sui valori delle impostazioni del modello. <esempio> Alcuni esempi sono:

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.

Espressioni di distribuzione per eseguire lo sweep sui valori delle impostazioni del modello. <esempio> Alcuni esempi sono:

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.

Espressioni di distribuzione per eseguire lo sweep sui valori delle impostazioni del modello. <esempio> Alcuni esempi sono:

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.

Impostazioni usate per il training del modello. Per maggiori informazioni sulle impostazioni disponibili, visita la documentazione ufficiale: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Impostazioni usate per il training del modello. Per maggiori informazioni sulle impostazioni disponibili, visita la documentazione ufficiale: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Impostazioni usate per il training del modello. Per maggiori informazioni sulle impostazioni disponibili, visita la documentazione ufficiale: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Rilevamento di oggetti immagine. Il rilevamento degli oggetti viene utilizzato per identificare gli oggetti in un'immagine e localizzare ogni oggetto con un riquadro di delimitazione, ad esempio individuare tutti i cani e i gatti in un'immagine e disegnare un riquadro di delimitazione attorno a ciascuno.

Sweep del modello e sweep degli iperparametri per le impostazioni correlate.

Oggetto DTO che rappresenta la colonna dell'indice

interfaccia modello InferenceContainerProperties

InferenceEndpoint è una risorsa solo per anteprima.

Configurazione di InferenceEndpoint

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione InferenceEndpoints.

Parametri facoltativi.

InferenceGroup è una risorsa solo per anteprime.

Configurazione del gruppo di inferenza

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione InferenceGroups.

Parametri facoltativi.

InferencePool è una risorsa solo per anteprime.

Configurazione del pool di inferenza

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta operazioni di InferencePools.

Parametri facoltativi.

Schema del tipo di istanza.

Richieste/limiti delle risorse per questo tipo di istanza

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Definizione base per un lavoro.

Definizione del processo di comando.

Interfaccia modello JobLimits

Definizione del output del lavoro informazioni sul contenitore su dove trovare il risultato/log del lavoro.

interfaccia modello JobResourceConfiguration

interfaccia modello JobResources

interfaccia modello JobScheduleAction

Definizione dell'endpoint del processo

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di processo.

Configurazione del kernel Jupyter.

Proprietà dell'insieme di credenziali delle chiavi del cliente.

Un calcolo di Machine Learning basato su Kubernetes Compute.

Proprietà specifiche di un KubernetesOnlineDeployment.

Proprietà Kubernetes

Generazione di etichette dell'interfaccia modello

interfaccia modello LakeHouseArtefact

Interfaccia modello ListaTastiNotebookRisultato

Interfaccia modello ListaStorageAccountKeysRisultato

Interfaccia modello ListaChiavi dello Spazio di Lavoro Risultato

Tipo di input letterale.

interfaccia modello MLFlowModelJobInput

interfaccia modello MLFlowModelJobOutput

Definizione dei dati MLTable

interfaccia modello MLTableJobInput

interfaccia modello MLTableJobOutput

Definizione dell'identità di calcolo gestito.

Configurazione dell'identità gestita.

interfaccia modello GestitaIdentitàAuthTipoSpazioConnessioneProprietà

Credenziale per l'identità gestita dall'utente

Opzioni di provisioning della rete gestita per la rete gestita di un'area di lavoro di Machine Learning.

Stato del provisioning per la rete gestita di un'area di lavoro di Machine Learning.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ManagedNetworkProvisions.

Parametri facoltativi.

Impostazioni di rete gestita per un'area di lavoro di Machine Learning.

interfaccia modello GestitoImpostazioni di ReteRisorsa Basica

interfaccia modello GestitoImpostazioni di reteEx

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di Managed NetworkSettings.

Parametri facoltativi.

Proprietà delle impostazioni di rete gestite di un'area di lavoro di Machine Learning.

ManagedNetworkSettingsPropertiesBasicResource è una risorsa solo per anteprime.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ManagedNetworkSettingsRule.

Proprietà specifiche di un oggetto ManagedOnlineDeployment.

interfaccia modello GestitoOnlineEndpointDeploymentRisorsaProprietà

interfaccia modello gestitaOnlineEndpointRisorsaProprietà

Dettagli per le identità assegnate al gruppo di risorse gestite.

Impostazioni del gruppo di risorse gestite

Identità del servizio gestita (identità assegnate dal sistema e/o assegnate dall'utente)

interfaccia modello MarketplacePlan

Busta risorse di Azure Resource Manager.

interfaccia modello MarketplaceSubscriptionProperties

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di MarketplaceSubscriptions.

Oggetto DTO che rappresenta la risorsa di calcolo

interfaccia modello MaterializationSettings

Definisce un criterio di terminazione anticipata basato sulle medie correnti della metrica primaria di tutte le esecuzioni

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Interfaccia modello ModelContainerProperties

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ModelContainers.

Impostazioni modello interfaccia modello

Busta risorse di Azure Resource Manager.

Dettagli della versione dell'asset del modello.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di ModelVersions.

Parametri facoltativi.

Monitorare la definizione della base di configurazione di calcolo.

Monitorare la definizione della base dell'identità di calcolo.

Interfaccia modello MonitorDefinizione

interfaccia modello MonitorEmailNotificaImpostazioni

interfaccia modello MonitorNotificaImpostazioni

Monitorare la definizione di calcolo spark serverless.

interfaccia modello MonitoraggioFeatureFilterBase

Monitoraggio della definizione della base dati di input.

interfaccia modello MonitoringSignalBase

Definizione dell'obiettivo di monitoraggio.

interfaccia modello MonitoringThreshold

Configurazione della distribuzione MPI.

Valore di validazione N-Cross.

interfaccia modello NetworkAcls

interfaccia modello NlpVerticalFeaturizationSettings

Vincoli di esecuzione dei processi.

Conteggi di vari stati del nodo di calcolo in amlCompute.

Definizione dei Nodi Astratti

Interfaccia modello NoneAuthTipoSpazio di lavoroConnessioneProprietà

Credenziali dell'archivio dati vuote/nessuna.

interfaccia modello NotebookAccessTokenResult

interfaccia modello NotebookPreparationError

interfaccia modello NotebookResourceInfo

Configurazione per la notifica.

interfaccia modello NumericalDataDerivaMetricThreshold

interfaccia modello NumericalDataQualitàMetricSoglia

interfaccia del modello NumericaPrevisioneDerivaMetricSoglia

interfaccia modello OAuth2AuthTipoWorkspaceConnectionProprietà

Obiettivo di ottimizzazione.

Configurazione dell'artefatto OneLake (fonte dati).

Configurazione del datastore OneLake (Trident).

I tipi di risorse rilevati concreti possono essere creati eseguendo l'aliasing di questo tipo usando un tipo di proprietà specifico.

interfaccia modello OnlineDeploymentProperties

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione OnlineDeployments.

Parametri facoltativi.

I tipi di risorse rilevati concreti possono essere creati eseguendo l'aliasing di questo tipo usando un tipo di proprietà specifico.

Configurazione dell'endpoint online

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione OnlineEndpoints.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Configurazione delle richieste di assegnazione dei punteggi per la distribuzione online.

Configurazione del ridimensionamento della distribuzione online.

interfaccia modello OpenAIEndpointDeploymentResourceProperties

interfaccia modello OpenAIEndpointResourceProperties

Dettagli di un'operazione API REST, restituita dall'API operazioni del provider di risorse

Informazioni di visualizzazione localizzate per un'operazione.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione operations.

Restituisce i metadati relativi all'applicazione di patch al sistema operativo.

Regola in uscita per la rete gestita di un'area di lavoro di Machine Learning.

I tipi di risorse proxy concreti possono essere creati eseguendo l'aliasing di questo tipo utilizzando un tipo di proprietà specifico.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione OutRule.

Interfaccia che rappresenta un'operazione OutRules.

Parametri facoltativi.

Riferimento a un asset tramite il relativo percorso nell'output di un processo.

interfaccia modello PATAuthTipoSpazioLavoroConnessioneProprietà

interfaccia modello PTUDeploymentUsage

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione PTUQuota.

Interfaccia modello PackageDetails

Opzioni per il metodo byPage

Interfaccia che consente l'iterazione iterabile asincrona sia al completamento che alla pagina.

Impostazioni di inferenza batch modificabili per distribuzione.

Utilizzato rigorosamente nelle richieste di aggiornamento.

Identità del servizio gestita (identità assegnate dal sistema e/o assegnate dall'utente)

Utilizzato rigorosamente nelle richieste di aggiornamento.

Utilizzato rigorosamente nelle richieste di aggiornamento.

Utilizzato rigorosamente nelle richieste di aggiornamento.

Utilizzato rigorosamente nelle richieste di aggiornamento.

Utilizzato rigorosamente nelle richieste di aggiornamento.

Definizione di SKU comune.

Password dell'interfaccia modello

interfaccia modello PendingUploadCredentialDto

interfaccia modello PendingUploadRequestDto

interfaccia modello PendingUploadResponseDto

Impostazioni per un'istanza di calcolo personale.

Definizione del processo pipeline: definisce gli attributi generici in MFE.

Previsione dell'interfaccia del modello DerivaMetricThresholdBase

Interfaccia modello Previsione DriftMonitoraggio Segnale

Risorsa endpoint privato.

Risorsa connessione endpoint privato.

Proprietà di connessione dell'endpoint privato.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione PrivateEndpointConnections.

Destinazione endpoint privato per una regola in uscita dell'endpoint privato per la rete gestita di un'area di lavoro di Machine Learning.

Regola in uscita dell'endpoint privato per la rete gestita di un'area di lavoro di Machine Learning.

Risorsa di rete PE collegata a questa connessione PE.

Una risorsa di collegamento privato

Proprietà di una risorsa collegamento privato.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione PrivateLinkResources.

Raccolta di informazioni sullo stato della connessione tra consumer di servizi e provider.

Configurazione del probe di disponibilità/conformità del contenitore di distribuzione.

Impostazioni prompt dell'interfaccia modello

Definizione base per le risorse del pool.

Definizione del modello di risorse per una risorsa proxy di Azure Resource Manager. Non avrà tag e una posizione

Configurazione della distribuzione PyTorch.

Impostazioni della coda dell'interfaccia modello

Proprietà per l'aggiornamento o il recupero della quota.

Parametri di aggiornamento delle quote.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta operazioni di Quotas.

Parametri facoltativi.

Configurazione blocklist di Azure OpenAI.

Corpo della richiesta dell'elemento RaiBlocklist di Servizi cognitivi.

Proprietà dell'elemento blocklist personalizzato RAI.

RaiBlocklistItemPropertiesBasicResource è una risorsa solo per anteprime.

Proprietà dell'elenco di blocchi personalizzato RAI.

RaiBlocklistPropertiesBasicResource è una risorsa solo per anteprime.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione RaiPolicys.

Filtro del contenuto OpenAI di Azure.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione RaiPolicy.

Proprietà dei filtri del contenuto OpenAI di Azure.

Risorsa Filtri contenuto Azure OpenAI.

Definisce un algoritmo di campionamento che genera valori in modo casuale

Configurazione della distribuzione dei raggi. Una classe per gestire la configurazione di un lavoro Ray distribuito.

Ricorrenza del trigger del flusso di lavoro per il tipo di pianificazione ComputeStartStop.

interfaccia modello RecurrenceSchedule

interfaccia modello RecurrenceTrigger

interfaccia modello RegenerateEndpointKeysRequest

interfaccia modello: GenerateServiceAccountKeyContent

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta le operazioni di un registro.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

I tipi di risorse rilevati concreti possono essere creati eseguendo l'aliasing di questo tipo usando un tipo di proprietà specifico.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione RegistryCodeContainers.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione RegistryCodeVersions.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione RegistryComponentContainers.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione RegistryComponentVersions.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di RegistryDataContainers.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione RegistryDataReferences.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione RegistryDataVersions.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di RegistryEnvironmentContainers.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione RegistryEnvironmentVersions.

Interfaccia modello RegistryListCredentialsResult

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione RegistryModelContainers.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di RegistryModelVersions.

Identità del servizio gestita (identità assegnate dal sistema e/o assegnate dall'utente)

Definizione della connessione all'endpoint privato.

Proprietà della connessione all'endpoint privato

Stato della connessione.

Dettagli del Registro

Dettagli per ogni regione in cui si trova il Registro di sistema

Attività di regressione nel verticale Tabella AutoML.

Configurazione correlata al training di regressione.

Configurazione delle richieste di punteggio.

Request Logging dell'interfaccia modello

Schema per il ridimensionamento dell'istanza di calcolo.

Campi comuni restituiti nella risposta per tutte le risorse di Azure Resource Manager

interfaccia modello ResourceBase

interfaccia modello ResourceConfiguration

Rappresenta un ID risorsa. Ad esempio, per una subnet, è l'URL della risorsa per la subnet.

Nome della risorsa.

Quota assegnata a una risorsa.

Definizione dei dati di input in sequenza.

Interfaccia modello Percorso

interfaccia modello SASAuthTipoSpazioConnessioneProprietà

Accesso con URI SAS completo

interfaccia modello SASCredentialDto

L'algoritmo di campionamento viene utilizzato per generare valori di iperparametri, insieme alle proprietà per configurare l'algoritmo

Configurazione delle credenziali del datastore SAS.

Segreti SAS dell'archivio dati.

impostazioni di scala per AML Compute

Impostazioni di scala desiderate per amlCompute.

Configurazione per il pool di ScaleUnit.

Busta risorse di Azure Resource Manager.

interfaccia modello ScheduleActionBase

Interfaccia modello ScheduleBase

Definizione di base di un abaco

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta le operazioni di pianificazione.

Informazioni di riferimento sullo script

Script di installazione personalizzati

Previsione della stagionalità.

Configurazione della scadenza segreta.

interfaccia modello ServerlessComputeSettings

I tipi di risorse rilevati concreti possono essere creati eseguendo l'aliasing di questo tipo usando un tipo di proprietà specifico.

interfaccia modello ServerlessEndpointCapacityReservation

interfaccia modello ServerlessEndpointContentSafety

interfaccia modello ServerlessEndpointInferenceEndpoint

interfaccia modello ServerlessEndpointModelImpostazioni

interfaccia modello ServerlessEndpointProperties

interfaccia modello ServerlessEndpointResourceProperties

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione ServerlessEndpoints.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

interfaccia modello ServerlessInferenceEndpoint

interfaccia modello ServerlessOffer

Interfaccia modello ServiceManagedResourcesSettings

Interfaccia modello ServicePrincipalAuthTipoWorkspaceConnectionProprietà

Configurazione delle credenziali dell'archivio dati dell'entità servizio.

Segreti dell'entità servizio dell'archivio dati.

Destinazione tag di servizio per una regola in uscita tag di servizio per la rete gestita di un'area di lavoro di Machine Learning.

Regola in uscita del codice di matricola per la rete gestita di un'area di lavoro di Machine Learning.

Dettagli degli script personalizzati da eseguire per la configurazione del cluster.

interfaccia modello SharedPrivateLinkResource

Proprietà di una risorsa di collegamento privato condiviso.

Un semplice poller che può essere usato per eseguire il polling di un'operazione a esecuzione prolungata.

Definizione del modello di risorse che rappresenta lo SKU

Informazioni sulla capacità SKU

Soddisfa il requisito del contratto ARM per elencare tutti gli SKU disponibili per una risorsa.

SkuSetting soddisfa la necessità di informazioni SKU ridotte nel contratto ARM.

Definizione del processo Spark.

Definizione del punto di ingresso del lavoro Spark.

interfaccia modello SparkJobPythonEntry

interfaccia modello SparkJobScalaEntry

interfaccia modello SparkResourceConfiguration

Interfaccia modello SpeechEndpointDeploymentRisorsaProprietà

interfaccia modello SpeechEndpointRisorseProprietà

La configurazione ssl per il punteggio

Avanza l'impostazione per personalizzare l'esecuzione di StackEnsemble.

Definizione statica dei dati di input.

Dettagli dell'account di archiviazione da utilizzare per il Registro di sistema

Interfaccia modello StringStringStringKeyValuePair

Definizione del processo di sweep.

Classe limite di lavoro Sweep.

Calcolo SynapseSpark.

interfaccia modello SynapseSparkProperties

interfaccia modello SystemCreatedAcrAccount

interfaccia modello SystemCreatedStorageAccount

Metadati relativi alla creazione e all'ultima modifica della risorsa.

Un servizio di sistema in esecuzione su un calcolo.

Configurazione delle funzionalità.

Vincoli di esecuzione dei processi.

Numero di periodi passati di ritardo dalla colonna di destinazione.

Previsione della dimensione della finestra mobile dell'obiettivo.

interfaccia modello TargetUtilizzazioneScaleImpostazioni

interfaccia modello TeacherModelEndpoint

Interfaccia modello InsegnanteModelloEndpointRichiestaImpostazioni

interfaccia modello TeacherModelSettings

Configurazione della distribuzione TensorFlow.

Attività di classificazione del testo nel verticale AutoML NLP. NLP - Elaborazione del linguaggio naturale.

Attività Multilabel di classificazione del testo nel verticale AutoML NLP. NLP - Elaborazione del linguaggio naturale.

Text-NER attività nel verticale AutoML NLP. NER - Riconoscimento di entità denominate. NLP - Elaborazione del linguaggio naturale.

interfaccia modello TmpfsOptions

interfaccia modello TopNFeaturesByAttribution

La definizione del modello di risorsa per una risorsa di livello superiore di Azure Resource Manager con "tag" e "location"

Configurazione relativa all'addestramento.

Definizione del componente di valutazione.

Interfaccia modello TriggerBase

interfaccia modello TritonModelJobInput

interfaccia modello TritonModelJobOutput

Definisce un criterio di terminazione anticipata che annulla una determinata percentuale di esecuzioni a ogni intervallo di valutazione.

Proprietà per la risposta di aggiornamento della quota.

Risultato dell'aggiornamento della quota dell'area di lavoro.

entità versione dati uri-file

interfaccia modello UriFileJobInput

interfaccia modello UriFileJobOutput

entità versione dati uri-folder

interfaccia modello UriFolderJobInput

interfaccia modello UriFolderJobOutput

Viene descritto l'utilizzo delle risorse AML.

Interfaccia modello UsoEQuotaDettagli

Nomi di utilizzo.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione di utilizzo.

Impostazioni per l'account utente che viene creato in ognuno dei nodi di un calcolo.

Proprietà di identità assegnate dall'utente

Configurazione dell'identità utente.

Interfaccia modello UsernamePasswordAuthTipoWorkspaceConnessioneProprietà

Calcolo di Machine Learning basato su Macchine virtuali di Azure.

Immagine della macchina virtuale per il calcolo AML di Windows

interfaccia modello VirtualMachineSchemaProperties

Segreti correlati a un calcolo di Machine Learning basato sul servizio Azure Kubernetes.

Vengono descritte le proprietà delle dimensioni di una macchina virtuale.

Risposta dell'operazione Elenca dimensioni macchina virtuale.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione VirtualMachineSize.

Credenziali di amministratore per la macchina virtuale

interfaccia modello VolumeDefinizione

Interfaccia modello VolumeOptions

interfaccia modello VulnerabilitàDettagli

Vulnerabilità dell'interfaccia del modello Risultati

Base a Webhook

Un oggetto che rappresenta un'area di lavoro di Machine Learning.

interfaccia modello WorkspaceConnectionAccessKey

Oggetto chiave dell'account per le credenziali di connessione dell'area di lavoro.

Oggetto chiave API per le credenziali di connessione dell'area di lavoro.

interfaccia modello: WorkspaceConnectionManagedIdentity

ClientId e ClientSecret sono obbligatori. Altre proprietà sono facoltative a seconda dell'implementazione di ogni provider OAuth2.

interfaccia modello: WorkspaceConnectionPersonalAccessToken

interfaccia modello WorkspaceConnectionPropertiesV2

I tipi di risorse proxy concreti possono essere creati eseguendo l'aliasing di questo tipo utilizzando un tipo di proprietà specifico.

interfaccia modello WorkspaceConnectionServicePrincipal

interfaccia modello WorkspaceConnessione ConnessionScrittaAccessi Condivisi

Le proprietà con cui verrà aggiornata la connessione all'area di lavoro di Machine Learning.

interfaccia modello WorkspaceConnessioneUsernamePassword

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione WorkspaceConnections.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta un'operazione WorkspaceFeatures.

Oggetto di configurazione di WorkspaceHub.

Risorsa endpoint privato.

Le proprietà di uno spazio di lavoro di machine learning.

Parametri per l'aggiornamento di un'area di lavoro di Machine Learning.

Parametri per l'aggiornamento di un'area di lavoro di Machine Learning.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Interfaccia che rappresenta le operazioni di Workspaces.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Parametri facoltativi.

Enumerazione estendibile. Indica il tipo di azione. "Interno" si riferisce alle azioni destinate solo alle API interne.
KnownActionType può essere usato in modo intercambiabile con ActionType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

interno: le azioni sono destinate alle API solo interne.

Stato di allocazione del calcolo. I valori possibili sono: steady - Indica che il calcolo non viene ridimensionato. Non sono state apportate modifiche al numero di nodi di calcolo nel calcolo in corso. Un calcolo entra in questo stato quando viene creato e quando non vengono eseguite operazioni sul calcolo per modificare il numero di nodi di calcolo. ridimensionamento: indica che il calcolo è in fase di ridimensionamento; In altre parole, i nodi di calcolo vengono aggiunti o rimossi dal calcolo.
KnownAllocationState può essere usato in modo intercambiabile con AllocationState, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Costante
Ridimensionamento

Livello in base al quale viene filtrato il contenuto.
KnownAllowedContentLevel può essere usato in modo intercambiabile con AllowedContentLevel, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Basso
Medium
Alto

Criteri per la condivisione delle applicazioni in questa istanza di calcolo tra gli utenti dell'area di lavoro padre. Se Personale, solo l'autore può accedere alle applicazioni in questa istanza di calcolo. Quando Condiviso, qualsiasi utente dell'area di lavoro può accedere alle applicazioni in questa istanza a seconda del ruolo assegnato.
KnownApplicationSharingPolicy può essere usato in modo intercambiabile con ApplicationSharingPolicy, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Personale
Shared

Stato di provisioning dell'asset del Registro di sistema.
KnownAssetProvisioningState può essere usato in modo intercambiabile con AssetProvisioningState, questo enum contiene i valori noti che il servizio supporta.

Valori noti supportati dal servizio

Riuscito
Non riuscito
Annullato
Creazione
Aggiornamento
Eliminazione...

Alias per AssetReferenceBaseUnion

Enumerazione per determinare la modalità di autenticazione dell'endpoint.
KnownAuthMode può essere usato in modo intercambiabile con AuthMode, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

AAD

Alias for AutoMLVerticalUnion

Impostazione AutoRebuild per l'immagine derivata
KnownAutoRebuildSetting può essere usato in modo intercambiabile con AutoRebuildSetting, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Disabled
OnBaseImageUpdate

Impostazioni di salvataggio automatico.
KnownAutosave può essere usato in modo intercambiabile con Autosave, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Nessuna
Local
Remoto

I valori supportati per l'impostazione cloud come tipo letterale stringa

Tipi di proprietà enumerati per le distribuzioni batch.
KnownBatchDeploymentConfigurationType può essere usato in modo intercambiabile con BatchDeploymentConfigurationType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Modello
PipelineComponent

Alias per BatchDeploymentConfigurationUnion

Livello di dettaglio del log per l'inferenza batch. L'ordine di dettaglio crescente per la registrazione è: Avviso, Informazioni e Debug. Il valore predefinito è Info.
KnownBatchLoggingLevel può essere usato in modo intercambiabile con BatchLoggingLevel, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Informazioni
Avvertenza
Debug

Enum per determinare come l'inferenza batch gestirà l'output
KnownBatchOutputAction può essere usato in modo intercambiabile con BatchOutputAction, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

RiassuntoSolo
AppendereRiga

Codice a tre lettere che specifica la valuta del prezzo della VM. Esempio: USD
KnownBillingCurrency può essere usato in modo intercambiabile con BillingCurrency, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

USD

Enum per tutti i modelli di classificazione supportati da AutoML.
KnownBlockedTransformers può essere usato in modo intercambiabile con BlockedTransformers, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

TextTargetEncoder: Codifica target per dati testuali.
OneHotEncoder: Ohe hot encoding crea una trasformazione binaria delle caratteristiche.
CatTargetEncoder: Codifica target per dati categorici.
TfIdf: Tf-Idf sta per frequenza di termini per frequenza inversa di documento. Si tratta di uno schema di ponderazione dei termini comune per identificare le informazioni dai documenti.
WoETargetEncoder: La codifica per peso delle prove è una tecnica utilizzata per codificare variabili categoriche. Utilizza il logaritmo naturale di P(1)/P(0) per creare pesi.
LabelEncoder: Encoder di etichette converte etichette/variabili categoriche in forma numerica.
WordEmbedding: L'incorporamento di Word helps rappresenta parole o frasi come un vettore, o una serie di numeri.
NaiveBayes: Naive Bayes è una classificazione utilizzata per la classificazione di caratteristiche discrete che sono categoricamente distribuite.
CountVectorizer: Count Vectorizer converte una collezione di documenti di testo in una matrice di conteggi dei token.
HashOneHotEncoder: Hashing One Hot Encoder può trasformare variabili categoriche in un numero limitato di nuove funzionalità. Viene spesso utilizzato per le funzionalità categoriche ad alta cardinalità.

Tipo di cache del disco dati.
KnownCaching può essere usato in modo intercambiabile con Caching, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Nessuna
Sola lettura
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Tipo di CapacitàHostKind

Stato di provisioning dell'host delle funzionalità.
KnownCapabilityHostProvisioningState può essere utilizzato in modo intercambiabile con CapabilityHostProvisioningState, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Riuscito
Non riuscito
Annullato
Creazione
Aggiornamento
Eliminazione...

Tipo di CategoricalDataDriftMetric

Tipo di CategoriaDataQualitàMetricaQualità

Tipo di Metrica di Deriva Classificata Previsione

Enum per tutti i modelli di classificazione supportati da AutoML.
KnownClassificationModels può essere usato in modo intercambiabile con ClassificationModels, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Regressione Logistica: La regressione logistica è una tecnica fondamentale di classificazione. Appartiene al gruppo dei classificatori lineari ed è in qualche modo simile alla regressione polinomiale e lineare. La regressione logistica è rapida e relativamente semplice ed è conveniente per te interpretare i risultati. Sebbene sia essenzialmente un metodo per la classificazione binaria, può essere applicato anche a problemi multiclasse.
SGD: SGD: La discesa del gradiente stocastico è un algoritmo di ottimizzazione spesso utilizzato in applicazioni di apprendimento automatico per trovare i parametri del modello che corrispondono al miglior adattamento tra output previsti e risultati reali.
MultinomialNaiveBayes: Il classificatore multinomiale Naive Bayes è adatto per la classificazione con caratteristiche discrete (ad esempio, conteggi di parole per la classificazione del testo). La distribuzione multinomiale richiede normalmente il conteggio delle funzionalità intere. Tuttavia, in pratica, anche i conteggi frazionari come tf-idf possono funzionare.
BernoulliNaiveBayes: classificatore Naive Bayes per modelli Bernoulli multivariati.
SVM: Una macchina a vettori di supporto (SVM) è un modello di apprendimento automatico supervisionato che utilizza algoritmi di classificazione per problemi di classificazione a due gruppi. Dopo aver fornito a un modello SVM set di dati di training etichettati per ogni categoria, sono in grado di classificare il nuovo testo.
SVM lineare: Una macchina a vettori di supporto (SVM) è un modello di apprendimento automatico supervisionato che utilizza algoritmi di classificazione per problemi di classificazione a due gruppi. Dopo aver fornito a un modello SVM set di dati di training etichettati per ogni categoria, sono in grado di classificare il nuovo testo. La SVM lineare offre prestazioni migliori quando i dati di input sono lineari, ovvero i dati possono essere facilmente classificati tracciando la linea retta tra i valori classificati su un grafico tracciato.
KNN: L'algoritmo K-nearest neighbors (KNN) utilizza la 'feature similarity' per prevedere i valori dei nuovi punti dati, il che significa inoltre che al nuovo data point verrà assegnato un valore basato su quanto corrisponda ai punti dell'insieme di addestramento.
DecisionTree: Gli alberi decisionali sono un metodo di apprendimento supervisionato non parametrico utilizzato sia per compiti di classificazione che di regressione. L'obiettivo è creare un modello che preveda il valore di una variabile target apprendendo semplici regole decisionali dedotte dalle funzionalità dei dati.
RandomForest: Random forest è un algoritmo di apprendimento supervisionato. La "foresta" che costruisce, è un insieme di alberi decisionali, solitamente addestrati con il metodo del "bagging". L'idea generale del metodo di insaccamento è che una combinazione di modelli di apprendimento aumenta il risultato complessivo.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees è un algoritmo di machine learning in ensemble che combina le previsioni di molti alberi decisionali. È correlato all'algoritmo della foresta casuale ampiamente utilizzato.
LightGBM: LightGBM è un framework di gradient boosting che utilizza algoritmi di apprendimento basati su alberi.
GradientBoosting: La tecnica di trasformare gli studenti settimanali in un apprendente forte si chiama Boosting. Il processo dell'algoritmo di potenziamento del gradiente funziona su questa teoria dell'esecuzione.
XGBoostClassificatore: XGBoost: Algoritmo di Extreme Gradient Boosting. Questo algoritmo viene utilizzato per i dati strutturati in cui i valori delle colonne di destinazione possono essere suddivisi in valori di classe distinti.

Metriche primarie per le attività di classificazione multilabel.
KnownClassificationMultilabelPrimaryMetrics può essere usato in modo intercambiabile con ClassificationMultilabelPrimaryMetrics, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

AUCWeighted: AUC è l'area sotto la curva. Questa metrica rappresenta la media aritmetica del punteggio per ogni classe, ponderata per il numero di istanze vere in ogni classe.
Accuratezza: L'accuratezza è il rapporto di previsioni che corrispondono esattamente alle vere etichette di classe.
NormMacroRecall: Il richiamo macro normalizzato è il richiamo macro-mediato e normalizzato, in modo che la performance casuale abbia un punteggio di 0 e la performance perfetta di 1.
MedioPrecisionePunteggioPonderato: La media aritmetica del punteggio medio di precisione per ogni classe, ponderata dal numero di casi veri in ogni classe.
PrecisionePunteggioPonderato: La media aritmetica della precisione per ogni classe, ponderata dal numero di istanze reali in ciascuna classe.
IOU: Intersezione sopra Unione. Intersezione di previsioni divise per unione di previsioni.

Metriche primarie per le attività di classificazione.
KnownClassificationPrimaryMetrics può essere usato in modo intercambiabile con ClassificationPrimaryMetrics, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

AUCWeighted: AUC è l'area sotto la curva. Questa metrica rappresenta la media aritmetica del punteggio per ogni classe, ponderata per il numero di istanze vere in ogni classe.
Accuratezza: L'accuratezza è il rapporto di previsioni che corrispondono esattamente alle vere etichette di classe.
NormMacroRecall: Il richiamo macro normalizzato è il richiamo macro-mediato e normalizzato, in modo che la performance casuale abbia un punteggio di 0 e la performance perfetta di 1.
MedioPrecisionePunteggioPonderato: La media aritmetica del punteggio medio di precisione per ogni classe, ponderata dal numero di casi veri in ogni classe.
PrecisionePunteggioPonderato: La media aritmetica della precisione per ogni classe, ponderata dal numero di istanze reali in ciascuna classe.

Uso previsto del cluster
KnownClusterPurpose può essere usato in modo intercambiabile con ClusterPurpose, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

FastProd
DenseProd
DevTest

Tipo di autorizzazione dell'istanza di calcolo. I valori disponibili sono personali (impostazione predefinita).
KnownComputeInstanceAuthorizationType può essere usato in modo intercambiabile con ComputeInstanceAuthorizationType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Personale

Stato corrente di un oggetto ComputeInstance.
KnownComputeInstanceState può essere usato in modo intercambiabile con ComputeInstanceState, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Creazione
CreateFailed
Eliminazione...
In esecuzione
Riavvio
Ridimensionamento
JobRunning
Preparazione
SetupFallita
Avvio
Stopped
Arresto in corso
UserSettingUp
UserSetupFailed
Unknown
Inutilizzabile

[Obbligatorio] Azione di potenza di calcolo.
KnownComputePowerAction può essere usato in modo intercambiabile con ComputePowerAction, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Start
Stop

Enum per descrivere la frequenza di un programma di ricorrenza di calcolo
KnownComputeRecurrenceFrequency può essere usato in modo intercambiabile con ComputeRecurrenceFrequency, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Minuto: Frequenza minuta
Ora: Frequenza ora
Giorno: Frequenza diurna
Settimana: Frequenza settimanale
Mese: Frequenza del mese

Alias per ComputeSecretsUnion

Tipo di ComputeTriggerType

Il tipo di calcolo
KnownComputeType può essere usato in modo intercambiabile con ComputeType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

AKS (Azure Kubernetes Service)
Kubernetes
AmlCompute
ComputeInstance
DataFactory
VirtualMachine
HDInsight
Databricks
DataLakeAnalytics
SynapseSpark

Alias per ComputeUnion

Enum del giorno feriale
KnownComputeWeekDay può essere usato in modo intercambiabile con ComputeWeekDay, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Lunedì: lunedì nei giorni feriali
Martedì: martedì feriale
Mercoledì: mercoledì nei giorni feriali
Giovedì: giovedì nei giorni feriali
Venerdì: venerdì nei giorni feriali
Sabato: sabato nei giorni feriali
Domenica: domenica nei giorni feriali

Tipo di autenticazione del target di connessione
KnownConnectionAuthType può essere usato in modo intercambiabile con ConnectionAuthType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

PAT
ManagedIdentity
Nome utentePassword
Nessuna
SAS
Chiave dell'account
ServicePrincipal
Chiave di accesso
ApiKey
CustomKeys
OAuth2
AAD
SAS delegato
ProgettoGestitoIdIdentità
AccountManagedIdentity
UserEntraToken
Impersonazione UtenteAgente
AgenticIdentityToken
AgenticUser

Categoria della connessione
KnownConnectionCategory può essere utilizzato in modo intercambiabile con ConnectionCategory, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

PythonFeed
ContainerRegistry
Git
S3
Snowflake
AzureKeyVault
azureSqlDb
AzureSynapseAnalytics
AzureMySqlDb
AzurePostgresDb
ADLSGen2
AzureContainerAppEnvironment
Redis
ApiKey
AzureOpenAI
Dispositivi AIServices
Ricerca cognitiva
Servizio cognitivo
CustomKeys
AzureBlob
AzureStorageAccount
AzureOneLake
CosmosDb
CosmosDbMongoDbApi
azureDataExplorer
AzureMariaDb
AzureDatabricksDeltaLake
AzureSqlMi
AzureTableStorage
AmazonRdsForOracle
AmazonRdsForSqlServer
AmazonRedshift
Db2
Drill
GoogleBigQuery
Greenplum
Hbase
Hive
Impala
Informix
MariaDb
Accesso Microsoft
MySql
Netezza
Oracle
Phoenix
PostgreSql
Presto
SapOpenHub
SapBw
SapHana
Tabella di sap
Spark
SqlServer
Sybase
Teradata
Vertica
Pinecone
Databricks
Cassandra
Couchbase
MongoDbV2
MongoDbAtlas
Compatibile con AmazonS3
FileServer
FtpServer
GoogleCloudStorage
Codice: Hdfs
OracleCloudStorage
Sftp
GenericHttp
ODataRest
Odbc
GenericRest
RemoteTool
AmazonMws
Coincidere
Dinamiche
DynamicsAscia
DynamicsCrm
GoogleAdWords
Punto di rifornimento
Jira
Magento
Marketo
office 365
Eloqua
Responsabilità
OracleServiceCloud
Paypal
Libri rapidi
Salesforce
SalesforceServiceCloud
SalesforceMarketingCloud
SapCloudForCustomer
SapEcc
ServiceNow
Elenco di SharePointOnline
Shopify
Square
Tabella Web
Xero
Zoho
GenericContainerRegistry
Elasticsearch
AppInsights
AppConfig
OpenAI
SERP
BingLLMSearch
Serverless
ManagedOnlineEndpoint
Gestione API
ModelGateway
GroundingWithBingSearch
GroundingWithCustomSearch
Sharepoint
MicrosoftFabric
PowerPlatformEnvironment
RemoteA2A

Gruppo basato sulla categoria di connessione
KnownConnectionGroup può essere usato in modo intercambiabile con ConnectionGroup, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Azure
AzureAI
Banca dati
NoSQL
File
genericProtocol
ServiziAndApp

Tipo di ContainerType

Specifica il livello di sicurezza corrente per la sicurezza dei contenuti.
KnownContentSafetyLevel può essere usato in modo intercambiabile con ContentSafetyLevel, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Blocco
Posticipato

Specifica lo stato di sicurezza del contenuto.
KnownContentSafetyStatus può essere usato in modo intercambiabile con ContentSafetyStatus, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

abilitato
Disabled

Interfaccia che descrive una pagina di risultati.

Tipo di entità che ha creato la risorsa.
KnownCreatedByType può essere usato in modo intercambiabile con CreatedByType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

User: l'entità è stata creata da un utente.
'applicazione: l'entità è stata creata da un'applicazione.
ManagedIdentity: l'entità è stata creata da un'identità gestita.
Key: l'entità è stata creata da una chiave.

Enumerazione per determinare il tipo di credenziali dell'archivio dati.
KnowCredentialsType può essere usato in modo intercambiabile con CredentialsType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Chiave dell'account
Certificato
Nessuna
sas
ServicePrincipal

Tipo di DataDisponibilitàStato

Tipo di DataCollectionMode

Alias per DataDriftMetricThresholdBaseUnion

Enum per determinare il tipo di attività di generazione dati.
KnowDataGenerationTaskType può essere usato in modo intercambiabile con DataGenerationTaskType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Conversazione: Generare dati conversazionali (più o singoli turni)
Matematica: Genera dati matematici per risposte numeriche
Nli: Generare dati di inferenza in linguaggio naturale
NluQa: Generate Natural Language Understanding dati per i dati di risposta alle domande
Riassunto: Generare un riassunto chiave per un articolo

Enum per determinare il tipo di generazione dei dati.
KnownDataGenerationType può essere usato in modo intercambiabile con DataGenerationType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

LabelGeneration: Generazione di etichette tramite inferenza di modelli per insegnanti
DataGeneration: Generazione di dati sintetici

Alias per DataGenerationVerticalUnion

Alias per DataQualityMetricThresholdBaseUnion

Enumerazione per determinare il tipo di credenziali DataReference.
KnownDataReferenceCredentialType può essere usato in modo intercambiabile con DataReferenceCredentialType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

SAS
DockerCredentials
ManagedIdentity
NoCredentials

Alias per DataReferenceCredentialUnion

Enumerazione per determinare il tipo di dati.
KnownDataType può essere usato in modo intercambiabile con DataType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

uri_file
uri_folder
mltable

Alias per DataVersionBasePropertiesUnion

Alias per DatastoreCredentialsUnion

Alias per DatastorePropertiesUnion

Alias per DatastoreSecretsUnion

Enum per determinare il tipo di contenuto dell'archivio dati.
KnownDatastoreType può essere usato in modo intercambiabile con DatastoreType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

AzureBlob
AzureDataLakeGen1
AzureDataLakeGen2
AzureFile
OneLake

Tipo di DefaultActionType

Tipo di DefaultResourceProvisioningState

Opzione di aggiornamento della versione del modello di distribuzione.
knownDeploymentModelVersionUpgradeOption può essere usato in modo intercambiabile con DeploymentModelVersionUpgradeOption, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

OnceNewDefaultVersionAvailable
OnceCurrentVersionExpired
NoAutoUpgrade

Valori possibili per DeploymentProvisioningState.
KnownDeploymentProvisioningState può essere usato in modo intercambiabile con DeploymentProvisioningState, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Creazione
Eliminazione...
Ridimensionamento
Aggiornamento
Riuscito
Non riuscito
Annullato

Errore di configurazione del livello dello spazio di lavoro
KnownDiagnoseResultLevel può essere usato in modo intercambiabile con DiagnoseResultLevel, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Avvertenza
Error
Informazioni

Alias per DistributionConfigurationUnion

Enumerazione per determinare il tipo di distribuzione dei processi.
KnownDistributionType può essere usato in modo intercambiabile con DistributionType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

PyTorch
TensorFlow
Mpi
Ray: Tipo di distribuzione dei raggi.

Tipo di PoliticaTerminazione Anticipata

Alias per EarlyTerminationPolicyUnion

Enum per determinare se PublicNetworkAccess è abilitato o disabilitato per l'uscita di una distribuzione.
KnownEgressPublicNetworkAccessType può essere usato in modo intercambiabile con EgressPublicNetworkAccessType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

abilitato
Disabled

Enum per determinare il tipo di notifica tramite posta elettronica.
KnownEmailNotificationEnableType può essere usato in modo intercambiabile con EmailNotificationEnableType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

LavoroCompletato
LavoroFallito
LavoroCancellato

Indica se la crittografia è abilitata o meno per l'area di lavoro.
KnownEncryptionStatus può essere usato in modo intercambiabile con EncryptionStatus, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

abilitato
Disabled

Enumerazione per determinare la modalità di autenticazione dell'endpoint.
KnownEndpointAuthMode può essere usato in modo intercambiabile con EndpointAuthMode, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

AMLToken
Chiave
AADToken

Enumerazione per determinare il tipo di calcolo dell'endpoint.
KnownEndpointComputeType può essere usato in modo intercambiabile con EndpointComputeType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Gestiti
Kubernetes
AzureMLCompute

Alias for EndpointDeploymentResourcePropertiesUnion

Stato del provisioning degli endpoint.
KnownEndpointProvisioningState può essere usato in modo intercambiabile con EndpointProvisioningState, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Creazione
Eliminazione...
Riuscito
Non riuscito
Aggiornamento
Annullato

Alias per EndpointResourcePropertiesUnion

Tipo dell'endpoint.
KnownEndpointType può essere usato in modo intercambiabile con EndpointType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Azure. OpenAI
Azure. Discorso
Azure. ContentSicurezza
Azure. Llama
managedOnlineEndpoint
serverlessEndpoint

Il tipo di ambiente è creato dall'utente o curato dal servizio Azure ML
KnownEnvironmentType può essere usato in modo intercambiabile con EnvironmentType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Curato
UserCreated

Tipo della variabile di ambiente. I valori possibili sono: locali - Per variabile locale
KnownEnvironmentVariableType può essere usato in modo intercambiabile con EnvironmentVariableType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

local

Tipo di FeatureAttributionMetric

Tipo di FeatureDataType

Modalità operativa per l'importanza della funzionalità di calcolo.
KnownFeatureImportanceMode può essere usato in modo intercambiabile con FeatureImportanceMode, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Disabilitato: Disabilita l'importanza delle caratteristiche di calcolo all'interno di un segnale.
Abilitato: Abilita il calcolo dell'importanza delle caratteristiche all'interno di un segnale.

Flag per la generazione di ritardi per le funzionalità numeriche.
KnownFeatureLags possono essere usati in modo intercambiabile con FeatureLags, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Nessuno: nessun lag di funzionalità generato.
Auto: Il sistema genera automaticamente ritardi di funzionalità.

Modalità di definizione delle funzionalità: determina la modalità di definizione delle funzionalità dei dati.
KnownFeaturizationMode può essere usato in modo intercambiabile con FeaturizationMode, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Auto: modalità automatica, il sistema esegue la caratterizzazione senza alcun input personalizzato per le caratteristiche.
Personalizzato: Caratteristiche personalizzate.
Spento: Caratteristica disattivata. L'attività "Previsione" non può utilizzare questo valore.

Tipo di FineTuningTaskType

Alias per FineTuningVerticalUnion

Firewall Sku usato per le regole FQDN
KnownFirewallSku può essere usato in modo intercambiabile con FirewallSku, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Standard
Basic

Enum per determinare la modalità di selezione dell'orizzonte di previsione.
KnownForecastHorizonMode può essere usato in modo intercambiabile con ForecastHorizonMode, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Auto: L'orizzonte di previsione sarà determinato automaticamente.
Personalizzato: Usa l'orizzonte di previsione personalizzato.

Alias per ForecastHorizonUnion

Enum per tutti i modelli di previsione supportati da AutoML.
KnownForecastingModels può essere usato in modo intercambiabile con ForecastingModels, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

AutoArima: Il modello Auto-Auto-Auto-Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) utilizza dati di serie temporali e analisi statistiche per interpretare i dati e fare previsioni future. Questo modello mira a spiegare i dati utilizzando i dati delle serie temporali sui valori passati e utilizza la regressione lineare per effettuare stime.
Prophet: Prophet è una procedura per prevedere i dati delle serie temporali basata su un modello additivo in cui le tendenze non lineari sono adattate alla stagionalità annuale, settimanale e giornaliera, oltre agli effetti delle festività. Funziona meglio con serie temporali che hanno forti effetti stagionali e diverse stagioni di dati storici. Prophet è robusto per i dati mancanti e i cambiamenti nel trend e in genere gestisce bene i valori anomali.
Naive: Il modello di previsione Naive fa previsioni portando avanti il valore target più recente per ogni serie temporale nei dati di addestramento.
SeasonalNaive: Il modello di previsione Seasonal Naive fa previsioni portando avanti l'ultima stagione dei valori target per ciascuna serie temporale nei dati di addestramento.
Media: Il modello di previsione media effettua previsioni portando avanti la media dei valori target per ciascuna serie temporale nei dati di addestramento.
SeasonalAverage: Il modello di previsione della Stagione Media effettua previsioni portando avanti il valore medio dell'ultima stagione dei dati per ogni serie temporale nei dati di addestramento.
EsponenzialSmoothing: L'esponenziale smoothing è un metodo di previsione di serie temporali per dati univariati che può essere esteso per supportare dati con una tendenza sistematica o una componente stagionale.
Arimax: Un modello ARIMAX (Autoregressive Integrated Moving Average with Explanatory Variable) può essere visto come un modello di regressione multipla con uno o più termini autoregressivi (AR) e/o uno o più termini di media mobile (MA). Questo metodo è adatto per la previsione quando i dati sono stazionari/non stazionari e multivariati con qualsiasi tipo di modello di dati, ad esempio livello/tendenza/stagionalità/ciclicità.
TCNForecaster: TCNForecaster: Prevedente di Reti Convoluzionali Temporali. DA FARE: Chiedi al team di previsione una breve introduzione.
ElasticNet: La rete elastica è un tipo popolare di regressione lineare regolarizzata che combina due penalità popolari, in particolare le funzioni di penalità L1 e L2.
GradientBoosting: La tecnica di trasformare gli studenti settimanali in un apprendente forte si chiama Boosting. Il processo dell'algoritmo di potenziamento del gradiente funziona su questa teoria dell'esecuzione.
DecisionTree: Gli alberi decisionali sono un metodo di apprendimento supervisionato non parametrico utilizzato sia per compiti di classificazione che di regressione. L'obiettivo è creare un modello che preveda il valore di una variabile target apprendendo semplici regole decisionali dedotte dalle funzionalità dei dati.
KNN: L'algoritmo K-nearest neighbors (KNN) utilizza la 'feature similarity' per prevedere i valori dei nuovi punti dati, il che significa inoltre che al nuovo data point verrà assegnato un valore basato su quanto corrisponda ai punti dell'insieme di addestramento.
LassoLars: Adattamento del modello Lasso con la Regressione a Angolo Minimo, ovvero Lars. Si tratta di un modello lineare addestrato con un L1 a priori come regolarizzatore.
SGD: SGD: La discesa del gradiente stocastico è un algoritmo di ottimizzazione spesso utilizzato in applicazioni di apprendimento automatico per trovare i parametri del modello che corrispondono al miglior adattamento tra output previsti e risultati reali. È una tecnica inesatta ma potente.
RandomForest: Random forest è un algoritmo di apprendimento supervisionato. La "foresta" che costruisce, è un insieme di alberi decisionali, solitamente addestrati con il metodo del "bagging". L'idea generale del metodo di insaccamento è che una combinazione di modelli di apprendimento aumenta il risultato complessivo.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees è un algoritmo di machine learning in ensemble che combina le previsioni di molti alberi decisionali. È correlato all'algoritmo della foresta casuale ampiamente utilizzato.
LightGBM: LightGBM è un framework di gradient boosting che utilizza algoritmi di apprendimento basati su alberi.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor è un modello di machine learning supervisionato che utilizza un ensemble di apprendenti base.

Metriche primarie per l'attività di previsione.
KnownForecastingPrimaryMetrics può essere usato in modo intercambiabile con ForecastingPrimaryMetrics, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Correlazione di Spearman: Il coefficiente di correlazione di rango di Spearman è una misura non parametrica della correlazione di rango.
NormalizedRootMeanSquaredError: Il Normalized Root Mean SquaredError (NRMSE) (RMSE) facilita il confronto tra modelli con scale diverse.
R2Score: Il R2 score è una delle misure di valutazione delle prestazioni per modelli di machine learning basati su previsioni.
ErroreAssolutoAssoluto MedioNormalizzato: L'Errore Assoluto Medio Normalizzato (NMAE) è una metrica di validazione per confrontare l'Errore Assoluto Medio (MAE) delle serie (temporali) con scale diverse.

Definisce obiettivi metrici supportati per la regolazione degli iperparametri
KnownGoal può essere usato in modo intercambiabile con Goal, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Minimizza
Massimizzare

Enum per determinare il framework di identità.
KnownIdentityConfigurationType può essere usato in modo intercambiabile con IdentityConfigurationType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Gestiti
AMLToken
UserIdentity

Alias per IdentityConfigurationUnion

Tipo dell'immagine. I valori possibili sono: docker - Per le immagini Docker. azureml - Per immagini dell'ambiente AzureML (personalizzate e curate)
KnownImageType può essere usato in modo intercambiabile con ImageType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Docker
Azureml

Enum per determinare la modalità di recapito dei dati di input.
KnownInputDeliveryMode può essere usato in modo intercambiabile con InputDeliveryMode, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

MontaturaSoloLettura
ReadWriteMount
Download
Diretta
EvalMount
EvalDownload

Metriche primarie per le attività InstanceSegmentation.
KnownInstanceSegmentationPrimaryMetrics può essere usato in modo intercambiabile con InstanceSegmentationPrimaryMetrics, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

MediaPrecisioneMedia: La Precisione Media Media (MAP) è la media di AP (Precisione Media). L'AP viene calcolato per ogni classe e ne viene calcolata la media per ottenere il MAP.

Modalità di isolamento per la rete gestita di un'area di lavoro di Machine Learning.
KnownIsolationMode può essere usato in modo intercambiabile con IsolationMode, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Disabled
AllowInternetOutbound
PermessoSolApprovatoUscita

Alias per JobBasePropertiesUnion

Enum per determinare il tipo di input del processo.
KnowJobInputType può essere usato in modo intercambiabile con JobInputType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

literal
uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Alias per JobInputUnion

Tipo di JobLimitsType

Alias per JobLimitsUnion

Enum per determinare il tipo di output del processo.
KnownJobOutputType può essere usato in modo intercambiabile con JobOutputType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Alias per JobOutputUnion

Stato di un processo.
KnownJobStatus può essere utilizzato in modo intercambiabile con JobStatus, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

NotStarted: La corsa non è ancora iniziata.
Inizio: La corsa è iniziata. L'utente dispone di un ID di esecuzione.
Provisioning: (Non utilizzato attualmente) Sarà usato se ES sta creando il target di calcolo.
Preparazione: L'ambiente di corsa viene preparato.
Coda: Il lavoro è messo in coda nel target di calcolo. Ad esempio, in BatchAI il processo è in stato di coda, in attesa che tutti i nodi necessari siano pronti.
Esecuzione: Il lavoro ha iniziato a essere eseguito nel target di calcolo.
Finalizzazione: Il lavoro viene completato nel target. Ora è nello stato di raccolta dell'output.
Cancellazionerichiesta: È stata richiesta la cancellazione per il lavoro.
Completato: Lavoro completato con successo. Questo riflette che sia il lavoro stesso che gli stati di raccolta output sono stati completati con successo
Fallito: Lavoro fallito.
Annullata: Dopo la richiesta di cancellazione, il lavoro è ora stato cancellato con successo.
NotResponding: Quando il battito cardiaco è abilitato, se l'esecuzione non aggiorna alcuna informazione alla RunHistory, allora l'esecuzione passa allo stato NonRispondendo. NotResponding è l'unico stato esente da rigidi ordini di transizione. Un'esecuzione può passare da NotResponding a uno qualsiasi degli stati precedenti.
Pausa: Il lavoro viene messo in pausa dagli utenti. Alcune modifiche ai processi di etichettatura possono essere apportate solo in stato di pausa.
Sconosciuto: Status predefinito del lavoro se non è mappato a tutti gli altri stati

Enumerazione per determinare il livello di processo.
KnownJobTier può essere usato in modo intercambiabile con JobTier, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Null
spot
Basic
Standard
Premium

Enumerazione per determinare il tipo di processo.
KnownJobType può essere utilizzato in modo intercambiabile con JobType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

AutoML
Comando
Spazzare
Pipeline
Spark
FineTuning
Distillazione

Tipo di KeyType

Enumerazione del pianificatore delle tariffe di apprendimento.
KnownLearningRateScheduler può essere usato in modo intercambiabile con LearningRateScheduler, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Nessuno: nessun scheduler di tasso di apprendimento selezionato.
RiscaldamentoCoseno: ricottura coseno con riscaldamento.
Passaggio: Pianificatore del tasso di apprendimento degli step.

Tipo di ListViewType

Load Balancer
KnownLoadBalancerType può essere usato in modo intercambiabile con LoadBalancerType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

PublicIp
InternalLoadBalancer

Enum per l'impostazione del livello di dettaglio del log.
KnownLogVerbosity può essere usato in modo intercambiabile con LogVerbosity, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

NotSet: Nessun tronco emetto.
Debug: Debug e le istruzioni di log precedenti registrate.
Info: Informazioni e i registri di registro sopra registrati.
Attenzione: Avviso e le istruzioni di log sopra registrate.
Errore: errore e le istruzioni di log precedenti registrate.
Critico: registrate solo dichiarazioni critiche.

Il tipo di rete gestita. Gli utenti possono passare da V1 a V2 per controlli di accesso granulari, ma non possono tornare a V1 una volta abilitata V2.
KnownManagedNetworkKind può essere usato in modo intercambiabile con ManagedNetworkKind, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

V1
V2

Tipo di Stato di ProvisioningNetworkGestionato

Stato della rete gestita di un'area di lavoro di Machine Learning.
KnownManagedNetworkStatus può essere usato in modo intercambiabile con ManagedNetworkStatus, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

inattivo
Attivo

Tipo di Managed PERequirement

Tipo di ManagedPEStatus

Tipo di identità del servizio gestito (in cui sono consentiti sia i tipi SystemAssigned che UserAssigned).
KnownManagedServiceIdentityType può essere usato in modo intercambiabile con ManagedServiceIdentityType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Nessuna: nessuna identità gestita.
SystemAssigned: identità gestita assegnata dal sistema.
UserAssigned: identità gestita assegnata dall'utente.
SystemAssigned,UserAssigned: identità gestita assegnata al sistema e all'utente.

Tipo di MarketplaceSottoscrizioneStato di Provisioning.

Tipo di MarketplaceIscrizioneStato

Tipo di materializzazioneStoreType

Indica se mlflow autologger è abilitato per i notebook.
KnownMlflowAutologger può essere usato in modo intercambiabile con MlflowAutologger, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

abilitato
Disabled

Stato del ciclo di vita del modello.
KnownModelLifecycleStatus può essere usato in modo intercambiabile con ModelLifecycleStatus, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

generalmente disponibile
Preview

Enum per determinare il tipo di messa a punto.
KnownModelProvider può essere usato in modo intercambiabile con ModelProvider, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

AzureOpenAI: Ottimizzazione con il modello Azure Open AI.
Personalizzato: Ottimizzazione usando un modello personalizzato.

Dimensioni del modello di immagine.
KnownModelSize può essere usato in modo intercambiabile con ModelSize, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Nessuno: Nessun valore selezionato.
Piccolo: Dimensioni piccole.
Media: Taglia media.
Grande: Dimensioni grandi.
ExtraLarge: Dimensione extra grande.

Tipo di attività del modello enum.
KnownModelTaskType può essere usato in modo intercambiabile con ModelTaskType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Classificazione
Regressione

Alias per MonitorComputeConfigurationBaseUnion

Alias per MonitorComputeIdentityBaseUnion

Monitorare l'enumerazione del tipo di identità di calcolo.
KnownMonitorComputeIdentityType può essere usato in modo intercambiabile con MonitorComputeIdentityType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

AmlToken: Autentica tramite il token AML dell'utente.
Managed Identity: Autentica tramite un'identità gestita fornita dall'utente.

Monitorare l'enumerazione del tipo di calcolo.
KnownMonitorComputeType può essere usato in modo intercambiabile con MonitorComputeType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

ServerlessSpark: Calcolo serverless Spark.

Tipo di MonitoraggioCaratterisTipo di Dati

Alias per il MonitoraggioFeatureFilterBaseUnion

Tipo di MonitoraggioCaratteristipoFiltro

Alias per MonitoringInputDataBaseUnion

Monitoraggio del tipo di dati di input enum.
KnowMonitoringInputDataType può essere usato in modo intercambiabile con MonitoringInputDataType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Statico: Un dato di input con una dimensione fissa della finestra.
Rolling: Un dato di input che si muove rispetto al tempo di esecuzione attuale del monitor.
Fisso: Un dato di input in formato tabellare che non richiede pre-elaborazione.

Tipo di MonitoraggioNotificaTipo

Alias per MonitoringSignalBaseUnion

Tipo di MonitorSignalType

Montare l'azione.
KnownMountAction può essere usato in modo intercambiabile con MountAction, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Montatura
Smontare

Modalità di montaggio.
KnownMountMode può essere usato in modo intercambiabile con MountMode, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Sola lettura
LeggiScrivi

Stato di montaggio.
KnownMountState può essere usato in modo intercambiabile con MountState, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

MountRequested
Montato
MontaturaFalita
UnmountRequested
UnmountFailed
Scavalcato

Determina la modalità di determinazione del valore delle convalide N-Cross.
KnownNCrossValidationsMode può essere usato in modo intercambiabile con NCrossValidationsMode, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Auto: Determina automaticamente il valore delle validazioni N-Cross. Supportato solo per l'attività AutoML "Previsione".
Personalizzato: Usa il valore di validazione N-Cross personalizzato.

Alias per NCrossValidationsUnion

rete di questo contenitore.
KnownNetwork può essere usato in modo intercambiabile con Network, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Ponte
Host

Stato del nodo di calcolo. I valori sono inattivo, in esecuzione, in preparazione, inutilizzabile, in uscita e anticipato.
KnownNodeState può essere usato in modo intercambiabile con NodeState, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

inattive
in esecuzione
Preparazione
inutilizzabile
Partenza
Preemptato

Alias per NodesUnion

I tipi enumerati per i nodi valgono
KnownNodesValueType può essere usato in modo intercambiabile con NodesValueType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Tutto

Tipo di NumericalDataDriftMetric

Tipo di metricaQualitàNumericalDataT

Tipo di MetricaDerivaTipologiaPrevisione Numerica

Metriche primarie per l'attività Image ObjectDetection.
KnownObjectDetectionPrimaryMetrics può essere usato in modo intercambiabile con ObjectDetectionPrimaryMetrics, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

MediaPrecisioneMedia: La Precisione Media Media (MAP) è la media di AP (Precisione Media). L'AP viene calcolato per ogni classe e ne viene calcolata la media per ottenere il MAP.

Enum per determinare il tipo di artefatto OneLake.
KnownOneLakeArtifactType può essere usato in modo intercambiabile con OneLakeArtifactType, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

LakeHouse

Alias per OneLakeArtifactUnion

Alias per OnlineDeploymentPropertiesUnion

Alias per OnlineScaleSettingsUnion

Tipo di sistema operativo.
KnownOperatingSystemType può essere usato in modo intercambiabile con OperatingSystemType, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Linux
Windows

Nome dell'ultima operazione.
KnownOperationName può essere usato in modo intercambiabile con OperationName, questa enumerazione contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

Creare
Start
Stop
Riavviare
Ridimensionare
reimage
Elimina

Stato dell'operazione.
KnownOperationStatus può essere usato in modo intercambiabile con OperationStatus, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

InProgress
Riuscito
CreateFailed
StartFailed
stopFailed
RiavvioFallito
RedimensionFailed
ReimageFailed
DeleteFailed

Trigger dell'operazione.
KnownOperationTrigger può essere usato in modo intercambiabile con OperationTrigger, questo enum contiene i valori noti supportati dal servizio.

Valori noti supportati dal servizio

User
Schedule
IdleShutdown