@azure/arm-machinelearning package

Ten typ połączenia obejmuje uwierzytelnianie usługi AAD dla dowolnej odpowiedniej usługi platformy Azure

Obliczenia uczenia maszynowego oparte na usłudze AKS.

Właściwości usługi AKS

Model Interface AccessKeyAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

interfejs modelu AccountApiKeys

Ten typ połączenia obejmuje połączenie klucza konta dla usługi Azure Storage

Konfiguracja poświadczeń magazynu danych klucza konta.

Wpisy tajne klucza konta magazynu danych.

Szczegóły konta usługi ACR, które ma być używane dla rejestru

Interfejs modelu ActualCapacityInfo

Wpisy tajne związane z obliczeniami usługi Machine Learning opartymi na usłudze AKS.

Zaawansowana konfiguracja sieci usługi AKS

interfejs modelu Wszystkie cechy

Wszystkie węzły oznaczają, że usługa będzie uruchomiona we wszystkich węzłach zadania

Zasoby obliczeniowe usługi Azure Machine Learning.

Informacje o węźle obliczeniowym związane z AmlCompute.

Właściwości obliczeniowe usługi AML

Konfiguracja tożsamości tokenu AML.

Definicja tożsamości obliczeniowej tokenu AML.

Funkcje włączone dla obszaru roboczego

Uzyskiwanie dostępu do poświadczeń bez poświadczeń

Ten typ połączenia obejmuje ogólne kategorie połączeń uwierzytelniania ApiKey, na przykład: AzureOpenAI: Category:= AzureOpenAI AuthType:= ApiKey (jako dyskryminator typu) Poświadczenia:= {ApiKey} jako Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Cel:= {ApiBase}

CognitiveService: Kategoria:= CognitiveService AuthType:= ApiKey (jako dyskryminator typu) Poświadczenia:= {SubscriptionKey} jako Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= ServiceRegion={serviceRegion}

CognitiveSearch: Kategoria:= CognitiveSearch AuthType:= ApiKey (jako dyskryminator typu) Poświadczenia:= {Key} jako Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Cel:= {Endpoint}

Używanie torby właściwości metadanych dla pól ApiType, ApiVersion, Kind i innych metadanych

ResourceId zasobu usługi ARM

Model interface AssetBase

Model Interface AssetContainer

Podstawowa definicja odniesień do aktywów.

Użytkownik, którego można przypisać do wystąpienia obliczeniowego.

Horyzont prognozy wyznaczany automatycznie przez system.

Klasa AutoMLJob. Użyj tej klasy do wykonywania zadań automatycznego uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja/regresja itp. Zobacz Wyliczenie TaskType , aby zapoznać się ze wszystkimi obsługiwanymi zadaniami.

Pionowa klasa AutoML. Klasa bazowa dla pionów AutoML - TableVertical/ImageVertical/NLPVertical

Walidacje N-Cross ustalane automatycznie.

Właściwości automatycznego pauzowania

Właściwości skali automatycznej

Interfejs modelu AutoSeasonality

Interfejs modelu AutoTargetLags

Opóźnienie docelowe kroczące okno jest określane automatycznie.

interfejs modelu AvailableQuota

interfejs modelu DostępneKwotyWłaściwości

Konfiguracja magazynu danych obiektów blob platformy Azure.

Konfiguracja magazynu danych Azure Data Lake Gen1.

Konfiguracja magazynu danych usługi Azure Data Lake Gen2.

Szczegóły elementu webhook specyficzne dla usługi Azure DevOps

Konfiguracja magazynu danych plików platformy Azure.

Parametry opcjonalne dla klienta.

Model interface AzureOpenAiFineTuning

Hiperparametry usługi Azure Open AI na potrzeby dostrajania.

Definiuje zasady wczesnego kończenia na podstawie kryteriów zapasu czasu oraz częstotliwość i interwał opóźnienia na potrzeby oceny

Konkretne śledzone typy zasobów można utworzyć, aliasując ten typ przy użyciu określonego typu właściwości.

Właściwości istotne dla różnych typów wdrożeń.

Ustawienia wnioskowania wsadowego na wdrożenie.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje BatchDeployments.

Parametry opcjonalne.

Konkretne śledzone typy zasobów można utworzyć, aliasując ten typ przy użyciu określonego typu właściwości.

Wartości domyślne punktu końcowego usługi Batch

Konfiguracja punktu końcowego usługi Batch.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje BatchEndpoints.

Parametry opcjonalne.

Właściwości wdrożenia składnika potoku usługi Batch.

Ponów ustawienia dla operacji wnioskowania wsadowego.

Definiuje algorytm próbkowania, który generuje wartości na podstawie poprzednich wartości

interfejs modelu BindOptions

Model interface BlobReferenceForConsumptionDto

Ustawienia konfiguracji dla kontekstu kompilacji platformy Docker

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Interfejs modelu ZdolnośćWłaściwościHosta

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje CapabilityHosts.

interfejs modelu CategoricalDataDriftMetricThreshold

interfejs modelu CategoricalDataQualityMetricThreshold

interfejs modelu CategoricalPredictionDriftMetricThreshold

Konfiguracja poświadczeń magazynu danych certyfikatów.

Wpisy tajne certyfikatów magazynu danych.

Zadanie klasyfikacji w pionowej tabeli AutoML.

Klasyfikacja Konfiguracja związana ze szkoleniem.

Parametry aktualizacji AmlCompute.

Właściwości amlCompute, które wymagają aktualizacji.

Konfiguracja zasobu z kodem oceniania.

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Kontener dla wersji zasobów kodu.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje CodeContainers.

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Szczegóły wersji zasobu kodu.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje CodeVersions.

Parametry opcjonalne.

interfejs modelu CognitiveServicesSku

Kolekcja interfejsów modeli

Parametry transformatora kolumnowego.

Definicja zadania polecenia.

Klasa limitu zadania polecenia.

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Definicja kontenera komponentów. <zobacz href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-yaml-component-command" />

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ComponentContainers.

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Definicja wersji składnika: definiuje zasoby, które obejmują typy komponentów.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ComponentVersions.

Parametry opcjonalne.

Machine Learning – obiekt obliczeniowy.

Wystąpienie obliczeniowe usługi Azure Machine Learning.

Definiuje aplikację wystąpienia usługi Aml i jej identyfikator URI punktu końcowego łączności.

Określa ustawienia autologera.

Definiuje wszystkie punkty końcowe i właściwości łączności dla elementu ComputeInstance.

Definiuje kontener wystąpienia AML.

Opisuje informacje o użytkowniku, który utworzył to ComputeInstance.

Definiuje wystąpienie usługi Aml DataDisk.

Definiuje wystąpienie usługi Aml DataMount.

Informacje o środowisku

Ostatnia operacja na ComputeInstance.

Właściwości wystąpienia obliczeniowego

Określa zasady i ustawienia dostępu SSH.

Wersja computeInstance.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ComputeOperations.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

interfejs modelu ComputeRecurrenceSchedule

Obiekt obliczeniowy usługi Machine Learning opakowany w kopertę zasobów usługi ARM.

interfejs modelu ComputeRuntimeDto

Lista harmonogramów, które mają być stosowane w obliczeniach

Sekrety związane z obliczeniami Machine Learning. Może się to różnić w zależności od typu obciążenia.

Obliczanie właściwości harmonogramu rozpoczynania i zatrzymywania

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje połączenia.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ConnectionRaiBlocklistItem.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ConnectionRaiBlocklistItems.

Interfejs reprezentujący operacje ConnectionRaiBlocklist.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ConnectionRaiBlocklists.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ConnectionRaiPolicies.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ConnectionRaiPolicy.

Wymagania dotyczące zasobów dla każdego wystąpienia kontenera we wdrożeniu online.

interfejs modelu ContainerResourceSettings

interfejs modelu ContentSafety

Model interface ContentSafetyEndpointDeploymentResourceProperties

interfejs modelu ContentSafetyEndpointResourceProperties

interfejs modelu CosmosDbSettings

interfejs modelu CreateMonitorAction

Cron wyzwalacza przepływu pracy dla typu harmonogramu ComputeStartStop.

interfejs modelu CronTrigger

Żądany maksymalny horyzont prognozy w jednostkach częstotliwości szeregów czasowych.

Obiekt poświadczeń kluczy niestandardowych

Kategoria:= CustomKeys AuthType:= CustomKeys (jako dyskryminator typu) Poświadczenia:= {CustomKeys} jako Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.CustomKeys Cel:= {dowolna wartość} Użyj torby właściwości metadanych dla ApiVersion i innych pól metadanych

interfejs modelu CustomMetricThreshold

Interfejs modelu CustomModelFineTuning

interfejs modelu CustomModelJobInput

interfejs modelu CustomModelJobOutput

interfejs modelu CustomMonitoringSignal

Walidacje N-Cross są określane przez użytkownika.

interfejs modelu CustomSeasonality

Określa konfigurację usługi niestandardowej

interfejs modelu CustomTargetLags

Interfejs modelu CustomTargetRollingWindowSize

interfejs modelu DataCollector

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Kontener dla wersji zasobów danych.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje DataContainers.

Interfejs modeluDaneDriftMetricThresholdBase

Interfejs modelu DataDriftMonitoringSignal

Obliczenia usługi DataFactory.

Interfejs modeluDataGenerationVertical

Obliczenia DataLakeAnalytics.

interfejs modelu DataLakeAnalyticsSchemaProperties

Odwoływanie się do zasobu za pomocą jego ścieżki w magazynie danych.

Interfejs modeluJakość MetrikaPrógBaza

Interfejs modeluDaneJakośćMonitoringSygnał

Klasa bazowa DataReferenceCredential

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Definicja bazy wersji danych

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje DataVersions.

Parametry opcjonalne.

Obliczenia usługi DataFactory.

Wpisy tajne związane z obliczeniami usługi Machine Learning opartymi na usłudze Databricks.

Właściwości usługi Databricks

Obiekt referencyjny zestawu danych.

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Podstawowa definicja danych uwierzytelniających.

Podstawowa definicja konfiguracji zawartości magazynu danych.

Podstawowa definicja sekretów magazynu danych.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje magazynów danych.

interfejs modelu DefaultScaleSettings

Kontrakt na DeltaModelCurrentState.

interfejs modelu DeltaModelListRequest

Baza kontraktu dla DeltaModelChangeRequest. Służy do dodawania lub usuwania.

interfejs modelu DeltaModelStatusRequest

Umowa zwracająca użytkownikowi modele delta.

Dzienniki wdrożeń interfejsu modelu

Interfejs modelu DeploymentLogsRequest

interfejs modelu DeploymentResourceConfiguration

Publikowanie informacji o zasobach rejestru docelowego

interfejs modelu DiagnoseRequestProperties

Interfejs modelu DiagnoseResponseResult

Interfejs modelu DiagnoseResponseResultValue

Wynik diagnozy

Parametry do diagnozowania obszaru roboczego

Definicja zadania destylacji.

Podstawowa definicja konfiguracji rozkładu zadań.

Interfejs modelu Docker

Dane uwierzytelniające dla platformy Docker z nazwą użytkownika i hasłem

Zasady wczesnego kończenia umożliwiają anulowanie przebiegów o niskiej wydajności przed ich ukończeniem

Interfejs modelu: SzyfrowanieKluczSkarbiecAktualizacjaWłaściwości

Model interface CryptoProperty

interfejs modelu SzyfrowanieAktualizacjeWłaściwości

interfejs modelu Endpoint

Klucze do uwierzytelniania punktu końcowego.

Token usługi

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

interfejs modelu EndpointDeploymentModel

Interfejs reprezentujący operacje EndpointDeployment.

Podstawowa definicja wdrożenia na endpoint.

interfejs modelu EndpointDeploymentResourceProperties

EndpointDeploymentResourcePropertiesBasicResource jest dostępny wyłącznie w podglądzie.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

interfejs modelu EndpointKeys

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

interfejs modelu EndpointModelWycofanieWłaściwości

Właściwości modelu punktu końcowego.

interfejs modelu EndpointModelSkuCapacityProperties

interfejs modelu EndpointModelSkuProperties

interfejs modelu EndpointModelSkuRateLimitProperties

interfejs modelu EndpointModelSkuRateLimitRulePatternProperties

interfejs modelu EndpointModelSkuRateLimitRuleProperties

Kolekcja stron EndpointModelProperties

Interfejs reprezentujący operacje Endpoint.

Definicja bazowa końcowa wnioskowania

Parametry opcjonalne.

interfejs modelu EndpointResourceProperties

EndpointResourcePropertiesBasicResource to zasób dostępny wyłącznie w podglądzie.

interfejs modelu EndpointScheduleAction

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Kontener dla wersji specyfikacji środowiska.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje EnvironmentContainers.

interfejs modelu Zmienna środowiskowa

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Szczegóły wersji środowiska.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ŚrodowiskaWersji.

Parametry opcjonalne.

Dodatkowe informacje o błędzie zarządzania zasobami.

Szczegóły błędu.

Typowa odpowiedź na błędy dla wszystkich interfejsów API usługi Azure Resource Manager w celu zwrócenia szczegółów błędu dla operacji, które zakończyły się niepowodzeniem.

Szacowana cena za korzystanie z maszyny wirtualnej określonego typu systemu operacyjnego, warstwy itp.

Informacje o szacowanej cenie korzystania z maszyny wirtualnej.

interfejs modelu ExternalFqdnResponse

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

interfejs modelu FunkcjaAttributionDriftMonitoringSignal

interfejs modelu FeatureAttributionMetricThreshold

Interfejs modelu FunkcjaWażnośćUstawienia

Obiekt DTO reprezentujący cechę

interfejs modelu FeatureStoreSettings

interfejs modelu FunkcjeSubzbiór

Określa okno elementu

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje Features.

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Obiekt DTO reprezentujący zestaw elementów

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje FeatureetContainers.

Obiekt DTO reprezentujący specyfikację

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Ładunek żądania do utworzenia żądania wypełnienia dla danej wersji zestawu funkcji

Ładunek odpowiedzi służący do tworzenia żądania wypełniania dla danej wersji zestawu funkcji

Obiekt DTO reprezentujący wersję zestawu funkcji

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje FeaturesetVersions.

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Obiekt DTO reprezentujący jednostkę elementu

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje FeaturestoreEntityContainers.

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Obiekt DTO reprezentujący wersję jednostki elementu

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje FeaturestoreEntityVersions.

Konfiguracja cechowania.

Definicja zadania dostrajania.

interfejs modelu FineTuningVertical

interfejs modelu FinetuningDetails

Poprawiono definicję danych wejściowych.

interfejs modelu FlavorData

Żądany maksymalny horyzont prognozy w jednostkach częstotliwości szeregów czasowych.

Zadanie prognozowania w tabeli AutoML w pionie.

Prognozowanie określonych parametrów.

Prognozowanie konfiguracji związanej ze szkoleniem.

interfejs modelu FqdnEndpoint

interfejs modelu FqdnEndpointDetail

interfejs modelu FqdnEndpoints

Wynik zestawu właściwości dla punktów końcowych nazwy FQDN

Reguła ruchu wychodzącego nazwy FQDN dla sieci zarządzanej obszaru roboczego uczenia maszynowego.

model interface GetBlobReferenceForConsumptionDto

BlobReferenceSASRequest dla interfejsu API getBlobReferenceSAS

BlobReferenceSASResponse dla interfejsu API getBlobReferenceSAS

Definiuje algorytm próbkowania, który wyczerpująco generuje każdą kombinację wartości w przestrzeni

Opcje konfiguracji środowiska.

Opcje konfiguracji modelu.

Interfejs modelu GroupStatus

Obliczenia usługi HDInsight.

Właściwości obliczeniowe usługi HDInsight

Zawiera zakres adresów IPv4 w notacji CIDR, na przykład "124.56.78.91" (prosty adres IP) lub "124.56.78.0/24" (wszystkie adresy rozpoczynające się od 124.56.78). Wartość może mieć wartość "Zezwalaj" lub "Odmów".

Odwołanie do zasobu za pośrednictwem identyfikatora zasobu usługi ARM.

Podstawowa definicja konfiguracji tożsamości.

Obiekt tożsamości używany do szyfrowania.

Zatrzymuje wystąpienie obliczeniowe po zdefiniowanym przez użytkownika okresie braku aktywności.

Obraz interfejsu modelu

Klasyfikacja obrazu. Klasyfikacja obrazów wieloklasowych jest używana, gdy obraz jest klasyfikowany tylko za pomocą jednej etykiety z zestawu klas - np. każdy obraz jest klasyfikowany jako obraz "kota", "psa" lub "kaczki".

Klasyfikacja obrazów Multilabel. Klasyfikacja obrazów z wieloma etykietami jest używana, gdy obraz może mieć jedną lub więcej etykiet z zestawu etykiet - np. obraz może być oznaczony zarówno jako "kot", jak i "pies".

interfejs modelu ImageDetails

interfejs modelu ImageInfo

Segmentacja instancji obrazu. Segmentacja instancji służy do identyfikowania obiektów na obrazie na poziomie pikseli, rysowania wielokąta wokół każdego obiektu na obrazie.

Ogranicz ustawienia zadania automatycznego uczenia maszynowego.

Zwraca metadane dotyczące obrazu systemu operacyjnego dla tego wystąpienia obliczeniowego.

Wyrażenia dystrybucji do zamiatania wartości ustawień modelu. <Przykład> Oto kilka przykładów:

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.

Wyrażenia dystrybucji do zamiatania wartości ustawień modelu. <Przykład> Oto kilka przykładów:

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.

Wyrażenia dystrybucji do zamiatania wartości ustawień modelu. <Przykład> Oto kilka przykładów:

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.

Ustawienia używane do trenowania modelu. Aby uzyskać więcej informacji na temat dostępnych ustawień, zapoznaj się z oficjalną dokumentacją: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Ustawienia używane do trenowania modelu. Aby uzyskać więcej informacji na temat dostępnych ustawień, zapoznaj się z oficjalną dokumentacją: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Ustawienia używane do trenowania modelu. Aby uzyskać więcej informacji na temat dostępnych ustawień, zapoznaj się z oficjalną dokumentacją: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Wykrywanie obiektów obrazu. Wykrywanie obiektów służy do identyfikowania obiektów na obrazie i lokalizowania każdego obiektu za pomocą obwiedni, np. Lokalizowanie wszystkich psów i kotów na obrazie i rysowanie obwiedni wokół każdego z nich.

Ustawienia związane z zamiatanie modeli i zamiatanie hiperparametrów.

Obiekt DTO reprezentujący kolumnę indeksu

Interfejs modelu InferenceContainerProperties

InferenceEndpoint to zasób dostępny wyłącznie w podglądzie.

Konfiguracja punktu końcowego wnioskowania

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje InferenceEndpoints.

Parametry opcjonalne.

InferenceGroup to zasób dostępny wyłącznie w podglądzie.

Konfiguracja grupy wnioskowania

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje InferenceGroups.

Parametry opcjonalne.

InferencePool to zasób dostępny wyłącznie w podglądzie.

Konfiguracja puli wnioskowania

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje InferencePools.

Parametry opcjonalne.

Schemat typu wystąpienia.

Żądania/limity zasobów dla tego typu wystąpienia

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Podstawowa definicja pracy.

Definicja zadania polecenia.

Interfejs modelu JobLimits

Informacje o kontenerze definicji zadań dotyczących lokalizacji wyników/logów zadań.

interfejs modelu JobResourceConfiguration

Interfejs modelu JobResources

interfejs modelu JobScheduleAction

Definicja punktu końcowego zadania

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje Jobs.

Konfiguracja jądra Jupyter.

Właściwości magazynu kluczy klienta.

Obliczenia uczenia maszynowego oparte na obliczeniach Kubernetes.

Właściwości specyficzne dla elementu KubernetesOnlineDeployment.

Właściwości kubernetes

Interfejs modelu Generowanie etykiet

interfejs modelu LakeHouseArtifact

interfejs modelu ListNotebookKeysResult

interfejs modelu ListStorageAccountKeysResult

interfejs modelu ListWorkspaceKeysResult

Typ danych wejściowych literału.

interfejs modelowy MLFlowModelJobInput

interfejs modelu: MLFlowModelJobOutput

Definicja danych MLTable

interfejs modelu MLTableJobInput

interfejs modelu MLTableJobOutput

Definicja tożsamości zarządzanych zasobów obliczeniowych.

Konfiguracja tożsamości zarządzanej.

Model interface ManagedIdentityAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Poświadczenia tożsamości zarządzanej przez użytkownika

Opcje aprowizacji sieci zarządzanej dla sieci zarządzanej obszaru roboczego uczenia maszynowego.

Stan aprowizacji dla sieci zarządzanej obszaru roboczego uczenia maszynowego.

Interfejs reprezentujący operacje ManagedNetworkProvisions.

Parametry opcjonalne.

Ustawienia sieci zarządzanej dla obszaru roboczego uczenia maszynowego.

interfejs modelu: ZarządzaneUstawieniaSieciPodstawoweZasoby

interfejs modelu ManagedNetworkSettingsEx

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ManagedNetworkSettings.

Parametry opcjonalne.

Właściwości zarządzanych ustawień sieciowych obszaru roboczego uczenia maszynowego.

ManagedNetworkSettingsPropertiesBasicResource to zasób dostępny wyłącznie w podglądzie.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ManagedNetworkSettingsRule.

Właściwości specyficzne dla elementu ManagedOnlineDeployment.

model interface ManagedOnlineEndpointDeploymentResourceProperties

interfejs modelu ManagedOnlineEndpointResourceProperties

Szczegółowe informacje o tożsamościach przypisanych do zarządzanej grupy zasobów.

Ustawienia zarządzanej grupy zasobów

Tożsamość usługi zarządzanej (tożsamości przypisane przez system i/lub tożsamości przypisane przez użytkownika)

Interfejs modelu MarketplacePlan

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

interfejs modelu MarketplaceSubscriptionProperties

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje MarketplaceSubscriptions.

Obiekt DTO reprezentujący zasób obliczeniowy

interfejs modelu Materializacja Ustawienia

Definiuje zasady wczesnego kończenia na podstawie średnich bieżących metryki podstawowej wszystkich przebiegów

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

interfejs modelu ModelContainerProperties

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ModelContainers.

interfejs modelu ModelUstawienia

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Szczegóły wersji zasobu modelu.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ModelVersions.

Parametry opcjonalne.

Podstawowa definicja konfiguracji obliczeniowej monitoru.

Monitoruj definicję tożsamości obliczeniowej.

Interfejs modelu MonitorDefinition

Interfejs modelu: MonitorEmailNotificationSettings.

interfejs modelu MonitorNotificationSettings.

Monitorowanie definicji obliczeniowej platformy Spark bezserwerowej.

interfejs modelu MonitoringFeatureFilterBase

Monitorowanie definicji bazy danych wejściowych.

interfejs modelu MonitoringSignalBase

Definiowanie celów monitorowania.

interfejs modelu MonitoringThreshold

Konfiguracja dystrybucji MPI.

Wartość walidacji N-krzyżowych.

Interfejs modelu NetworkAcls

interfejs modelu NlpVerticalUstawienia

Ograniczenia wykonywania zadań.

Liczba różnych stanów węzłów obliczeniowych w amlCompute.

Definicja węzłów abstrakcyjnych

interfejs modeluBezAutoryzmTypPrzestrzeńPracyWłaściwościPołączenia

Puste/brak poświadczeń magazynu danych.

interfejs modelu NotebookAccessTokenResult

interfejs modelu NotebookPreparationError

interfejs modelu NotebookResourceInfo

Konfiguracja powiadomienia.

interfejs modelu NumericalDataDriftMetricThreshold

interfejs modelu NumericalDataQualityMetricThreshold

interfejs modelu NumericalPredictionDriftMetricThreshold

interfejs modelu OAuth2AuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Cel optymalizacji.

Konfiguracja artefaktu OneLake (źródło danych).

Konfiguracja magazynu danych OneLake (Trident).

Konkretne śledzone typy zasobów można utworzyć, aliasując ten typ przy użyciu określonego typu właściwości.

Interfejs modelu OnlineDeploymentProperties

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje OnlineDeployments.

Parametry opcjonalne.

Konkretne śledzone typy zasobów można utworzyć, aliasując ten typ przy użyciu określonego typu właściwości.

Konfiguracja punktu końcowego online

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje OnlineEndpoints.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Konfiguracja żądań oceniania wdrożenia online.

Konfiguracja skalowania wdrożenia online.

interfejs modelu OpenAIEndpointDeploymentResourceProperties

interfejs modelu OpenAIEndpointResourceProperties

Szczegóły operacji interfejsu API REST zwrócone z interfejsu API operacji dostawcy zasobów

Zlokalizowane informacje wyświetlane dla operacji.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje.

Zwraca metadane dotyczące stosowania poprawek systemu operacyjnego.

Reguła ruchu wychodzącego dla zarządzanej sieci obszaru roboczego uczenia maszynowego.

Konkretne typy zasobów serwera proxy można utworzyć, aliasując ten typ przy użyciu określonego typu właściwości.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje OutboundRule.

Interfejs reprezentujący operacje OutboundRules.

Parametry opcjonalne.

Odwoływanie się do zasobu za pośrednictwem jego ścieżki w danych wyjściowych zadania.

interfejs modelu PATAuthTypeWorkspaceConnectionProperties.

interfejs modelu PTUDeploymentUżycie

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje PTUQuota.

interfejs modelu Szczegóły pakietu

Opcje dla metody byPage

Interfejs, który umożliwia iterację asynchronialną zarówno do ukończenia, jak i według strony.

Modyfikowalne ustawienia wnioskowania wsadowego na wdrożenie.

Ściśle używane w żądaniach aktualizacji.

Tożsamość usługi zarządzanej (tożsamości przypisane przez system i/lub tożsamości przypisane przez użytkownika)

Ściśle używane w żądaniach aktualizacji.

Ściśle używane w żądaniach aktualizacji.

Ściśle używane w żądaniach aktualizacji.

Ściśle używane w żądaniach aktualizacji.

Ściśle używane w żądaniach aktualizacji.

Wspólna definicja SKU.

interfejs modelu Hasło

model interface PendingUploadCredentialDto

interfejs modelu PendingUploadRequestDto

interfejs modelu PendingUploadResponseDto

Ustawienia dla osobistego wystąpienia obliczeniowego.

Definicja zadania potoku: definiuje ogólne atrybuty MFE.

Model Interface PredictionDriftMetricThresholdBase

Interfejs modelu: PredictionDriftMonitoringSignal

Zasób prywatnego punktu końcowego.

Zasób połączenia prywatnego punktu końcowego.

Właściwości połączenia prywatnego punktu końcowego.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje PrivateEndpointConnections.

Miejsce docelowe prywatnego punktu końcowego dla reguły ruchu wychodzącego prywatnego punktu końcowego dla zarządzanej sieci obszaru roboczego uczenia maszynowego.

Reguła ruchu wychodzącego prywatnego punktu końcowego dla sieci zarządzanej obszaru roboczego uczenia maszynowego.

Zasób sieciowy PE połączony z tym połączeniem PE.

Zasób łącza prywatnego

Właściwości zasobu łącza prywatnego.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje PrivateLinkResources.

Zbiór informacji o stanie połączenia między użytkownikiem usługi a dostawcą.

Konfiguracja sondy liveness/readiness kontenera wdrożenia.

interfejs modelu PromptSettings.

Podstawowa definicja zasobów puli.

Definicja modelu zasobów dla zasobu serwera proxy usługi Azure Resource Manager. Nie będzie on miał tagów i lokalizacji

Konfiguracja dystrybucji PyTorch.

interfejs modelu QueueSettings

Właściwości aktualizacji lub pobierania limitu przydziału.

Parametry aktualizacji przydziału.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje Quotas.

Parametry opcjonalne.

Konfiguracja listy bloków usługi Azure OpenAI.

Treść żądania elementu RaiBlocklist usług Cognitive Services.

Właściwości elementu listy bloków niestandardowych RAI.

RaiBlocklistItemPropertiesBasicResource to zasób dostępny wyłącznie w podglądzie.

Właściwości listy bloków niestandardowych RAI.

RaiBlocklistPropertiesBasicResource to zasób dostępny wyłącznie w podglądzie.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RaiPolicy.

Filtr zawartości interfejsu OpenAI platformy Azure.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RaiPolicy.

Właściwości filtrów zawartości interfejsu OpenAI platformy Azure.

Zasób filtrów zawartości usługi Azure OpenAI.

Definiuje algorytm próbkowania, który generuje wartości losowo

Konfiguracja rozmieszczenia promieni. Klasa do zarządzania konfiguracją dla rozproszonego zadania Ray.

Cykl wyzwalacza przepływu pracy dla typu harmonogramu ComputeStartStop.

Interfejs modelu RecurrenceSchedule

interfejs modelu RecurrenceTrigger

interfejs modelu RegenerateEndpointKeysRequest

interfejs modelu RegenerateServiceAccountKeyContent

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje Rejestrów.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Konkretne śledzone typy zasobów można utworzyć, aliasując ten typ przy użyciu określonego typu właściwości.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryCodeContainers.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryCodeVersions.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryComponentContainers.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryComponentVersions.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryDataContainers.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryDataReferences.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryDataVersions.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryEnvironmentContainers.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryEnvironmentVersions.

interfejs modelu RegistryListCredentialsResult

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryModelContainers.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje RegistryModelVersions.

Tożsamość usługi zarządzanej (tożsamości przypisane przez system i/lub tożsamości przypisane przez użytkownika)

Definicja połączenia prywatnego punktu końcowego.

Właściwości połączenia prywatnego punktu końcowego

Stan połączenia.

Szczegóły rejestru

Szczegółowe informacje o każdym regionie, w którym znajduje się rejestr

Zadanie regresji w tabeli AutoML w pionie.

Konfiguracja związana z trenowaniem regresji.

Konfiguracja żądań oceniania.

Logowanie żądań w interfejsie modelu

Schemat zmiany rozmiaru wystąpienia obliczeniowego.

Typowe pola zwracane w odpowiedzi dla wszystkich zasobów usługi Azure Resource Manager

Model interface ResourceBase

Konfiguracja interfejsu modelu

Reprezentuje identyfikator zasobu. Na przykład w przypadku podsieci jest to adres URL zasobu dla podsieci.

Nazwa zasobu.

Przydział przypisany do zasobu.

Definicja kroczących danych wejściowych.

Trasa interfejsu modelu

Model Interface SASAuthTypeWorkspaceConnectionProperties.

Dostęp za pomocą pełnego identyfikatora URI sygnatury dostępu współdzielonego

interfejs modelu SASCredentialDto

Algorytm próbkowania używany do generowania wartości hiperparametrów wraz z właściwościami konfigurującymi algorytm

Konfiguracja poświadczeń magazynu danych SAS.

Wpisy tajne sygnatury dostępu współdzielonego magazynu danych.

Ustawienia skalowania dla obliczeń AML

Żądane ustawienia skalowania dla amlCompute.

Konfiguracja puli ScaleUnit.

Koperta zasobów usługi Azure Resource Manager.

Interfejs modelu ScheduleActionBase

Interfejs modelu ScheduleBase

Podstawowa definicja harmonogramu

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje Harmonogramy.

Referencja skryptu

Niestandardowe skrypty konfiguracji

Prognozowanie sezonowości.

Konfiguracja wygaśnięcia wpisu tajnego.

interfejs modelu ServerlessComputeSettings

Konkretne śledzone typy zasobów można utworzyć, aliasując ten typ przy użyciu określonego typu właściwości.

interfejs modelu ServerlessEndpointCapacityReservation

interfejs modelu ServerlessEndpointContentSafety

model interface ServerlessEndpointInferenceEndpoint

model interface ServerlessEndpointModelSettings

interfejs modelu ServerlessEndpointProperties

interfejs modelu ServerlessEndpointResourceProperties

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje ServerlessEndpoints.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

model interface ServerlessInferenceEndpoint

interfejs modelu ServerlessOffer

interfejs modelu: ServiceManagedResourcesTSettings

Model interface ServicePrincipalAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Konfiguracja poświadczeń magazynu danych jednostki usługi.

Wpisy tajne jednostki usługi magazynu danych.

Miejsce docelowe tagu usługi dla reguły ruchu wychodzącego tagu usługi dla zarządzanej sieci obszaru roboczego uczenia maszynowego.

Reguła ruchu wychodzącego z numerem tagu usługi dla sieci zarządzanej obszaru roboczego uczenia maszynowego.

Szczegóły dostosowanych skryptów do wykonania w celu skonfigurowania klastra.

Model interface SharedPrivateLinkResource

Właściwości udostępnionego zasobu łącza prywatnego.

Prosty poller, który może służyć do sondowania długotrwałej operacji.

Definicja modelu zasobów reprezentująca jednostkę SKU

Informacje o pojemności jednostki SKU

Spełnia wymóg kontraktu usługi ARM w celu wyświetlenia listy wszystkich dostępnych jednostek SKU dla zasobu.

SkuSetting spełnia potrzebę uproszczonych informacji o jednostce SKU w kontrakcie usługi ARM.

Definicja zadania platformy Spark.

Definicja punktu wejścia do pracy Spark.

model interface SparkJobPythonEntry

interfejs modelu SparkJobScalaEntry

interfejs modelu SparkResourceConfiguration

Model interface SpeechEndpointDeploymentResourceProperties

interfejs modelu SpeechEndpointResourceProperties

Konfiguracja protokołu SSL do oceniania

Zaawansowane ustawienie w celu dostosowania przebiegu StackEnsemble.

Definicja statycznych danych wejściowych.

Szczegóły konta magazynu, które ma być używane dla rejestru

Interfejs modelu StringKeyValuePair

Definicja zadania zamiatania.

Klasa limitu zadania zamiatania.

Obliczenia SynapseSpark.

interfejs modelu SynapseSparkProperties

interfejs modelowy SystemCreatedAcrAccount

interfejs modelowy SystemCreatedStorageAccount

Metadane dotyczące tworzenia i ostatniej modyfikacji zasobu.

Usługa systemowa uruchomiona na obliczeniach.

Konfiguracja cechowania.

Ograniczenia wykonywania zadań.

Liczba poprzednich okresów do opóźnienia z kolumny docelowej.

Prognozowanie docelowego rozmiaru okna ruchomego.

interfejs modelu CelWykorzystanieSkala Ustawienia

interfejs modelu TeacherModelEndpoint

model interface TeacherModelEndpointRequestSettings

interfejs modelu TeacherModelTSettings

Konfiguracja dystrybucji TensorFlow.

Zadanie klasyfikacji tekstu w pionie NLP rozwiązania AutoML. NLP - Przetwarzanie Języka Naturalnego.

Zadanie Klasyfikacja tekstu z wieloma etykietami w pionie automatycznego uczenia maszynowego NLP. NLP - Przetwarzanie Języka Naturalnego.

Text-NER zadanie w pionie AutoML NLP. NER - Rozpoznawanie jednostek nazwanych. NLP - Przetwarzanie Języka Naturalnego.

interfejs modelu TmpfsOptions

interfejs modelu TopNFeaturesByAttribution

Definicja modelu zasobów dla zasobu usługi Azure Resource Manager śledziła zasób najwyższego poziomu, który ma "tagi" i "lokalizację"

Konfiguracja związana z treningiem.

Definicja składnika wersji próbnej.

interfejs modelu TriggerBase

interfejs modelu TritonModelJobInput

interfejs modelu TritonModelJobOutput

Definiuje zasady wczesnego kończenia, które anulują dany procent przebiegów w każdym interwale oceny.

Właściwości odpowiedzi na limit przydziału aktualizacji.

Wynik aktualizowania limitu przydziału obszaru roboczego.

Jednostka wersji danych pliku uri-file

interfejs modelu UriFileJobInput

interfejs modelu UriFileJobOutput

Jednostka wersji danych URI-folder

interfejs modelu UriFolderJobInput

interfejs modelu UriFolderJobOutput

Opisuje użycie zasobów usługi AML.

Użytkowanie interfejsu modeluSzczegółyKwoty

Nazwy użycia.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje Usages.

Ustawienia konta użytkownika, które jest tworzone na każdym z węzłów obliczeniowych.

Właściwości tożsamości przypisanej przez użytkownika

Konfiguracja tożsamości użytkownika.

Model Interface UsernamePasswordAuthTypeWorkspaceConnectionProperties

Obliczenia usługi Machine Learning oparte na usłudze Azure Virtual Machines.

Obraz maszyny wirtualnej dla obliczeń AML systemu Windows

interfejs modelu VirtualMachineSchemaProperties

Wpisy tajne związane z obliczeniami usługi Machine Learning opartymi na usłudze AKS.

Opisuje właściwości rozmiaru maszyny wirtualnej.

Odpowiedź operacji Wyświetl listę rozmiaru maszyny wirtualnej.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje VirtualMachineSizes.

Poświadczenia administratora dla maszyny wirtualnej

interfejs modelu VolumeDefinition

Interfejs modelu VolumeOptions

Interfejs modelu PodatnośćSzczegóły

Luki w interfejsie modelu

Podstawa Webhooka

Obiekt reprezentujący obszar roboczy uczenia maszynowego.

interfejs modelu WorkspaceConnectionAccessKey

Obiekt klucza konta dla poświadczeń połączenia obszaru roboczego.

Obiekt klucza interfejsu API dla poświadczeń połączenia obszaru roboczego.

interfejs modelu WorkspaceConnectionManagedIdentity

Wymagane są identyfikatory ClientId i ClientSecret. Inne właściwości są opcjonalne w zależności od implementacji każdego dostawcy OAuth2.

interfejs modelu WorkspaceConnectionPersonalAccessToken

interfejs modelu WorkspaceConnectionPropertiesV2

Konkretne typy zasobów serwera proxy można utworzyć, aliasując ten typ przy użyciu określonego typu właściwości.

interfejs modelu WorkspaceConnectionServicePrincipal

model interfejs WorkspaceConnectionSharedAccessSignature

Właściwości, o które zostanie zaktualizowane połączenie obszaru roboczego uczenia maszynowego.

interfejs modelu WorkspaceConnectionUsernamePassword

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje WorkspaceConnections.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje WorkspaceFeatures.

Obiekt konfiguracji obszaru roboczego.

Zasób prywatnego punktu końcowego.

Właściwości przestrzeni roboczej uczenia maszynowego.

Parametry aktualizowania obszaru roboczego uczenia maszynowego.

Parametry aktualizowania obszaru roboczego uczenia maszynowego.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Interfejs reprezentujący operacje Workspaces.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Parametry opcjonalne.

Rozszerzalne wyliczenie. Wskazuje typ akcji. „Internal” oznacza działania przeznaczone wyłącznie dla interfejsów API do użytku wewnętrznego.
KnownActionType można używać zamiennie z ActionType. To wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

wewnętrzny: akcje dotyczą interfejsów API tylko do użytku wewnętrznego.

Stan alokacji zasobów obliczeniowych. Możliwe wartości to: stały — wskazuje, że rozmiar obliczeń nie jest zmieniany. Nie ma żadnych zmian w liczbie węzłów obliczeniowych w trwających obliczeniach. Obliczenia przechodzą w ten stan po ich utworzeniu i gdy nie są wykonywane żadne operacje na obliczeniach w celu zmiany liczby węzłów obliczeniowych. zmiana rozmiaru — wskazuje, że rozmiar zasobów obliczeniowych jest zmieniany; Oznacza to, że węzły obliczeniowe są dodawane do zasobów obliczeniowych lub z nich usuwane.
KnownAllocationState może być używany zamiennie z AllocationState, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Stały
Zmiana rozmiaru

Poziom, na którym jest filtrowana zawartość.
KnownAllowedContentLevel może być używany zamiennie z AllowedContentLevel, ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Low
Medium
Wysoki

Zasady udostępniania aplikacji w tym wystąpieniu obliczeniowym wśród użytkowników nadrzędnego obszaru roboczego. Jeśli jest to osobiste, tylko twórca może uzyskiwać dostęp do aplikacji w tym wystąpieniu obliczeniowym. Po udostępnieniu dowolny użytkownik obszaru roboczego może uzyskiwać dostęp do aplikacji w tym wystąpieniu w zależności od przypisanej przez niego roli.
KnownApplicationSharingPolicy może być używana zamiennie z ApplicationSharingPolicy, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Osobiste
Shared

Stan aprowizacji zasobu rejestru.
KnownAssetProvisioningState może być używany zamiennie z AssetProvisioningState, a ten enum zawiera znane wartości, które obsługuje usługa.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Powodzenie
Niepowodzenie
Anulowane
Tworzenie
aktualizowanie
Usuwanie

Alias for AssetReferenceBaseUnion

Wyliczenie w celu określenia trybu uwierzytelniania punktu końcowego.
KnownAuthMode może być używany zamiennie z AuthMode, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

AAD

Alias dla AutoMLVerticalUnion

Ustawienie AutoRebuild dla obrazu pochodnego
KnownAutoRebuildSetting może być używany zamiennie z AutoRebuildSetting, ponieważ ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Disabled
OnBaseImageUpdate

Ustawienia automatycznego zapisywania.
ZnaneAutosave może być używane zamiennie z Autosave, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Brak
Local
Zdalny

Obsługiwane wartości ustawienia chmury jako typ literału ciągu

Wyliczone typy właściwości dla wdrożeń wsadowych.
KnownBatchDeploymentConfigurationType może być używany zamiennie z BatchDeploymentConfigurationType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Model
PipelineComponent

Alias dla BatchDeploymentConfigurationUnion

Szczegółowość dziennika na potrzeby wnioskowania wsadowego. Kolejność szczegółowości rejestrowania jest zwiększona: Ostrzeżenie, Informacje i Debugowanie. Wartość domyślna to Informacje.
KnownBatchLoggingLevel może być używany zamiennie z BatchLoggingLevel, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Informacje
Ostrzeżenie
Debug

Enum do określenia, jak wnioskowanie wsadowe będzie obsługiwać wyniki
KnownBatchOutputAction może być używany zamiennie z BatchOutputAction, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

PodsumowanieOnly
AppendRow

Trzyliterowy kod określający walutę ceny maszyny wirtualnej. Przykład: USD
KnownBillingCurrency może być używany zamiennie z BillingCurrency, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

USD

Wyliczenie dla wszystkich modeli klasyfikacji obsługiwanych przez rozwiązanie AutoML.
KnownBlockedTransformers mogą być używane zamiennie z BlockedTransformers, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

TextTargetEncoder: Kodowanie docelowe dla danych tekstowych.
OneHotEncoder: O, hot encoding tworzy binarną transformację cech.
CatTargetEncoder: Kodowanie docelowe dla danych kategorycznych.
TfIdf: Tf-Idf oznacza "częstotliwość terminów" razy odwrotność częstotliwości dokumentów. Jest to powszechny schemat ważenia terminów służący do identyfikowania informacji z dokumentów.
WoETargetEncoder: Kodowanie Waga dowodów to technika stosowana do kodowania zmiennych kategorycznych. Używa logarytmu naturalnego P(1)/P(0) do tworzenia wag.
LabelEncoder: Label encoder konwertuje etykiety/zmienne kategoryczne w formie numerycznej.
WordEmbedding: Word embedding pomaga reprezentować słowa lub frazy jako wektor lub ciąg liczb.
NaiveBayes: Naive Bayes to klasyfikacja używana do klasyfikacji dyskretnych cech o rozkładzie katerycznym.
CountVectorizer: Count Vectorizer konwertuje zbiór dokumentów tekstowych na macierz liczby tokenów.
HashOneHotEncoder: Hashing One Hot Encoder może przekształcić zmienne kategoryczne w ograniczoną liczbę nowych funkcji. Jest to często używane w przypadku funkcji kategorii o wysokiej kardynalności.

Typ buforowania dysku danych.
KnownCaching może być używany zamiennie z Caching, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Brak
Tylko do odczytu
ReadWrite

Typ ZdolnościRodzaj Hosta

Stan aprowizacji hosta możliwości.
KnownCapabilityHostProvisioningState może być używany zamiennie z CapabilityHostProvisioningState, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Powodzenie
Niepowodzenie
Anulowane
Tworzenie
aktualizowanie
Usuwanie

Typ CategoricalDataDriftMetric

Typ CategoricalDataQualityMetric

Typ CategoricalPredictionDriftMetric

Wyliczenie dla wszystkich modeli klasyfikacji obsługiwanych przez rozwiązanie AutoML.
KnownClassificationModels mogą być używane zamiennie z ClassificationModels, a ten enum zawiera znane wartości, które obsługuje usługa.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Regresja logistyczna: Regresja logistyczna to podstawowa technika klasyfikacji. Należy do grupy klasyfikatorów liniowych i jest nieco podobna do regresji wielomianowej i liniowej. Regresja logistyczna jest szybka i stosunkowo nieskomplikowana, a interpretacja wyników jest wygodna. Chociaż jest to zasadniczo metoda klasyfikacji binarnej, może być również stosowana do problemów wieloklasowych.
SGD: SGD: Stochastyczny gradient descent to algorytm optymalizacyjny często stosowany w aplikacjach uczenia maszynowego do znalezienia parametrów modelu odpowiadających najlepszemu dopasowaniu między przewidywanymi a rzeczywistymi wynikami.
MultimialNaiveBayes: Multinomalny klasyfikator Naivnego Bayesa nadaje się do klasyfikacji z cechami dyskretnymi (np. liczbą słów do klasyfikacji tekstowej). Rozkład wielomianowy zwykle wymaga liczby funkcji całkowitych. Jednak w praktyce mogą również działać zliczenia ułamkowe, takie jak tf-idf.
BernoulliNaiveBayes: Naivny klasyfikator Bayesa dla wielowymiarowych modeli Bernoulliego.
SVM: Maszyna wektorowa wspierająca (SVM) to nadzorowany model uczenia maszynowego, który wykorzystuje algorytmy klasyfikacji do problemów klasyfikacji dwugrupowej. Po przekazaniu modelowi SVM zestawów oznaczonych danych treningowych dla każdej kategorii, są w stanie skategoryzować nowy tekst.
LinearSVM: Maszyna wektorowa wspierająca (SVM) to nadzorowany model uczenia maszynowego, który wykorzystuje algorytmy klasyfikacji do problemów klasyfikacji dwóch grup. Po przekazaniu modelowi SVM zestawów oznaczonych danych treningowych dla każdej kategorii, są w stanie skategoryzować nowy tekst. Liniowa SVM działa najlepiej, gdy dane wejściowe są liniowe, tj. dane można łatwo sklasyfikować, rysując linię prostą między sklasyfikowanymi wartościami na wykresie.
KNN: Algorytm K-najbliższych sąsiadów (KNN) wykorzystuje "podobieństwo cech" do przewidywania wartości nowych punktów danych, co dodatkowo oznacza, że nowemu punktowi przypisano wartość opartą na tym, jak bardzo odpowiada punktom w zbiorze treningowym.
Drzewo Decyzyjne: Drzewa decyzyjne to nieparametryczna metoda uczenia nadzorowanego stosowana zarówno do zadań klasyfikacyjnych, jak i regresji. Celem jest stworzenie modelu, który przewiduje wartość zmiennej docelowej poprzez uczenie się prostych reguł decyzyjnych wywnioskowanych z funkcji danych.
RandomForest: Random forest to algorytm uczenia nadzorowanego. "Las", który buduje, jest zbiorem drzew decyzyjnych, zwykle trenowanych metodą "workowania". Ogólna idea metody workowania polega na tym, że połączenie modeli uczenia się zwiększa ogólny wynik.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees to algorytm uczenia maszynowego oparty na zespole, który łączy prognozy z wielu drzew decyzyjnych. Jest to związane z szeroko stosowanym algorytmem lasu losowego.
LightGBM: LightGBM to framework do wzmacniania gradientów, który wykorzystuje algorytmy uczenia oparte na drzewach.
GradientBoosting: Technika przenoszenia uczniów tygodnia w silnego ucznia nazywa się Boosting. Proces algorytmu zwiększania gradientu działa w oparciu o tę teorię wykonania.
XGBoostClassifier: XGBoost: Algorytm Ekstremalnego Gradientowego Boostingu. Ten algorytm jest używany w przypadku danych strukturalnych, w których wartości kolumn docelowych można podzielić na odrębne wartości klas.

Podstawowe metryki dla zadań klasyfikacji z wieloma etykietami.
KnownClassificationMultilabelPrimaryMetrics może być używany zamiennie z ClassificationMultilabelPrimaryMetrics, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

AUCWeighted: AUC to obszar pod krzywą. Ta metryka reprezentuje średnią arytmetyczną wyniku dla każdej klasy, ważoną liczbą prawdziwych wystąpień w każdej klasie.
Dokładność: Dokładność to stosunek przewidywań, które dokładnie odpowiadają prawdziwym etykietom klas.
NormMacroRecall: Normalizowane makro przypomnienie to uśrednienie i normalizowanie makro przypominania, tak że losowa wydajność ma wynik 0, a perfekcyjna ocena 1.
AveragePrecisionScoreWeighted: Średnia arytmetyczna średniego wyniku precyzji dla każdej klasy, ważona liczbą prawdziwych przypadków w każdej klasie.
PrecisionScoreWeighted: Średnia arytmetyczna precyzji dla każdej klasy, ważona liczbą prawdziwych przypadków w każdej klasie.
IOU: Przecięcie nad Unią. Przecięcie przewidywań podzielone przez sumę przewidywań.

Podstawowe metryki dla zadań klasyfikacji.
KnownClassificationPrimaryMetrics mogą być używane zamiennie z ClassificationPrimaryMetrics, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

AUCWeighted: AUC to obszar pod krzywą. Ta metryka reprezentuje średnią arytmetyczną wyniku dla każdej klasy, ważoną liczbą prawdziwych wystąpień w każdej klasie.
Dokładność: Dokładność to stosunek przewidywań, które dokładnie odpowiadają prawdziwym etykietom klas.
NormMacroRecall: Normalizowane makro przypomnienie to uśrednienie i normalizowanie makro przypominania, tak że losowa wydajność ma wynik 0, a perfekcyjna ocena 1.
AveragePrecisionScoreWeighted: Średnia arytmetyczna średniego wyniku precyzji dla każdej klasy, ważona liczbą prawdziwych przypadków w każdej klasie.
PrecisionScoreWeighted: Średnia arytmetyczna precyzji dla każdej klasy, ważona liczbą prawdziwych przypadków w każdej klasie.

Przeznaczenie klastra
KnownClusterPurpose może być używany zamiennie z ClusterPurpose, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

FastProd
DenseProd
DevTest

Typ autoryzacji wystąpienia obliczeniowego. Dostępne wartości to osobiste (wartość domyślna).
KnownComputeInstanceAuthorizationType może być używany zamiennie z ComputeInstanceAuthorizationType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Życie prywatne

Bieżący stan elementu ComputeInstance.
KnownComputeInstanceState może być używany zamiennie z ComputeInstanceState, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Tworzenie
CreateFailed
Usuwanie
Działa
ponowne uruchamianie
Zmiana rozmiaru
JobRunning
SettingUp
SetupFailed
Uruchamianie
Stopped
zatrzymywanie
UserSetupUp
UserSetupFailed
Nieznane
Nieużyteczne

[Wymagane] Akcja mocy obliczeniowej.
KnownComputePowerAction może być używany zamiennie z ComputePowerAction, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Start
Zatrzymaj

Enum do opisu częstotliwości harmonogramu powtarzania obliczeń
ZnanyObliczeniCzęstotliwość powtarzania może być używana zamiennie z ObliczeniowąCzęstotliwość, która zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Minuta: Minuta częstotliwość
Godzina: Godzina
Dzień: Częstotliwość dnia
Tydzień: Częstotliwość tygodnia
Miesiąc: Miesiąc częstotliwość

Alias dla ComputeSecretsUnion

Typ ComputeTrigger

Rodzaj obliczeń
KnownComputeType można używać zamiennie z wartością ComputeType. Wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

AKS
Kubernetes
AmlCompute
ComputeInstance (Instancja obliczeniowa)
DataFactory
VirtualMachine
HDInsight
Databricks
DataLakeAnalytics
SynapseSpark

Alias dla ComputeUnion

Enum dnia powszedniego
KnownComputeWeekDay może być używany zamiennie z ComputeWeekDay, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Poniedziałek: poniedziałek w dni powszednie
Wtorek: wtorek w dni powszednie
Środa: środa w dni powszednie
Czwartek: czwartek w dni powszednie
Piątek: piątek w dni powszednie
Sobota: sobota w dni powszednie
Niedziela: niedziela w dni powszednie

Typ uwierzytelniania docelowego połączenia
KnownConnectionAuthType można używać zamiennie z parametrem ConnectionAuthType, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

PAT
Identyfikator zarządzany
Nazwa użytkownikaHasło
Brak
SAS
Klucz konta
ServicePrincipal
Klucz dostępu
ApiKey
Niestandardoweklucze
OAuth2
AAD
DelegowaniSAS
ProjectManagedIdentity
AccountManagedIdentity
UserEntraToken
AgentUserImpersonation
AgenticIdentityToken
AgenticUser

Kategoria połączenia
KnownConnectionCategory może być używany zamiennie z ConnectionCategory, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Kanał informacyjny języka Python
ContainerRegistry (rejestr kontenerów)
Git
S3
Snowflake
AzureKeyVault
AzureSqlDb
AzureSynapseAnalytics
AzureMySqlDb
Baza danych AzurePostgresDb
ADLSGen2
AzureContainerAppEnvironment
Redis
ApiKey
AzureOpenAI
Usługi AIS
CognitiveSearch
Usługa CognitiveService
Niestandardoweklucze
AzureBlob (Obiekt blob platformy AzureBlob)
AzureStorageAccount
AzureOneLake
Baza danych CosmosDb
CosmosDbMongoDbApi
AzureDataExplorer
AzureMariaDb
AzureDatabricksDeltaLake
AzureSqlMi
AzureTableStorage
AmazonRdsForOracle
AmazonRdsForSqlServer
AmazonkaPrzesunięcie czerwieni
Baza danych Db2
Drill
GoogleBigQuery (Duże Zapytanie Google)
Greenplum
Baza danych HBBASE
Hive
Impala
Informix
Baza danych MariaDb
Program MicrosoftAccess
Język MySql
Netezza
Oracle
Phoenix
PostgreSql
Presto
SapOpenHub
SapBw
SapHana
Tabela SapTable
Spark
SqlServer
Sybase
Teradata
Vertica
Pinecone
Databricks
Cassandra
Couchbase
MongoDbV2
MongoDbAtlas
Kompatybilny z AmazonS3
Serwer plików
Serwer FtpServer
Magazyn w chmurze GoogleCloud
Systemy plików HDFS
Pamięć masowa OracleCloudStorage
Protokół SFTP
Ogólne Http
ODataRest
Odbc (Odbc)
Odpoczynek ogólny
RemoteTool
AmazonMws powiedział:
Zgadzać się
Dynamics
DynamicsAx (DynamicsAx)
DynamicsCrm
GoogleAdWords (Język angielski)
Punkt Hubspot
Jira
Magento (Magento)
Rynek Marketo
Office365
Eloqua powiedział:
Odpowiedzialność
OracleServiceCloud
PayPal
Szybkie książki
Salesforce
SalesforceServiceCloud
SalesforceMarketingCloud
SapCloudForCustomer
SapEcc (SapEcc)
ServiceNow
SharePointOnlineList
Shopify
Square
Stół internetowy
Xero
Zoho powiedział:
GenericContainerRegistry
Elasticsearch
AppInsights
AppConfig
Otwarta sztuczna inteligencja
Serp
BingLLMSearch
Bezserwerowy
ManagedOnlineEndpoint
ApiManagement
ModelGateway
GroundingWithBingSearch
GroundingWithCustomSearch
Sharepoint
MicrosoftFabric
PowerPlatformEnvironment
RemoteA2A

Grupa oparta na kategorii połączenia
KnownConnectionGroup można używać zamiennie z elementem ConnectionGroup. To wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Azure
AzureAI
Database
NoSQL
Plik
genericProtocol
Usługi i aplikacje

Typ kontenera

Określa bieżący poziom bezpieczeństwa zawartości.
KnownContentSafetyLevel może być używany zamiennie z ContentSafetyLevel, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Blokowanie
odroczone

Określa stan bezpieczeństwa zawartości.
KnownContentSafetyStatus może być używany zamiennie z ContentSafetyStatus, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Enabled
Disabled

Interfejs opisujący stronę wyników.

Rodzaj jednostki, która utworzyła zasób.
KnownCreatedByType można używać zamiennie z parametrem CreatedByType, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

użytkownik: jednostka została utworzona przez użytkownika.
Application: jednostka została utworzona przez aplikację.
managedIdentity: jednostka została utworzona przez tożsamość zarządzaną.
klucz: jednostka została utworzona przez klucz.

Wyliczenie, aby określić typ poświadczeń magazynu danych.
KnowCredentialsType może być używany zamiennie z CredentialsType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Klucz konta
Certyfikat
Brak
sas
ServicePrincipal

Typ DataAvailabilityStatus

Typ trybu zbierania danych

Alias dla DataDriftMetricThresholdBaseUnion

Wyliczenie w celu określenia typu zadania generowania danych.
KnownDataGenerationTaskType może być używany zamiennie z DataGenerationTaskType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Rozmowa: Generuj dane konwersacyjne (wielokrotnie/pojedynczo turnie)
Matematyka: Generuj dane matematyczne dla odpowiedzi numerycznych
Nli: Generuj dane wnioskowania języka naturalnego
NluQa: Generuj dane Natural Language Understanding dla danych odpowiadających na pytania
Streszczenie: Generuj kluczowe podsumowanie artykułu

Wyliczenie w celu określenia typu generowania danych.
KnownDataGenerationType może być używany zamiennie z DataGenerationType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Generowanie etykiet: Generowanie etykiet przez Teacher Model Inferencing
DataGeneration: Syntetyczne generowanie danych

Alias dla DataGenerationVerticalUnion

Alias dla DataQualityMetricThresholdBaseUnion

Wyliczenie w celu określenia typu poświadczeń DataReference.
KnownDataReferenceCredentialType może być używany zamiennie z DataReferenceCredentialType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

SAS
DockerCredentials
Identyfikator zarządzany
NoCredentials

Alias dla DataReferenceCredentialUnion

Wyliczenie w celu określenia typu danych.
KnownDataType można używać zamiennie z wartościami DataType. Wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

uri_file
uri_folder
mltable

Alias dla DataVersionBasePropertiesUnion

Alias dla DatastoreCredentialsUnion

Alias dla DatastorePropertiesUnion

Alias dla DatastoreSecretsUnion

Wyliczenie w celu określenia typu zawartości magazynu danych.
KnownDatastoreType może być używany zamiennie z DatastoreType, a ten enum zawiera znane wartości, które obsługuje usługa.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

AzureBlob (Obiekt blob platformy AzureBlob)
AzureDataLakeGen1
AzureDataLakeGen2
AzureFile
OneLake

Typ DefaultActionType

Typ DefaultResourceProvisioningState

Opcja uaktualnienia wersji modelu wdrażania.
KnownDeploymentModelVersionUpgradeOption można używać zamiennie z właściwością DeploymentModelVersionUpgradeOption. Wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

OnceNewDefaultVersionAvailable
OnceCurrentVersionExpired
NoAutoUpgrade

Możliwe wartości parametru DeploymentProvisioningState.
KnownDeploymentProvisioningState można używać zamiennie z właściwością DeploymentProvisioningState. Wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Tworzenie
Usuwanie
Skalowanie
aktualizowanie
Powodzenie
Niepowodzenie
Anulowane

Błąd poziomu konfiguracji przestrzeni roboczej
KnownDiagnoseResultLevel może być używany zamiennie z DiagnoseOutcomeLevel, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Ostrzeżenie
Error
Informacje

Alias dla DistributionConfigurationUnion

Wyliczenie w celu określenia typu dystrybucji zadań.
KnownDistributionType może być używany zamiennie z DistributionType, ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

PyTorch
TensorFlow
Mpi
Ray: Typ rozmieszczenia promieni.

Rodzaj Polityki Wcześniejszego ZakończeniaTTyp

Alias dla EarlyTerminationPolicyUnion

Wyliczenie, aby określić, czy funkcja PublicNetworkAccess jest włączona, czy wyłączona dla ruchu wychodzącego wdrożenia.
KnownEgressPublicNetworkAccessType może być używany zamiennie z EgressPublicNetworkAccessType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Enabled
Disabled

Wyliczenie, aby określić typ powiadomienia e-mail.
KnownEmailNotificationEnableType może być używany zamiennie z EmailNotificationEnableType, a ten enrum zawiera znane wartości, które obsługuje usługa.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Praca ukończona
JobFailed
Anulowana robota

Wskazuje, czy szyfrowanie jest włączone dla obszaru roboczego.
ZnaneEncryptionStatus można używać zamiennie z wartościami EncryptionStatus. Wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Enabled
Disabled

Wyliczenie w celu określenia trybu uwierzytelniania punktu końcowego.
KnownEndpointAuthMode może być używany zamiennie z EndpointAuthMode, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

AMLToken
Klucz
AADToken

Wyliczenie w celu określenia typu obliczeniowego punktu końcowego.
KnownEndpointComputeType może być używany zamiennie z EndpointComputeType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Zarządzany
Kubernetes
AzureMLCompute

Alias dla EndpointDeploymentResourcePropertiesUnion

Stan aprowizacji punktu końcowego.
KnownEndpointProvisioningState może być używany zamiennie z EndpointProvisioningState, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Tworzenie
Usuwanie
Powodzenie
Niepowodzenie
aktualizowanie
Anulowane

Alias dla EndpointResourcePropertiesUnion

Typ punktu końcowego.
ZnaneEndpointType można używać zamiennie z parametrem EndpointType, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Azure. OpenAI
Azure. Przemówienie
Azure. ContentSafety
Azure. Lama
managedOnlineEndpoint
serverlessEndpoint

Typ środowiska jest tworzony przez użytkownika lub kuratorowany przez usługę Azure ML
ZnanyŚrodowiskowy Typ może być używany zamiennie z Środowiskowym Typem, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Kuratorem
UserCreated

Typ zmiennej środowiskowej. Możliwe wartości to: lokalna - Dla zmiennej lokalnej
KnownEnvironmentVariableType może być używany zamiennie z EnvironmentVariableType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

lokalny

Typ FeatureAttributionMetric

Typ FeatureDataType

Tryb operacji dla znaczenia funkcji obliczeniowej.
KnownFeatureImportanceMode może być używany zamiennie z FeatureImportanceMode, a ten enum zawiera znane wartości, które obsługuje usługa.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Wyłączone: Wyłącza znaczenie cech obliczeniowych w sygnale.
Włączone: Umożliwia obliczenia znaczenia cech w sygnale.

Flaga służąca do generowania opóźnień dla obiektów numerycznych.
KnownFeatureLags mogą być używane zamiennie z FeatureLags, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Brak: Nie generowane są żadne opóźnienia funkcji.
Auto: System automatycznie generuje opóźnienia funkcji.

Tryb cechowania — określa tryb cechowania danych.
KnownFeaturizationMode może być używany zamiennie z FeaturizationMode, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Auto: Tryb automatyczny, system wykonuje funkcje bez żadnych niestandardowych wejść do funkcji.
Custom: Niestandardowa charakterystyka.
Wyłączone: Wygląd wyłączony. Zadanie "Prognozowanie" nie może używać tej wartości.

Typ Zadania FineTuningTaskType

Alias dla FineTuningVerticalUnion

Firewall Sku używany dla reguł FQDN
KnownFirewallSku może być używany zamiennie z FirewallSku, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Standard
Basic

Wyliczenie do określania trybu wyboru horyzontu prognozy.
KnownForecastHorizonMode może być używany zamiennie z ForecastHorizonMode, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Auto: Horyzont prognozy jest ustalany automatycznie.
Niestandardowe: Użyj niestandardowego horyzontu prognoz.

Alias dla ForecastHorizonUnion

Wyliczenie dla wszystkich modeli prognozowania obsługiwanych przez rozwiązanie AutoML.
Known ForecastingModels mogą być używane zamiennie z ForecastingModels, a ten enum zawiera znane wartości, które obsługuje usługa.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

AutoArima: Model Auto-Autoregresyjnej Zintegrowanej Średniej Kroczącej (ARIMA) wykorzystuje dane szeregów czasowych oraz analizę statystyczną do interpretacji danych i formułowania prognoz na przyszłość. Ten model ma na celu wyjaśnienie danych przy użyciu danych szeregów czasowych dotyczących ich przeszłych wartości i wykorzystuje regresję liniową do przewidywania.
Prorok: Prorok to procedura prognozowania danych szeregów czasowych oparta na modelu addytywnym, w którym nieliniowe trendy są dopasowane do rocznej, tygodniowej i dziennej sezonowości oraz efektów świątecznych. Najlepiej sprawdza się w przypadku szeregów czasowych, które mają silne efekty sezonowe i kilku sezonów danych historycznych. Prophet jest odporny na brakujące dane i zmiany trendu i zazwyczaj dobrze radzi sobie z wartościami odstającymi.
Naive: Model prognozowania Naive wykonuje prognozy, przenosząc najnowszą wartość docelową dla każdej serii czasowej w danych treningowych.
SeasonalNaive: Model prognozowania Seasonal Naive przewiduje, przenosząc najnowsze wartości docelowe sezonu dla każdej serii czasowej w danych treningowych.
Średnia: Model prognozowania średniej wykonuje prognozy, przenosząc średnią wartości docelowych dla każdej serii czasowej w danych treningowych.
SeasonalAverage: Model prognozowania Seasonal Average prognozuje prognozy, przenosząc średnią wartość najnowszego sezonu danych dla każdej serii czasowej w danych treningowych.
Wygładzanie wykładnicze: Wygładzanie wykładnicze to metoda prognozowania szeregów czasowych dla danych jednowymiarowych, którą można rozszerzyć, aby wspierać dane o trendzie systematycznym lub komponent sezonowy.
Arimax: Model autoregresyjnej zintegrowanej średniej kroczącej z zmienną wyjaśniającą (ARIMAX) można traktować jako model regresji wielokrotnej z jednym lub więcej składnikami autoregresywnymi (AR) i/lub jednym lub więcej składnikami średniej kroczącej (MA). Ta metoda jest odpowiednia do prognozowania, gdy dane są stacjonarne/niestacjonarne, i wielowymiarowe z dowolnym typem wzorca danych, tj. poziomem/trendem/sezonowością/cyklicznością.
TCNForecaster: TCNForecaster: Prognozer Temporal Convolucional Networks. TODO: Poproś zespół ds. prognoz o krótkie wprowadzenie.
ElasticNet: Elastic net to popularny rodzaj uregulowanej regresji liniowej, który łączy dwie popularne kary, a konkretnie funkcje karne L1 i L2.
GradientBoosting: Technika przenoszenia uczniów tygodnia w silnego ucznia nazywa się Boosting. Proces algorytmu zwiększania gradientu działa w oparciu o tę teorię wykonania.
Drzewo Decyzyjne: Drzewa decyzyjne to nieparametryczna metoda uczenia nadzorowanego stosowana zarówno do zadań klasyfikacyjnych, jak i regresji. Celem jest stworzenie modelu, który przewiduje wartość zmiennej docelowej poprzez uczenie się prostych reguł decyzyjnych wywnioskowanych z funkcji danych.
KNN: Algorytm K-najbliższych sąsiadów (KNN) wykorzystuje "podobieństwo cech" do przewidywania wartości nowych punktów danych, co dodatkowo oznacza, że nowemu punktowi przypisano wartość opartą na tym, jak bardzo odpowiada punktom w zbiorze treningowym.
LassoLars: Model Lasso dopasowany do Least Angle Regression, czyli Lars. Jest to model liniowy wytrenowany z uprzednim L1 jako regularyzatorem.
SGD: SGD: Stochastyczny gradient descent to algorytm optymalizacyjny często stosowany w aplikacjach uczenia maszynowego do znalezienia parametrów modelu odpowiadających najlepszemu dopasowaniu między przewidywanymi a rzeczywistymi wynikami. To niedokładna, ale potężna technika.
RandomForest: Random forest to algorytm uczenia nadzorowanego. "Las", który buduje, jest zbiorem drzew decyzyjnych, zwykle trenowanych metodą "workowania". Ogólna idea metody workowania polega na tym, że połączenie modeli uczenia się zwiększa ogólny wynik.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees to algorytm uczenia maszynowego oparty na zespole, który łączy prognozy z wielu drzew decyzyjnych. Jest to związane z szeroko stosowanym algorytmem lasu losowego.
LightGBM: LightGBM to framework do wzmacniania gradientów, który wykorzystuje algorytmy uczenia oparte na drzewach.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Ekstremalny Gradient Boosting Regressor to nadzorowany model uczenia maszynowego wykorzystujący zespół podstawowych uczniów.

Podstawowe metryki dla zadania prognozowania.
ZnanePrognozowaniePierwotneMetryki mogą być używane zamiennie z PrognozowaniePierwotneMetryki, a to enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Korelacja Spearmana: Współczynnik rangi korelacji Spearmana jest nieparametryczną miarą korelacji rangowej.
NormalizedRootMeanSquaredError: Normalized Root Mean Squared Error (NRMSE) RMSE ułatwia porównanie modeli o różnych skalach.
R2Score: Wynik R2 jest jednym z wskaźników oceny efektywności modeli uczenia maszynowego opartych na prognozach.
NormalizedMeanAbsoluteError: Normalized Average Absolute Error (NMAE) to metryka walidacyjna służąca do porównania średniego błędu bezwzględnego (MAE) szeregów czasowych z różnymi skalami.

Definiuje wspierane cele metryczne dla strojenia hiperparametrów
KnownGoal może być używany zamiennie z Target, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Minimalizacja
Maksymalizuj

Wyliczenie w celu określenia struktury tożsamości.
KnownIdentityConfigurationType może być używany zamiennie z IdentityConfigurationType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Zarządzany
AMLToken
UserIdentity

Alias dla IdentityConfigurationUnion

Typ obrazu. Możliwe wartości to: docker — w przypadku obrazów platformy Docker. azureml - For AzureML Environment images (custom and curated)
KnownImageType można używać zamiennie z właściwością ImageType. Wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Docker
azureml

Wyliczenie, aby określić tryb dostarczania danych wejściowych.
KnownInputDeliveryMode może być używany zamiennie z InputDeliveryMode, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

ReadOnlyMount
ReadWriteMount
Download
Bezpośredni
EvalMount
EvalDownload

Podstawowe metryki dla zadań InstanceSegmentation.
KnownInstanceSegmentationPrimaryMetrics może być używane zamiennie z InstanceSegmentationPrimaryMetrics, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

ŚredniaŚredniaPrecyzja: Średnia Średnia Precyzja (MAP) to średnia AP (Średnia Precyzja). AP jest obliczane dla każdej klasy i uśredniane, aby uzyskać MAP.

Tryb izolacji dla zarządzanej sieci obszaru roboczego uczenia maszynowego.
KnownIsolationMode może być używany zamiennie z IsolationMode, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Disabled
ZezwalajNa InternetOutbound
TylkoZatwierdzonyWyjście

Alias dla JobBasePropertiesUnion

Wyliczenie w celu określenia typu danych wejściowych zadania.
ZnanyJobInputType może być używany zamiennie z JobInputType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

literalny
uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Alias dla JobInputUnion

Typ JobLimitTyp

Alias dla JobLimitsUnion

Wyliczenie w celu określenia typu danych wyjściowych zadania.
KnownJobOutputType może być używany zamiennie z JobOutputType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Alias dla JobOutputUnion

Stan zadania.
KnownJobStatus może być używany zamiennie z JobStatus, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

NotStarted: Run jeszcze się nie zaczął.
Początek: Bieg się rozpoczął. Użytkownik ma identyfikator uruchomienia.
Provisioning: (Obecnie nieużywane) Będzie używane, jeśli ES tworzy cel obliczeniowy.
Przygotowanie: Środowisko biegowe jest w trakcie przygotowywania.
Kolejka: Zadanie jest kolejkowane w celu obliczeniowym. Na przykład w usłudze BatchAI zadanie jest w stanie kolejki, oczekując na gotowość wszystkich wymaganych węzłów.
Działanie: Zadanie zaczęło działać w celu obliczeniowym.
Finalizacja: Zadanie zostało zakończone w celu. Jest teraz w stanie kolekcji wyjściowej.
AnulujŻądanie: Wniosek o anulowanie pracy został poproszony.
Zakończone: Zadanie pomyślnie zakończone. Oznacza to, że zarówno samo zadanie, jak i stany kolekcji wyjściowej zakończyły się pomyślnie
Nieudane: Zadanie nieudane.
Anulowane: Po zgłoszeniu anulowania zlecenie zostało teraz pomyślnie anulowane.
NieOdpowiadając: Gdy Heartbeat jest włączony, jeśli run nie aktualizuje żadnych informacji do RunHistory, przechodzi do stanu NotResponding. NotResponding to jedyny stan, który jest zwolniony ze ścisłych nakazów przejścia. Przebieg może przejść z NotResponding do dowolnego z poprzednich stanów.
Zatrzymane: Zadanie jest wstrzymywane przez użytkowników. Niektóre korekty zadań etykietowania można wprowadzić tylko w stanie wstrzymania.
Nieznane: Domyślny status pracy, jeśli nie jest przypisany do wszystkich pozostałych statusów

Wyliczenie w celu określenia warstwy zadań.
KnownJobTier może być używany zamiennie z JobTier, a ten enum zawiera znane wartości, które obsługuje usługa.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Null
Spot
Basic
Standard
Premium

Wyliczenie w celu określenia typu zadania.
KnownJobType może być używany zamiennie z JobType, to wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

AutoML
Command
Zamiatać
Rurociąg
Spark
FineTuning
Destylacja

Typ klucza

Wyliczenie harmonogramu szybkości uczenia się.
KnownLearningRateScheduler może być używany zamiennie z LearningRateScheduler, a ten enrum zawiera znane wartości, które obsługuje usługa.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Brak: Nie wybrano harmonogramu tempa uczenia.
WarmupCosine: Wyżarzanie cosinusowe z rozgrzewką.
Krok: Planista tempa nauki kroków.

Typ listyWidok

Load Balancer Type
KnownLoadBalancerType może być używany zamiennie z LoadBalancerType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

PublicIp
InternalLoadBalancer

Wyliczenie do ustawiania szczegółowości dziennika.
KnownLogVerbosity może być używany zamiennie z LogVerbosity, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

NotSet: Nie emituje się żadnych logów.
Debug: Debug i powyżej logów logów są logowane.
Informacje: Informacje i powyżej logów są zapisane.
Ostrzeżenie: Ostrzeżenie i powyżej wpisy logu zostały zarejestrowane.
Błąd: Błąd i powyżej logów są rejestrowane.
Krytyczne: Rejestrowane są tylko krytyczne oświadczenia.

Rodzaj zarządzanej sieci. Użytkownicy mogą przełączać się z wersji 1 na wersję 2 w celu szczegółowej kontroli dostępu, ale nie mogą przełączyć się z powrotem do wersji 1 po włączeniu wersji 2.
KnownManagedNetworkKind może być używany zamiennie z ManagedNetworkKind, ten enum zawiera znane wartości, które obsługuje usługa.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

v1
V2

Typ ManagedNetworkProvisioningState

Stan zarządzanej sieci obszaru roboczego uczenia maszynowego.
KnownManagedNetworkStatus może być używany zamiennie z ManagedNetworkStatus, a ten enum zawiera znane wartości, które obsługuje usługa.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

nieaktywna
Aktywny

Rodzaj ManagedPERequirement

Rodzaj zarządzanego PEStatus

Typ tożsamości usługi zarządzanej (gdzie dozwolone są typy SystemAssigned i UserAssigned).
ZnaneManagedServiceIdentityType można używać zamiennie z wartością ManagedServiceIdentityType. To wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Brak: Brak tożsamości zarządzanej.
SystemAssigned: tożsamość zarządzana przypisana przez system.
UserAssigned: tożsamość zarządzana przypisana przez użytkownika.
SystemAssigned,UserAssigned: tożsamość zarządzana przypisana przez system i użytkownika.

Typ MarketplaceSubscriptionProvisioningState

Typ MarketplaceStatus subskrypcji

Typ materializacjiSklepTyp

Wskazuje, czy dla notesów jest włączony autologer mlflow.
KnownMlflowAutologger może być używany zamiennie z MlflowAutologger, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Enabled
Disabled

Stan cyklu życia modelu.
KnownModelLifecycleStatus można używać zamiennie z modelem ModelLifecycleStatus, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

ogólnie dostępne
Preview

Wyliczenie w celu określenia typu dostrajania.
KnownModelProvider może być używany zamiennie z ModelProvider, a ten enum zawiera znane wartości, które usługa obsługuje.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

AzureOpenAI: Finetuning using Azure Open AI model.
Custom: Precyzyjne dostrojenie przy użyciu niestandardowego modelu.

Rozmiar modelu obrazu.
KnownModelSize może być używany zamiennie z ModelSize, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Brak: Nie wybrano wartości.
Mały: Mały rozmiar.
Średni: Średni rozmiar.
Duży: Duży rozmiar.
ExtraLarge: Extra duży rozmiar.

Model typu zadania typu wyliczenie.
KnownModelTaskType może być używany zamiennie z ModelTaskType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Klasyfikacja
Regresja

Alias dla MonitorComputeConfigurationBaseUnion

Alias dla MonitorComputeIdentityBaseUnion

Monitoruj typ tożsamości obliczeniowej enum.
KnownMonitorComputeIdentityType może być używany zamiennie z MonitorComputeIdentityType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

AmlToken: Uwierzytelnia się za pomocą tokena AML użytkownika.
ManagedIdentity: Uwierzytelnia się za pomocą użytkownika udostępnionej tożsamości zarządzanej.

Monitor compute type encum.
KnownMonitorComputeType może być używany zamiennie z MonitorComputeType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

ServerlessSpark: Serwerless Spark obliczeniowe.

Typ monitoringuCechaTyp danych

Alias dla MonitoringFeatureFilterBaseUnion

Typ monitoringuCechaFiltrTyp

Alias for MonitoringInputDataBaseUnion

Typ danych wejściowych monitorowania encum.
KnownMonitoringInputDataType może być używany zamiennie z MonitoringInputDataType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Statyczne: dane wejściowe o stałym rozmiarze okna.
Rolling: Dane wejściowe, które są relatywnie zgodne z aktualnym czasem działania monitora.
Stałe: dane wejściowe w formacie tabelaricznym, które nie wymagają wstępnego przetwarzania.

Rodzaj monitoringuPowiadomienieTyp

Alias dla MonitoringSignalBaseUnion

Typ monitoringuSygnał

Akcja montowania.
KnownMountAction może być używany zamiennie z MountAction, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Mount
Zsiadaj z konia

Tryb montowania.
KnownMountMode może być używany zamiennie z MountMode, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Tylko do odczytu
ReadWrite

Stan montowania.
KnownMountState może być używany zamiennie z MountState, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

MountRequested
Na wierzchu
MountFailed
UnmountRequested
UnmountFailed
Na koniu

Określa sposób określania wartości walidacji N-Cross.
KnownNCrossValidationsMode może być używany zamiennie z NCrossValidationsMode, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Auto: Automatycznie określ wartość walidacji N-krzyżowych. Obsługiwane tylko w przypadku zadania automatycznego uczenia maszynowego "Prognozowanie".
Niestandardowe: Użyj niestandardowej wartości walidacji N-Cross.

Alias dla NCrossValidationsUnion

sieci tego kontenera.
KnownNetwork może być używany zamiennie z Network, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Most
Host

Stan węzła obliczeniowego. Wartości są bezczynne, uruchomione, przygotowywane, bezużyteczne, opuszczające i wywłaszczone.
KnownNodeState można używać zamiennie z węzłem NodeState, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

bezczynności
z systemem
Przygotowania
nieużyteczne
Odejście
przerwane

Alias dla NodesUnion

Wyliczone typy wartości węzłów
KnownNodesValueType może być używany zamiennie z NodesValueType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Wszystko

Typ NumericalDataDriftMetric

Typ metryki NumericalDataQualityMetric

Typ NumericalPredictionDriftMetric

Podstawowe metryki dla zadania Image ObjectDetection.
KnownObjectDetectionPrimaryMetrics może być używany zamiennie z ObjectDetectionPrimaryMetrics, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

ŚredniaŚredniaPrecyzja: Średnia Średnia Precyzja (MAP) to średnia AP (Średnia Precyzja). AP jest obliczane dla każdej klasy i uśredniane, aby uzyskać MAP.

Wyliczenie w celu określenia typu artefaktu OneLake.
KnownOneLakeArtifactType może być używany zamiennie z OneLakeArtifactType, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

LakeHouse

Alias dla OneLakeArtifactUnion

Alias dla OnlineDeploymentPropertiesUnion

Alias dla OnlineScaleSettingsUnion

Typ systemu operacyjnego.
KnownOperatingSystemType można używać zamiennie z elementem OperatingSystemType, wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Linux
Windows

Nazwa ostatniej operacji.
KnownOperationName można używać zamiennie z elementem OperationName. To wyliczenie zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

Utwórz
Start
Zatrzymaj
Uruchom ponownie
Zmienić rozmiar
Reimage
Delete

Stan operacji.
KnownOperationStatus może być używany zamiennie z OperationStatus, ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

W trakcie
Powodzenie
CreateFailed
StartFailed
StopFailed
RestartFailed
ResizeFailed
ReimageFailed
DeleteFailed

Wyzwalacz operacji.
KnownOperationTrigger może być używany zamiennie z OperationTrigger, a ten enum zawiera znane wartości obsługiwane przez usługę.

Znane wartości obsługiwane przez usługę

User
Schedule
IdleShutdown