@azure/arm-machinelearning package

Esse tipo de conexão abrange a autenticação do AAD para qualquer serviço do Azure aplicável

Uma computação do Machine Learning baseada no AKS.

Propriedades do AKS

Interface do modelo AcessoChaveAuthTipoEspaço de TrabalhoConexãoPropriedades

interface de modelo AccountApiKeys

Esse tipo de conexão abrange a conexão de chave de conta para o armazenamento do Azure

Configuração de credenciais de armazenamento de dados de chave de conta.

Segredos da chave da conta do Datastore.

Detalhes da conta do ACR a ser usada para o Registro

interface de modelo ActualCapacityInfo

Segredos relacionados a uma computação do Machine Learning com base no AKS.

Configuração avançada para rede do AKS

interface de modelo AllFeatures

Todos os nós significa que o serviço será executado em todos os nós do trabalho

Uma computação do Azure Machine Learning.

Informações do nó de computação relacionadas a um AmlCompute.

Propriedades de computação AML

Configuração de identidade do token AML.

Definição de identidade de computação de token AML.

Recursos habilitados para um workspace

Credencial de acesso sem credenciais

Esse tipo de conexão abrange as categorias de conexão de autenticação ApiKey genéricas, por exemplo: AzureOpenAI: Category:= AzureOpenAI AuthType:= ApiKey (como discriminador de tipo) Credenciais:= {ApiKey} como Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= {ApiBase}

CognitiveService: Category:= CognitiveService AuthType:= ApiKey (como discriminador de tipo) Credenciais:= {SubscriptionKey} como Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Target:= ServiceRegion={serviceRegion}

CognitiveSearch: Category:= CognitiveSearch AuthType:= ApiKey (como discriminador de tipo) Credenciais:= {Key} como Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.ApiKey Destino:= {Endpoint}

Usar o recipiente de propriedades de metadados para ApiType, ApiVersion, Kind e outros campos de metadados

ARM ResourceId de um recurso

interface de modelo AssetBase

interface de modelo AssetContainer

Definição base para referências de ativos.

Um usuário que pode ser designado a uma instância de computação.

Horizonte de previsão determinado automaticamente pelo sistema.

AutoMLJob. Use essa classe para executar tarefas de AutoML, como Classificação/Regressão etc. Consulte Enumeração TaskType para todas as tarefas com suporte.

Classe vertical AutoML. Classe base para verticais AutoML - TableVertical/ImageVertical/NLPVertical

Validações N-Cross determinadas automaticamente.

Propriedades de pausa automática

Propriedades da escala automotiva

interface de modelo AutoSeasonality

interface de modelo AutoTargetLags

Janela de rolagem de atrasos de destino determinada automaticamente.

interface de modelo DisponívelQuota

interface de modelo DisponibilidadePropriedades de Cota

Configuração do repositório de dados do Blob do Azure.

Configuração do repositório de dados do Azure Data Lake Gen1.

Configuração do repositório de dados do Azure Data Lake Gen2.

Detalhes do webhook específicos para o Azure DevOps

Configuração do repositório de dados do Arquivo do Azure.

Parâmetros opcionais para o cliente.

interface model AzureOpenAiFineTuning

Hiperparâmetros do Azure Open AI para ajuste fino.

Define uma política de rescisão antecipada com base em critérios de margem de atraso e um intervalo de frequência e atraso para avaliação

Tipos concretos de recursos rastreados podem ser criados com o alias desse tipo usando um tipo de propriedade específico.

Propriedades relevantes para diferentes tipos de implantação.

Configurações de inferência em lote por implantação.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de BatchDeployments.

Parâmetros opcionais.

Tipos concretos de recursos rastreados podem ser criados com o alias desse tipo usando um tipo de propriedade específico.

Valores padrão do ponto de extremidade do lote

Configuração de ponto de extremidade em lote.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações BatchEndpoints.

Parâmetros opcionais.

Propriedades para uma implantação de componente de pipeline em lote.

Repita as configurações para uma operação de inferência em lote.

Define um algoritmo de amostragem que gera valores com base em valores anteriores

Interface de modelo BindOptions

interface do modelo BlobReferenceForConsumptionDto

Definições de configuração para o contexto de compilação do Docker

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Interface de modeloCapacidadePropriedades do Anfitrião

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de CapabilityHosts.

interface de modelo CategoricalDataDerivaMétricaThreshold

interface de modelo CategoricalDataQualityMetricThreshold

interface do modelo CategoricaDriftMetricThreshold

Configuração de credenciais de repositório de dados de certificado.

Segredos de certificado do repositório de dados.

Tarefa de classificação na vertical da tabela do AutoML.

Configuração relacionada ao treinamento de classificação.

Parâmetros de atualização do AmlCompute.

As propriedades de um amlCompute que precisam ser atualizadas.

Configuração para um ativo de código de pontuação.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Contêiner para versões de ativos de código.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de CodeContainers.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Detalhes da versão do ativo de código.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações CodeVersions.

Parâmetros opcionais.

interface de modelo: CognitiveServicesSku

Coleção de interface de modelos

Parâmetros do transformador de coluna.

Definição de trabalho de comando.

Classe de limite de trabalho de comando.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Definição de contêiner de componente. <verhttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-yaml-component-command"href=" ; />

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de ComponentContainers.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Definição de uma versão do componente: define recursos que abrangem tipos de componentes.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de ComponentVersions.

Parâmetros opcionais.

Objeto de computação de Machine Learning.

Uma instância de computação do Azure Machine Learning.

Define um aplicativo de instância Aml e seu URI de ponto de extremidade de conectividade.

Especifica as configurações do autologger.

Define todos os pontos de extremidade e propriedades de conectividade para um ComputeInstance.

Define um contêiner de instância Aml.

Descreve informações sobre o usuário que criou essa ComputeInstance.

Define um DataDisk de instância AML.

Define um DataMount de instância aml.

Informações ambientais

A última operação em ComputeInstance.

Propriedades da Instância de Computação

Especifica a política e as configurações para acesso ao SSH.

Versão de computeInstance.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação ComputeOperations.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

interface de modelo ComputeRecurrenceSchedule

Objeto de computação do Machine Learning encapsulado no envelope de recursos do ARM.

interface de modelo ComputeRuntimeDto

A lista de agendamentos a serem aplicados nos cálculos

Segredos relacionados a um cálculo de Machine Learning. Pode variar para cada tipo de computação.

Calcular propriedades de agendamento de início e parada

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de conexão.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações ConnectionRaiBlocklistItem.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação ConnectionRaiBlocklistItems.

Interface representando operações de ConnectionRaiBlocklist.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do ConnectionRaiBlocklist.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação ConnectionRaiPolicies.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação ConnectionRaiPolicy.

Requisitos de recursos para cada instância de contêiner em uma implantação online.

interface de modelo ContainerResourceSettings

interface do modelo Conteúdo Segurança

Interface do modelo ConteúdoSegurançaEndpointImplantaçãoPropriedades de Recursos

interface do modelo ConteúdoSegurançaEndpointPropriedades de RecursoPonto de Ponto.

interface de modelo CosmosDbSettings

interface de modelo CreateMonitorAction

O cron do gatilho de fluxo de trabalho para o tipo de agendamento ComputeStartStop.

interface de modelo CronTrigger

O horizonte de previsão máxima desejado em unidades de frequência de série temporal.

Objeto de credencial de chaves personalizadas

Category:= CustomKeys AuthType:= CustomKeys (como discriminador de tipo) Credentials:= {CustomKeys} como Microsoft.MachineLearning.AccountRP.Contracts.WorkspaceConnection.CustomKeys Target:= {any value} Usar recipiente de propriedades de metadados para ApiVersion e outros campos de metadados

interface de modelo CustomMetricThreshold

interface de modelo CustomModelFineTuning

interface de modelo CustomModelJobInput

interface de modelo CustomModelJobOutput

interface de modelo CustomMonitoringSignal

As validações N-Cross são especificadas pelo usuário.

interface de modelo CustomSeasonality

Especifica a configuração de serviço personalizado

interface de modelo CustomTargetLags

interface do modelo CustomTargetRollingWindowSize

interface de modelo DataCollector

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Contêiner para versões de ativos de dados.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de um DataContainers.

interface de modelo DataDriftMétricaBase de LimiarT

interface do modelo DataDriftMonitorSignal

Uma computação do DataFactory.

interface de modeloGeração de dadosVertical

Uma computação do DataLakeAnalytics.

interface de modeloLacAnalyticsEsquemaPropriedades

Referência a um ativo por meio de seu caminho em um repositório de dados.

interface do modeloQualidadeMétricaBase de LimiarT

interface de modeloDadosQualidadeMonitoramentoSinal

Classe base DataReferenceCredential

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Definição de base de versões de dados

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação DataVersions.

Parâmetros opcionais.

Uma computação do DataFactory.

Segredos relacionados a uma computação do Machine Learning baseada no Databricks.

Propriedades do Databricks

Objeto de referência do conjunto de dados.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Definição base para credenciais de armazenamento de dados.

Definição base para configuração de conteúdo de datastore.

Definição base para segredos de armazenamento de dados.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação de Datastores.

interface de modelo DefaultScaleSettings

Contrato para DeltaModelCurrentState.

interface de modelo DeltaModelListRequest

Base de contrato para DeltaModelChangeRequest. Usado para adicionar ou remover.

interface modelo DeltaModelStatusRequest

Contrato devolvendo ao usuário os modelos delta.

interface de modelo DeploymentLogs

interface de modelo DeploymentLogsRequest

interface de modelo DeploymentResourceConfiguration

Publicando informações de ativos do Registro de destino

interface do modelo DiagnoseRequestProperties

interface do modelo DiagnosticarRespostaResultado

Interface do modelo DiagnoseResponseResultValue

Resultado do diagnóstico

Parâmetros para diagnosticar um workspace

Destilação Definição de trabalho.

Definição base para configuração de distribuição de tarefas.

Docker interface de modelo

Credencial para docker com nome de usuário e senha

As políticas de término antecipado permitem o cancelamento de execuções de baixo desempenho antes de serem concluídas

Interface de modelo CriptografiaChaveArquivoAtualizarPropriedades

interface modelo Propriedade de Criptografia

interface de modelo EncryptionUpdatePropriedades

Interface do modelo Endpoint

Chaves para autenticação de ponto de extremidade.

Token de serviço

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

interface de modelo EndpointDeployModel

Interface representando uma operação EndpointDeployment.

Definição base para implantação em endpoints.

interface de modelo EndpointDeploymentResourceProperties

O EndpointDeploymentResourcePropertiesBasicResource é apenas para prévia.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

interface de modelo Chaves de Ponto de Lado

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

interface de modelo EndpointModelDeprecationProperties

Propriedades do modelo de ponto de extremidade.

interface de modelo EndpointModelSkuCapacityProperties

interface de modelo EndpointModelSkuPropriedades

interface do modelo EndpointModelSkuRateLimitProperties

Interface do modelo EndpointModelSkuRateLimitRulePatternPropriedades

interface de modelo EndpointModelSkuRateLimitRuleProperties

Coleção paginada de itens EndpointModelProperties

Interface representando operações de um endpoint.

Inferência Definição da base do ponto final

Parâmetros opcionais.

interface de modelo EndpointResourceProperties

EndpointResourcePropertiesBasicResource é um recurso apenas para prévia.

interface de modelo EndpointScheduleAction

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Contêiner para versões de especificação de ambiente.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do EnvironmentContainers.

interface de modelo EnvironmentVariable

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Detalhes da versão do ambiente.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de EnvironmentVersions.

Parâmetros opcionais.

Informações adicionais sobre o erro de gerenciamento de recursos.

O detalhe do erro.

Resposta de erro comum para todas as APIs do Azure Resource Manager retornarem detalhes de erro para operações com falha.

As informações de preço estimado para usar uma VM de um determinado tipo de sistema operacional, camada etc.

As informações de preço estimado para usar uma VM.

interface de modelo ExternalFqdnResponse

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Interface do modelo FuncionalidadeAtribuiçãoDerivaMonitoramentoSinal

interface do modelo FeatureAttributionMetricThreshold

interface do modelo FeatureImportanceConfigurações

Objeto DTO que representa o recurso

interface do modelo FeatureStoreSettings

interface de modelo Subconjunto de Características

Especifica a janela de recursos

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de Features.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Objeto DTO que representa o conjunto de recursos

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de FeaturesetContainers.

Objeto DTO que representa a especificação

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Carga útil da solicitação para criar uma solicitação de aterramento para uma determinada versão do conjunto de recursos

Carga de resposta para criar uma solicitação de aterramento para uma determinada versão do conjunto de recursos

Objeto DTO que representa a versão do conjunto de recursos

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação FeaturesetVersions.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Objeto DTO que representa a entidade de recurso

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do FeaturestoreEntityContainers.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Objeto DTO que representa a versão da entidade de recurso

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações FeaturestoreEntityVersions.

Configuração de Definição de Recursos.

Definição de trabalho de ajuste fino.

interface de modelo FineTuningVertical

interface do modelo FinetuningDetalhes

Definição de dados de entrada fixa.

interface de modelo FlavorData

O horizonte de previsão máxima desejado em unidades de frequência de série temporal.

Tarefa de previsão na vertical da tabela AutoML.

Previsão de parâmetros específicos.

Configuração relacionada ao treinamento de previsão.

interface de modelo FqdnEndpoint

interface de modelo FqdnEndpointDetail

interface de modelo FqdnEndpoints

Recipiente de propriedades para resultado de pontos de extremidade FQDN

Regra de saída FQDN para a rede gerenciada de um workspace de machine learning.

interface de modelo GetBlobReferenceForConsumptionDto

BlobReferenceSASRequest para getBlobReferenceSAS API

BlobReferenceSASResponse for getBlobReferenceSAS API

Define um algoritmo de amostragem que gera exaustivamente todas as combinações de valores no espaço

Opções de configuração do ambiente.

Opções de configuração do modelo.

interface de modelo GroupStatus

Uma computação HDInsight.

Propriedades de computação do HDInsight

Contém um intervalo de endereços IPv4 na notação CIDR, como '124.56.78.91' (endereço IP simples) ou '124.56.78.0/24' (todos os endereços que começam com 124.56.78). O valor pode ser 'Allow' ou 'Deny'.

Referência a um ativo por meio de sua ID de recurso do ARM.

Definição base para configuração de identidade.

Objeto de identidade usado para criptografia.

Interrompe a instância de computação após o período de inatividade definido pelo usuário.

Interface do modelo Imagem

Classificação de imagens. A classificação de imagens multiclasse é usada quando uma imagem é classificada com apenas um único rótulo de um conjunto de classes - por exemplo, cada imagem é classificada como uma imagem de um 'gato' ou um 'cachorro' ou um 'pato'.

Classificação de imagens multilabel. A classificação de imagens com vários rótulos é usada quando uma imagem pode ter um ou mais rótulos de um conjunto de rótulos - por exemplo, uma imagem pode ser rotulada com 'gato' e 'cachorro'.

interface do modelo ImageDetalhes

interface do modelo ImageInfo

Segmentação de instância de imagem. A segmentação de instância é usada para identificar objetos em uma imagem no nível de pixel, desenhando um polígono ao redor de cada objeto na imagem.

Limite as configurações para o trabalho do AutoML.

Retorna metadados sobre a imagem do sistema operacional para essa instância de computação.

Expressões de distribuição para varrer valores de configurações de modelo. <exemplo> Alguns exemplos são:

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.

Expressões de distribuição para varrer valores de configurações de modelo. <exemplo> Alguns exemplos são:

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.

Expressões de distribuição para varrer valores de configurações de modelo. <exemplo> Alguns exemplos são:

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.

Configurações usadas para treinar o modelo. Para obter mais informações sobre as configurações disponíveis, visite a documentação oficial: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Configurações usadas para treinar o modelo. Para obter mais informações sobre as configurações disponíveis, visite a documentação oficial: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Configurações usadas para treinar o modelo. Para obter mais informações sobre as configurações disponíveis, visite a documentação oficial: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Detecção de objeto de imagem. A detecção de objetos é usada para identificar objetos em uma imagem e localizar cada objeto com uma caixa delimitadora, por exemplo, localizar todos os cães e gatos em uma imagem e desenhar uma caixa delimitadora ao redor de cada um.

Configurações relacionadas à varredura de modelo e hiperparâmetro.

Objeto DTO que representa a coluna de índice

Interface do modelo InferenceContainerProperties

InferenceEndpoint é um recurso apenas para prévias.

Configuração do InferenceEndpoint

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação InferenceEndpoints.

Parâmetros opcionais.

InferenceGroup é um recurso apenas para pré-visualização.

Configuração do grupo de inferência

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação InferenceGroups.

Parâmetros opcionais.

InferencePool é um recurso apenas para prévias.

Configuração do pool de inferências

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações InferencePools.

Parâmetros opcionais.

Esquema de tipo de instância.

Solicitações/limites de recurso para esse tipo de instância

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Definição básica para um emprego.

Definição de trabalho de comando.

interface de modelo JobLimits

Definição de conteúdo de produção de trabalho sobre onde encontrar resultados/logs de trabalho.

interface de modelo JobResourceConfiguration

interface de modelos JobResources

interface de modelo JobScheduleAction

Definição de ponto de extremidade de trabalho

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação de Jobs.

Configuração do kernel do Jupyter.

Propriedades do cofre da Chave do Cliente.

Uma computação de Machine Learning baseada na Computação do Kubernetes.

Propriedades específicas de um KubernetesOnlineDeployment.

Propriedades do Kubernetes

Interface de modelo Geração de Etiquetas

interface de modelo LakeHouseArtifact

Interface de modelo ListaNotebookKeysResultado

Interface de modelo ListStorageAccountKeysResult

interface de modelo ListaChavesWorkspaceResultado

Tipo de entrada literal.

interface de modelo MLFlowModelJobInput

interface de modelo MLFlowModelJobOutput

Definição de dados MLTable

interface de modelo MLTableJobInput

interface de modelo MLTableJobOutput

Definição de identidade de computação gerenciada.

Configuração de identidade gerenciada.

Interface de modelo GerenciadaIdidentidadeAuthTipoEspaço de TrabalhoConexãoPropriedades

Credencial para identidade gerenciada pelo usuário

Opções de provisionamento de rede gerenciada para rede gerenciada de um workspace de aprendizado de máquina.

Status do Provisionamento para a rede gerenciada de um workspace de machine learning.

Interface representando operações de ManagedNetworkProvisions.

Parâmetros opcionais.

Configurações de rede gerenciada para um workspace de machine learning.

interface de modelo GerenciadoRedeConfiguraçõesBasicResource

interface de modelo GerenciadaRedeConfiguraçõesEx

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação de ConfiguraçõesDeRedeGerenciada.

Parâmetros opcionais.

As propriedades das configurações de rede gerenciada de um workspace de aprendizado de máquina.

ManagedNetworkSettingsPropertiesBasicResource é um recurso apenas para prévias.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação de Regra de ConfiguraçõesDeRedeGerenciada.

Propriedades específicas de um ManagedOnlineDeployment.

Interface do modelo GerenciadoOnlineEndpointDeploymentRecursosPropriedades

interface de modelo GerenciadaOnlineEndpointRecursosPropriedades

Detalhes das identidades atribuídas ao grupo de recursos gerenciados.

Configurações do grupo de recursos gerenciados

Identidade de serviço gerenciada (identidades atribuídas pelo sistema e/ou pelo usuário)

interface modelo MarketplacePlan

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

interface de modelo MarketplaceAssinaturaPropriedades

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de MarketplaceSubscriptions.

Objeto DTO que representa o recurso de computação

interface do modelo MaterializationSettings

Define uma política de encerramento antecipado com base nas médias de execução da métrica primária de todas as execuções

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

interface de modelo Propriedades do ContêinerModelo

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de um ModelContainers.

interface de modelo Configurações de modelo

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Detalhes da versão do ativo do modelo.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de ModelVersions.

Parâmetros opcionais.

Monitore a definição da base de configuração de computação.

Monitore a definição da base de identidade de computação.

interface de modelo MonitorDefinição

interface do modelo MonitorE-mailNotificaçãoConfigurações

interface do modelo MonitorNotificaçãoConfigurações

Monitore a definição de computação do Spark sem servidor.

interface de modelo MonitoramentoFeatureFilterBase

Monitoramento da definição do banco de dados de entrada.

interface de modelo MonitoringSignalBase

Definição de metas de monitoramento.

interface de modelo MonitorThreshold

Configuração de distribuição MPI.

Valor de validação N-Cross.

interface de modelo NetworkAcls

interface de modelo NlpVerticalFeaturizationSettings

Restrições de execução de trabalho.

Contagens de vários estados de nó de computação no amlCompute.

Definição de nós abstratos

interface de modelo NoneAuthTypeWorkspaceConnectionPropriedades

Credenciais de armazenamento de dados vazias/nenhuma.

interface do modelo NotebookAccessTokenResult

interface de modelo NotebookPreparationError

interface de modelo NotebookResourceInfo

Configuração para notificação.

interface do modelo NumericalDataDerivaMétricaThreshold

interface do modelo NumericalDataQualidadeMétricaThreshold

interface do modelo NumericalPredictionDriftMetricThreshold

interface de modelo OAuth2AuthTipoEspaço de TrabalhoConexãoPropriedades

Objetivo de otimização.

Configuração do artefato OneLake (fonte de dados).

Configuração do repositório de dados OneLake (Trident).

Tipos concretos de recursos rastreados podem ser criados com o alias desse tipo usando um tipo de propriedade específico.

interface de modelo OnlinePropriedades de Implantação

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação OnlineDeployments.

Parâmetros opcionais.

Tipos concretos de recursos rastreados podem ser criados com o alias desse tipo usando um tipo de propriedade específico.

Configuração de endpoint online

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações OnlineEndpoints.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Configuração de solicitações de pontuação de implantação online.

Configuração de dimensionamento de implantação online.

interface de modelo OpenAIEndpointDeploymentResourceProperties

interface de modelo OpenAIEndpointResourceProperties

Detalhes de uma operação de API REST, retornada da API de Operações do Provedor de Recursos

Informações localizadas de exibição para uma operação.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa operações de operações.

Retorna metadados sobre a aplicação de patch do sistema operacional.

Regra de saída para a rede gerenciada de um workspace de machine learning.

Tipos de recursos de proxy concretos podem ser criados aliasing esse tipo usando um tipo de propriedade específico.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações OutboundRule.

Interface representando uma operação OutRules.

Parâmetros opcionais.

Referência a um ativo por meio de seu caminho em uma saída de trabalho.

interface modelo PATAuthTipoWorkspaceConexãoPropriedades

interface de modelo PTUDeploymentUsage

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação PTUQuota.

interface do modelo Detalhes do Pacote

Opções para o método byPage

Uma interface que permite iteração assíncrona iterável tanto para conclusão quanto por página.

Configurações de inferência em lote mutáveis por implantação.

Estritamente usado em solicitações de atualização.

Identidade de serviço gerenciada (identidades atribuídas pelo sistema e/ou pelo usuário)

Estritamente usado em solicitações de atualização.

Estritamente usado em solicitações de atualização.

Estritamente usado em solicitações de atualização.

Estritamente usado em solicitações de atualização.

Estritamente usado em solicitações de atualização.

Definição de SKU comum.

Interface do modelo Senha

interface de modelo PendingUploadCredentialDto

interface de modelo PendingUploadRequestDto

interface de modelo PendingUploadResponseDto

Configurações de uma instância de computação pessoal.

Definição de trabalho de pipeline: define atributos genéricos para MFE.

Interface do modelo PrevisãoDerivaMétricaBase de LimiarT

Interface do modelo PrevisãoDerivaMonitoramentoSinal

O recurso de ponto de extremidade privado.

O recurso conexão de ponto de extremidade privado.

Propriedades de conexão de ponto de extremidade privado.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação PrivateEndpointConnections.

Destino de ponto de extremidade privado para uma regra de saída de ponto de extremidade privado para a rede gerenciada de um workspace de machine learning.

Regra de Saída de Ponto de Extremidade Privado para a rede gerenciada de um workspace de machine learning.

O recurso de rede PE que está vinculado a essa conexão PE.

Um recurso de link privado

Propriedades de um recurso de link privado.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação PrivateLinkResources.

Uma coleção de informações sobre o estado da conexão entre o consumidor de serviço e o provedor.

Configuração de investigação de disponibilidade/preparação do contêiner de implantação.

Configurações de Prompt da interface do modelo

Definição base para recursos do pool.

A definição do modelo de recurso para um recurso proxy do Azure Resource Manager. Ele não terá marcas e um local

Configuração de distribuição do PyTorch.

interface de modelo Configurações de fila

As propriedades de Atualização ou recuperação de cota.

Parâmetros de atualização de cota.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de Cotas.

Parâmetros opcionais.

Configuração da lista de bloqueios do Azure OpenAI.

O corpo da solicitação de Item RaiBlocklist dos Serviços Cognitivos.

Propriedades rai custom Blocklist Item.

RaiBlocklistItemPropertiesBasicResource é um recurso apenas para prévia.

Propriedades rai custom Blocklist.

RaiBlocklistPropertiesBasicResource é um recurso apenas para prévia.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de RaiPolicies.

Filtro de conteúdo do Azure OpenAI.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação RaiPolicy.

Propriedades de Filtros de Conteúdo openai do Azure.

Recurso de Filtros de Conteúdo OpenAI do Azure.

Define um algoritmo de amostragem que gera valores aleatoriamente

Configuração da distribuição dos raios. Uma classe para gerenciar a configuração de um trabalho Ray distribuído.

A recorrência do gatilho de fluxo de trabalho para o tipo de agendamento ComputeStartStop.

interface de modelo RecurrenceSchedule

interface de modelo RecurrenceTrigger

interface de modelo RegenerateEndpointKeysRequest

interface de modelo: RegenerateServiceAccountKeyContent

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando as operações de um Registro.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Tipos concretos de recursos rastreados podem ser criados com o alias desse tipo usando um tipo de propriedade específico.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do RegistryCodeContainers.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação RegistryCodeVersions.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do RegistryComponentContainers.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações RegistryComponentVersions.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do RegistryDataContainers.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações RegistryDataReferences.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do RegistryDataVersions.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do RegistryEnvironmentContainers.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de RegistryEnvironmentVersions.

interface de modelo RegistryListCredentialsResult

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do RegistryModelContainers.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de RegistryModelVersions.

Identidade de serviço gerenciada (identidades atribuídas pelo sistema e/ou pelo usuário)

Definição de conexão de ponto de extremidade privado.

Propriedades da conexão de ponto de extremidade privado

O estado da conexão.

Detalhes do Registro

Detalhes de cada região em que o registro está

Tarefa de regressão na vertical da tabela do AutoML.

Configuração relacionada ao treinamento de regressão.

Configuração de solicitações de pontuação.

Registro de Solicitações da interface do modelo

Esquema para redimensionamento da Instância de Computação.

Campos comuns que são retornados na resposta para todos os recursos do Azure Resource Manager

interface de modelo ResourceBase

interface de modelo Configuração de Recursos

Representa uma ID de recurso. Por exemplo, para uma sub-rede, é a URL do recurso para a sub-rede.

O nome do recurso.

A cota atribuída a um recurso.

Definição de dados de entrada contínua.

Interface do modelo Rota

interface de modelo SASAuthTipoEspaço de TrabalhoConexãoPropriedades

Acesso com URI SAS completo

interface de modelo SASCredentialDto

O Algoritmo de Amostragem é usado para gerar valores de hiperparâmetros, juntamente com propriedades para configurar o algoritmo

Configuração de credenciais de repositório de dados SAS.

Segredos SAS do repositório de dados.

configurações de escala para Computação AML

Configurações de escala desejadas para o amlCompute.

Configuração para o pool ScaleUnit.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

interface de modelo ScheduleActionBase

interface de modelo ScheduleBase

Definição básica de um cronograma

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação de Schedules.

Referência de script

Scripts de instalação personalizados

Previsão da sazonalidade.

Configuração de expiração secreta.

interface de modelo ServerlessComputeSettings

Tipos concretos de recursos rastreados podem ser criados com o alias desse tipo usando um tipo de propriedade específico.

interface de modelo ServerlessEndpointCapacityReservation

interface de modelo ServerlessEndpointContentSafety

interface de modelo ServerlessEndpointInferenceEndpoint

interface de modelo ServerlessEndpointModelSettings

interface de modelo ServerlessEndpointProperties

interface de modelo ServerlessEndpointResourceProperties

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações ServerlessEndpoints.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

interface de modelo ServerlessInferenceEndpoint

interface de modelo ServerlessOffer

Interface de modelo ServiceManagedResourcesSettings

Interface de modelo ServicePrincipalAuthTypeWorkspaceConnectionPropriedades

Configuração de credenciais de repositório de dados da entidade de serviço.

Segredos da entidade de serviço do repositório de dados.

Destino da Marca de Serviço para uma Regra de Saída da Marca de Serviço para a rede gerenciada de um workspace de machine learning.

Regra de Saída da Etiqueta de Serviço para a rede gerenciada de um workspace de machine learning.

Detalhes dos scripts personalizados a serem executados para configurar o cluster.

interface do modelo SharedPrivateLinkResource

Propriedades de um recurso de link privado compartilhado.

Um sondador simples que pode ser usado para sondar uma operação de longa execução.

A definição do modelo de recurso que representa o SKU

Informações de capacidade de SKU

Atende ao requisito do Contrato do ARM para listar todos os SKUs disponíveis para um recurso.

SkuSetting atende à necessidade de informações de SKU simplificadas no contrato do ARM.

Definição de trabalho do Spark.

Definição de ponto de entrada para o emprego Spark.

interface de modelo SparkJobPythonEntry

interface de modelo SparkJobScalaEntry

interface de modelo SparkResourceConfiguration

interface do modelo FalaEndpointImplantaçãoPropriedades de RecursoRecurso

interface de modelo SpeechEndpointRecursosPropriedades

A configuração ssl para pontuação

Avança a configuração para personalizar a execução do StackEnsemble.

Definição de dados de entrada estática.

Detalhes da conta de armazenamento a ser usada para o Registro

interface de modelo StringStringKeyValuePair

Definição de trabalho de varredura.

Classe de limite de trabalho de varredura.

Uma computação do SynapseSpark.

interface do modelo SynapseSparkProperties

interface de modelo SystemCreatedAcrAccount

interface de modelo SystemCreatedStorageAccount

Metadados relativos à criação e última modificação do recurso.

Um serviço do sistema em execução em uma computação.

Configuração de Definição de Recursos.

Restrições de execução de trabalho.

O número de períodos passados a serem atrasados da coluna de destino.

Previsão do tamanho da janela rolante alvo.

interface de modelo TargetUtilizationScaleSettings

interface de modelo TeacherModelEndpoint

interface de modelo TeacherModelEndpointRequestSettings

interface de modelo TeacherModelSettings

Configuração de distribuição do TensorFlow.

Tarefa de classificação de texto na vertical do AutoML NLP. PNL - Processamento de Linguagem Natural.

Tarefa de classificação de texto multi-rótulo na vertical do AutoML NLP. PNL - Processamento de Linguagem Natural.

Text-NER tarefa na vertical do AutoML NLP. NER - Reconhecimento de Entidade Nomeada. PNL - Processamento de Linguagem Natural.

interface de modelo TmpfsOptions

interface de modelos TopNFeaturesPorAtribuição

A definição do modelo de recurso para um recurso de nível superior rastreado pelo Azure Resource Manager que tem 'marcas' e um 'local'

Configuração relacionada ao treinamento.

Definição do componente de avaliação.

interface de modelo TriggerBase

interface modelo TritonModelJobInput

interface modelo TritonModelJobOutput

Define uma política de encerramento antecipado que cancela uma determinada porcentagem de execuções em cada intervalo de avaliação.

As propriedades para atualizar a resposta da cota.

O resultado da cota de workspace de atualização.

entidade de versão de dados uri-file

interface do modelo UriFileJobInput

interface de modelo UriFileJobOutput

entidade de versão de dados da pasta uri

interface de modelo UriFolderJobInput

interface de modelo UriFolderJobOutput

Descreve o uso de recursos AML.

Interface do modelo UsoEQuotaDetalhes

Os Nomes de Uso.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação de usos.

Configurações para a conta de usuário que é criada em cada um dos nós de uma computação.

Propriedades de identidade atribuídas pelo usuário

Configuração de identidade do usuário.

Interface do modelo Nome de usuário SenhaAglutônioTipoEspaço de TrabalhoConexãoPropriedades

Uma computação do Machine Learning baseada em Máquinas Virtuais do Azure.

Imagem da máquina virtual para computação AML do Windows

interface de modelo VirtualMachineSchemaProperties

Segredos relacionados a uma computação do Machine Learning com base no AKS.

Descreve as propriedades de um tamanho de VM.

A resposta da operação Listar tamanho da Máquina Virtual.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação VirtualMachineSizes.

Credenciais de administrador para máquina virtual

interface de modelo VolumeDefinição

interface do modelo VolumeOptions

interface do modelo VulnerabilidadeDetalhes

Interface do modelo Vulnerabilidade

Base de Webhook

Um objeto que representa um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

interface de modelo WorkspaceConnectionAccessKey

Objeto de chave de conta para credencial de conexão de workspace.

Objeto de chave de API para credencial de conexão de workspace.

interface de modelo WorkspaceConexãoGerenciadaIdentidade

ClientId e ClientSecret são necessários. Outras propriedades são opcionais dependendo da implementação de cada provedor OAuth2.

interface de modelo WorkspaceConnectionPersonalAccessToken

interface de modelo WorkspaceConexãoPropriedades V2

Tipos de recursos de proxy concretos podem ser criados aliasing esse tipo usando um tipo de propriedade específico.

interface de modelo WorkspaceConnectionServicePrincipal

interface de modelo WorkspaceConexãoAssinaturaAcessoCompartilhado

As propriedades com as quais a conexão do workspace do machine learning será atualizada.

interface modelo WorkspaceConexãoUsuárioSenha

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação WorkspaceConnections.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação WorkspaceFeatures.

Objeto de configuração do WorkspaceHub.

O recurso de ponto de extremidade privado.

As propriedades de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

Os parâmetros para atualizar um workspace de aprendizado de máquina.

Os parâmetros para atualizar um workspace de aprendizado de máquina.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação de Workspaces.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Enumeração extensível. Indica o tipo de ação. "Interno" refere-se a ações que são apenas para APIs internas.
KnownActionType pode ser usado de forma intercambiável com ActionType, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Interno: as ações são para APIs somente internas.

Estado de alocação da computação. Os valores possíveis são: steady - Indica que a computação não está sendo redimensionada. Não há alterações no número de nós de computação na computação em andamento. Uma computação entra nesse estado quando é criada e quando nenhuma operação está sendo executada na computação para alterar o número de nós de computação. redimensionamento - Indica que a computação está sendo redimensionada; ou seja, os nós de computação estão sendo adicionados ou removidos da computação.
KnownAllocationState pode ser usado de forma intercambiável com AllocationState, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Constante
Redimensionamento

Nível no qual o conteúdo é filtrado.
KnownAllowedContentLevel pode ser usado de forma intercambiável com AllowedContentLevel, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Baixo
Medium
High

Política de compartilhamento de aplicativos nessa instância de computação entre os usuários do workspace pai. Se Personal, somente o criador poderá acessar aplicativos nessa instância de computação. Quando compartilhado, qualquer usuário de workspace pode acessar aplicativos nessa instância, dependendo de sua função atribuída.
KnownApplicationSharingPolicy pode ser usado de forma intercambiável com ApplicationSharingPolicy, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Pessoal
Compartilhado

Estado de provisionamento do ativo de registro.
KnownAssetProvisioningState pode ser usado de forma intercambiável com AssetProvisioningState, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Êxito
Falha
Cancelado
criando
Atualizar
Excluir

Alias para AssetReferenceBaseUnion

Enumeração para determinar o modo de autenticação de ponto de extremidade.
KnowAuthMode pode ser usado de forma intercambiável com AuthMode, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AAD

Alias for AutoMLVerticalUnion

Configuração de AutoRebuild para a imagem derivada
KnownAutoRebuildSetting pode ser usado de forma intercambiável com AutoRebuildSetting, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Desabilitada
OnBaseImageUpdate

Configurações de salvamento automático.
O KnownAutosave pode ser usado de forma intercambiável com o Autosave, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Nenhuma
Local
Remoto

Os valores com suporte para a configuração de nuvem como um tipo literal de cadeia de caracteres

Os tipos de propriedade enumerados para implantações em lote.
KnownBatchDeploymentConfigurationType pode ser usado de forma intercambiável com BatchDeploymentConfigurationType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Modelo
PipelineComponent

Alias para BatchDeploymentConfigurationUnion

Detalhamento de log para inferência em lote. A ordem crescente de detalhamento para o registro é: Aviso, Informações e Depuração. O valor padrão é Info.
KnownBatchLoggingLevel pode ser usado de forma intercambiável com BatchLoggingLevel, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Informações
Aviso
Depurar

Enum para determinar como a inferência em lote lidará com a saída
KnownBatchOutputAction pode ser usado de forma intercambiável com BatchOutputAction, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

SummaryOnly
AppendRow

Código de três letras especificando a moeda do preço da VM. Exemplo: USD
KnownBillingCurrency pode ser usado de forma intercambiável com BillingCurrency, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

USD

Enumeração para todos os modelos de classificação compatíveis com o AutoML.
Transformers BlockedKnown podem ser usados de forma intercambiável com Transformers Bloqueados, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

TextTargetEncoder: Codificação de destino para dados de texto.
OneHotEncoder: A codificação quente Ohe cria uma transformação binária de características.
CatTargetEncoder: Codificação de alvo para dados categóricos.
TfIdf: Tf-Idf significa frequência de termo vezes frequência inversa de documento. Este é um esquema de ponderação de termo comum para identificar informações de documentos.
WoETargetEncoder: A codificação por peso de evidência é uma técnica usada para codificar variáveis categóricas. Ele usa o log natural do P(1)/P(0) para criar pesos.
LabelEncoder: Codificador de etiquetas converte etiquetas/variáveis categóricas em forma numérica.
WordEmbedding: O Word embedding ajuda a representar palavras ou frases como um vetor, ou uma série de números.
NaiveBayes: Naive Bayes é um classificado usado para a classificação de características discretas que são categoricamente distribuídas.
CountVectorizer: Count Vectorizer converte uma coleção de documentos de texto em uma matriz de contagens de tokens.
HashOneHotEncoder: O hashing One Hot Encoder pode transformar variáveis categóricas em um número limitado de novos recursos. Isso geralmente é usado para recursos categóricos de alta cardinalidade.

Tipo de cache do disco de dados.
KnowCaching pode ser usado de forma intercambiável com Caching, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Nenhuma
ReadOnly
ReadWrite

Tipo de CapacidadeHostKind

Estado de provisionamento do host de funcionalidade.
KnownCapabilityHostProvisioningState pode ser usado de forma intercambiável com CapabilityHostProvisioningState, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Êxito
Falha
Cancelado
criando
Atualizar
Excluir

Tipo de CategoricalDataDriftMetric

Tipo de CategoriaMétricaQualidadeDataQualidade

Tipo de Métrica de Deriva de Previsão Categorial

Enumeração para todos os modelos de classificação compatíveis com o AutoML.
KnownClassificationModels pode ser usado de forma intercambiável com ClassificationModels, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Regressão Logística: A regressão logística é uma técnica fundamental de classificação. Pertence ao grupo dos classificadores lineares e é um pouco semelhante à regressão polinomial e linear. A regressão logística é rápida e relativamente descomplicada, e é conveniente para você interpretar os resultados. Embora seja essencialmente um método para classificação binária, ele também pode ser aplicado a problemas multiclasse.
SGD: SGD: A descida estocástica por gradiente é um algoritmo de otimização frequentemente usado em aplicações de aprendizado de máquina para encontrar os parâmetros do modelo que correspondem ao melhor ajuste entre as saídas previstas e as reais.
MultinomialNaiveBayes: O classificador multinomial Naive Bayes é adequado para classificação com características discretas (por exemplo, contagens de palavras para classificação de texto). A distribuição multinomial normalmente requer contagens de recursos inteiros. No entanto, na prática, contagens fracionárias, como tf-idf, também podem funcionar.
BernoulliNaiveBayes: Classificador Naive Bayes para modelos Bernoulli multivariados.
SVM: Uma máquina de vetores de suporte (SVM) é um modelo de aprendizado de máquina supervisionado que utiliza algoritmos de classificação para problemas de classificação em dois grupos. Depois de fornecer a um modelo SVM conjuntos de dados de treinamento rotulados para cada categoria, eles podem categorizar o novo texto.
SVM Linear: Uma máquina de vetores de suporte (SVM) é um modelo de aprendizado de máquina supervisionado que utiliza algoritmos de classificação para problemas de classificação de dois grupos. Depois de fornecer a um modelo SVM conjuntos de dados de treinamento rotulados para cada categoria, eles podem categorizar o novo texto. O SVM linear tem melhor desempenho quando os dados de entrada são lineares, ou seja, os dados podem ser facilmente classificados desenhando a linha reta entre os valores classificados em um gráfico plotado.
KNN: O algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN) usa 'similaridade de características' para prever os valores de novos pontos de dados, o que ainda significa que o novo ponto de dados receberá um valor baseado em quão próximo ele se aproxima dos pontos do conjunto de treinamento.
Árvore de Decisão: Árvores de Decisão são um método de aprendizado supervisionado não paramétrico usado tanto para tarefas de classificação quanto de regressão. O objetivo é criar um modelo que preveja o valor de uma variável de destino aprendendo regras de decisão simples inferidas a partir dos recursos de dados.
RandomForest: Random forest é um algoritmo de aprendizado supervisionado. A "floresta" que ele constrói, é um conjunto de árvores de decisão, geralmente treinadas com o método de "ensacamento". A ideia geral do método de ensacamento é que uma combinação de modelos de aprendizado aumenta o resultado geral.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees é um algoritmo de aprendizado de máquina conjunto que combina as previsões de várias árvores de decisão. Está relacionado ao algoritmo de floresta aleatória amplamente utilizado.
LightGBM: LightGBM é um framework de gradiente que utiliza algoritmos de aprendizado baseados em árvores.
GradientBoosting: A técnica de transitar os alunos da semana para um aprendiz forte é chamada de Boosting. O processo do algoritmo de aumento de gradiente funciona nessa teoria de execução.
XGBoostClassificador: XGBoost: Algoritmo de Aumento de Gradiente Extremo. Esse algoritmo é usado para dados estruturados em que os valores da coluna de destino podem ser divididos em valores de classe distintos.

Métricas primárias para tarefas de classificação com vários rótulos.
KnownClassificationMultilabelPrimaryMetrics pode ser usado de forma intercambiável com ClassificationMultilabelPrimaryMetrics, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AUCWeighted: AUC é a área sob a curva. Essa métrica representa a média aritmética da pontuação de cada classe, ponderada pelo número de ocorrências verdadeiras em cada classe.
Precisão: Precisão é a razão de previsões que correspondem exatamente aos verdadeiros rótulos de classe.
NormMacroRecall: A recordação macro normalizada é a média macromédia e normalizada da recall, de modo que o desempenho aleatório tem pontuação 0, e o desempenho perfeito tem nota 1.
MédiaPrecisãoPontuaçãoPonderada: A média aritmética da pontuação média de precisão de cada turma, ponderada pelo número de instâncias verdadeiras em cada classe.
PrecisãoPontuaçãoPonderada: A média aritmética da precisão para cada classe, ponderada pelo número de instâncias verdadeiras em cada classe.
IOU: Cruzamento sobre União. Interseção de previsões dividida pela união de previsões.

Métricas primárias para tarefas de classificação.
KnownClassificationPrimaryMetrics pode ser usado de forma intercambiável com ClassificationPrimaryMetrics, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AUCWeighted: AUC é a área sob a curva. Essa métrica representa a média aritmética da pontuação de cada classe, ponderada pelo número de ocorrências verdadeiras em cada classe.
Precisão: Precisão é a razão de previsões que correspondem exatamente aos verdadeiros rótulos de classe.
NormMacroRecall: A recordação macro normalizada é a média macromédia e normalizada da recall, de modo que o desempenho aleatório tem pontuação 0, e o desempenho perfeito tem nota 1.
MédiaPrecisãoPontuaçãoPonderada: A média aritmética da pontuação média de precisão de cada turma, ponderada pelo número de instâncias verdadeiras em cada classe.
PrecisãoPontuaçãoPonderada: A média aritmética da precisão para cada classe, ponderada pelo número de instâncias verdadeiras em cada classe.

Uso pretendido do cluster
KnownClusterPurpose pode ser usado de forma intercambiável com ClusterPurpose, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

FastProd
DenseProd
DevTest

O tipo de Autorização da Instância de Computação. Os valores disponíveis são pessoais (padrão).
KnownComputeInstanceAuthorizationType pode ser usado de forma intercambiável com ComputeInstanceAuthorizationType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Pessoal

Estado atual de uma ComputeInstance.
KnownComputeInstanceState pode ser usado de forma intercambiável com ComputeInstanceState, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

criando
criar com falha
Excluir
Em execução
Reinicialização
Redimensionamento
JobRunning
Configuração
ConfiguraçãoFalhada
Iniciando
Stopped
Parando
UserSettingUp
UserSetupFailed
Desconhecido
Inutilizável

[Obrigatório] A ação de potência de computação.
KnownComputePowerAction pode ser usado de forma intercambiável com ComputePowerAction, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Start
Parar

Enum para descrever a frequência de um cronograma de recorrência computada
KnownComputeRecurrenceFrequency pode ser usado de forma intercambiável com ComputeRecurrenceFrequency, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Minuto: Frequência minúscula
Hora: Frequência da hora
Dia: Frequência diurna
Semana: Frequência da semana
Mês: Frequência mensal

Alias para ComputeSecretsUnion

Tipo de ComputeTriggerType

O tipo de computação
KnownComputeType pode ser usado de forma intercambiável com ComputeType, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AKS
Kubernetes
AmlCompute
ComputeInstance
DataFactory
VirtualMachine
HDInsight
Databricks
Análise de dados
do SynapseSpark

Alias para ComputeUnion

Enum dos dias úteis
KnownComputeWeekDay pode ser usado de forma intercambiável com ComputeWeekDay, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Segunda-feira: Segunda-feira nos dias úteis
Terça-feira: terça-feira nos dias úteis
Quarta-feira: quarta-feira nos dias úteis
Quinta-feira: quinta-feira nos dias úteis
Sexta-feira: sexta-feira nos dias úteis
Sábado: sábado nos dias úteis
Domingo: domingo durante a semana

Tipo de autenticação do destino de conexão
KnownConnectionAuthType pode ser usado de forma intercambiável com ConnectionAuthType, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

PAT
ManagedIdentity
usernamePassword
Nenhuma
SAS
AccountKey
ServicePrincipal
do AccessKey
ApiKey
Chaves Personalizadas
OAuth2
AAD
SAS Delegado
IdentidadeGerenciadaProjeto
IdentidadeGerenciadaConta
UserEntraToken
Impersonação de AgenteUsuário
AgenticIdentityToken
AgenticUser

Categoria da conexão
KnownConnectionCategory pode ser usado de forma intercambiável com ConnectionCategory, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

do PythonFeed
containerRegistry
Git
S3
Snowflake
AzureKeyVault
do AzureSqlDb
do AzureSynapseAnalytics
do AzureMySqlDb
do AzurePostgresDb
ADLSGen2
AzureContainerAppEnvironment
Redis
ApiKey
do AzureOpenAI
AIServices
cognitiveSearch
CognitiveService
Chaves Personalizadas
AzureBlob
AzureStorageAccount
do AzureOneLake
do CosmosDb
CosmosDbMongoDbApi
AzureDataExplorer
do AzureMariaDb
AzureDatabricksDeltaLake
do AzureSqlMi
do AzureTableStorage
AmazonRdsForOracle
AmazonRdsForSqlServer
do AmazonRedshift
DB2
Drill
do GoogleBigQuery
Greenplum
do Hbase
Hive
Impala
Informix
MariaDb
microsoftaccess
MySql
Netezza
Oracle
Phoenix
postgreSql
Pronto
do SapOpenHub
sapbw
saphana
SapTable
Spark
sqlServer
Sybase
Teradata
Vertica
Pinecone
Databricks
Cassandra
Couchbase
MongoDbV2
mongoDbAtlas
AmazonS3Compatible
FileServer
FtpServer
do GoogleCloudStorage
do Hdfs
OracleCloudStorage
Sftp
GenericHttp
ODataRest
ODBC
GenericRest
RemoteTool
amazonmws
Concordar
Dynamics
DynamicsAx
Dinâmica Crm
do GoogleAdWords
hubspot
Jira
magento
marketo
Office365
Eloqua

OracleServiceCloud
PayPal
Livros rápidos
Salesforce
SalesforceServiceCloud
SalesforceMarketingCloud
SapCloudForCustomer
sapecc
ServiceNow
SharePointOnlineList
Shopify
Square
Tabela Web
Xero
Zoho
GenericContainerRegistry
Elasticsearch
AppInsights
AppConfig
OpenAI
Serp
BingLLMSearch
Sem servidor
ManagedOnlineEndpoint
ApiManagement
ModelGateway
GroundingWithBingSearch
GroundingWithCustomSearch
Sharepoint
MicrosoftFabric
PowerPlatformEnvironment
RemoteA2A

Grupo baseado na categoria de conexão
KnownConnectionGroup podem ser usados de forma intercambiável com ConnectionGroup, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Azure
do AzureAI
Banco de dados
NoSQL
Arquivo
GenericProtocol
ServicesAndApps

Tipo de ContainerType

Especifica o nível de segurança atual para segurança de conteúdo.
KnownContentSafetyLevel pode ser usado de forma intercambiável com ContentSafetyLevel, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Bloqueio
Adiada

Especifica o status da segurança do conteúdo.
KnownContentSafetyStatus pode ser usado de forma intercambiável com ContentSafetyStatus, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Enabled
Desabilitada

Uma interface que descreve uma página de resultados.

O tipo de entidade que criou o recurso.
KnownCreatedByType pode ser usado de forma intercambiável com CreatedByType, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

User: a entidade foi criada por um usuário.
Application: a entidade foi criada por um aplicativo.
ManagedIdentity: a entidade foi criada por uma identidade gerenciada.
Key: a entidade foi criada por uma chave.

Enumeração para determinar o tipo de credenciais do repositório de dados.
KnowCredentialsType pode ser usado de forma intercambiável com CredentialsType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AccountKey
Certificado
Nenhuma
Sas
ServicePrincipal

Tipo de Disponibilidade de Dados Status

Tipo de DataCollectionMode

Alias para DataDriftMetricThresholdBaseUnion

Enumeração para determinar o tipo de Tarefa de Geração de Dados.
KnownDataGenerationTaskType pode ser usado de forma intercambiável com DataGenerationTaskType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Conversa: Gerar dados conversacionais (múltiplos/turnos únicos)
Matemática: Gerar dados matemáticos para respostas numéricas
Nli: Gerar dados de Inferência em Linguagem Natural
NluQa: Gerar dados de Reconhecimento vocal Natural para Respostas a Perguntas
Resumo: Gerar um Resumo-Chave para um Artigo

Enumeração para determinar o tipo de Geração de Dados.
KnowDataGenerationType pode ser usado de forma intercambiável com DataGenerationType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Geração de Rótulos: Geração de Rótulos por Inferência de Modelos de Professor
DataGeneration: Geração de Dados Sintéticos

Alias para DataGenerationVerticalUnion

Alias para DataQualityMetricThresholdBaseUnion

Enumeração para determinar o tipo de credenciais DataReference.
KnownDataReferenceCredentialType pode ser usado de forma intercambiável com DataReferenceCredentialType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

SAS
DockerCredentials
ManagedIdentity
NoCredentials

Alias para DataReferenceCredentialUnion

Enumerar para determinar o tipo de dados.
KnownDataType pode ser usado de forma intercambiável com DataType, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

uri_file
uri_folder
mltable

Alias for DataVersionBasePropertiesUnion

Alias para DatastoreCredentialsUnion

Alias para DatastorePropertiesUnion

Alias para DatastoreSecretsUnion

Enumeração para determinar o tipo de conteúdo do repositório de dados.
KnownDatastoreType pode ser usado de forma intercambiável com DatastoreType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AzureBlob
AzureDataLakeGen1
AzureDataLakeGen2
do AzureFile
OneLake

Tipo de DefaultActionType

Tipo de DefaultResourceProvisioningState

Opção de atualização de versão do modelo de implantação.
KnownDeploymentModelVersionUpgradeOption pode ser usado de forma intercambiável com DeploymentModelVersionUpgradeOption, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

OnceNewDefaultVersionAvailable
OnceCurrentVersionExpired
NoAutoUpgrade

Valores possíveis para DeploymentProvisioningState.
KnownDeploymentProvisioningState pode ser usado de forma intercambiável com DeploymentProvisioningState, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

criando
Excluir
Dimensionamento
Atualizar
Êxito
Falha
Cancelado

Erro no nível de configuração do espaço de trabalho
KnowDiagnoseResultLevel pode ser usado de forma intercambiável com DiagnoseResultLevel, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Aviso
Error
Informações

Alias para DistributionConfigurationUnion

Enumeração para determinar o tipo de distribuição de trabalho.
KnownDistributionType pode ser usado de forma intercambiável com DistributionType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

PyTorch
TensorFlow
MPI
Ray: Tipo de distribuição de raio.

Tipo de ContratapolíticaTérmino Antecipado

Alias-SindicatoPolíticoAntecedência

Enumeração para determinar se PublicNetworkAccess está Habilitado ou Desabilitado para saída de uma implantação.
KnownEgressPublicNetworkAccessType pode ser usado de forma intercambiável com EgressPublicNetworkAccessType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Enabled
Desabilitada

Enumeração para determinar o tipo de notificação por email.
KnowEmailNotificationEnableType pode ser usado de forma intercambiável com EmailNotificationEnableType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

JobCompleted
EmpregoFracassado
EmpregoCancelado

Indica se a criptografia está habilitada ou não para o workspace.
KnownEncryptionStatus pode ser usado de forma intercambiável com EncryptionStatus, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Enabled
Desabilitada

Enumeração para determinar o modo de autenticação de ponto de extremidade.
KnownEndpointAuthMode pode ser usado de forma intercambiável com EndpointAuthMode, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AMLToken
Chave
AADToken

Enumerar para determinar o tipo de computação de ponto de extremidade.
KnowEndpointComputeType pode ser usado de forma intercambiável com EndpointComputeType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Gerenciado
Kubernetes
AzureMLCompute

Alias para EndpointDeploymentResourcePropertiesUnion

Estado do provisionamento do ponto de extremidade.
KnownEndpointProvisioningState pode ser usado de forma intercambiável com EndpointProvisioningState, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

criando
Excluir
Êxito
Falha
Atualizar
Cancelado

Alias para EndpointResourcePropertiesUnion

Tipo do ponto de extremidade.
KnownEndpointType pode ser usado de forma intercambiável com EndpointType, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Azure. OpenAI
Azure. Fala
Azure. Conteúdo Segurança
Azure. Lhama
managedOnlineEndpoint
serverlessEndpoint

O tipo de ambiente é criado pelo usuário ou curado pelo serviço Azure ML
KnownEnvironmentType pode ser usado de forma intercambiável com EnvironmentType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Auxiliar
UserCreated

Tipo da variável de ambiente. Os valores possíveis são: local - Para variável local
KnownEnvironmentVariableType pode ser usado de forma intercambiável com EnvironmentVariableType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

local

Tipo de FeatureAttributionMetric

Tipo de FeatureDataType

O modo de operação para a importância do recurso de computação.
KnownFeatureImportanceMode pode ser usado de forma intercambiável com FeatureImportanceMode, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Desativado: Desativa a importância da funcionalidade de computação dentro de um sinal.
Ativado: Permite calcular a importância das características dentro de um sinal.

Sinalizador para gerar atrasos para os recursos numéricos.
KnownFeatureLags podem ser usados de forma intercambiável com FeatureLags, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Nenhum: Nenhum atraso de recurso gerado.
Auto: O sistema gera automaticamente atrasos de funcionalidades.

Modo de definição de recursos - determina o modo de definição de recursos de dados.
KnownFeaturizationMode pode ser usado de forma intercambiável com FeaturizationMode, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Auto: Modo automático, o sistema realiza a característica sem nenhuma entrada personalizada de características.
Personalizado: Característica personalizada.
Desligado: Característica desativada. A tarefa 'Previsão' não pode usar esse valor.

Tipo de FineTuningTaskType

Alias para FineTuningVerticalUnion

Firewall Sku usado para as regras FQDN
KnownFirewallSku pode ser usado de forma intercambiável com FirewallSku, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Standard
Basic

Enumeração para determinar o modo de seleção do horizonte de previsão.
KnownForecastHorizonMode pode ser usado de forma intercambiável com ForecastHorizonMode, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Auto: Horizonte de previsão a ser determinado automaticamente.
Personalizado: Use o horizonte de previsão personalizado.

Nome alternativo para ForecastHorizonUnion

Enumeração para todos os modelos de previsão compatíveis com o AutoML.
KnownForecastingModels pode ser usado de forma intercambiável com ForecastingModels, e esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AutoArima: Modelo de Média Móvel Integrada Auto-Auto-Regressiva (ARIMA) utiliza dados de séries temporais e análise estatística para interpretar os dados e fazer previsões futuras. Este modelo visa explicar os dados usando dados de séries temporais em seus valores passados e usa regressão linear para fazer previsões.
Prophet: Prophet é um procedimento para prever dados de séries temporais baseado em um modelo aditivo onde tendências não lineares são ajustadas à sazonalidade anual, semanal e diária, além dos efeitos de feriados. Funciona melhor com séries temporais que têm fortes efeitos sazonais e várias temporadas de dados históricos. O Prophet é robusto com dados ausentes e mudanças na tendência, e normalmente lida bem com valores discrepantes.
Naive: O modelo de previsão Naive faz previsões carregando o valor alvo mais recente para cada série temporal nos dados de treinamento.
SeasonalNaive: O modelo de previsão Seasonal Naive faz previsões carregando adiante a última temporada de valores-alvo para cada série temporal nos dados de treinamento.
Média: O modelo de previsão média faz previsões ao transferir a média dos valores-alvo para cada série temporal nos dados de treinamento.
Média Sazonal: O modelo de previsão da Média Sazonal faz previsões carregando o valor médio dos dados da estação mais recente para cada série temporal nos dados de treinamento.
Suavizamento Exponencial: Suavizamento exponencial é um método de previsão de séries temporais para dados univariados que pode ser estendido para suportar dados com uma tendência sistemática ou componente sazonal.
Arimax: Um modelo ARIMAX (Autoregressive Integrated Moving Average with Explanatory Variable) pode ser visto como um modelo de regressão múltipla com um ou mais termos autoregressivos (AR) e/ou um ou mais termos de média móvel (MA). Este método é adequado para previsão quando os dados são estacionários/não estacionários e multivariados com qualquer tipo de padrão de dados, ou seja, nível/tendência/sazonalidade/ciclicidade.
TCNForecaster: TCNForecaster: Previsor de Redes Convolucionais Temporais. TODO: Peça à equipe de previsão uma breve introdução.
ElasticNet: Elastic net é um tipo popular de regressão linear regularizada que combina duas penalidades populares, especificamente as funções de penalidade L1 e L2.
GradientBoosting: A técnica de transitar os alunos da semana para um aprendiz forte é chamada de Boosting. O processo do algoritmo de aumento de gradiente funciona nessa teoria de execução.
Árvore de Decisão: Árvores de Decisão são um método de aprendizado supervisionado não paramétrico usado tanto para tarefas de classificação quanto de regressão. O objetivo é criar um modelo que preveja o valor de uma variável de destino aprendendo regras de decisão simples inferidas a partir dos recursos de dados.
KNN: O algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN) usa 'similaridade de características' para prever os valores de novos pontos de dados, o que ainda significa que o novo ponto de dados receberá um valor baseado em quão próximo ele se aproxima dos pontos do conjunto de treinamento.
LassoLars: Ajuste do modelo de laço com Regressão de Ângulo Mínimo, também conhecido como Lars. É um Modelo Linear treinado com um L1 anterior como regularizador.
SGD: SGD: A descida estocástica por gradiente é um algoritmo de otimização frequentemente usado em aplicações de aprendizado de máquina para encontrar os parâmetros do modelo que correspondem ao melhor ajuste entre as saídas previstas e as reais. É uma técnica inexata, mas poderosa.
RandomForest: Random forest é um algoritmo de aprendizado supervisionado. A "floresta" que ele constrói, é um conjunto de árvores de decisão, geralmente treinadas com o método de "ensacamento". A ideia geral do método de ensacamento é que uma combinação de modelos de aprendizado aumenta o resultado geral.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees é um algoritmo de aprendizado de máquina conjunto que combina as previsões de várias árvores de decisão. Está relacionado ao algoritmo de floresta aleatória amplamente utilizado.
LightGBM: LightGBM é um framework de gradiente que utiliza algoritmos de aprendizado baseados em árvores.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor é um modelo supervisionado de aprendizado de máquina que utiliza um conjunto de aprendizes base.

Métricas primárias para a tarefa Previsão.
KnownForecastingPrimaryMetrics pode ser usado de forma intercambiável com ForecastingPrimaryMetrics, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Correlação de Spearman: O coeficiente de correlação de rank de Spearman é uma medida não paramétrica da correlação de rank.
NormalizedRootMeanSquaredError: O Erro Quadrático Médio Raiz Normalizado (NRMSE) o RMSE facilita a comparação entre modelos com diferentes escalas.
R2Score: A R2 score é uma das medidas de avaliação de desempenho para modelos de aprendizado de máquina baseados em previsão.
NormalizedMeanAbsoluteError: O Erro Absoluto Médio Normalizado (NMAE) é uma métrica de validação para comparar o Erro Absoluto Médio (MAE) de séries (temporais) com diferentes escalas.

Define metas de métricas suportadas para ajuste de hiperparâmetros
KnownGoal pode ser usado de forma intercambiável com Goal, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Minimize
Maximize

Enumeração para determinar a estrutura de identidade.
KnowIdentityConfigurationType pode ser usado de forma intercambiável com IdentityConfigurationType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Gerenciado
AMLToken
UserIdentity

Alias para IdentityConfigurationUnion

Tipo da imagem. Os valores possíveis são: docker – Para imagens do Docker. azureml - Para imagens do ambiente AzureML (personalizadas e curadas)
KnownImageType pode ser usado de forma intercambiável com ImageType, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Docker
Azureml

Enumeração para determinar o modo de entrega de dados de entrada.
KnownInputDeliveryMode pode ser usado de forma intercambiável com InputDeliveryMode, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

ReadOnlyMount
ReadWriteMount
Download
Direto
EvalMount
EvalDownload

Métricas primárias para tarefas InstanceSegmentation.
KnownInstanceSegmentationPrimaryMetrics pode ser usado de forma intercambiável com InstanceSegmentationPrimaryMetrics, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

MédiaPrecisãoMédia: Média de Precisão Média (MAP) é a média de AP (Média de Precisão). O AP é calculado para cada classe e calculado com a média para obter o MAP.

Modo de isolamento para a rede gerenciada de um workspace de machine learning.
KnownIsolationMode pode ser usado de forma intercambiável com IsolationMode, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Desabilitada
AllowInternetOutbound
PermitirApenasAprovadoSaída

Alias para JobBasePropertiesUnion

Enumeração para determinar o Tipo de Entrada de Trabalho.
KnowJobInputType pode ser usado de forma intercambiável com JobInputType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

literal
uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Nome de Trabalho para InputUnion

Tipo de JobLimitsType

Nome alternativo para JobLimitsUnion

Enumeração para determinar o Tipo de Saída do Trabalho.
KnowJobOutputType pode ser usado de forma intercambiável com JobOutputType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Nome de Trabalho OutputUnion

O status de um trabalho.
KnownJobStatus pode ser usado de forma intercambiável com JobStatus, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

NotStarted: A corrida ainda não começou.
Começando: A corrida começou. O usuário tem uma ID de execução.
Provisão: (Não usada atualmente) Será usada se o ES estiver criando o alvo de computação.
Preparando: O ambiente de corrida está sendo preparado.
Enfileirado: O trabalho é enfileirado no alvo de computação. Por exemplo, no BatchAI, o trabalho está no estado enfileirado, enquanto aguarda que todos os nós necessários estejam prontos.
Execução: O trabalho começou a rodar no alvo de computação.
Finalização: O trabalho é concluído no alvo. Ele está no estado de coleta de saída agora.
CanceladoSolicitado: Cancelamento foi solicitado para o trabalho.
Concluído: Trabalho concluído com sucesso. Isso reflete que tanto o trabalho em si quanto os estados da coleta de saída foram concluídos com sucesso
Reprovou: Emprego fracassado.
Cancelado: Após o pedido de cancelamento, o trabalho agora é cancelado com sucesso.
NotResponding: Quando o heartbeat está ativado, se a execução não estiver atualizando nenhuma informação para o RunHistory, então a run passa para o estado NotResponding. NotResponding é o único estado que está isento de ordens de transição estritas. Uma execução pode ir de NotResponding para qualquer um dos estados anteriores.
Pausado: O trabalho é pausado pelos usuários. Alguns ajustes nos trabalhos de rotulagem podem ser feitos apenas no estado pausado.
Desconhecido: Status padrão do cargo se não for mapeado para todos os outros status

Enumerar para determinar a camada de trabalho.
KnownJobTier pode ser usado de forma intercambiável com JobTier, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Nulo
Spot
Basic
Standard
Prêmio

Enumeração para determinar o tipo de trabalho.
KnownJobType pode ser usado de forma intercambiável com JobType, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AutoML
Command
Varrer
Pipeline
Spark
Ajuste Fino
Destilação

Tipo de Tipo de Chave

Enumeração do agendador de taxa de aprendizagem.
KnowLearningRateScheduler pode ser usado de forma intercambiável com LearningRateScheduler, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Nenhum: Nenhum agendador de taxa de aprendizado selecionado.
AquecimentoCoseno: Recozimento cosseno com aquecimento.
Passo: Agendador de taxa de aprendizado de etapas.

Tipo de ListViewType

Load Balancer Type
KnownLoadBalancerType pode ser usado de forma intercambiável com LoadBalancerType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

PublicIp
InternalLoadBalancer

Enumeração para definir o detalhamento do log.
KnownLogVerbosity pode ser usado de forma intercambiável com LogVerbosity, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

NotSet: Nenhum tronco emitido.
Depuração: Depuração e instruções de log acima registradas.
Informação: Informações e extratos de registro acima registrados.
Aviso: Aviso e as instruções de log acima registradas.
Erro: Erro e instruções de log acima registradas.
Crítico: Apenas declarações críticas registradas.

O tipo da rede gerenciada. Os usuários podem alternar de V1 para V2 para controles de acesso granulares, mas não podem voltar para V1 depois que V2 estiver ativado.
KnownManagedNetworkKind pode ser usado de forma intercambiável com ManagedNetworkKind, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

V1
V2

Tipo de Estado de Provisão de Rede Gerenciada

Status da rede gerenciada de um workspace de machine learning.
KnownManagedNetworkStatus pode ser usado de forma intercambiável com ManagedNetworkStatus, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Inactive
Ativo

Tipo de Requisito GerenciadoPERequirement

Tipo de GerenciadoPEStatus

Tipo de identidade de serviço gerenciado (em que os tipos SystemAssigned e UserAssigned são permitidos).
KnownManagedServiceIdentityType pode ser usado de forma intercambiável com ManagedServiceIdentityType, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Nenhum: nenhuma identidade gerenciada.
SystemAssigned: identidade gerenciada atribuída pelo sistema.
UserAssigned: identidade gerenciada atribuída pelo usuário.
SystemAssigned,UserAssigned: identidade gerenciada atribuída pelo sistema e pelo usuário.

Tipo de MarketplaceAssinaturaEstado de Provisão

Tipo de MarketplaceAssinaturaStatus

Tipo de MaterializaçãoArmazenar

Indica se o mlflow autologger está habilitado para notebooks.
O KnownMlflowAutologger pode ser usado de forma intercambiável com o MlflowAutologger, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Enabled
Desabilitada

Status do ciclo de vida do modelo.
KnownModelLifecycleStatus podem ser usados de forma intercambiável com ModelLifecycleStatus, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

de disponibilidade geral
Preview

Enumeração para determinar o tipo de ajuste fino.
KnownModelProvider pode ser usado de forma intercambiável com ModelProvider, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AzureOpenAI: Ajuste fino usando o modelo Azure Open AI.
Customizado: Ajuste fino usando modelo customizado.

Tamanho do modelo de imagem.
KnownModelSize pode ser usado de forma intercambiável com ModelSize, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Nenhum: Nenhum valor selecionado.
Pequeno: tamanho pequeno.
Médio: Tamanho médio.
Grande: tamanho grande.
ExtraLarge: Tamanho extra grande.

Enumeração do tipo de tarefa do modelo.
KnownModelTaskType pode ser usado de forma intercambiável com ModelTaskType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Classificação
Regressão

Alias para MonitorComputeConfigurationBaseUnion

Alias para MonitorComputeIdentityBaseUnion

Monitore a enumeração do tipo de identidade de computação.
KnowMonitorComputeIdentityType pode ser usado de forma intercambiável com MonitorComputeIdentityType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

AmlToken: Autentica por meio do token AML do usuário.
Identidade Gerenciada: Autentica por meio de uma identidade gerenciada fornecida pelo usuário.

Monitorar enumeração do tipo de computação.
KnownMonitorComputeType pode ser usado de forma intercambiável com MonitorComputeType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

ServerlessSpark: Computação Serverless Spark.

Tipo de MonitoramentoFuncionaDiaDiaType

Alias para MonitoramentoFeatureFilterBaseUnion

Tipo de MonitoramentoFeatureFilterType

Alias para MonitoramentoInputDataBaseUnion

Monitorando a enumeração do tipo de dados de entrada.
KnowMonitoringInputDataType pode ser usado de forma intercambiável com MonitoringInputDataType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Estática: Um dado de entrada com tamanho de janela fixo.
Rolamento: Um dado de entrada que rola relativamente ao tempo de execução atual do monitor.
Fixo: Um dado de entrada com formato tabular que não exige pré-processamento.

Tipo de MonitorNotificação

Alias para MonitoramentoSignalBaseUnion

Tipo de MonitorSignalType

Ação de montaria.
KnownMountAction pode ser usado de forma intercambiável com MountAction, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Monte
Desmontar

Modo de montagem.
KnownMountMode pode ser usado de forma intercambiável com MountMode, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

ReadOnly
ReadWrite

Estado de montagem.
KnownMountState pode ser usado de forma intercambiável com MountState, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

MountRequested
Montado
MontadaFalida
DesmontarSolicitado
DesmontarFalhado
Desmontados

Determina como o valor das validações N-Cross é determinado.
KnownNCrossValidationsMode pode ser usado de forma intercambiável com NCrossValidationsMode, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Auto: Determine automaticamente o valor das validações N-Cross. Com suporte apenas para a tarefa AutoML de 'Previsão'.
Personalizado: Use o valor de validação N-Cross personalizado.

Nome de coifônimo para NCrossValidationsUnion

rede deste contêiner.
KnownNetwork pode ser usado de forma intercambiável com Network, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Ponte
Host

Estado do nó de computação. Os valores estão ociosos, em execução, em preparação, inutilizáveis, saindo e preemptados.
KnownNodeState pode ser usado de forma intercambiável com NodeState, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

inativo
executando
Preparando
inutilizável
Saída
Preemptado

Alias para NodesUnion

Os tipos enumerados para os nós valem
KnownNodesValueType pode ser usado de forma intercambiável com NodesValueType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Todos

Tipo de NumericalDataDriftMetric

Tipo de NumericalDataQualityMetric

Tipo de MétricaDerivaMágicaPredição Numérica

Métricas primárias para a tarefa Image ObjectDetection.
KnownObjectDetectionPrimaryMetrics pode ser usado de forma intercambiável com ObjectDetectionPrimaryMetrics, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

MédiaPrecisãoMédia: Média de Precisão Média (MAP) é a média de AP (Média de Precisão). O AP é calculado para cada classe e calculado com a média para obter o MAP.

Enumeração para determinar o tipo de artefato do OneLake.
KnownOneLakeArtifactType pode ser usado de forma intercambiável com OneLakeArtifactType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

LakeHouse

Nome de Apelido para OneLakeArtifactUnion

Alias: OnlineDeploymentPropertiesUnion

Alias: OnlineScaleSettingsUnion

O tipo de sistema operacional.
KnownOperatingSystemType pode ser usado de forma intercambiável com OperatingSystemType, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Linux
Windows

Nome da última operação.
KnownOperationName pode ser usado de forma intercambiável com o OperationName, essa enumeração contém os valores conhecidos aos quais o serviço dá suporte.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

Create
Start
Parar
Reiniciar
Resize
Reimagem
Delete (excluir)

Status da operação.
KnowOperationStatus pode ser usado de forma intercambiável com OperationStatus, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

InProgress
Êxito
criar com falha
startfailed
stopfailed
Reinício Falhado
RedimensionamentoFalhado
ReimageFailed
DeleteFailed

Gatilho da operação.
KnownOperationTrigger pode ser usado de forma intercambiável com OperationTrigger, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos compatíveis com o serviço

User
Schedule
IdleShutdown