@azure/arm-machinelearning package

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

Um cálculo de Machine Learning baseado em AKS.

Propriedades 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 armazenamento de dados.

Detalhes da conta ACR a utilizar no Registo

interface do modelo ActualCapacityInfo

Segredos relacionados a um cálculo de Machine Learning baseado em AKS.

Configuração avançada para rede AKS

interface do modelo AllFeatures

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

Uma computação do Azure Machine Learning.

Informações de nó de computação relacionadas a um AmlCompute.

Propriedades de computação AML

Configuração de identidade de token AML.

Definição de identidade de computação de token AML.

Recursos habilitados para um espaço de trabalho

Credencial de acesso sem credenciais

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

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

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

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

ARM ResourceId de um recurso

interface de modelos AssetBase

interface de modelo AssetContainer

Definição base para referências de ativos.

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

Horizonte de previsão determinado automaticamente pelo sistema.

AutoMLJob classe. Use esta classe para executar tarefas AutoML como Classificação/Regressão, etc. Consulte TaskType enum para todas as tarefas suportadas.

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

Validações N-Cross determinadas automaticamente.

Propriedades de pausa automática

Propriedades da escala automóvel

interface modelo AutoSeasonality

interface de modelos AutoTargetLags

Janela de rolagem de atrasos de destino determinada automaticamente.

Interface do modelo DisponívelQuota

interface do modelo DisponívelQuotaPropriedades

Configuração do armazenamento de dados de Blob do Azure.

Configuração do armazenamento de dados do Azure Data Lake Gen1.

Configuração do armazenamento de dados do Azure Data Lake Gen2.

Detalhes do Webhook específicos para o Azure DevOps

Configuração do armazenamento de dados do Arquivo do Azure.

Parâmetros opcionais para o cliente.

interface modelo AzureOpenAiFineTuning

Hiperparâmetros do Azure Open AI para ajuste fino.

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

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

Valores padrão do ponto de extremidade em lote

Configuração de ponto final em lote.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do 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 do modelo BindOptions

Interface do modelo BlobReferenceForConsumptionDto

Definições de configuração para o contexto de compilação do Docker

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Interface do modeloCapacidadePropriedades do Anfitrião

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de CapabilityHosts.

interface do modelo CategoricalDataDerivaMétricaThreshold

interface do modelo CategoricalDataQualidadeMétricaThreshold

Interface do modelo CategoricaDerivaMétricaThreshold

Configuração de credenciais de armazenamento de dados de certificado.

Segredos de certificado de armazenamento de dados.

Tarefa de classificação na vertical Tabela AutoML.

Classificação Configuração relacionada ao treinamento.

Parâmetros de atualização AmlCompute.

As propriedades de um amlCompute que precisam de 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 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 da coluna.

Definição do trabalho de comando.

Classe de limite de trabalho de comando.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Definição do recipiente do componente. <ver href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-yaml-component-command" />

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de um ComponentContainers.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

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

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação ComponentVersions.

Parâmetros opcionais.

Objeto de computação em 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 para o autologger.

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

Define um contêiner de instância Aml.

Descreve informações sobre o usuário que criou esta ComputeInstance.

Define um DataDisk de instância Aml.

Define um DataMount de instância Aml.

Informação sobre o ambiente

A última operação em ComputeInstance.

Propriedades da instância de computação

Especifica a política e as configurações para acesso 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 do modelo ComputeRecurrenceSchedule

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

interface de modelo ComputeRuntimeDto

A lista de cronogramas a serem aplicados nos cálculos

Segredos relacionados com um cálculo de Machine Learning. Pode variar consoante o tipo de computação.

Calcular propriedades de agendamento de parada de início

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de Ligação.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação ConnectionRaiBlocklistItem.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação ConnectionRaiBlocklistItems.

Interface representando operações de ConnectionRaiBlocklist.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações 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 ConteúdoSegurançaEndpointImplementaçãoPropriedades de Recursos

Interface do modelo ConteúdoSegurançaEndpointPropriedades de RecursosRecurso

interface de modelos CosmosDbSettings

interface de modelo CreateMonitorAction

O cron de gatilho de fluxo de trabalho para o tipo de agenda ComputeStartStop.

interface de modelo CronTrigger

O horizonte máximo de previsão desejado em unidades de frequência de séries cronológicas.

Objeto de credencial de chaves personalizadas

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

interface do modelo CustomMetricThreshold

interface do modelo CustomModelFineTuning

interface do modelo CustomModelJobInput

interface do modelo CustomModelJobOutput

interface do modelo CustomMonitoringSignal

As validações N-Cross são especificadas pelo usuário.

interface do modelo CustomSeasonality

Especifica a configuração do serviço personalizado

interface do 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 DataContainers.

interface do modelo DataDriftMetricThresholdBase

interface de modeloDerivaMonitorizaçãoSinal

Um cálculo DataFactory.

interface do modeloGeração de dadosVertical

Um cálculo do DataLakeAnalytics.

interface de modeloDataLakeAnalyticsEsquemaPropriedades

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

interface de modeloQualidadeMétricaBase de LimiarT

interface de modeloQualidadeMonitorizaçãoSinal

Classe base DataReferenceCredential

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Definição da base de versões de dados

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação DataVersions.

Parâmetros opcionais.

Um cálculo DataFactory.

Segredos relacionados a um cálculo de Machine Learning baseado em 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 conteúdos do datastore.

Definição base para segredos de armazenamento de dados.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa operações de Datastores.

Interface do modelo DefaultScaleSettings

Contrato para DeltaModelCurrentState.

interface 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 do modelo DeploymentResourceConfiguration

Publicando informações de ativos do registro de destino

interface de modelo DiagnoseRequestProperties

Interface do modelo DiagnoseResponseResult

Interface do modelo DiagnoseResponseResultValue

Resultado do Diagnóstico

Parâmetros para diagnosticar um espaço de trabalho

Definição de trabalho de destilação.

Definição base para a configuração da distribuição de tarefas.

Interface de modelos Docker

Credencial para docker com nome de usuário e senha

As políticas de rescisão antecipada permitem cancelar execuções com baixo desempenho antes que elas sejam concluídas

Interface do modelo EncriptaçãoChaveVaultAtualizarPropriedades

interface modelo Propriedade de Encriptação

interface de modelo EncryptionUpdateProperties

Interface do modelo Endpoint

Chaves para autenticação de ponto final.

Token de serviço

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

interface do modelo EndpointDeploymentModel

Interface representando uma operação EndpointDeployment.

Definição da base para implementação em endpoints.

interface do modelo EndpointDeploymentResourceProperties

O EndpointDeploymentResourcePropertiesBasicResource é apenas para pré-visualização.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

interface de modelos EndpointKeys

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

interface de modelo EndpointModelDeprecationProperties

Propriedades do Modelo de Ponto de Extremidade.

interface de modelo EndpointModelSkuCapacityProperties

interface de modelo EndpointModelSkuPropriedades

interface de modelo EndpointModelSkuRateLimitProperties

interface de modelo EndpointModelSkuRateLimitRulePatternPropriedades

interface de modelo EndpointModelSkuRateLimitRuleProperties

Coleção paginada de itens EndpointModelProperties

Interface representando uma operação de endpoint.

Inferência Definição de base de endpoint

Parâmetros opcionais.

interface do modelo EndpointResourceProperties

O EndpointResourcePropertiesBasicResource é um recurso apenas para pré-visualização.

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 do modelo AmbienteVariável

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 gestão de recursos.

O detalhe do erro.

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

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

As informações de preço estimadas para usar uma VM.

interface de modelo ExternalFqdnResponse

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Interface do modelo CaracterísticaAtribuiçãoDerivaMonitorizaçãoSinal

interface do modelo FeatureAttributionMetricThreshold

interface do modelo FeatureImportanceSettings

Objeto DTO que representa o recurso

interface de modelo FeatureStoreSettings

Interface do modelo Subconjunto de Características

Especifica a janela do recurso

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação de Features.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Objeto DTO representando o conjunto de recursos

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações FeaturesetContainers.

Objeto DTO que representa a especificação

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Solicitar carga útil para criar uma solicitação de backfill para uma determinada versão do conjunto de recursos

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

Objeto DTO representando a versão do conjunto de recursos

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de FeaturesetVersions.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Objeto DTO representando entidade de recurso

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações FeaturestoreEntityContainers.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Objeto DTO representando a versão da entidade do recurso

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações FeaturestoreEntityVersions.

Configuração de Featurização.

Definição do trabalho FineAjusting.

interface de modelo FineTuningVertical

interface de modelo FinetuningDetalhes

Definição fixa de dados de entrada.

interface do modelo FlavorData

O horizonte máximo de previsão desejado em unidades de frequência de séries cronológicas.

Tarefa de previsão na vertical AutoML Table.

Previsão de parâmetros específicos.

Configuração relacionada ao treinamento de previsão.

interface modelo FqdnEndpoint

interface modelo FqdnEndpointDetail

interface de modelo FqdnEndpoints

Saco de propriedades para resultado de pontos de extremidade FQDN

Regra de saída FQDN para a rede gerenciada de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

Interface do modelo GetBlobReferenceForConsumptionDto

BlobReferenceSASRequest para getBlobReferenceSAS API

BlobReferenceSASResponse para getBlobReferenceSAS API

Define um algoritmo de amostragem que gera exaustivamente cada combinação de valores no espaço

Opções de configuração do ambiente.

Opções de configuração do modelo.

interface do modelo GroupStatus

Um cálculo do 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 'Permitir' ou 'Negar'.

Referência a um ativo através do seu ID de recurso 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 Imagem. A classificação de imagens multiclasses é utilizada quando uma imagem é classificada com apenas um rótulo de um conjunto de classes - por exemplo, cada imagem é classificada como uma imagem de um «gato», de um «cão» ou de um «pato».

Classificação de Imagem Multilabel. A classificação de imagens multirótulos é utilizada quando uma imagem pode ter uma ou mais etiquetas de um conjunto de etiquetas - por exemplo, uma imagem pode ser rotulada com «gato» e «cão».

Interface do modelo ImageDetalhes

interface do modelo ImageInfo

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

Limite as configurações para o trabalho AutoML.

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

Expressões de distribuição para varrer os valores das configurações do modelo. <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 os valores das configurações do modelo. <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 os valores das configurações do modelo. <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.

Deteção de objeto de imagem. A deteção 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 em torno de cada um.

Configurações relacionadas à varredura de modelos e à varredura de hiperparâmetros.

Objeto DTO que representa a coluna de índice

interface do modelo InferenceContainerProperties

InferenceEndpoint é um recurso apenas para pré-visualização.

Configuração do InferenceEndpoint

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação InferenceEndpoints.

Parâmetros opcionais.

InferenceGroup é um recurso apenas de 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 pré-visualização.

Configuração do pool de inferência

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação InferencePools.

Parâmetros opcionais.

Esquema de tipo de instância.

Solicitações/limites de recursos para este tipo de instância

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

Definição base para um emprego.

Definição do trabalho de comando.

interface de modelos JobLimits

Informação de contentor de definição de saída de trabalho sobre onde encontrar resultados/registos de trabalho.

interface do modelo JobResourceConfiguration

interface de modelo JobResources

interface do modelo JobScheduleAction

Definição de ponto final de trabalho

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação de Jobs.

Configuração do kernel Jupyter.

Propriedades do cofre da Chave do Cliente.

Um cálculo de Machine Learning baseado no Kubernetes Compute.

Propriedades específicas de um KubernetesOnlineDeployment.

Propriedades do Kubernetes

Interface de modelo Geração de Etiquetas

interface do modelo LakeHouseArtifact

Interface do modelo ListNotebookKeysResult

Interface do modelo ListStorageAccountKeysResult

Interface do modelo ListaChavesEspaço de TrabalhoResultado

Tipo de entrada literal.

interface modelo MLFlowModelJobInput

interface de modelo MLFlowModelJobOutput

Definição de dados MLTable

interface modelo MLTableJobInput

interface modelo MLTableJobOutput

Definição de identidade de computação gerenciada.

Configuração de identidade gerenciada.

Interface de modelo GeridaIdentidadeAuthTipoEspaço de TrabalhoConexãoPropriedades

Credencial para identidade gerenciada pelo usuário

Opções de provisionamento de rede gerenciada para rede gerenciada de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

Status do provisionamento para a rede gerenciada de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

Interface representando uma operação ManagedNetworkProvisions.

Parâmetros opcionais.

Configurações de rede gerenciada para um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

interface de modelo GeridaRedeDefiniçõesBasicResource

interface do modelo ManagedNetworkSettingsEx

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação ManagedNetworkSettings.

Parâmetros opcionais.

As propriedades das configurações de rede gerenciadas de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

ManagedNetworkSettingsPropertiesBasicResource é um recurso apenas para pré-visualização.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de Regra de ConfiguraçõesDeRede Gerida.

Propriedades específicas de um ManagedOnlineDeployment.

Interface do modelo GeridaOnlineEndpointDeploymentRecursosPropriedades

interface de modelo GeridaOnlineEndpointRecursosPropriedades

Detalhes das identidades atribuídas ao grupo de recursos gerenciado.

Configurações do grupo de recursos gerenciados

Identidade do serviço gerenciado (identidades atribuídas pelo sistema e/ou pelo usuário)

interface modelo MarketplacePlan

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

interface de modelo MarketplaceSubscriçãoPropriedades

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 em médias de execução da métrica primária de todas as execuções

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

interface do modelo ModelContainerProperties

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação ModelContainers.

Interface de modelo Definições 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.

Monitorizar a definição da base de configuração de computação.

Monitorizar a definição da base da identidade de computação.

interface de modelo MonitorDefinição

interface do modelo MonitorEmailNotificaçãoDefinições

interface de modelo MonitorNotificaçãoDefinições

Monitore a definição de computação de faísca sem servidor.

interface de modelo MonitorizaçãoFuncionalidadeBaseFiltro

Monitorização da definição da base de dados de entrada.

interface do modelo MonitoringSignalBase

Definição de metas de monitoramento.

interface de modelo MonitorizaçãoThreshold

Configuração de distribuição MPI.

Valor de validação N-cruzada.

interface de modelo NetworkAcls

interface modelo NlpVerticalFeaturizationSettings

Restrições de execução de trabalho.

Contagens de vários estados de nó de computação no amlCompute.

Definição de Nós Abstratos

Interface de modelo NoneAuthTipoEspaço de TrabalhoAcessoPropriedades

Credenciais de armazenamento de dados vazias/nenhumas.

interface do modelo NotebookAccessTokenResult

interface de modelo NotebookPreparationError

interface do modelo NotebookResourceInfo

Configuração para notificação.

interface do modelo NumericalDataDriftMetricThreshold

interface do modelo NumericalDataQualidadeMétricaThreshold

interface do modelo NumericalPredictionDriftMetricThreshold

interface de modelo OAuth2AuthTipoEspaço de TrabalhoConexãoPropriedades

Objetivo de otimização.

Configuração do artefacto OneLake (fonte de dados).

Configuração do armazenamento de dados OneLake (Trident).

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

interface do modelo OnlineDeploymentPropriedades

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de OnlineDeployments.

Parâmetros opcionais.

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

Configuração de ponto final 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 on-line.

Configuração de dimensionamento de implantação on-line.

interface de modelo OpenAIEndpointDeploymentResourceProperties

interface de modelo OpenAIEndpointResourceProperties

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

Informação de visualização localizada para uma operação.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação de Operações.

Retorna metadados sobre o patch do sistema operacional.

Regra de saída para a rede gerenciada de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

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

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação OutboundRule.

Interface representando uma operação OutRules.

Parâmetros opcionais.

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

interface de modelo PATAuthTipoEspaço de TrabalhoConexãoPropriedades

interface de modelo PTUDeploymentUso

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação PTUQuota.

Interface do modelo PackageDetails

Opções para o método byPage

Uma interface que permite iteração assíncrona iterável até a conclusão e por página.

Configurações de inferência em lote mutáveis por implantação.

Estritamente utilizado em pedidos de atualização.

Identidade do serviço gerenciado (identidades atribuídas pelo sistema e/ou pelo usuário)

Estritamente utilizado em pedidos de atualização.

Estritamente utilizado em pedidos de atualização.

Estritamente utilizado em pedidos de atualização.

Estritamente utilizado em pedidos de atualização.

Estritamente utilizado em pedidos de atualização.

Definição comum de SKU.

interface modelo Palavra-passe

interface do modelo PendingUploadCredentialDto

interface do modelo PendingUploadRequestDto

interface do modelo PendingUploadResponseDto

Configurações para uma instância de computação pessoal.

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

Previsão da interface do modeloDerivaMétricaBase de LimiarT

Interface do modelo PrevisãoDerivaMonitorizaçãoSinal

O recurso de ponto de extremidade privado.

O recurso Private Endpoint Connection.

Propriedades de conexão de ponto de extremidade privado.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação PrivateEndpointConnections.

Destino do Ponto Final Privado para uma Regra de Saída de Ponto Final Privado para a rede gerida de um espaço de trabalho de aprendizagem automática.

Regra de Saída de Ponto Final Privado para a rede gerenciada de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

O recurso de rede PE que está ligado a esta ligação PE.

Um recurso de link privado

Propriedades de um recurso de link privado.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação PrivateLinkResources.

Uma recolha de informações sobre o estado da ligação entre o consumidor e o prestador de serviços.

Configuração da sonda de animação/prontidão do contêiner de implantação.

Interface do modelo PromptSettings

Definição base para recursos do pool.

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

Configuração de distribuição PyTorch.

Interface de modelo Definições de fila

As propriedades para atualização ou recuperação de cota.

Parâmetros de atualização de quota.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de Quotas.

Parâmetros opcionais.

Configuração da lista de bloqueio do Azure OpenAI.

O corpo da solicitação do Item RaiBlocklist dos Serviços Cognitivos.

Propriedades do Item da Lista de Bloqueio Personalizada da RAI.

RaiBlocklistItemPropertiesBasicResource é um recurso apenas para pré-visualização.

Propriedades RAI Custom Blocklist.

RaiBlocklistPropertiesBasicResource é um recurso apenas para pré-visualização.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação RaiPolicies.

Filtro de Conteúdo do Azure OpenAI.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação RaiPolicy.

Propriedades dos Filtros de Conteúdo do Azure OpenAI.

Recurso Azure OpenAI Content Filters.

Define um algoritmo de amostragem que gera valores aleatoriamente

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

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

Interface do modelo RecurrenceSchedule

interface do modelo RecurrenceTrigger

interface modelo RegenerateEndpointKeysRequest

interface de modelo RegenerateServiceAccountKeyContent

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando as operações de um Registo.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

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

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação 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 RegistryComponentContainers.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações de RegistryComponentVersions.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação RegistryDataContainers.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação RegistryDataReferences.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação RegistryDataVersions.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando operações do RegistoAmbienteContainers.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação 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 uma operação RegistryModelVersions.

Identidade do serviço gerenciado (identidades atribuídas pelo sistema e/ou pelo usuário)

Definição de conexão de ponto de extremidade privado.

Propriedades da Conexão de Ponto Final Privado

O estado da conexão.

Detalhes do Registo

Detalhes para cada região em que o registro está

Tarefa de regressão na tabela AutoML vertical.

Configuração relacionada ao Treinamento de Regressão.

Configuração de pedidos de pontuação.

Request Logging 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 do modelo ResourceConfiguration

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 contínuos.

Interface 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 armazenamento de dados SAS.

Segredos SAS do armazenamento de dados.

configurações de escala para computação AML

Configurações de escala desejadas para o amlCompute.

Configuração para pool ScaleUnit.

Envelope de recursos do Azure Resource Manager.

interface do modelo ScheduleActionBase

Interface do modelo ScheduleBase

Definição de base de um cronograma

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação Schedules.

Referência de script

Scripts de configuração personalizados

Previsão da sazonalidade.

Configuração de expiração secreta.

interface de modelo ServerlessComputeSettings

Tipos de recursos controlados concretos podem ser criados aliasing esse 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 uma operação ServerlessEndpoints.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

interface de modelo ServerlessInferenceEndpoint

interface modelo ServerlessOffer

interface de modelo ServiceManagedResourcesSettings

Interface do modelo ServicePrincipalAuthTypeWorkspaceConnectionPropriedades

Configuração de credenciais de armazenamento de dados da Entidade de Serviço.

Segredos da entidade de serviço de armazenamento de dados.

Destino da etiqueta de serviço para uma regra de saída da etiqueta de serviço para a rede gerenciada de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

Regra de saída da etiqueta de serviço para a rede gerenciada de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

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

Interface do modelo SharedPrivateLinkResource

Propriedades de um recurso de link privado compartilhado.

Um poller simples que pode ser usado para sondar uma operação de longa duração.

A definição do modelo de recursos que representa a SKU

Informações sobre a capacidade do SKU

Cumpre o requisito do Contrato ARM para listar todos os SKUS disponíveis para um recurso.

O SkuSetting atende à necessidade de informações de SKU removidas no contrato ARM.

Definição de trabalho de faísca.

Definição do ponto de entrada do emprego na Spark.

interface do modelo SparkJobPythonEntry

interface do modelo SparkJobScalaEntry

interface do modelo SparkResourceConfiguration

interface de modelo SpeechEndpointDeploymentResourceProperties

interface do modelo SpeechEndpointResourceProperties

A configuração ssl para pontuação

Adianta a configuração para personalizar a execução do StackEnsemble.

Definição de dados de entrada estáticos.

Detalhes da conta de armazenamento a ser usada para o Registro

interface de modelo StringStringKeyValuePair

Definição de tarefa de varredura.

Classe de limite de trabalho de varredura.

Um cálculo SynapseSpark.

interface do modelo SynapseSparkProperties

interface de modelo SystemCreatedAcrAccount

interface de modelo SystemCreatedStorageAccount

Metadados referentes à criação e última modificação do recurso.

Um serviço do sistema em execução em uma computação.

Configuração de Featurização.

Restrições de execução de trabalho.

O número de períodos anteriores com atraso em relação à coluna de destino.

Previsão do tamanho da janela móvel alvo.

interface do modelo TargetUtilizationScaleSettings

interface modelo TeacherModelEndpoint

Interface de modelo TeacherModelEndpointRequestSettings

interface de modelo TeacherModelSettings

Configuração de distribuição do TensorFlow.

Tarefa de Classificação de Texto na vertical de PNL AutoML. PNL - Processamento de Linguagem Natural.

Tarefa Multilabel de Classificação de Texto na vertical de NLP do AutoML. PNL - Processamento de Linguagem Natural.

Text-NER tarefa no AutoML NLP vertical. NER - Reconhecimento de Entidade Nomeada. PNL - Processamento de Linguagem Natural.

interface modelo TmpfsOptions

interface de modelos TopNFeaturesByAttribution

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

Configuração relacionada com treino.

Definição do componente experimental.

Interface do modelo TriggerBase

interface modelo TritonModelJobInput

interface modelo TritonModelJobOutput

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

As propriedades da resposta de cota de atualização.

O resultado da cota do espaço de trabalho de atualização.

Entidade de versão de dados do arquivo URI

interface de 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 UsageAndQuotaDetails

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 UtilizadorPalavraPalavraAuthTipoEspaço de TrabalhoConexãoPropriedades

Uma computação de Aprendizado de Máquina baseada em Máquinas Virtuais do Azure.

Imagem de máquina virtual para computação AML do Windows

interface de modelo VirtualMachineSchemaProperties

Segredos relacionados a um cálculo de Machine Learning baseado em AKS.

Descreve as propriedades de um tamanho de VM.

A resposta da operação Listar o tamanho da máquina virtual.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação VirtualMachineSize.

Credenciais de administrador para máquina virtual

interface do modelo VolumeDefinition

interface de modelo VolumeOptions

Interface do modelo VulnerabilidadeDetalhes

Interface do modelo Vulnerabilidades

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 espaço de trabalho.

Objeto de chave de api para credencial de conexão de espaço de trabalho.

interface de modelo WorkspaceConexãoGeridaIdentidade

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

interface modelo WorkspaceConnectionPersonalAccessToken

interface de modelo WorkspaceConexãoPropriedadesV2

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

interface de modelo WorkspaceConnectionServicePrincipal

interface de modelo WorkspaceConexãoAssinaturaAcessoPartilhado

As propriedades com as quais a conexão do espaço de trabalho de aprendizado de máquina será atualizada.

interface modelo WorkspaceConexão UtilizadorPalavra-passe

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface representando uma operação WorkspaceConnections.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Interface que representa uma operação WorkspaceFeatures.

Objeto de configuração do WorkspaceHub.

O recurso Ponto Final Privado.

As propriedades de um espaço de trabalho de aprendizagem automática.

Os parâmetros para atualizar um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

Os parâmetros para atualizar um espaço de trabalho 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 operações de espaços de trabalho.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Parâmetros opcionais.

Enum 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, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

interno: As ações são apenas para APIs internas.

Estado de alocação do cálculo. Os valores possíveis são: steady - Indica que o cálculo não está sendo redimensionado. 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 redimensionando; ou seja, nós de computação estão sendo adicionados ou removidos da computação.
KnownAllocationState pode ser usado de forma intercambiável com AllocationState, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Estável
Redimensionamento

Nível em que o conteúdo é filtrado.
KnownAllowedContentLevel pode ser usado de forma intercambiável com AllowedContentLevel, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Baixo
Medium
High

Política para compartilhar aplicativos nessa instância de computação entre usuários do espaço de trabalho pai. Se Pessoal, apenas o criador pode acessar aplicativos nessa instância de computação. Quando compartilhado, qualquer usuário do espaço de trabalho pode acessar aplicativos nessa instância, dependendo de sua função atribuída.
KnowApplicationSharingPolicy pode ser usado de forma intercambiável com ApplicationSharingPolicy, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Versão pessoal
Compartilhada

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Succeeded
Falha
Canceled
Criação
Atualização
Excluindo

Alias para AssetReferenceBaseUnion

Enum para determinar o modo de autenticação do ponto final.
O KnownAuthMode pode ser usado de forma intercambiável com o AuthMode, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

AAD

Alias for AutoMLVerticalUnion

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Disabled
OnBaseImageUpdate

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Nenhum
Local
Controlo remoto

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

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Modelo
PipelineComponent

Alias para BatchDeploymentConfigurationUnion

Detalhamento do log para inferência em lote. Aumentar a ordem de detalhamento para registro é: Aviso, Informações e Depuração. O valor predefinido é Info.
KnowBatchLoggingLevel pode ser usado de forma intercambiável com BatchLoggingLevel, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Informações
Warning
Debug

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

SummaryOnly
AppendRow

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

USD

Enum para todos os modelos de classificação suportados pelo AutoML.
Os KnownBlockedTransformers podem ser usados de forma intercambiável com BlockedTransformers, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

TextTargetEncoder: Codificação de destino para dados de texto.
OneHotEncoder: Ohe hot encoding cria uma transformação binária de características.
CatTargetEncoder: Codificação de alvo para dados categóricos.
TfIdf: Tf-Idf significa, termo-frequência vezes inversa da frequência do documento. Trata-se de um esquema de ponderação de termos comuns 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: O codificador de etiquetas converte etiquetas/variáveis categóricas numa 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 utilizado para classificar características discretas que são categoricamente distribuídas.
CountVectorizer: Count Vectorizer converte uma coleção de documentos de texto numa matriz de contagens de tokens.
HashOneHotEncoder: O hashing do One Hot Encoder pode transformar variáveis categóricas num número limitado de novas funcionalidades. Isto é frequentemente usado para características categóricas de alta cardinalidade.

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Nenhum
Somente leitura
ReadWrite

Tipo de CapacidadeHostKind

Estado de provisionamento do host de capacidade.
KnownCapabilityHostProvisioningState pode ser usado de forma intercambiável com CapabilityHostProvisioningState, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Succeeded
Falha
Canceled
Criação
Atualização
Excluindo

Tipo de CategoricalDataDriftMetric

Tipo de CategoricaLDataQualityMetric

Tipo de Métrica de Deriva de Previsão Categórica

Enum para todos os modelos de classificação suportados pelo AutoML.
KnownClassificationModels pode ser usado de forma intercambiável com ClassificationModels, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo 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, também pode ser aplicado a problemas de várias classes.
SGD: SGD: A descida do gradiente estocástico é um algoritmo de otimização frequentemente utilizado em aplicações de aprendizagem automática para encontrar os parâmetros do modelo que correspondem ao melhor ajuste entre os resultados previstos e 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 multivariados de Bernoulli.
SVM: Uma máquina de vetores de suporte (SVM) é um modelo de aprendizagem automática supervisionada 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 aprendizagem automática supervisionada 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. 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 significa ainda que o novo ponto de dados será atribuído a um valor com base na proximidade com os pontos do conjunto de treino.
Árvore de Decisão: As Árvores de Decisão são um método de aprendizagem supervisionada não paramétrico utilizado tanto para tarefas de classificação como 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 aprendizagem supervisionada. A "floresta" que constrói, é um conjunto de árvores de decisão, geralmente treinadas com o método do "ensacamento". A ideia geral do método de ensacamento é que uma combinação de modelos de aprendizagem aumenta o resultado geral.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees é um algoritmo de aprendizagem automática em conjunto que combina as previsões de várias árvores de decisão. Está relacionado com o algoritmo de floresta aleatória amplamente utilizado.
LightGBM: O LightGBM é um framework de aumento de gradiente que utiliza algoritmos de aprendizagem baseados em árvores.
GradientBoosting: A técnica de transitar os alunos da semana para um aprendiz forte chama-se Boosting. O processo do algoritmo de aumento de gradiente trabalha nesta teoria de execução.
XGBoostClassificador: XGBoost: Algoritmo de Aumento de Gradiente Extremo. Este algoritmo é usado para dados estruturados onde os valores da coluna de destino podem ser divididos em valores de classe distintos.

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

AUCWeighted: AUC é a área sob a curva. Esta métrica representa a média aritmética da pontuação de cada classe, ponderada pelo número de ocorrências verdadeiras em cada classe.
Precisão: A precisão é a razão de previsões que correspondem exatamente aos verdadeiros rótulos de classe.
NormMacroRecall: A recordação macro normalizada é a macro-média e normalização da recall, de modo que o desempenho aleatório tem uma pontuação de 0, e o desempenho perfeito tem uma pontuação de 1.
PontuaçãoMédia de PrecisãoPonderada: A média aritmética da pontuação média de precisão de cada classe, ponderada pelo número de instâncias verdadeiras em cada classe.
WeightPrecisionScoreWeighted: A média aritmética da precisão para cada classe, ponderada pelo número de instâncias verdadeiras em cada classe.
IOU: Interseção sobre União. Intersecção 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 suportados pelo serviço

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

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

FastProd
DenseProd
DevTest

O tipo Compute Instance Authorization. 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 suportados pelo serviço

Pessoal

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Criação
CreateFailed
Excluindo
Em curso
Reiniciando
Redimensionamento
JobRunning
Configuração
SetupFailed
Iniciar
Stopped
Parar
UserSettingUp
UserSetupFailed
Desconhecido
Inutilizável

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Start
Parar

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

Valores conhecidos suportados pelo 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, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

AKS
Kubernetes
AmlCompute
ComputeInstance
DataFactory
VirtualMachine
HDInsight
Databricks
DataLakeAnalytics
SinapseFaísca

Alias para ComputeUnion

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

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

Tipo de autenticação do destino de ligação
KnownConnectionAuthType pode ser usado de forma intercambiável com ConnectionAuthType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

PAT
ManagedIdentity
UsernamePassword
Nenhum
SAS
AccountKey
ServicePrincipal
Chave de acesso
ApiKey
Teclas Personalizadas
OAuth2
AAD
SAS Delegado
ProjetoIdentidadeGeridaT
AccountManagedIdentity
UserEntraToken
AgenteUserImpersonation
AgenticIdentityToken
AgenticUser

Categoria da ligação
KnownConnectionCategory pode ser usado de forma intercambiável com ConnectionCategory, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

PythonFeed
ContainerRegistry
Git
S3
Snowflake
AzureKeyVault
AzureSqlDb
AzureSynapseAnalytics
AzureMySqlDb
AzurePostgresDb
ADLSGen2
AzureContainerAppEnvironment
Redis
ApiKey
AzureOpenAI
AIServices
CognitiveSearch
CognitiveService
Teclas Personalizadas
AzureBlob
AzureStorageAccount
AzureOneLake
CosmosDb
CosmosDbMongoDbApi
AzureDataExplorer
AzureMariaDb
AzureDatabricksDeltaLake
AzureSqlMi
AzureTableStorage
AmazonRdsForOracle
AmazonRdsForSqlServer
AmazonRedshift
Db2
Drill
do GoogleBigQuery
Greenplum
Hbase
Hive
Impala
Informix
MariaDb
do MicrosoftAccess
MySql
Netezza
Oracle
Phoenix
PostgreSql
Presto
SapOpenHub
SapBw
SapHana
SapTable
Spark
SqlServer
Sybase
Teradata
Vertica
Pinha
Databricks
Cassandra
Couchbase
MongoDbV2
MongoDbAtlas
AmazonS3Compatible
FileServer
FtpServer
GoogleCloudStorage
Hdfs
OracleCloudStorage
Sftp
GenericHttp
ODataRest
Odbc
GenericRest
RemoteTool
AmazonMws
Concordo
Dynamics
DynamicsAx
DynamicsCrm
do GoogleAdWords
Hubspot
Jira
Magento
Marketo
Office365
Eloqua
Responsys
OracleServiceCloud
PayPal
QuickBooks
Salesforce
SalesforceServiceCloud
SalesforceMarketingCloud
SapCloudForCustomer
SapEcc
ServiceNow
SharePointOnlineList
Comprar
Square
WebTable
Xero
Zoho
GenericContainerRegistry
Elasticsearch
AppInsights
AppConfig
OpenAI
Serp
BingLLMSearch
Sem servidor
ManagedOnlineEndpoint
Gestão de API
ModelGateway
GroundingWithBingSearch
GroundingWithCustomSearch
Sharepoint
MicrosoftFabric
PowerPlatformEnvironment
RemoteA2A

Grupo baseado na categoria de ligação
KnownConnectionGroup pode ser usado de forma intercambiável com ConnectionGroup, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Azure
AzureAI
Database
NoSQL
Ficheiro
Protocolo Genérico
ServicesAndApps

Tipo de ContentorType

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Bloqueio
diferido

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Ativado
Disabled

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, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo 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.

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

AccountKey
Certidão
Nenhum
Sas
ServicePrincipal

Tipo de EstadoEstadoDisponibilidade de Dados

Tipo de DataCollectionMode

Alias para DataDriftMetricThresholdBaseUnion

Enum para determinar o tipo de tarefa de geração de dados.
KnowDataGenerationTaskType pode ser usado de forma intercambiável com DataGenerationTaskType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Conversação: 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 Natural Language Understanding para dados de resposta a perguntas
Resumo: Gerar um Resumo-Chave para um Artigo

Enum para determinar o tipo de geração de dados.
KnowDataGenerationType pode ser usado de forma intercambiável com DataGenerationType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

LabelGeneration: Geração de Rótulos por Inferência de Modelos de Professores
DataGeneration: Geração de Dados Sintéticos

Alias para DataGenerationVerticalUnion

Alias para DataQualityMetricThresholdBaseUnion

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

SAS
DockerCredentials
ManagedIdentity
SemCredenciais

Alias para DataReferenceCredentialUnion

Enum para determinar o tipo de dados.
KnownDataType pode ser usado de forma intercambiável com DataType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

uri_file
uri_folder
MLTable

Alias para DataVersionBasePropertiesUnion

Alias para DatastoreCredentialsUnion

Alias para DatastorePropertiesUnion

Alias para DatastoreSecretsUnion

Enum para determinar o tipo de conteúdo do armazenamento de dados.
KnowDatastoreType pode ser usado de forma intercambiável com DatastoreType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

AzureBlob
AzureDataLakeGen1
AzureDataLakeGen2
AzureFile
OneLake

Tipo de DefaultActionType

Tipo de DefaultResourceProvisioningState

Opção de atualização da versão do modelo de implantação.
KnownDeploymentModelVersionUpgradeOption pode ser usado de forma intercambiável com DeploymentModelVersionUpgradeOption, esse enum contém os valores conhecidos suportados pelo serviço.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

OnceNewDefaultVersionAvailable
OnceCurrentVersionExpired
NoAutoUpgrade

Valores possíveis para DeploymentProvisioningState.
KnownDeploymentProvisioningState possa ser usado de forma intercambiável com DeploymentProvisioningState, esse enum contém os valores conhecidos suportados pelo serviço.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Criação
Excluindo
Dimensionamento
Atualização
Succeeded
Falha
Canceled

Erro de nível de configuração do espaço de trabalho
KnowDiagnoseResultLevel pode ser usado de forma intercambiável com DiagnoseResultLevel, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Warning
Error
Informações

Alias para DistributionConfigurationUnion

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

PyTorch
TensorFlow
Mpi
Ray: Tipo de distribuição de raio.

Tipo de PoliticTypeEarlyTerminationT

Pseudónimo para CessaçãoAntecipadunhaUnião

Enum para determinar se PublicNetworkAccess está habilitado ou desabilitado para saída de uma implantação.
KnownEgressPublicNetworkAccessType pode ser usado de forma intercambiável com EgressPublicNetworkAccessType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Ativado
Disabled

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

TrabalhoConcluído
EmpregoFalhado
EmpregoCancelado

Indica se a criptografia está habilitada ou não para o espaço de trabalho.
KnownEncryptionStatus pode ser usado de forma intercambiável com EncryptionStatus, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Ativado
Disabled

Enum para determinar o modo de autenticação do ponto final.
O KnownEndpointAuthMode pode ser usado de forma intercambiável com o EndpointAuthMode, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

AMLToken
Chave
AADToken

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Managed
Kubernetes
AzureMLCompute

Alias for EndpointDeploymentResourcePropertiesUnion

Estado de provisionamento de ponto final.
KnowEndpointProvisioningState pode ser usado de forma intercambiável com EndpointProvisioningState, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Criação
Excluindo
Succeeded
Falha
Atualização
Canceled

Alias para EndpointResourcePropertiesUnion

Tipo de endpoint.
KnownEndpointType pode ser usado de forma intercambiável com EndpointType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Azure. OpenAI
Azure. Discurso
Azure. ConteúdoSegurança
Azure. Llama
managedOnlineEndpoint
serverlessEndpoint

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Curado
UserCreated

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

local

Tipo de Métrica de AtribuiçãoCaracterística

Tipo de FeatureDataType

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

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

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Nenhum: Não geraram atrasos de funcionalidade.
Auto: O sistema gera automaticamente lags de funcionalidades.

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Auto: Modo automático, o sistema executa características sem qualquer entrada personalizada de características.
Personalizado: Características personalizadas.
Desligado: Características desligadas. A tarefa 'Previsão' não pode usar esse valor.

Tipo de FineTuningTaskType

Alias para FineTuningVerticalUnion

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Standard
Basic

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

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

Alias para ForecastHorizonUnion

Enum para todos os modelos de previsão suportados pelo AutoML.
KnownForecastingModels pode ser usado de forma intercambiável com ForecastingModels, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

AutoArima: Modelo Auto-Auto-Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) utiliza dados de séries temporais e análise estatística para interpretar os dados e fazer previsões futuras. Este modelo tem como objetivo explicar os dados usando dados de séries temporais sobre seus valores passados e usa regressão linear para fazer previsões.
Prophet: Prophet é um procedimento para prever dados de séries temporais baseado num modelo aditivo onde tendências não lineares são ajustadas à sazonalidade anual, semanal e diária, além dos efeitos festivos. Funciona melhor com séries temporais que têm fortes efeitos sazonais e várias estações de dados históricos. O Prophet é robusto para dados ausentes e mudanças na tendência, e normalmente lida bem com outliers.
Naive: O modelo de previsão Naive faz previsões ao transferir o valor alvo mais recente para cada série temporal nos dados de treino.
SeasonalNaive: O modelo de previsão Seasonal Naive faz previsões ao transferir a estação mais recente de valores-alvo para cada série temporal nos dados de treino.
Média: O modelo de previsão média faz previsões transferindo a média dos valores-alvo para cada série temporal nos dados de treino.
Média Sazonal: O modelo de previsão da Média Sazonal faz previsões transportando o valor médio dos dados da estação mais recente para cada série temporal nos dados de treino.
Suavização Exponencial: A suavização 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 de Média Móvel Integrada Autoregressiva com Variável Explicativa (ARIMAX) 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 prever 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 uma breve introdução à equipe de previsão.
ElasticNet: A rede elástica é um tipo popular de regressão linear regularizada que combina duas penalizações populares, especificamente as funções de penalização L1 e L2.
GradientBoosting: A técnica de transitar os alunos da semana para um aprendiz forte chama-se Boosting. O processo do algoritmo de aumento de gradiente trabalha nesta teoria de execução.
Árvore de Decisão: As Árvores de Decisão são um método de aprendizagem supervisionada não paramétrico utilizado tanto para tarefas de classificação como 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 significa ainda que o novo ponto de dados será atribuído a um valor com base na proximidade com os pontos do conjunto de treino.
LassoLars: Ajuste do modelo Lasso com Regressão de Ângulo Mínimo, também conhecido como Lars. É um Modelo Linear treinado com um L1 prévio como regularizador.
SGD: SGD: A descida do gradiente estocástico é um algoritmo de otimização frequentemente utilizado em aplicações de aprendizagem automática para encontrar os parâmetros do modelo que correspondem ao melhor ajuste entre os resultados previstos e reais. É uma técnica inexata, mas poderosa.
RandomForest: Random forest é um algoritmo de aprendizagem supervisionada. A "floresta" que constrói, é um conjunto de árvores de decisão, geralmente treinadas com o método do "ensacamento". A ideia geral do método de ensacamento é que uma combinação de modelos de aprendizagem aumenta o resultado geral.
ExtremeRandomTrees: Extreme Trees é um algoritmo de aprendizagem automática em conjunto que combina as previsões de várias árvores de decisão. Está relacionado com o algoritmo de floresta aleatória amplamente utilizado.
LightGBM: O LightGBM é um framework de aumento de gradiente que utiliza algoritmos de aprendizagem baseados em árvores.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor é um modelo supervisionado de aprendizagem automática que utiliza um conjunto de aprendizes base.

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

Valores conhecidos suportados pelo 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 Médio Normalizado (NRMSE) do RMSE facilita a comparação entre modelos com diferentes escalas.
R2Score: O R2 score é uma das medidas de avaliação de desempenho para modelos de aprendizagem automática 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 objetivos métricos suportados para afinação de hiperparâmetros
O KnownGoal pode ser usado de forma intercambiável com o Objectivo, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Minimizar
Maximizar

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Managed
AMLToken
UserIdentity

Alias para IdentityConfigurationUnion

Tipo de imagem. Os valores possíveis são: docker - Para imagens docker. azureml - Para imagens do ambiente AzureML (personalizadas e curadas)
KnownImageType pode ser usado de forma intercambiável com ImageType, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Docker
azureml

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

ReadOnlyMount
ReadWriteMount
Download
Direto
EvalMount
EvalDownload

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

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

Modo de isolamento para a rede gerenciada de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.
O KnownIsolationMode pode ser usado de forma intercambiável com o IsolationMode, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Disabled
AllowInternetOutbound
PermitirApenasAprovadoSaída

Alias para JobBasePropertiesUnion

Enum para determinar o tipo de entrada de trabalho.
KnowJobInputType pode ser usado de forma intercambiável com JobInputType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

literal
uri_file
uri_folder
MLTable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Alias para JobInputUnion

Tipo de JobLimitsType

Alias para JobLimitsUnion

Enum para determinar o tipo de saída do trabalho.
KnowJobOutputType pode ser usado de forma intercambiável com JobOutputType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

uri_file
uri_folder
MLTable
custom_model
mlflow_model
triton_model

Pseudónimo para JobOutputUnion

O estatuto de um emprego.
KnownJobStatus pode ser usado de forma intercambiável com JobStatus, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

NotStarted: A corrida ainda não começou.
A começar: A corrida começou. O usuário tem um ID de execução.
Provisionamento: (Não utilizado atualmente) Será usado se o ES estiver a criar o destino de computação.
Preparação: O ambiente de corrida está a ser preparado.
Enfileirado: O trabalho é colocado em fila no alvo de computação. Por exemplo, no BatchAI, o trabalho está em estado de fila, enquanto aguarda que todos os nós necessários estejam prontos.
Execução: O trabalho começou a correr no alvo de computação.
Finalização: O trabalho é concluído no alvo. Ele está em estado de coleta de saída agora.
CanceladoSolicitado: Foi solicitado cancelamento para o trabalho.
Concluído: Trabalho concluído com sucesso. Isto reflete que tanto o trabalho em si como os estados de recolha de saída foram concluídos com sucesso
Falhou: Emprego falhado.
Cancelado: Após o pedido de cancelamento, o trabalho é agora cancelado com sucesso.
NotResponding: Quando o heartbeat está ativado, se a execução não estiver a atualizar nenhuma informação para o Histórico de Execução, então a execução passa para o estado NãoResposta. NotResponding é o único estado que está isento de ordens de transição rigorosas. Uma execução pode ir de NotResponding para qualquer um dos estados anteriores.
Pausado: O trabalho é pausado pelos utilizadores. Alguns ajustes nos trabalhos de rotulagem podem ser feitos apenas em estado pausado.
Desconhecido: Estado padrão do emprego se não estiver mapeado para todos os outros estados

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Nulo
Spot
Basic
Standard
Prémio

Enum para determinar o tipo de trabalho.
KnownJobType pode ser usado de forma intercambiável com JobType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

AutoML
Command
Varredura
Gasoduto
Spark
FineTuning
Destilação

Tipo de Tipo de Chave

Taxa de aprendizagem agendador enum.
O KnownLearningRateScheduler pode ser usado de forma intercambiável com o LearningRateScheduler, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Nenhum: Nenhum agendador de taxa de aprendizagem selecionado.
WarmupCosseno: Recozimento do cosseno com aquecimento.
Passo: Agendador de taxas de aprendizagem por passos.

Tipo de ListViewType

Tipo Balanceador de Carga
KnowLoadBalancerType pode ser usado de forma intercambiável com LoadBalancerType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

PublicIp
InternalLoadBalancer

Enum para definir a verbosidade do log.
KnownLogVerbosity pode ser usado de forma intercambiável com LogVerbosity, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

NotSet: Sem registos emitidos.
Debug: Debug e as instruções de log acima registadas.
Informação: Informações e os registos acima registados.
Aviso: Aviso e registos de registo acima registados.
Erro: Erro e as instruções de registo acima registadas.
Crítico: Apenas declarações críticas registadas.

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

V1
V2

Tipo de Estado de Provisão de Rede Gerida

Status para a rede gerenciada de um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.
KnownManagedNetworkStatus pode ser usado de forma intercambiável com ManagedNetworkStatus, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Inativo
Ativo

Tipo de Requisito Gerido

Tipo de Managed PEStatus

Tipo de identidade de serviço gerenciado (onde os tipos SystemAssigned e UserAssigned são permitidos).
KnownManagedServiceIdentityType pode ser usado de forma intercambiável com ManagedServiceIdentityType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Nenhuma: Nenhuma identidade gerenciada.
SystemAssigned: Identidade gerenciada atribuída ao sistema.
UserAssigned: Identidade gerenciada atribuída pelo usuário.
SystemAssigned,UserAssigned: Sistema e identidade gerenciada atribuída ao usuário.

Tipo de MarketplaceSubscriçãoEstadoProvisionamento

Tipo de MarketplaceEstadoSubscrição

Tipo de MaterializationStoreType

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Ativado
Disabled

Status do ciclo de vida do modelo.
KnownModelLifecycleStatus pode ser usado de forma intercambiável com ModelLifecycleStatus, esse enum contém os valores conhecidos suportados pelo serviço.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

GeralmenteDisponível
Prévia

Enum 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 suportados pelo serviço

AzureOpenAI: Ajuste fino usando o modelo Azure Open AI.
Personalizado: Ajuste fino usando modelos personalizados.

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

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

Modelo de tarefa tipo enum.
O KnownModelTaskType pode ser usado de forma intercambiável com o ModelTaskType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Classificação
Regressão

Alias para MonitorComputeConfigurationBaseUnion

Alias para MonitorComputeIdentityBaseUnion

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

AmlToken: Autentica através do token AML do utilizador.
Identidade Gerida: Autentica através de uma identidade gerida fornecida pelo utilizador.

Monitore o tipo de computação enum.
KnowMonitorComputeType pode ser usado de forma intercambiável com MonitorComputeType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

ServerlessSpark: Computação Serverless Spark.

Tipo de MonitorizaçãoFuncionalidadeDataType

Alias para MonitorizaçãoFeatureFilterBaseUnion

Tipo de MonitorizaçãoFuncionalidadeTipoFiltro

Alias para MonitorizaçãoInputDataBaseUnion

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

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

Tipo de MonitorizaçãoTipo de Notificação

Alias para MonitorizaçãoSignalBaseUnion

Tipo de MonitorizaçãoTipo de SinalSinal

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Monte
Desmontar

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Somente leitura
ReadWrite

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

MountRequested
Montado
MountFailed
DesmontarSolicitado
DesmontarFalhado
Desmontados

Determina como o valor de 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 suportados pelo serviço

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

Alias para NCrossValidationsUnion

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Ponte
Host

Estado do nó de computação. Os valores estão ociosos, em execução, preparando, inutilizáveis, saindo e antecipados.
KnownNodeState pode ser usado de forma intercambiável com NodeState, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

ocioso
executando
Preparação
inutilizável
A partir
Preemptado

Alias para NodesUnion

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Todos

Tipo de NumericalDataDriftMetric

Tipo de Métrica de Qualidade de Dados Numéricos

Tipo de Métrica de Deriva de Previsão 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 suportados pelo serviço

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

Enum para determinar o tipo de artefato OneLake.
KnowOneLakeArtifactType pode ser usado de forma intercambiável com OneLakeArtifactType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

LakeHouse

Pseudónimo para OneLakeArtifactUnion

Alias para OnlineDeploymentPropertiesUnion

Alias para OnlineScaleSettingsUnion

O tipo de sistema operacional.
KnownOperatingSystemType pode ser usado de forma intercambiável com OperatingSystemType, este enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Linux
Windows

Nome da última operação.
KnownOperationName pode ser usado de forma intercambiável com OperationName, esse enum contém os valores conhecidos que o serviço suporta.

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Create
Start
Parar
Reiniciar
Redimensionar
Reimagem
Delete

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

Em curso
Succeeded
CreateFailed
StartFailed
StopFailed
ReinicioFalhado
RedimensionamentoFalhado
ReimageFailed
DeleteFailed

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

Valores conhecidos suportados pelo serviço

User
Schedule
IdleShutdown