CLI (v2) 模型 YAML 架构
源 JSON 架构可在 https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json 中找到。
注意
本文档中详细介绍的 YAML 语法基于最新版本的 ML CLI v2 扩展的 JSON 架构。 此语法必定仅适用于最新版本的 ML CLI v2 扩展。 可以在 https://azuremlschemasprod.azureedge.net/ 上查找早期扩展版本的架构。
YAML 语法
| 密钥 | 类型 | 说明 | 允许的值 |
|---|---|---|---|
$schema |
字符串 | YAML 架构。 | |
name |
字符串 | 必需。 模型的名称。 | |
version |
int | 模型的版本。 如果省略，Azure 机器学习将自动生成一个版本。 | |
description |
字符串 | 模型的说明。 | |
tags |
object | 模型的标记字典。 | |
path |
字符串 | 模型文件的本地路径或模型文件的云路径的 URI。 它可指向文件或目录。 | |
type |
字符串 | 模型的存储格式类型。 适用于无代码部署方案。 | custom_model、mlflow_model、triton_model |
flavors |
object | 模型风格。 每种模型存储格式类型可能具有一种或多种受支持的风格。 适用于无代码部署方案。 |
备注
az ml model 命令可用于管理 Azure 机器学习模型。
示例
示例 GitHub 存储库中提供了示例。 下面显示了几个示例。
YAML：本地文件
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: local-file-example
path: mlflow-model/model.pkl
description: Model created from local file.
YAML：MLflow 格式的本地文件夹
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/model.schema.json
name: local-mlflow-example
path: mlflow-model
type: mlflow_model
description: Model created from local MLflow model directory.