ar ar ar ar ar ar ar ar ar ar ar ar en ar ar ar ar ar ar ar ar ar ar ar ar ar de ar ar fa ar ar ar en ar ar az ar ar zh ar ar en ar ar ar ar ar ar en ar ar en ar ar ar en ar ar en ar ar en ar ar en ar ar ar ar ar en ar ar ar en ar ar ar en ar ar da en ar ar ar ar en ar ar en en en ar ar en ar ar en ar ar en ar ar en ar ar en ar ar ar ar ar ar ar pa ar ar en en ar ar ar en en ar ar ru ar ar ar ar ar en ar ar en en ar ar en en ar ar sv en ar ar en en ar ar fr en ar ar ar ar en ar ar en en ar ar en en ar ar en en ar ar da da ar ar en en ar ar ar en ar ar en ar ar en ar ar ar ar ar ar en ar ar en ar ar en ar ar ar ar ar ar ar ar ar ur ar ar ar ar ar ar ar ar en ar ar ur ar ar ar ar ar ar ar ar en
مكنت واجهة مستوى الاستدعاء (الإصدار 2) مخطط YAML لتوزيع Kubernetes عبر الإنترنت - Azure Machine Learning | Microsoft Learn
لم يعد هذا المتصفح مدعومًا.
بادر بالترقية إلى Microsoft Edge للاستفادة من أحدث الميزات والتحديثات الأمنية والدعم الفني.
تنزيل Microsoft Edge مزيد من المعلومات حول Internet Explorer و Microsoft Edge
جدول المحتويات إنهاء وضع التركيز
جدول المحتويات اقرأ باللغة الإنجليزية حفظ طباعة
Twitter LinkedIn Facebook بريد إلكتروني
مكنت واجهة مستوى الاستدعاء (الإصدار 2) مخطط YAML لتوزيع Kubernetes عبر الإنترنت
ينطبق على: ملحق Azure CLI ml الإصدار 2 (الحالي)
يعتمد بناء YAML المفصل في هذا المستند على مخطط JSON لأحدث إصدار من ملحق الإصدار الثاني من واجهة مستوى الاستدعاء للتعليم الآلي. إن هذا البناء مضمون للعمل فقط مع أحدث إصدار من ملحق الإصدار الثاني من واجهة مستوى الاستدعاء للتعليم الآلي. يمكنك العثور على مخططات إصدارات الملحق الأقدم في https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.
مخطط YAML. إذا كنت تستخدم ملحق التعلم الآلي من Microsoft Azure VS Code لتأليف ملف YAML، بما في ذلك $schema في الجزء العلوي من الملف، يمكنك استدعاء عمليات إكمال المخطط والمورد.
يتم تعريف قواعد التسمية هنا.
مطلوب اسم نقطة النهاية لإنشاء التوزيع ضمن.
النموذج الواجب استخدامه للتوزيع. يمكن أن تكون هذه القيمة إما مرجعًا لنموذج موجود تم إصداره في مساحة العمل أو لمواصفات نموذج مدمج.
للإشارة إلى نموذج موجود، استخدم بناء الجملة azureml: : .
لتعريف نموذج مدمج، اتبع مخطط النموذج.
يجب عليك إنشاء النموذج بشكل منفصل والإشارة إليه هنا، كأفضل ممارسة لسيناريوهات الإنتاج.
هذا الحقل اختياري لسيناريوهات توزيع الحاوية المخصصة.
مسار إدخال النموذج في حاوية مخصصة. ينطبق ذلك فقط على سيناريوهات توزيع الحاوية المخصصة. إذا تم تحديد الحقل model، يتم إدخاله في هذا المسار في الحاوية.
تكوين منطق التعليمات البرمجية لعملية التسجيل.
هذا الحقل اختياري لسيناريوهات توزيع الحاوية المخصصة.
المسار المحلي إلى دليل التعليمات البرمجية المصدري لتسجيل النموذج.
المسار النسبي لملف التسجيل في دليل التعليمات البرمجية المصدري.
دليل أزواج قيم المفاتيح متغير البيئة لتعيينها في حاوية النشر. يمكنك الوصول إلى متغيرات البيئة من البرامج النصية للتسجيل.
مطلوب البيئة التي يتعين استخدامها للتوزيع. يمكن أن تكون هذه القيمة إما مرجعًا لبيئة إصدار موجودة في مساحة العمل أو مواصفات بيئة مدمجة.
للإشارة إلى بيئة موجودة، استخدم بناء الجملة azureml: : .
لتعريف بيئة مدمجة، اتبع مخطط البيئة.
يجب عليك إنشاء البيئة بشكل منفصل والإشارة إليه هنا، كأفضل ممارسة لسيناريوهات الإنتاج.
نوع المثيل المُستخدم لوضع حمل عمل الاستدلال. إذا تم حذفه، فسيتم وضع حمل عمل الاستدلال على نوع المثيل الافتراضي لمجموعة Kubernetes المحددة في compute حقل نقطة النهاية. إذا تم تحديد ذلك، فسيتم وضع حمل عمل الاستدلال على نوع المثيل المحدد هذا.
تم تكوين مجموعة أنواع المثيلات لمجموعة Kubernetes عبر تعريف المورد المخصص لمجموعة Kubernetes (CRD)، وبالتالي فهي ليست جزءًا من مخطط YAML للتعلم الآلي من Microsoft Azure لإرفاق حساب Kubernetes. لمزيد من المعلومات، راجع إنشاء وتحديد أنواع مثيل Kubernetes.
عدد المثيلات التي يجب استخدامها للتوزيع. حدد القيمة بناءً على حمل العمل الذي تتوقعه. هذا الحقل مطلوب فقط إذا كنت تستخدم نوع القياس default (scale_settings.type: default).
instance_countيمكن تحديثه بعد إنشاء التوزيع باستخدام الأمرaz ml online-deployment update.
إذا ما كان سيتم تمكين التكامل مع مثيل Azure Application Insights المقترن بمساحة العمل الخاصة بك.
إعداد المقياس للتوزيع. نوعان من إعدادات المقياس المدعومة هما defaultنوع المقياس وtarget_utilizationنوع المقياس.
باستخدام default نوع المقياس (scale_settings.type: default)، يمكنك قياس عدد المثيلات يدويًا لأعلى ولأسفل بعد إنشاء التوزيع عن طريق تحديث instance_count الخاصية.
لتكوين target_utilization نوع المقياس (scale_settings.type: target_utilization)، راجع TargetUtilizationScaleSettings لمجموعة الخصائص القابلة للتكوين.
إعدادات طلب التسجيل للتوزيع. راجع إعدادات الطلب لمجموعة الخصائص القابلة للتكوين.
إعدادات فحص الحياة لمراقبة صحة الحاوية بصفة منتظمة. راجع إعدادات التحقيق لمجموعة الخصائص القابلة للتكوين.
إعدادات فحص الجاهزية للتحقق إذا ما كانت الحاوية جاهزة لاستخراج نسبة استخدام الشبكة. راجع إعدادات التحقيق لمجموعة الخصائص القابلة للتكوين.
طلبات الموارد من أجل الحاوية. راجع طلبات موارد الحاوية لمجموعة الخصائص القابلة للتكوين.
حدود موارد الحاوية. راجع حدود موارد الحاوية لمجموعة الخصائص القابلة للتكوين.
وقت التسجيل بالمللي ثانية.
الحد الأقصى لعدد الطلبات المُتزامنة لكل مثيل مسموح به للتوزيع.
لا تغير هذا الإعداد من القيمة الافتراضية ما لم يطلب منك الدعم الفني لـ Microsoft أو أحد أعضاء فريق التعلم الآلي من Microsoft Azure.
الحد الأقصى لمقدار الوقت بالمللي ثانية الذي سيبقى فيه الطلب في قائمة الانتظار.
كم عدد (الثواني) المستغرقة لإجراء الفحص.
عدد الثواني بعد بدء الحاوية قبل بدء الفحص. أدنى قيمة هي 1.
عدد الثواني التي ينتهي بعدها وقت الفحص. القيمة الدنيا هي.1
يعتبر الحد الأدنى من النجاحات المتتالية للفحص ناجحًا بعد الفشل. أدنى قيمة هي 1.
عندما يفشل الفحص، سيحاول النظام failure_threshold عدة مرات قبل الاستسلام. يعني الاستسلام في حالة وجود فحص للتشغيل إعادة تشغيل الحاوية. سيتم وضع علامة غير مقروء على الحاوية عند فحص الجاهزية. أدنى قيمة هي 1.
الحد الأدنى لعدد المثيلات المتعين استخدامها.
الحد الأقصى لعدد المثيلات التي يُمكن التحجيم لها.
استخدام المعالج الهدف للتحجيم التلقائي.
كم مرة يجب أن يحاول جهاز التحجيم التلقائي توسيع نطاق التوزيع، بالثواني.
عدد الذاكرات الأساسية في المعالج المطلوبة للحاوية.
حَجم الذاكرة المطلوب للحاوية
عدد البطاقات الخاصة بمعالج Nvidia GPU المطلوبة للحاوية
الحد الأقصى لعدد الذاكرات الأساسية في المعالج للحاوية.
الحد الأقصى لحجم ذاكرة الحاوية.
عدد البطاقات الخاصة بمعالج Nvidia GPU للحاوية
يمكن az ml online-deployment استخدام الأوامر لإدارة عمليات توزيع Kubernetes عبر الإنترنت للتعلم الآلي من Microsoft Azure.