модуль azure.azcollection.azure_rm_ml_batch_deployment_info — Список ресурсов развертывания пакетной обработки ML

ad_user

string

Имя пользователя Active Directory. Используйте при аутентификации от имени пользователя Active Directory, а не субъекта-службы.

adfs_authority_url

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

URL-адрес центра Azure AD. Используйте при аутентификации с именем пользователя и паролем, если у вас собственный центр ADFS.

api_profile

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

Выбирает профиль API для взаимодействия со службами Azure. Значение по умолчанию latest подходит для общедоступных облаков; будущие значения позволят использовать Azure Stack.

По умолчанию: "latest"

auth_source

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

Определяет источник учетных данных для аутентификации.

Также можно задать с помощью переменной среды ANSIBLE_AZURE_AUTH_SOURCE.

Если задано значение auto (по умолчанию), приоритет имеет следующий порядок: параметры модуля -> env -> credential_file -> cli.

Если задано значение env, учетные данные будут считываться из переменных среды.

Если задано значение credential_file, профиль будет считываться из ~/.azure/credentials.

Если задано значение cli, учетные данные будут получены из профиля Azure CLI. Для определения идентификатора подписки, если их несколько, можно использовать subscription_id или переменную среды AZURE_SUBSCRIPTION_ID; в противном случае будет использована подписка az cli по умолчанию.

Если задано значение msi, хост должен быть ресурсом Azure с включенным расширением MSI. Для определения идентификатора подписки, если ресурсу предоставлен доступ к нескольким подпискам, можно использовать subscription_id или переменную среды AZURE_SUBSCRIPTION_ID; в противном случае будет выбрана первая подписка.

Параметр msi добавлен в Ansible 2.6.

Варианты:

• "auto" ← (по умолчанию)
• "cli"
• "credential_file"
• "env"
• "msi"

cert_validation_mode

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

Определяет поведение проверки сертификатов для конечных точек Azure. По умолчанию все модули проверяют сертификат сервера, однако при использовании HTTPS-прокси или Azure Stack может потребоваться отключить эту проверку, передав ignore. Значение также можно задать в профиле файла учетных данных или с помощью переменной среды AZURE_CERT_VALIDATION.

Варианты:

• "ignore"
• "validate"

client_id

string

Идентификатор клиента Azure. Используйте при аутентификации с помощью субъекта-службы или управляемого удостоверения (msi).

Также можно задать с помощью переменной среды AZURE_CLIENT_ID.

cloud_environment

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

Для облачных сред, отличных от общедоступного облака США, — имя среды (определенное в Azure Python SDK, например, AzureChinaCloud, AzureUSGovernment) или URL-адрес конечной точки обнаружения метаданных (необходим для Azure Stack). Значение также можно задать в профиле файла учетных данных или с помощью переменной среды AZURE_CLOUD_ENVIRONMENT.

По умолчанию: "AzureCloud"

disable_instance_discovery

boolean

добавлено в azure.azcollection 2.3.0

Определяет, выполняется ли обнаружение экземпляра при попытке аутентификации. Если задать значение true, обнаружение экземпляра и проверка центра будут полностью отключены. Эта функция предназначена для сценариев, в которых невозможно обратиться к конечной точке метаданных, например в частных облаках или Azure Stack. При обнаружении экземпляра метаданные центра извлекаются с https://login.microsoft.com/ для проверки центра. Если задать значение **True**, проверка центра отключается. Поэтому важно убедиться, что настроенный хост центра является действительным и заслуживающим доверия.

Задается в профиле файла учетных данных или с помощью переменной среды AZURE_DISABLE_INSTANCE_DISCOVERY.

Варианты:

• false ← (по умолчанию)
• true

endpoint_name

string / обязательный

Имя конечной точки.

log_mode

string

Родительский аргумент.

log_path

string

Родительский аргумент.

ml_workspace

string / обязательный

Имя рабочей области Azure ML.

name

string

Имя развертывания.

oidc_token

string

добавлено в azure.azcollection 3.17.0

Токен OpenID Connect (OIDC) (JWT), используемый для аутентификации с удостоверением рабочей нагрузки.

Этот токен обменивается с Azure AD посредством федеративного удостоверения OIDC.

Полезно в системах CI (например, GitHub Actions, Azure DevOps), где платформа напрямую предоставляет токен OIDC.

Также можно задать с помощью переменной среды AZURE_FEDERATED_TOKEN.

oidc_token_file_path

path

добавлено в azure.azcollection 3.17.0

Путь к файлу, содержащему токен OpenID Connect (OIDC) (JWT), используемый для аутентификации с удостоверением рабочей нагрузки.

Файл должен содержать только необработанный токен.

Этот метод обычно используется на платформах, сохраняющих токены OIDC в виде файлов.

Также можно задать с помощью переменной среды AZURE_FEDERATED_TOKEN_FILE.

password

string

Пароль пользователя Active Directory. Используйте при аутентификации от имени пользователя Active Directory, а не субъекта-службы.

profile

string

Профиль безопасности из файла ~/.azure/credentials.

resource_group

string / обязательный

Имя группы ресурсов.

secret

string

Секрет клиента Azure. Используйте при аутентификации с помощью субъекта-службы.

subscription_id

string

Идентификатор вашей подписки Azure.

tenant

string

Идентификатор клиента Azure. Используйте при аутентификации с помощью субъекта-службы.

thumbprint

string

добавлено в azure.azcollection 1.14.0

Отпечаток закрытого ключа, указанного в x509_certificate_path.

Используйте при аутентификации с помощью субъекта-службы.

Обязателен, если задан x509_certificate_path.

x509_certificate_path

path

добавлено в azure.azcollection 1.14.0

Путь к сертификату X509 в формате PEM, используемому для создания субъекта-службы.

Сертификат должен быть добавлен в конец файла закрытого ключа.

Используйте при аутентификации с помощью субъекта-службы.

ml_batch_deployments

dictionary

Пакетные развертывания, соответствующие запросу.

Возвращается: всегда

Пример: [{"creation_context": {"created_at": "2026-04-24T15:39:01.058441+00:00", "created_by": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx", "last_modified_at": "2026-04-24T15:39:01.058431+00:00"}, "endpoint_name": "endpoint-command-ansible", "environment_variables": {}, "error_threshold": 0, "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/xxxxx-ml-batch_deployment/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/workspace-xxxxxxxxxx/batchEndpoints/endpoint-command-ansible/deployments/deployment-command-xxxxxxxxxx", "jobs": [], "logging_level": "Info", "max_concurrency_per_instance": 0, "mini_batch_size": 0, "name": "deployment-command-xxxxxxxxxx", "output_action": "summary_only", "properties": {"componentDeployment.Settings.continue_on_step_failure": null, "default_compute": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/xxxxx-ml-batch_deployment/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/workspace-xxxxxxxxxx/computes/batch-cluster", "default_datastore": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/xxxxx-ml-batch_deployment/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/workspace-xxxxxxxxxx/datastores/workspaceblobstore", "deployment_configuration_type": "PipelineComponent"}, "provisioning_state": "Succeeded", "resources": {"instance_count": 1, "properties": {}}, "retry_settings": {"max_retries": 0, "timeout": 0}, "tags": {"PipelineDeployment.ComponentId": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/xxxxx-ml-batch_deployment/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/workspace-xxxxxxxxxx/components/hello_batch/versions/1"}}]