Spec-Zone.ru › Ansible

модуль azure.azcollection.azure_rm_ml_batch_deployment — создание и удаление пакетного развертывания Azure Machine Learning

Примечание

Этот модуль входит в коллекцию azure.azcollection (версия 3.18.0).

Возможно, эта коллекция уже установлена, если вы используете пакет ansible. Она не входит в ansible-core. Чтобы проверить, установлена ли она, выполните ansible-galaxy collection list.

Для установки используйте: ansible-galaxy collection install azure.azcollection. Для работы с этим модулем требуются дополнительные компоненты. Подробнее см. в разделе Требования.

Чтобы использовать модуль в плейбуке, укажите: azure.azcollection.azure_rm_ml_batch_deployment.

Добавлено в azure.azcollection 3.18.0

  • Краткое описание
  • Требования
  • Параметры
  • Примечания
  • См. также
  • Примеры
  • Возвращаемые значения

Краткое описание

  • Создание и удаление пакетного развертывания Azure Machine Learning.

Требования

На хосте, на котором выполняется этот модуль, должны быть установлены следующие компоненты.

  • python >= 2.7
  • На хосте, на котором выполняется этот модуль, должна быть установлена коллекция azure.azcollection из Galaxy
  • Все пакеты Python, перечисленные в файле requirements.txt коллекции, должны быть установлены с помощью pip на хосте, выполняющем модули из azure.azcollection
  • Полные инструкции по установке доступны по адресу https://galaxy.ansible.com/azure/azcollection

Параметры

Параметр

Комментарии

ad_user

string

Имя пользователя Active Directory. Используется 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. Используется при аутентификации по имени пользователя и паролю, если у вас есть 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"

append_tags

boolean

Определяет, является ли поле тегов каноническим или новые теги добавляются к существующим.

Если поле является каноническим, все теги объекта, отсутствующие в параметре tags, будут удалены из метаданных объекта.

Варианты:

  • false
  • true ← (по умолчанию)

auth_source

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

Определяет источник учетных данных для аутентификации.

Можно также задать с помощью переменной окружения ANSIBLE_AZURE_AUTH_SOURCE.

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

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

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

Если задано значение cli, учетные данные будут считываться из профиля Azure CLI. Для указания идентификатора подписки, если подписок несколько, можно использовать subscription_id или переменную окружения AZURE_SUBSCRIPTION_ID; в противном случае будет использоваться подписка az cli по умолчанию.

Если задано значение msi, хост-компьютер должен быть ресурсом Azure с включенным расширением MSI. Для указания идентификатора подписки, если ресурсу предоставлен доступ к нескольким подпискам, можно использовать subscription_id или переменную окружения 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 прокси-сервера HTTPS или Azure Stack может потребоваться отключить эту проверку, передав ignore. Это значение также можно задать в профиле файла учетных данных или с помощью переменной окружения AZURE_CERT_VALIDATION.

Варианты:

  • "ignore"
  • "validate"

client_id

string

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

Можно также задать с помощью переменной окружения AZURE_CLIENT_ID.

cloud_environment

string

добавлено в azure.azcollection 0.0.1

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

По умолчанию: "AzureCloud"

description

string

Описание пакетного развертывания.

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 возможность предназначена для сценариев, в которых невозможно обратиться к конечной точке метаданных, например в частных облаках или Azure Stack. Обнаружение экземпляра включает получение метаданных центра с сайта https://login.microsoft.com/ для проверки центра. Если задать значение **True**, проверка центра отключается. Поэтому крайне важно убедиться, что настроенный хост центра действителен и заслуживает доверия.

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

Варианты:

  • false ← (по умолчанию)
  • true

endpoint_name

string

Имя конечной точки пакетной обработки. Если оно не указано здесь, его необходимо указать в resource_definition.

log_mode

string

Родительский аргумент.

log_path

string

Родительский аргумент.

ml_workspace

string / обязательный

Имя рабочей области Azure ML.

name

string

Имя пакетного развертывания Azure ML.

oidc_token

string

добавлено в azure.azcollection 3.17.0

Прямой токен OpenID Connect (OIDC) (JWT), используемый для аутентификации удостоверения рабочей нагрузки.

Этот токен обменивается с Azure AD с помощью федеративного удостоверения OIDC.

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

Можно также задать с помощью переменной окружения 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 удостоверения рабочей нагрузки.

Файл должен содержать только необработанный токен.

Этот способ обычно используется на платформах, которые сохраняют токены OIDC в файлах.

Можно также задать с помощью переменной окружения AZURE_FEDERATED_TOKEN_FILE.

password

string

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

profile

string

Профиль безопасности из файла ~/.azure/credentials.

resource_definition

string

Определение пакетного развертывания в формате YAML

resource_group

string / обязательный

Имя группы ресурсов.

secret

string

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

set_default

boolean

После успешного создания задает endpoint defaults.deployment_name равным имени этого развертывания.

Варианты:

  • false ← (по умолчанию)
  • true

state

string

Состояние пакетного развертывания. Для создания или обновления используйте present.

Варианты:

  • "present" ← (по умолчанию)
  • "absent"

subscription_id

string

Идентификатор вашей подписки Azure.

tags

dictionary

Словарь пар «строка:строка», назначаемых объекту в качестве метаданных.

Метаданные тегов объекта будут обновлены с учетом всех указанных значений.

Чтобы удалить теги, установите для параметра append_tags значение false.

В настоящее время в зонах Azure DNS и службах Traffic Manager в тегах также не допускается использовать пробелы.

Azure Front Door не поддерживает использование

Azure Automation и Azure CDN поддерживают не более 15 тегов для ресурсов.

tenant

string

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

thumbprint

string

добавлено в azure.azcollection 1.14.0

Отпечаток закрытого ключа, указанного в x509_certificate_path.

Используется при аутентификации с помощью субъекта-службы.

Обязательно, 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 к закрытому ключу.

Используется при аутентификации с помощью субъекта-службы.

Примечания

Примечание

  • Для аутентификации в Azure можно передать параметры, задать переменные окружения, использовать профиль, сохраненный в ~/.azure/credentials, или выполнить вход перед запуском задач или плейбука с помощью az login.
  • Аутентификация также возможна с помощью субъекта-службы или пользователя Active Directory.
  • Для аутентификации через OIDC передайте client_id, tenant и oidc_token или oidc_token_file_path либо задайте переменные окружения AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT и AZURE_FEDERATED_TOKEN или AZURE_FEDERATED_TOKEN_FILE.
  • Для аутентификации с помощью субъекта-службы передайте subscription_id, client_id, secret и tenant либо задайте переменные окружения AZURE_SUBSCRIPTION_ID, AZURE_CLIENT_ID, AZURE_SECRET и AZURE_TENANT.
  • Для аутентификации от имени пользователя Active Directory передайте ad_user и password либо задайте в окружении AZURE_AD_USER и AZURE_PASSWORD.
  • Кроме того, учетные данные можно сохранить в ~/.azure/credentials. Это INI-файл, содержащий раздел [default] и следующие ключи: subscription_id, client_id, secret и tenant либо subscription_id, ad_user и password. Также можно добавить дополнительные профили. Укажите профиль, передав profile или задав в окружении AZURE_PROFILE.

См. также

См. также

Вход с помощью Azure CLI

Инструкции по аутентификации с помощью команды az login.

Примеры

- name: Create ML Batch Deployment
  azure.azcollection.azure_rm_ml_batch_deployment:
    endpoint_name: endpoint-command-ansible
    resource_group: xxxxx-ml-batch_deployment
    ml_workspace: workspace-xxxxxxxxxx
    resource_definition: |
      $schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/pipelineComponentBatchDeployment.schema.json
      name: {{ batch_deployment_name }}
      endpoint_name: hello-pipeline-batch
      type: pipeline
      component: azureml:hello_batch@latest
      settings:
          default_compute: batch-cluster

Возвращаемые значения

Общие возвращаемые значения описаны здесь; ниже перечислены поля, уникальные для этого модуля:

Ключ

Описание

changed

boolean

Изменен ли ресурс.

Возвращается: всегда

Пример: false

ml_batch_deployment

dictionary

Пакетное развертывание, которое только что было создано или обновлено.

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"}}

Авторы

  • Bill Peck (@p3ck)

Ссылки на коллекцию

  • Отслеживание проблем
  • Домашняя страница
  • Репозиторий (исходный код)

© 2012–2018 Michael DeHaan
© 2018–2025 Red Hat, Inc.
Licensed under the GNU General Public License version 3.
https://docs.ansible.com/projects/ansible/latest/collections/azure/azcollection/azure_rm_ml_batch_deployment_module.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API