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
- 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 По умолчанию: |
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:
|
auth_source string добавлено в azure.azcollection 0.0.1 | Определяет источник учетных данных для аутентификации. Можно также задать с помощью переменной окружения Если задано значение Если задано значение Если задано значение Если задано значение Если задано значение Параметр Варианты:
|
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 Варианты:
|
client_id string | Идентификатор клиента Azure. Используется при аутентификации с помощью субъекта-службы или управляемого удостоверения (msi). Можно также задать с помощью переменной окружения |
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 По умолчанию: |
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 Варианты:
|
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 |
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 |
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:
|
state string | Состояние пакетного развертывания. Для создания или обновления используйте Варианты:
|
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: |
ml_batch_deployment dictionary | Пакетное развертывание, которое только что было создано или обновлено. Возвращается: всегда Пример: |
Ссылки на коллекцию
© 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